• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.109-119
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• 2021

Self-recovery is a tamper-detection and image recovery methods based on data hiding. It generates two types of data and embeds them into the original image: authentication data for tamper detection and reference data for image recovery. In this paper, a region-based scalable self-recovery (RSS) method is proposed for salient-object images. As the images consist of two main regions, the region of interest (ROI) and the region of non-interest (RONI), the proposed method is aimed at achieving higher reconstruction quality for the ROI. Moreover, tamper tolerability is improved by using scalable recovery. In the RSS method, separate reference data are generated for the ROI and RONI. Initially, two compressed bitstreams at different rates are generated using the embedded zero-block coding source encoder. Subsequently, each bitstream is divided into several parts, which are protected through various redundancy rates, using the Reed-Solomon channel encoder. The proposed method is tested on 10 000 salient-object images from the MSRA database. The results show that the RSS method, compared to related methods, improves reconstruction quality and tamper tolerability by approximately 30% and 15%, respectively.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권4호
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• pp.361-368
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• 2022

An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권3호
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• pp.251-258
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• 2010

래터레이션 기법을 사용한 실내 위치 측위 기법은 단말기의 위치 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 기반으로 예측된 단말기와 AP(Anchor Point)사이의 거리와 AP의 위치 정보를 사용한다. 따라서 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도가 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 된다. 무선 전파 환경은 시간과 공간에 따라 변화하므로 가장 높은 RSS 측정 값이 거리 예측에 가장 적합한 RSS 값은 아닐 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다수의 AP들이 사용되었으나 일정 수준 이상의 AP의 사용은 오히려 위치 측위 대상 면적이 증가하게 되어 단말기 위치 예측 정확도를 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 위치 측위 대상 면적을 감소시킴으로써 위치 예측 정확도를 향상시키기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 단말기의 신호를 수신한 AP들로 구성된 다각형의 무게중심을 사용하여 단말기의 상대적인 위치를 예측하였다. 일단 단말기의 상대적인 위치가 예측되면 단말기에서 지리적으로 가장 근접한 AP를 단말기 위치 예측을 위한 기준 AP로 선택함으로써 측위 대상 다각형의 면적을 줄일 수 있다. 본 논문에서 구현한 실내 측위 시스템을 이용한 다양한 환경에서의 실험을 통하여 위치 예측 정확도 측면에서의 제안 기법의 타당성을 검증하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.279-299
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• 2013

고객 취향에 가장 적합한 제품을 선택하는 것은 전자상거래에서 중요한 문제이다. 전자상거래 그러나 온라인 추천시스템으로서 알려진 소셜 필터링은 전자상거래에서 기술적 접근이 활발히 연구되어왔다. 온라인 추천시스템은 사용자의 개인적 취향과 관련하여 적절한 제품을 필터링하여 제공함으로서 사용자의 의사결정 품질을 향상시키는 것에 목적을 두고 있으며 그 결과 사용자의 제품 탐색과 선택에 대한 지원이 가능하다. 그러나 대다수 추천시스템의 선행연구들은 추천 알고리즘의 정확성을 향상시키는 것에 집중해 왔으며 사용자 기반의 인터페이스나 사용자 관점의 사용방식에 대한 연구는 매우 적은 실정이다. 추천시스템의 추천 상황에 대한 시스템 투명성과 사용자의 추천에 대한 피드백을 통한 추천방식 개선을 통하여 본 연구는 사용자 관점의 추천시스템 활용에 대한 시스템 투명성과 피드백의 영향력을 파악하고자 하였다. 실험을 통한 연구 결과에 따라, 시스템 투명성과 사용자 피드백 모두 추천시스템에 대한 사용자의 인지된 신뢰, 프로세스 가치, 인지된 즐거움에 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 인지된 신뢰, 프로세스 가치, 즐거움은 사용자가 추천시스템을 지속적으로 사용하기 위한 의도를 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.15-21
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• 2011

무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제13권3호
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• pp.23-63
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• 2007

