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구영현,장한솔,유성준 한국차세대컴퓨팅학회 2016 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.12 No.4
본 논문에서는 스마트폰의 개인 정보들 에서 가장 빈번하게 생성되는 SMS(Short Message Service)/MMS (Multimedia Messaging Service), 통화 기록, 인터넷 기록, 사진 목록 등의 4가지 종류의 데이터를 수집하여, 캘린더와 타임라인 형태로 시각화하여 정리하고, 그 사진을 반자동으로 색인하고, 유사한 사진을 검색할 수 있는 시스템을 개발하다. 기존에는 상처리를 통해 사진 내에 어떤 사물이 있는지 혹은 사진과 다른 데이터들 간의 계를 통해 상황정보를 추론하여 그것을 색인하는 방법에 한 연구가 주로 이루어졌다. 한, 어디에서 촬한 사진 인지를 색인하는 연구들도 종종 있었다. 하지만, 치 정보는 GPS(Global Positioning System)가 활성화 되어 있는 상태에서 촬하여 얻을 수 있는 EXIF(Exchangeable Image File Format) 정보를 통해 산출하는 경우가 부분이다. 그러나 부분의 사람들은 스마트폰의 배터리 리를 해 GPS를 항상 활성화 시키지 않기 때문에 실성에 맞지 않는다는 단이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 해 새로운 이미지 자동 색인 방법을 제안한다. 그리고 모바일 라이로그 데이터의 특성에 맞는 유사한 이미지 검색이 가능하도록 하다. In this paper, we developed a system using four types of collected data, SMS(Short Message Service)/MMS (Multimedia Messaging Service), call log, internet history, image list from different kind of personal information. We arranged the data using calendar and timeline visualizations. And the images are semi-automatically indexed and search function is available to find similar images. Prior research focused on indexing through image processing, by analyzing situational information such as what kind of object is in the image or by analyzing the relationship with other data. Other prior research include indexing the location where the picture was taken. However, this method has to rely on EXIF (Exchangeable Image File Format) information from the picture when the GPS (Global Positioning System) is turned on. The downside is that most of the smartphone users usually turn off GPS to manage battery life making this method less attractive. To overcome this problem we introduce new way of automatic indexing method. It also enables search function to find similar image based on mobile lifelog data
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위성영상과 GIS 공간자료를 활용한 북한 검덕광산 인근의 산사태 위험지역 예측
구영현,김성민,오명찬,박형동 한국자원공학회 2018 한국자원공학회지 Vol.55 No.4
The purpose of this study is to identify the landslide hazard at the Gumdeok zinc mine, which is an important factor for the construction of infrastructure there if South Korea and North Korea cooperate for the extraction of mineral resources. Because field survey around the mine is impossible, the landslide risk was analyzed using satellite images and GIS data. First, the landslide occurrence area was identified from high resolution satellite images and a landslide inventory map was produced. Next, the slope, aspect, curvature, distance from water, and elevation were used as input data in the frequency ratio method and the logistic regression analysis, conducted to produce landslide hazard maps. Finally, areas around the mining infrastructure where landslides can be expected were identified by applying the multiple flow accumulation analysis. The overall accuracy of predicting landslide risk was 75% with the frequency ratio method and 73% with the logistic regression method. The results of this study can be used as basic data in case of the cooperation of North Korea and South Korea in mineral resource development. 본 연구에서는 북한의 대표적 아연광산인 검덕광산을 남북이 협력 개발할 때 인프라 구축을 위해 고려해야 하는 산사태 위험도를 파악하였다. 북한의 지역적인 특성상 현장조사가어렵기 때문에 위성영상과 GIS 자료를 활용 하여 분석을 수행하였다. 우선 고해상도 위성영상을 판독하여 검덕광산 인근에서 산사태가 발생했던 지역을 파악하 였고 이를 인벤토리맵으로 제작하였다. 제작된 인벤토리 맵과 경사도, 경사방향, 곡률, 수계거리, 고도 등의자료를 바탕으로 산사태 분석에 널리 사용되는 빈도비 분석과 로지스틱 회귀 분석을 각각 사용하여 산사태 위험지도를 제작 하였다. 또한 산사태 위험도가 상위 5% 인 지점에서 실제로 산사태가 일어났을 경우 토사가 어디로 흘러가고 이에 따 라 광산 주변 주거시설, 거주시설, 도로, 철도 등의 인프라가 어떤 영향을 받을지도 다중 누적흐름 분석을 통해 수행하였다. 제작된 산사태 위험지도와 인벤토리 맵을 분석한 결과 빈도비 방법은 약 75%, 로지스틱 회귀분석은 약 73%의 정확도를 보였다. 본 연구는 향후 북한과의 자원개발 협력 시에 투자와 인프라 구축에 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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Indexing and Search of Mobile Lifelog Data
구영현,장한솔,유성준 한국차세대컴퓨팅학회 2016 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.12 No.4
