GPS를 이용하여 이동 차량의 현재 위치를 정의하는 기술이 많이 연구되어 왔다. 그러나 GPS를 이용한 차량안내 시스템은 실시간으로 변하는 주차 상황과 도로 조건을 고려한 최적화된 주차 경로를 검색하는데 어려움이 있다. 또한, GPS 시스템은 고층빌딩, 지하주차장과 빌딩내부 도로에서는 동작하지 못한다. 반면, RFID를 사용할 경우 도심의 밀집지역내에서도 실시간 주차 및 도로 현황을 반영할 수 있다. 이 논문에서는 실시간 제약 조건을 고려한 RFID 기반 주차경로 안내 시스템을 제안한다. 구현 결과는 주차장 및 도로 정보의 변화를 즉시 감지한 후 새로운 경로를 적절히 안내할 수 있음을 보여 주었다. 이동 중 주차장이 만차일 경우 시스템은 즉시 새로운 경로를 재추출해서 고객의 모바일 단말기로 전송한다. 그리고 지정된 경로상의 도로가 갑작스런 사고나 공사 중일 때는 우회 경로를 안내한다. 제안한 기법은 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것이다.
본 연구의 목적은 소셜네트워크서비스 주제에 관한 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 웹오브사이언스 데이터베이스에서 제목에 'Social Network Service(SNS)'를 포함하는 1994년부터 2016년까지 출판된 논문 초록 308편을 분석 하였다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법 중에서 최근 많이 적용되는 토픽모델링기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과 20개의 토픽(신뢰, 지지, 만족 모델, 조직 지배구조, 모바일 시스템, 인터넷 마케팅, 대학생 효과, 의견 확산, 고객, 정보보호, 건강관리, 웹 협업, 방법, 학습 효과, 지식, 개인 이론, 아동 지지, 알고리즘, 미디어 참여, 문맥 시스템)이 도출되었다. 또한 시계열회귀분석 결과 모든 토픽은 상승 추세로 나타났다.
현대 정보 기술은 새롭고 개선된 방법으로 여러 산업들에 지속적인 제공을 하고 있다. 본 논문에서 고려한 스마트 컨테이너 공급망 관리는 사물지능(M2M)통신의 급속한 발전과 함께 고성능 센서, 컴퓨터 비전, GPS, GSM을 기반으로 형성된다. 기존 공급망관리는 실시간 컨테이너 추적에 제한이 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 인터럽트 및 보통 정기적인 알림에 대한 컨테이너 식별 시스템과 자동 알림 시스템의 개발과 실시간 컨테이너 공급망관리의 연구 및 구현에 초점을 맞추었다. 첫째, 본 논문은 컨테이너 코드 식별 및 실시간 작업에 대해 컴퓨터 비전 라이브러리와 OCR 엔진을 비주얼 스튜디오 2010으로 구현된 식별 알고리즘을 제안하고 있다. 둘째는 실시간 컨테이너 추적 및 그 시스템의 한계에 대해 제공되는 현재 자동 알림 시스템에 대해 설명한다. 마지막으로 본 논문은 고성능 센서와 컴퓨터 비전과 함께 유비쿼터스 모바일 및 위성 네트워크와 실시간 컨테이너 추적 솔루션의 미래에 도전과 가능성을 요약하였다. 뛰어난 운영 및 보안 공급망관리의 우수한 전송을 제공하기 위해 이러한 모든 구성요소를 결합하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.127-134
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2024
The acute respiratory infection known as a coronavirus (COVID-19) may present with a wide range of clinical manifestations, ranging from no symptoms at all to severe pneumonia and even death. Expert medical systems, particularly those used in the diagnostic and monitoring phases of treatment, have the potential to provide beneficial results in the fight against COVID-19. The significance of healthcare mobile technologies, as well as the advantages they provide, are quickly growing, particularly when such applications are linked to the internet of things. This research work presents a knowledge-based smart system for the primary diagnosis of COVID-19. The system uses symptoms that manifest in the patient to make an educated guess about the severity of the COVID-19 infection. The proposed inference system can assist individuals in self-diagnosing their conditions and can also assist medical professionals in identifying the ailment. The system is designed to be user-friendly and easy to use, with the goal of increasing the speed and accuracy of COVID-19 diagnosis. With the current global pandemic, early identification of COVID-19 is essential to regulate and break the cycle of transmission of the disease. The results of this research demonstrate the feasibility and effectiveness of using a knowledge-based smart system for COVID-19 diagnosis, and the system has the potential to improve the overall response to the COVID-19 pandemic. In conclusion, these sorts of knowledge-based smart technologies have the potential to be useful in preventing the deaths caused by the COVID-19 pandemic.