본 연구는 한국인의 관계적 자기를 측정할 수 있는 척도를 개발하고 그 타당도를 검증하고자 실시되었다. 관계적 자기가 다면적이고 구성적인 특성을 가진다고 보는 다중 자기 이론에 근거하여, 문헌 연구를 통해 관계적 자기의 다면적 특성을 측정하는 10 요인 102 문항을 선정하였다. 성인 남녀를 대상으로 102 문항에 대한 내용 타당도 검증, 상관 분석, 탐색적 요인 분석을 실시하여 최종적으로 7요인의 총 31문항을 추출하였다. 7요인은 관계 회피, 타인 의식, 주도성, 도구적 관계, 공감-배려, 지지 받기, 관계 의존 등이다. 서울 및 수도권의 20대에서 60대까지 남녀 649명을 대상으로 요인 구조 및 문항들의 타당도를 구조방정식 모형으로 검증한 결과, 본 연구에서 개발한 관계적 자기 척도가 남녀에게 공통으로 사용할 수 있는 신뢰롭고 타당한 도구임이 확인되었다. 또한, 남녀에 따라 관계적 자기 척도의 하위 요인별 잠재평균 분석을 한 결과, 관계적 자기가 남녀에 따른 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 마지막으로, 상관 분석 결과, 관계적 자기의 구성 요인들이 상호의존적 자기해석양식, 자존감, 부모 및 친밀한 사람과의 애착 안정성 등과도 유의미한 관련성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 관계적 자기 척도는 관계적 자기를 단일한 요인이 아닌 다양한 구성 개념으로 정의하여, 한국인의 독특한 관계적 자기를 다면적으로 평가할 수 있다는데 그 의의가 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제2권2호
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• pp.15-18
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• 2014

This paper presents a sensor location decision making method respect to Container-Grown Seedlings in view of precision agriculture (PA) when sensors involved in tree container measure received signal strength (RSS) or time-of-arrival (TOA) between themselves and neighboring sensors. A small fraction of sensors in the container-grown seedlings system have a known location, whereas the remaining locations must be estimated. We derive Rao-Cramer bounds and maximum-likelihood estimators under Gaussian and log-normal models for the TOA and RSS measurements, respectively.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.304-313
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• 2005

RSS와 같은 신디케이션 기술은 사용자가 스스로 웹사이트에 접근하지 않아도, 새롭게 업데이트 되는 정보가 있을 때마다 RSS Aggregator를 통해 사용자에게 알려줌으로써 편리성을 가져다준다. 이러한 기술을 이용한다면 학습자들은 새로운 웹 문서가 게시될 때마다 해당 사이트를 방문할 필요 없이, 자동으로 신규 정보만 얻어오는 학습 자료의 습득 도구로서 활용이 가능하다. 하지만, 정의가 새롭게 추가되는 여부만을 판단하는 기존의 RSS Aggregator의 경우에 등록된 채널수가 늘어갈수록 사용자는 자신이 원하는 정보를 찾기 위해, 정보를 분류하고 검색하는 작업에 많은 노력을 기울여야한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 사용자에게 의다 효율적인 정보 전달을 위해, 사용자 스스로 관심분야를 생성하여, 사용자에게 전달되는 신규자료는 각 분야에 자동적으로 분류되며, 사용자가 지정해 놓은 조건에 적합하도록 콘텐츠를 제공 받을 수 있는 시스템을 설계하였다. 신규자료를 분야에 자동적으로 분류하기 위해 초기 분류된 문서로부터 분야별 색인어 추출 방안을 제안하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.612-617
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• 2008

DMB를 위한 데이터 방송 애플리케이션을 개발할 때 서비스 될 콘텐츠를 직접 작성해야 하므로 뉴스와 같이 실시간으로 업데이트가 이루어지는 콘텐츠의 경우 지속적인 반영이 어렵다. 이에 본 논문에서는 실시간으로 바뀌는 웹 뉴스 콘텐츠를 가져와 DMB 데이터 방송용 뉴스 어플리케이션을 생성할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이 시스템을 통해 웹 콘텐츠의 배급을 위한 XML 기반의 RSS를 이용하여 빠르게 업데이트 되는 뉴스 콘텐츠를 실시간으로 수집하여 데이터 방송용 어플리케이션에 적용 가능한 형대로 변환한 후 DMB 기기에서 실행할 수 있는 MPEG-4 BIFS 프로그램을 저작할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제10권2호
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• pp.11-17
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• 2010

최근의 기술 발전은 무선 통신의 발달과 새로운 센서 기술은 저비용, 저전력 다기능 센서노드의 개발을 가능케 했으며, 더불어 소형화, 근거리 무선 통신 등을 통하여, 소형의 센서 노드들을 군집화되고 있다. 본 연구에서는 모바일 센서들의 위치를 반복적으로 추적하기 위한 셀 내 위치 측정을 고려한다. 반복적인 위치 추적을 통하여 센서들의 위치를 좀 더 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 수신신호세기를 이용하여 모바일 노드의 정확성을 실험하고 분석한다.