• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.73-75
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• 2005

최근에 이동 객체의 위치 정보를 활용한 위치기반서비스(Location-based Services : LBS)에 대한 관심이 급증하고 있고, 다양한 서비스들이 연구되고 있다. 기존의 이동 객체에 대한 위치 의존 질의(Location-dependent Query)들은 단순히 대상 객체와의 거리만을 고려하였고, 스카이라인 질의(Skyline Query)는 질의의 위치와 무관한 대상 객체의 정적인 속성만을 고려하였다. 이동 객체에 대한 스카이라인 질의는 스카이라인 질의의 다중 속성과 이동 객체의 동적인 속성인 대상 객체와의 거리를 고려해야 하기 때문에 이동 객체의 위치 변경에 따른 연속적인 질의가 발생한다. 이 논문에서는 이동 객체의 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하기 위한 Voronoi Diagram(VD)기반의 스카이라인 영역(Skyline Region)정의와 효율적인 영역 결정 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.482-487
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 애플리케이션은 빈번히 위치 정보를 이용하기 때문에 모바일 노드들의 위치를 파악하여 서비스를 제공해 주는 것이 점차 중요하게 인식되고 있다. 여기서 모바일 노드들의 위치 추정은 센서 네트워크에서 노드들에게 좌표를 할당하는 것과 같은 의미이다. 센서 네트워크 환경에서 모바일 노드 위치 추정을 다루는 연구들이 늘어나고 있으나, 현재 제안된 거의 모든 연구들의 위치 추정 실험에서는 엔코더, 자이로, 가속도 센서 등을 이용해서 실제 이동량을 측정해야만 한다. 이 점에 착안하여, 본 연구에서는 어떤 추가적인 센서를 추가하지 않고 실험에서 얻은 모바일 노드의 좌표들을 카메라로 획득한 실제 영상에 맵핑시킴으로써 위치 추정 실험을 검증하기 위한 방법론을 제시하고, 제안한 방법론을 이용하여 크리켓 실내 위치 시스템(Cricket Indoor Location System)의 대표적인 두 가지 구조인 Active and Passive Infrastructure에서 무인 로봇의 위치 추정 실험 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.187-188
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• 2018

현재 안심 귀가 서비스는 주로 여성, 자녀, 택시를 대상으로 하지만 단체를 위한 귀가 서비스는 존재하지 않는다. 현재 서비스되고 있는 안심 귀가 어플들은 1:1이며 이 경우 인원수만큼 연락을 해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이동하기 전 그룹을 설정하여 사람들의 귀가 여부, 집까지 소요시간, 이동 수단 정보를 알 수 있고 목적지에 도착하지 않았을 때 그룹원들에게 알림을 줌으로써 범죄의 가능성을 줄이고 안전하게 귀가하는 서비스를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.679-681
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• 2003

최근 인터넷과 무선통신의 발전으로 많은 외부 클라이언트들이 학교나 공공기관 같은 내부 네트워크를 사용하게 되었다. 이러한 클라이언트들은 내부 네트워크를 사용하게 되면서 여러 가지 서비스를 받기 위해 다양한 서비스의 위치정보를 검색하는데 사용되는 프로토콜인 SLP(Service Location Protocol)를 사용한다. 이 때 악의를 가진 클라이언트가 SLP(Service Location Protocol)를 이용해 서비스 리스트를 얻어 자신이 내부 네트워크의 모든 자원을 사용할 수 있게 만드는 것과 같은 악의적인 행동을 할 수 있는 문제점이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 PMI(Privilege Management Infrastructure)를 이용하여 내부 네트워크에 들어온 외부 클라이언트에 관해 내부 서비스에 대한 권한을 설정하고자 하는 방안을 제안하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.2
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• pp.125-132
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• 2009

The goal of our research is to develop a smart context-aware guide system that provides a smart and personalized guide services based on implicit awareness of context. As a context-aware guide application, we have developed a location-aware smart bus guide system for Seoul based on PDA and GPS. It guides users to the nearby bus stops and provides users with information about the bus lines at the bus stops.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.898-900
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• 2015

최근 GPS를 통한 위치 정보를 이용하여 사용자들에게 편리한 서비스를 제공하기 위한 개발이 활발하다. 그 중 스마트 폰은 대중들이 쉽고 편리하게 접할 수 있는 GPS 탑재기기이다. 이에 본 논문에서는 스마트 폰으로 찍은 사진의 장소를 눈으로 보기 쉽게 지도에 나타내어 사용자로 하여금 사진 관리를 쉽게 할 수 있도록 하는 사진 위치 뷰어를 구현하였다. 기존의 서비스가 웹으로만 제공되는 단점을 보완하여 스마트 폰 애플리케이션으로 서비스를 제공할 수 있으며, 해당 서비스를 통해 자신이 찍은 사진의 장소를 한눈에 시각적으로 확인함으로써, 사용자는 사진의 시각적인 관리와 정리가 가능하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1665-1668
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• 2013

본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.122-123
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• 2022

최근 들어 인공지능에 대한 발달과 많은 매체들로 인해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 또한 GPS 나 Beacon 과 같이 위치 측위 기술이 증가함에 따라 실외 측위 기술이 많이 발달되었고, 실내에서도 사용자의 정확한 위치를 측정할 수 있는 기술들이 발달되고 있다. 본 논문에서는 RNN 알고리즘을 이용하여 비콘을 통해 수집된 사용자의 반복적이고 순차적인 위치정보, 타임스탬프 데이터를 학습시키고 ECG 를 결합하여 사용자 인증을 하여 사용자의 시간별 위치 예측과 이상 징후 탐지 시스템을 제안하고자 한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.8 no.2
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• pp.228-233
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• 2010

In this paper, the iteration localization algorithm that NLOS signal is iteratively removed to get the exact location in the wireless sensor network is proposed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, TDOA location estimation method is used, and readers are located on every 150m intervals with rectangular shape in $300m{\times}300m$ searching field. In that searching field, the error distance is analyzed according to increasing the number of iteration, sub-blink and the estimated sensor node locations which are located in the iteration range. From simulation results, the error distance is diminished according to increasing the number of the sub-blink and iteration with the proposed location estimation algorithm in NLOS environment. Therefore, to get more accurate location information in wireless sensor network in NLOS environments, the proposed location estimation algorithm removing NLOS signal effects through iteration scheme is suitable.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.21 no.12
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• pp.1122-1129
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• 2015

This paper suggests a method of detecting traffic lights for vehicles by combining the HSV(hue saturation value) color model, morphometric characteristics, and location information appearing on consecutive images in daytime. In order to detect the traffic light, the color corresponding to the signal lights should be explored. It is difficult to detect traffic lights among colors of lights from buildings, taillight of cars, leaves, placards, etc. The proposed algorithm searches for the traffic lights from many candidates using morphometric characteristics and location information in consecutive images. The recognition process is divided into three steps. The first step is to detect candidates after converting RGB channel into HSV color model. The second step is to extract the boundaries between the housing of traffic lights and background by exploiting the assumption that the housing has lower brightness than the surrounding background. The last step is to recognize the signal light after eliminating the false candidates using morphometric characteristics and location information appearing on consecutive images. This paper demonstrates successful detection results of traffic lights from various images captured on the city roads.