• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.160-172
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• 2018

위성항법장치(GPS)를 이용한 위치 추정 방법은 자동차의 내비게이션 시스템을 비롯한 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 GPS 신호는 실내에서 측정이 어려우므로 건물이나 공장과 같은 실내에서 특정 물체의 위치를 파악하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 공장 내에서의 물자관리를 위해 저전력 블루투스(BLE) 기반의 객체 위치 추정하는 시스템을 제안한다. 객체위치 추정 시스템은 블루투스 신호 발생기, 수신기, 그리고 데이터베이스 서버로 이루어져 있으며 물자에는 BLE를 기반으로 하는 신호 발생기를 부착하고, 공장 내부에 수신기를 적절하게 배치하여 구성하였다. 또한 본 연구에서 기존의 삼변 측량법의 오차를 감소시키기 위해 4개의 수신기를 사용하는 4축 측량알고리즘인 "대각측량"을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 삼변측량대비 우수한 성능을 보였으며 공장에 시스템을 설치하여 실험을 수행함으로써 본 연구에서 제안하는 시스템과 알고리즘의 실효성을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.49-58
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• 2011

증강현실은 가상의 상황에 대한정보를 실체화하여 영상에 정합하여 제공함으로써 정보의 시각화를 통해 사람의 인지능력을 보조한다. 증강현실 기술은 최근 카메라와 디스플레이 장치가 장착된 정보기기의 보급으로 인하여 교육, 디자인, 관광, 산업분야 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 증강현실 시스템들은 대부분 사용자의 명령에 따라 반응하는 제한적 상호작용을 하기 때문에 실제 세계의 상황을 다양하게 반영하기에는 제한이 있다. 본 연구에서는 기존의 증강현실 시스템을 기반으로 상황정보를 제공하는 상황인지 에이전트와, 영역지식을 기반으로 지능적 기능을 제공할 수 있는 지식기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 증강되는 객체가 상황정보를 반영하여 지능적으로 동작하고, 다중 객체 사이의 상호작용을 가능하게 한다. 본 연구에서는 규칙 기반 상황인지 시스템과 이에 따른 3D 모델을 생성하고, 증강되는 객체들 간의 상호작용을 실험하였다. 또한 시스템 개발에 있어 사용들이 쉽게 증강현실 환경을 구현할 수 있는 프레임워크를 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.67-77
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• 2022

본 연구에서는 고속도로 버스전용차로 단속시스템을 개발하여 현장 성능평가를 수행하였다. 영동고속도로 마성터널 입구 버스전용차로에서 조사한 결과, 버스전용차로를 위반하는 차량의 비율이 99%에 달하는 것으로 조사되었다. 하지만 현재의 경찰관에 의한 인력식 단속은 단속율도 낮고 불필요한 안전문제 및 지체를 발생시킨다. 고속도로 버스전용차로는 6인 이상 탑승한 9인승 이상 승합차도 통행이 가능하기 때문에 승합차량의 승차인원을 검지하는 기술개발이 필요하다. 조도에 관계없는 승차인원 검지를 위해 적외선 카메라를 사용하였고 짧은 차두시간을 감안한 신속한 영상처리 기법으로 YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 개발시스템 성능 검증을 위해 테스트베드 및 실 현장 평가를 실시한 결과, 테스트베드와 실 현장에서 각각 7%, 8% 오차를 나타내 만족할 만한 성능을 보였다. 본 연구 결과물을 현장에 적용할 경우 고속도로 버스전용차로 운영 효율화 및 단속에 따른 불필요한 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.46-57
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• 2019

일반적으로 도로 공사구간에서 발생하는 사망 포함한 심각한 부상의 주요 발생 원인중 하나가 과속이다. 이로 인해 도로 관리자는 열악한 도로 공사구간에서 도로 작업자와 운전자의 안전 개선에 관심을 가지고 있다. 본 연구에서는 속도 준수를 유도하기 위한 하나의 방안으로 이동식 가변 도로전광표지판을 적용하는 것이며 이에 대한 안전효과를 현장에서 평가하였다. 본 연구에서 적용한 안전효과의 척도는 평균 속도와 제한속도 준수 비율이다. 이러한 안전효과를 정량화하기 위해 선형회귀와 로직모델을 적용하였다. 그 결과는 가변 도로전광표지판 설치전에 비해 설치후에서 대부분 관측 지점에서 통계적으로 유의하게 평균 속도가 감소하였으며 과속의 비율도 대략 50~80% 감소한 것으로 나타났다. 따라서 동적인 가변 도로전광표지판은 정적인 표지판보다 도로 공사구간에서 안전 편익을 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1235-1239
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• 2006

