• 제목/요약/키워드: Mobile Phone Sensor

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트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 (Geographical Name Denoising by Machine Learning of Event Detection Based on Twitter)

  • 우승민;황병연
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제4권10호
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    • pp.447-454
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    • 2015
  • 본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.

서울시 구로구에서 COVID-19 발생 전·후 초미세먼지(PM2.5) 농도 변화에 따른 인구집단 노출평가 (Evaluation of Population Exposures to PM2.5 before and after the Outbreak of COVID-19)

  • 김동준;민기홍;최영태;신준섭;우재민;김동준;신정현;조만수;성경화;최윤형;이채관;최길용;양원호
    • 한국환경보건학회지
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    • 제47권6호
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    • pp.521-529
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    • 2021
  • Background: The coronavirus disease (COVID-19) has caused changes in human activity, and these changes may possibly increase or decrease exposure to fine dust (PM2.5). Therefore, it is necessary to evaluate the exposure to PM2.5 in relation to the outbreak of COVID-19. Objectives: The purpose of this study was to compare and evaluate the exposure to PM2.5 concentrations by the variation of dynamic populations before and after the outbreak of COVID-19. Methods: This study evaluated exposure to PM2.5 concentrations by changes in the dynamic population distribution in Guro-gu, Seoul, before and after the outbreak of COVID-19 between Jan and Feb, 2020. Gurogu was divided into 2,204 scale standard grids of 100 m×100 m. Hourly PM2.5 concentrations were modeled by the inverse distance weight method using 24 sensor-based air monitoring instruments. Hourly dynamic population distribution was evaluated according to gender and age using mobile phone network data and time-activity patterns. Results: Compared to before, the population exposure to PM2.5 decreased after the outbreak of COVID-19. The concentration of PM2.5 after the outbreak of COVID-19 decreased by about 41% on average. The variation of dynamic population before and after the outbreak of COVID-19 decreased by about 18% on average. Conclusions: Comparing before and after the outbreak of COVID-19, the population exposures to PM2.5 decreased by about 40%. This can be explained to suggest that changes in people's activity patterns due to the outbreak of COVID-19 resulted in a decrease in exposure to PM2.5.

3D 깊이 카메라를 활용한 직관적인 사물인터넷 인터페이스 시스템에 관한 연구 (A Study on Intuitive IoT Interface System using 3D Depth Camera)

  • 박종섭;홍준석;김우주
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.137-152
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    • 2017
  • 정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.

사용자 환경 모니터링을 위한 소형 자가발전 무선 데이터 송수신 시스템 개발 (Fabrication of Portable Self-Powered Wireless Data Transmitting and Receiving System for User Environment Monitoring)

  • 장순민;조수민;정윤수;김재형;김현수;장다연;라윤상;이동한;라문우;최동휘
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제60권2호
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    • pp.249-254
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    • 2022
  • 최근 반도체와 같은 정보통신 기술의 발전과 함께 사물인터넷(IoT) 기술 발전이 급격히 이루어지면서 센서와 무선 통신 기능을 내장하여 주변 사물 및 환경 조건을 감지 및 분석하여 대응하는 원격 환경 모니터링 기술이 주목받고 있다. 하지만, 기 개발된 원격 환경 모니터링 시스템은 모두 별도의 전원 공급 장치를 필요로 하기 때문에 시·공간적 기기 사용의 제한을 야기하여, 사용자의 불편함을 유발할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 생체 역학적 에너지의 역학적 특성이 고려된 기구학적 설계 기반 전자기 발전 소자(Electromagnetic generator, EMG)를 개발함으로써 이의 에너지 자립형 원격 환경 모니터링 구동을 위한 전원 공급 장치로써 활용한다. 낮은 진동 주기 및 큰 진폭 변화의 역학적 특성을 지닌 생체 역학적 에너지를 효과적으로 이용하기 위해 자석의 기구학적 배치를 통한 깨지기 쉬운 힘의 평형을 유도하는 Levitation-EMG (L-EMG)를 설계했다. 이를 통해, L-EMG는 외부 진동에 민감하게 반응하여 자석과 코일 간의 효과적인 상대 움직임을 야기하여 고품질 전기 에너지 공급을 가능하게 했다. 뿐만 아니라, 실제 환경 감지 센서와 무선 통신 모듈의 필요 전력을 최소화하기 위한 마이크로 컨트롤러(Micro control unit, MCU)를 구성하였으며, 내장기능 중 저전력모드(Sleep mode)를 접목하여 소비전력의 최소화 및 이의 구동시간 증가를 달성했다. 최종적으로 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 휴대폰 어플리케이션을 구축하여 손쉽게 주변 환경 모니터링을 가능하게 했다. 따라서, 이번 연구는 생체역학적 에너지를 이용한 에너지 자립형 원격 환경 모니터링 구축 가능성을 검증할 뿐만 아니라, 더 나아가 별도의 외부 전원 없이 주변 환경 모니터링이 가능한 설계 방안을 제시할 수 있다.