Particle number portable emission measurement system (PN-PEMS) is an instrument for measuring number concentration of automobile exhaust. The principle of some pre-existing commercial PN-PEMS is to charge particles and display the number of particles by measuring current. However, this method has some problems for measuring exhaust. In this study, to solve these issues, we have developed a single particle counting PN-PEMS based condensation particle counter (CPC). The PN-PEMS based CPC does not affect driving conditions and it is convenient for mobile because the instrument is small and light in structure. We evaluated counting efficiency of PN-PEMS based CPC by using electrostatic method (electrometer and Faraday cup).
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.202-208
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2001
One of the most frequent uses of Internet is data gathering. Data can be about many themes but perhaps one of the most demanded fields is the tourist information. Normally, databases that support these systems are maintained manually. However, there is other approach, that is, to extract data automatically, for instance, from textual public information existing in the Web. This approach consists of extracting data from textual sources(public or not) and to serve them totally or partially to the user in the form that he/she wants. The obtained data can maintain automatically databases that support different systems as WAP mobile telephones, or commercial systems accessed by Natural Language Interfaces and others. This process has three main actors. The first is the information itself that is present in a particular context. The second is the information supplier (extracting data from the existing information) and the third is the user or information searcher. This added value chain reuse and give value to existing data even in the case that these data were not tough for the last use by the use of the described technology. The main advantage of this approach is that it makes independent the information source from the information user. This means that the original information belongs to a particular context, not necessarily the context of the user. This paper will describe the application based on this approach developed by the authors in the FLEX EXPRIT IV n$^{\circ}$EP29158 in the Work-package "Knowledge Extraction & Data mining"where the information captured from digital newspapers is extracted and reused in tourist information context.
본 논문에서는 현재 공공직업교육훈련기관으로서 한국폴리텍대학 국내 기존의 설립된 캠퍼스 및 신설 캠퍼스와의 지역별, 산업별, 수요분석을 통한 규모 영향 요인에 대한 연구하였다. 37개 캠퍼스 중 3년간 입학, 양성, 취업에 대한 데이터를 분석하여 한국폴리텍대학 유형별 5개 캠퍼스를 샘플링, 문헌분석을 통해 도출된 내용과 심층분석 결과를 융합하여 지역별 캠퍼스가 허브 역할을 주도적으로 할 수 있도록 시사점을 도출하여 발전 방향을 모색하였다. 유형별 5개 캠퍼스 선정은 향후 37개 캠퍼스를 분석하기 위한 선행연구임을 밝혀둔다. 연구결과 본 논문에서도 확인한 바와 같이 고등학교 졸업생 수, 취업자 수, 인근 산업단지 입지 여부, 그리고 정책적 변수 등 객관적인 지표를 통한 수요분석은 매우 중요하며 현실을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 신설캠퍼스와 관련된 의사결정에 있어 객관적인 지표를 통한 수요분석은 사전분석단계에서 반드시 필요하다고 판단된다. 이와 함께 본 논문에서 제안한 일반적인 자료, 즉 모든 지역에 공통적으로 적용할 수 있는 변수 이외에도, 특정 입지를 고려할 때에는 지역의 수요 특성을 반영할 수 있는 자로도 함께 고려해야 한다는 중요성을 시사한다.
This paper deals with reconfigurable secured mobile systems where the reconfigurability has the potential of providing a required adaptability to change the system requirements. The reconfiguration scenario is presented as a run-time automatic operation which allows security mechanisms and the addition-removal-update of software tasks. In particular, there is a definite requirement for filtering and intrusion detection mechanisms that will use fewer resources and also that will improve the security on the secured mobile devices. Filtering methods are used to control incoming traffic and messages, whereas, detection methods are used to detect malware events. Nevertheless, when different reconfiguration scenarios are applied at run-time, new security threats will be emerged against those systems which need to support multiple security objectives: Confidentiality, integrity and availability. We propose in this paper a new approach that efficiently detects threats after reconfigurable scenarios and which is based on filtering and intrusion detection methods. The paper's contribution is applied to Android where the evaluation results demonstrate the effectiveness of the proposed middleware in order to detect the malicious events on reconfigurable secured mobile systems and the feasibility of running and executing such a system with the proposed solutions.