In this paper, we developed a system using four types of collected data, SMS(Short Message Service)/MMS (Multimedia Messaging Service), call log, internet history, image list from different kind of personal information. We arranged the data using calendar and timeline visualizations. And the images are semi-automatically indexed and search function is available to find similar images. Prior research focused on indexing through image processing, by analyzing situational information such as what kind of object is in the image or by analyzing the relationship with other data. Other prior research include indexing the location where the picture was taken. However, this method has to rely on EXIF (Exchangeable Image File Format) information from the picture when the GPS (Global Positioning System) is turned on. The downside is that most of the smartphone users usually turn off GPS to manage battery life making this method less attractive. To overcome this problem we introduce new way of automatic indexing method. It also enables search function to find similar image based on mobile lifelog data
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권역별 인공신경망 모델을 이용한 전국 기상관측소의 일사량 추정
구영현,김성민,오명찬,박형동 한국자원공학회 2019 한국자원공학회지 Vol.56 No.2
The ability to estimate solar irradiance is necessary for efficient installation and management of solar photovoltaic systems. Weather observation data and Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) images were used to estimate solar irradiance at 94 Korea Meteorological Administration (KMA) weather stations. First, Korea was divided into 13 regions by applying K-means clustering to cloud indices derived from visible channel images of COMS, and artificial neural network (ANN) models were trained in 10 regions. Ten variables were selected as inputs for ANN by mutual information feature selection to build multi-layer perceptron networks in MATLAB. The cross validation resulted in a 0.96 correlation coefficient and 80.87 W/m2 (22.62%) root mean square error (RMSE). The regionally trained ANN models could reduce the relative RMSE by 2%p compared to non-regionally trained models. The solar irradiances at the 94 KMA weather stations were estimated by applying these models. The solar irradiance of points that have no measured data from a pyranometer can be estimated using these regional ANN models. 일사량을 파악하는 것은 태양광 발전 시스템을 설치하고 운영하는 데 있어서 필수적이다. 본 연구에서는 기상청에서 운영하고 있는 94개 기상관측소의 일사량을 추정하기 위해 기상 관측 자료와 천리안 위성영상을 이용하였다. 우선, 천리안 위성의 가시광 채널 영상으로부터 산출한 구름지수에 K-평균 군집화를 적용하여 한국을 13개의 권역으로 분류하였으며, 이 중 일사량 관측값이 존재하는 10개 권역의 일사량 추정을 위해 인공신경망 모델을 훈련시켰다. 인공신경망의 입력변수로는 상호정보량 특징선택을 통해 총 10개의 변수가 선택되었고, MATLAB 소프트웨어를활용하여 인공신경망 모델을 구축하였다. 교차검증 결과, 본 연구의 모델은 상관계수 0.96, RMSE 80.87 W/m2 (22.62%)의 오차를 보였으며, 권역 분류를 적용하지 않은 전국적 훈련모델에 비해 오차가 약 2%p 감소하는 효과가있었다. 이러한 권역별 일사량 모델을 활용하여 기상청의 기상관측소 94개 지점의 일사량을 추정하였다. 본 연구의권역별 인공신경망 모델을 활용하면 일사계는 없지만 기본적인 기상요소가 관측되고 있는 관측소의 실시간 일사량을 20% 초반대의 오차 수준으로 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
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구영현(Younghyun Koo),송철환(Chullhwan Song),유성준(Seong Joon Yoo) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
UAProfile과 MPEG-21 Terminal capability는 Device의 특성을 기술한다는 점에서 비슷하다. 그러나 자세히 기술하고자 하는 특성이 다르므로 서로 다른 구조를 가지고 있다. 하지만 UAProfile과 MPEG-21 Terminal capability의 메타데이터를 통합함으로서 이 두 메타데이터 그룹들 간의 이질성을 극복할 수 있다. 또한 두 개의 메타데이터들을 합쳤을 경우에는 서로 상호 보완적 역할을 하기 때문에 하나의 메타데이터 그룹을 사용한 결과보다 표현능력을 더 향상시킬 수 있다.
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RFID를 이용한 고령자 행동 패턴 학습 시스템 설계 및 구현
구영현(Y.H Gu),강한훈(H.H Kang),김영철(Y.C Kim),박수준(S.J Park),유성준(S.J Yoo) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2C
오늘날 갈수록 인구의 고령화가 심각해지고 있다. 이러한 고령화로 인하여 노약자들을 위한 다양한 환경과 시스템이 필요한데 행위 인식 기술은 이러한 기술의 전처리 기술로서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 RFID tag와 Reader를 이용하여 정보를 가져온 뒤 사용자의 행위를 추론하고 이를 기록하는 시스템을 설계 및 구연을 하였고 앞으로 개선되어야 할 부분을 지적하였다.
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