• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.31-39
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• 2010

이 연구에서는 측지 측량 분야의 GPS 사용자들이 해외 기관에서 제공하는 온라인 자료처리 서비스를 이용해 측점의 정밀좌표를 손쉽게 획득할 수 있도록 여러 기관에서 운영 중인 온라인 자료처리 서비스 간의 성능을 비교하였다. 온라인 GPS 자료처리 서비스 간의 성능비교를 위해 APPS, CSRS-PPP, AUSPOS 그리고 OPUS를 이용해 국내외 상시관측소 7곳의 좌표를 산출하였고, IERS와 국토지리정보원에서 제공하는 고시좌표와 비교하여 정확도를 분석하였다. 국외 상시관측소를 이용한 분석에서는 평균 9.3mm의 수평좌표 정확도에서 APPS, AUSPOS, OPUS, CSRS-PPP의 순서로 정확도가 높은 것으로 나타냈다. 국내 관측소의 경우 국외 분석사례와 유사하게 AUSPOS, APPS, OPUS, CSRS-PPP 순서로 높은 정확도를 보인 반면, 수평좌표 정확도는 평균 37.6mm를 기록하였다. 또한 국내 결과는 국외 결과보다 평균 3cm 큰 3차원 좌표오차를 보였으며, 북쪽 방향으로 약 3cm의 편의가 존재함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.13-20
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• 2010

현재 GPS 자료처리에 사용되고 있는 소프트웨어들은 사용자의 숙련도에 따라 그 성과가 다르게 나타난다. 또한 전문가가 아닌 일반사용자가 GPS 자료처리 소프트웨어를 정상적으로 사용하는 데에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 반면 온라인 GPS 자료처리 서비스의 경우 기술적인 노력과 시간이 필요 없이 인터넷만 연결이 되어 있다면 손쉽게 자료처리를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 온라인 GPS 자료처리 서비스를 이용하여 국토지리정보원의 GPS 상시관측소 관측자료를 처리하고 이틀 국토지리정보원의 상시관측소 고시성과와 비교하여 위치정확도를 분석하여 온라인 GPS 자료처리 서비스를 이용한 위치결정의 활용성을 평가 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.138-146
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• 2011

측량을 비롯한 다양한 응용분야에서의 GPS 사용이 증가함에 따라 신속하고 정밀한 위치정보 취득에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 함께 현재 미국, 캐나다, 호주 등의 해외 여러 나라에서 인터넷을 기반으로 이메일과 FTP를 이용하여 사용자의 관측파일을 처리하는 자동화된 GPS 데이터 분석 시스템을 구축, 운영 중에 있다. 우리나라도 GPS 시장 확대와 더불어 일반 사용자의 접근이 비교적 용이하고 신속한 위치정보 제공이 가능한 웹을 기반으로 하는 자동 GPS 기선해석 시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서 구축한 시스템은 인터넷을 기반으로 하여 시간과 장소에 구애받지 않고, 일반 사용자의 접근이 용이하도록 하였다. 과학기술용 자료처리 엔진을 이용하여 3개의 상시관측소를 네트워크 방식으로 자료처리를 실행하며, 결과는 보고서 형식으로 작성되어 사용자의 이메일로 전송된다. 본 시스템은 일반 사용자의 간편한 고정밀 GPS 자료처리를 가능하게 하며, 향후 대형 구조물 모니터링, 민간분야 공간정보 서비스 등 다양한 분야에 GPS를 적용하기 위한 기반이 될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.33-38
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• 2003

We automated high-accuracy data processing routines for various near-real-time GPS applications. The automated system was based on UNIX, and it uses GIPSY-OASIS II and ultra-rapid orbits which is updated twice a day and provided online. The highest error in the estimated site position was 2 cm and 5 cm in the horizontal and vertical directions, respectively. The mean 3-D position error about 2 cm.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1125-1136
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• 2010

최근에 이동 객체 추적 장치로부터 얻어진 추적 스트림에 대한 온라인 비정상 행위 감시에 대한 요구가 증가하고 있다. 제한된 공간 비용 내에서 고속 데이터 처리의 요구사항에 기인하여 이 문제는 흥미를 끌고 있다. 이 논문에서, 우리는 모바일 애드 혹 망에서 모바일 장치의 위성항법장치 로그로부터 이동특징 정보를 계산하여 정상 프로파일을 구축하고, 모바일 장치의 현재 이동 특징 정보와 정상 프로파일내의 이동 특징 정보간의 퍼지 비유사도를 계산한다. 그 계산된 퍼지 비유사도를 기초로 그 모바일 장치의 비정상 행위를 효율적으로 탐지하는 퍼지 비정상 행위 탐지 알고리즘을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.603-614
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• 2013

모바일 디바이스의 발달은 사용자가 언제 어디서나 원하는 서비스에 접근하고, 정보를 소비할 수 있는 환경을 마련했다. 이에 맞춰 다양한 연구들이 모바일 사용자의 정보 접근성을 향상 시키기 위한 개인화 방법을 제안해 왔다. 하지만, 이와 같은 개인화는 사용자 개인과 관련된 정보를 요구하기에, 사용자 정보에 대한 보안과 관련된 우려를 낳고 있다. 이를 해결할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 사용자 정보를 사용자의 온라인 혹은 오프라인 상의 행동 패턴으로부터 추정하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 SNS(Social Network Service) 상에서의 사용자 패턴과 사용자 간 물리적인 근접성 패턴을 분석하여 사용자 개인의 정보와 타 사용자와의 사회 관계정보를 식별하는 사용자 정보 식별 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 SNS 텍스트와 GPS 데이터에 기반한 POI(Point of Interest) 패턴으로부터 사용자의 나이, 성별 등 개인정보를 식별하고, 사용자 GPS 데이터를 이용하여 얻어진 사용자 간 근접성 패턴을 이용하여 두 사용자 간의 가족, 동료 등 관계 정보를 추정한다. 각각의 사용자 식별 모듈은 해당 데이터의 특성을 고려하여 SNS 데이터의 노이즈와 사용자 GPS 데이터의 손실을 감안함으로써 더 정확한 사용자 식별 성능을 보이도록 설계되었다. 이를 검증하기 위한 실험에서 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였으며, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 데이터의 특성을 효과적으로 반영하고 있음을 의미한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.951-969
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• 2017

In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.