Global warming caused from the heavy consumption of fossil fuel is one of the biggest problems to be solved. Biofuel has been gained more attention as an alternative to reduce the consumption of fossil fuel. Recently, butanol produced from the genus Clostridium has been considered as one of the promising alternatives for gasoline, fossil based fuel. Nevertheless, the lack of the genome-engineering tools for the genus Clostridium is the major hurdle for the economic production of butanol. More recently, genome engineering tools have been developed for metabolic engineering of butanol-producing Clostridium species, which includes genome scale network model and genome editing tools on the basis of mobile group II introns and CRISPR/Cas system. In this study, the genome engineering tools for butanol-producing Clostridium species have been reviewed with a brief future perspective.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권4호
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pp.252-257
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2018
A wideband double radiator circular disc annular monopole antenna is proposed is this work. The radiators are etched on the surfaces of two Taconic TLY-5 substrates with a circular hole cut out of each of the radiators initially at the centers of the radiators with subsequent downward displacement of the holes. The antenna is designed with a two-step feeding transformer system for impedance matching between the input power source supplied by a $50-{\Omega}$ SMA connector and the monopole radiators. The transformer system improves the bandwidth performance at higher frequencies. The proposed antenna achieves a wideband having the capability of working between 0.645 and 18.775 GHz, corresponding to a -10 dB bandwidth of 186.7% with gain ranging from 0.95 to 8.26 dBi. In comparison to other metal disc planar monopole antennas, the proposed antenna has a small total size width due to the size of the ground plane, which has a diameter 100 mm. The frequency range of the antenna provides applications in global positioning systems, mobile communications, ultra-wideband short distance communications, and wireless computer networks.
무선통신망과 GPS(Global Positioning System)를 탑재한 모바일 단말기의 발달로 사람이나 사물의 위치정보를 파악하고 이용하는 위치기반 서비스의 영역이 확대되고 있다. 위치기반서비스와 같은 응용분야에서는 시간에 따라 연속적으로 움직이는 이동객체를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 데이터베이스가 주요한 기술이다. 본 논문에서는 이동객체 데이터베이스를 개발하기 위한 하나의 서브시스템으로서, 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위한 컴포넌트를 설계 및 개발한다. 이동객체에 대한 질의를 처리하기 위해서 대표적인 질의표현 및 처리방법을 조사하고, 기존에 개발된 이동객체에 대한 데이터모델과 연산자를 기반으로 SQL형태의 이동객체 질의어를 새로이 정의한다. 사용자는 본 연구에서 제공하는 이동객체 질의어를 이용하여 이동객체의 위치정보에 대한 영역질의, 위상질의, 궤적질의, 최근접질의 등을 표현할 수 있다. 이동객체 질의처리 컴포넌트는 각 질의 들을 분석한 후 이를 효율적으로 처리하기 위한 모듈들을 설계하고 구현한다. 또한, 다른 이동객체 응용시스템을 개발할 때 본 시스템의 활용을 높일 수 있도록 ADO.NET 인터페이스를 제공하고 XML을 이용하여 질의의 결과를 표현할 수 있는 기능을 제공한다.
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.
글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 기술이 점점 발전하고 있으나, 그 정확성은 건물의 내부나 지하도로에서의 위치인식이 아닌, 실외에서의 위치인식에서만 적합하다. 건물의 내부나 지하도로에 대한 위치 인식의 응용분야에 대하여, 글로벌 포지셔닝 시스템은 빌딩의 내부나 지하도로에서 정확한 위치인식을 요구 받을 경우, 건축구조물들로 인하여 정확성을 달성할 수 없다. 왜냐하면 사람이 필요로 하는 공간은 건물의 내부나 지하도로에서 수 평방미터에 불과한 매우 작은 공간이기 때문이다. 위치추정에 기반을 둔 수신신호강도(RSS)는 거의 모든 건물과 지하도로에서 수신이 가능한 무선 근거리통신망, IEEE 802.11, WiFi 전파신호 위치추정을 이용한 방안으로서, 특별히, 매우 좋은 선택이 될 수 있다. 이와 같은 위치추정시스템들의 근본적인 필요성은 특정 위치에서 수신신호 강도를 이용하여 통신기지국으로부터 모바일장치에 이르는 위치의 평가를 가능하도록 하는 것이다. 이와 같은 과정에서 발생하는 다중 경로 페이딩 현상들은 위치추정에서 불확실성의 원인으로서, 수신신호강도를 예측하기 어렵게 만든다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 신경망과 푸시-풀 평가 방법의 결합은 건물의 내부나 지하도로에서 모바일장치들을 이용하여 위치의 결정을 학습하고, 결정할 수 있도록 적용된다.
This study investigated the performances of precipitable water vapor (PWV) retrieval from the sets of ground global positioning system (GPS) signals, each of which had different length of observing-session duration, for the purpose of obtaining as short session duration as possible that is required at the least for appropriate retrieval of the PWV for meteorological usage. The shorter duration is highly desirable to make the most use of the GPS instrument on board the mobile observation vehicle making measurements place by place. First, using Bernese 5.0 software the PWV retrieval was conducted with the data sets of GPS signals archived continuously in 30 seconds interval during 2-month period of January and February, 2012 at Bukgangneung site. Each of the PWVs produced independently using different session durations was compared to that of radio-sonde launched at the same GPS location, a Bukgangneung site. Second, the same procedure was done using the data sets obtained from the mobile observation vehicle that was operating at Boseong area in Jeonnam province during Changma observation campaign in 2013, and the results were compared to that at Bukgangneung site. The results showed that as the observing-session duration increased the retrieval errors decreased with the dramatic change happening between 3 and 4 hours of the duration. On average, the root mean square error (RMSE) of the retrieved PWV was around 1 mm for the durations of greater than 4 hours. The results at both the Bukgangneung (fixed site) and Boseong (mobile vehicle) seemed to be fairly comparable with each other. From this study it is believed that at least 4 hours of observing-session duration is needed for the retrieval of PWV from the ground GPS for meteorological usage using Bernese 5.0 software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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