최근 스마트폰 시장의 인기와 더불어 모바일 위치기반 SNS가 폭발적으로 성장하고 있다. SNS는 모든 사용자들이 지인과 협력하고 정보를 공유하는 것을 목적으로 하고 있지만, 아직까지 장애인들이 스마트폰과 같은 모바일 SNS를 접하기가 쉽지 않다. 또한 웹을 사용하는데 어려움을 가지고 있는 장애인들이 스마트폰과 같은 기기를 사용하기에 적절한 인터페이스를 제공하고 있는 지에 대한 접근성에 대해 연구할 필요도 있다. 본 논문에서는 상황 인식 기술과 SNS의 기능을 명세하고 분석한 후, 다양한 정보 즉, 시간, 장소 및 활동 상태 등을 포함하는 데이타 수집과 상황정보 분석을 통한 연구를 수행한다. 이를 통하여 장애학생이 편하게 학교생활을 영위하도록 장애유형별 상황인지에 맞는 각종 학사 및 안전서비스를 제공받을 수 있는 모바일 위치기반 SNS 연동 서비스에 대하여 연구한다.
이 연구는 통신사 유동인구 데이터를 활용하여 코로나 기간 전후 대구의 대학가 유동인구 변화를 집중적으로 분석하였다. 이 과정에서 서울 대학가와 비교하면서, 대구에서 나타난 현상의 특징을 파악하였다. 연구 대상은 비슷한 재학생 수를 지닌 경북대와 고려대로 선정하였다. 통신사 데이터를 제공하는 공공 웹사이트에서 각 대학 소재지 인근의 유동인구를 수집하였다. 데이터를 시각화하여 두 도시 간 유동인구에서 나타난 차이를 분석하였다. 통계적 검정을 위해 T-검정을 실시하였다. 마지막으로 시간에 따른 변화를 확인하기 위해 기간을 나누어 선형회귀 분석을 실시하였다. 그 결과, 2020년 상반기에서는 두 도시의 패턴이 유사하였지만, 하반기 코로나의 확산세가 안정된 대구는 유동인구가 2019년 대비 오히려 증가하였고 서울은 감소한 형태를 나타냈으며, 단기적인 선형성 또한 관찰할 수 있었다. 연구를 통해서 도시의 특성과 코로나의 확산 정도 등에 따라 유동인구가 변화하는 패턴을 확인하였다.
The purpose of this study is to build and manage environment models with line segments from sonar range data on obstacles in unknown and varied environments. The proposed method therefore employs a two-stage data-transform process in order to extract environmental line segments from range data on obstacles. In the first stage, the occupancy grid extracted from the range data is accumulated to form a two-dimensional local histogram grid. In the second stage, a line histogram extracted from a local histogram grid is based on a Hough transform, and matching serves as a means of comparing each of the segments on a global line segments map against the line segments to detect the degree of similarity in the overlap, orientation, and arrangement. Each of these tests is formulated by comparing one of the parameters in the segment representation. After the tests, new line segments can be found at maximum-density cells in the line histogram, and they are composed onto the global line segment map. The proposed technique is demonstrated in experiments in an indoor environment.
유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)의 핵심기술인 RFID(Radio Frequency Identification)를 물류, 유통, 교통, 의료 등 다양한 분야에서 개발, 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. RFID를 이용하여 u-Campus, u-Library 등 유비쿼터스 교육환경을 마련해주는 연구들은 있으나 직접적으로 학습에 적용한 연구는 아직 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 RFID 태그와 리더의 무선통신 기술을 이용하여 학습자의 위치와 상황을 인지하고 그에 부합하는 영어 상황학습 서비스를 제공하고자 한다. RFID 시스템을 이용하기 위해 본 연구에서 제안하는 RFID 미들웨어는 기존의 범용 RFID 미들웨어와 달리 PDA 기반에서 동작하는 모바일 RFID 미들웨어로 필수 API를 중심으로 최적화하여 개발하였다.
In recent days, there are many researches of wireless LAN services as the communication environment of wireless LAN are so improved that a lot of services are available in wireless environments. The frequency of the wireless LAN is a general resource that can be used to everyone without any permission. Many technologies using this ISM (Industry Science Medical) frequency band are developed fast and widely. But, as many devices use the same frequency band at th same time, the service quality is degraded and the speed of the service rate id degraded by the result of the interference. For overcome this problem, we must provide the new technology of the mobile devices and a new cell design scheme for obtaining maximum throughput that considering the wireless environments effectively. In this paper, we explain the main technology at the IEEE 802.11n environments and proposes the optimal cell design and reference model for gaining maximum performance to many mobile devices at the same time by investigating real environment testing results.
딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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