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남수민(Sumin Nam),이석훈(Sukhoon Lee) 한국정보기술학회 2019 한국정보기술학회논문지 Vol.17 No.12
A path prediction method using lifelog requires a large amount of training data for accurate path prediction, and the path prediction performance is degraded when the training data is insufficient. The lack of training data can be solved using data of other users having similar user movement patterns. Therefore, this paper proposes a path prediction algorithm based on user similarity. The proposed algorithm learns the path in a triple grid pattern and measures the similarity between users using the cosine similarity technique. Then, it predicts the path with applying measured similarity to the learned model. For the evaluation, we measure and compare the path prediction accuracy of proposed method with the existing algorithms. As a result, the proposed method has 66.6% accuracy, and it is evaluated that its accuracy is 1.8% higher than other methods.
김범석 ( Beomseok Kim ),안중욱 ( Jungwook Ahn ),최진우 ( Jinwoo Choi ),남수민 ( Sumin Nam ),박선영 ( Seonyoung Park ),박미정 ( Mijeong Park ),우성현 ( Seonghyeon Woo ),정동원 ( Dongwon Jeong ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
이 논문에서는 투자비용 감소를 위해 라즈베리파이와 아두이노로 구현한 IoT 플러그를 제안한다. 기존 연구에서는 노후화된 시설에 대해 큰 비용이 발생하며, 전력소모량을 측정하는데 오차가 있다. 노후 시설에 대한 투자비용을 줄이기 위해 가격이 저렴한 라즈베리파이와 아두이노를 이용하여 IoT 플러그를 구현한다. 라즈베리파이 상에 서버를 구현하고 사용자와 nodeMCU 사이의 통신을 담당한다. nodeMCU는 릴레이모듈과 스위치에 연결되어 자동/수동으로 전원을 제어할 수 있다.