Fractal manufacturing system (FrMS) distinguishes itself from other manufacturing systems by the fact that there is a fractal repeated at every scale. A fractal is a volatile organization which consists of goal-oriented agents referred to as AIR-units (autonomous and intelligent resource units). AIR-units unrestrictedly reconfigure fractals in accordance with their own goals. Their goals can be dynamically changed along with the environmental status. Since goals of AIR-units are represented as fuzzy models, an AIR-unit itself is a fuzzy logic controller. This paper presents a goal regulation mechanism in the FrMS. In particular, a reinforcement learning method is adopted as a regulating mechanism of the fuzzy goal model, which uses only weak reinforcement signal. Goal regulation is achieved by building a feedforward neural network to estimate compatibility level of current goals, which can then adaptively improve compatibility by using the gradient descent method. Goal-oriented features of AIR-units are also presented.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제6권2호
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• pp.17-19
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• 2014

Now is the applications are using WSN for environmental monitoring and surveillance applications, intelligent transportation systems, monitoring, disaster recovery, and the structure used in the field. Also, the low cost of the communication and control functions can be provided, in particular management of smart grid demand may be used in many applications. In this paper, WSN in smart grid is based on the building blocks of smart grid management system proposed for the fuzzy demand.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.193-201
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• 2020

The main objective of this study is to investigate the impact of additional modalities on the performance of emotion recognition using speech, facial expression and physiological measurements. In order to compare different approaches, we designed a feature-based recognition system as a benchmark which carries out linear supervised classification followed by the leave-one-out cross-validation. For the classification of four emotions, it turned out that bimodal fusion in our experiment improves recognition accuracy of unimodal approach, while the performance of trimodal fusion varies strongly depending on the individual. Furthermore, we experienced extremely high disparity between single class recognition rates, while we could not observe a best performing single modality in our experiment. Based on these observations, we developed a novel fusion method, called parametric decision fusion (PDF), which lies in building emotion-specific classifiers and exploits advantage of a parametrized decision process. By using the PDF scheme we achieved 16% improvement in accuracy of subject-dependent recognition and 10% for subject-independent recognition compared to the best unimodal results.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.317-320
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• 2002

In this thesis, we designed specific LonWorks nodes for lighting control then implemented the lighting control system through the operating scenarios. Developed lighting controller plays a role of one network node and according to information from other nodes, decides whether it toms on the light or not. In this way the lights can be controlled by using the location information of light in the lighting control node and the grouping information of the lights in the switch node.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.203-210
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• 2004

Due to the explosion of e-commerce, recommender systems are rapidly becoming a core tool to accelerate cross-selling and strengthen customer loyalty. There are two prevalent approaches for building recommender systems - content-based recommending and collaborative filtering. Collaborative filtering recommender systems have been very successful in both information filtering domains and e-commerce domains, and many researchers have presented variations of collaborative filtering to increase its performance. However, the current research on recommendation has paid little attention to the use of time related data in the recommendation process. Up to now there has not been any study on collaborative filtering to reflect changes in user interest. This paper proposes dynamic fuzzy clustering algorithm and apply it to collaborative filtering algorithm for dynamic recommendations. The proposed methodology detects changes in customer behavior using the customer data at different periods of time and improves the performance of recommendations using information on changes. The results of the evaluation experiment show the proposed model's improvement in making recommendations.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권2호
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• pp.147-155
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• 2011

For an effective energy management in intelligent buildings it is necessary to gather information about position/absence of people and the level of population. In this paper the smart occupancy detection system based on the active RFID is developed to satisfy such a demand. The performance of the developed system is tested and verified through various experiments. Furthermore the feasibility test of the active RFID tag is performed to verify whether it can be used as a location-based occupancy sensor. The developed core technology can be also applied to other fields such as security, healthcare, smart home, etc.