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라이프로그 관리 시스템에서 블루투스 장치를 이용한 효과적인 사진 검색 방법
정은호(Eun Ho Chung),이기용(Ki Yong Lee),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.4
라이프로그 관리 시스템이란 개인의 일상 생활에 관련된 모든 정보를 저장하고, 이에 대한 관리 및 검색 기능을 제공하는 시스템이다. 본 논문은 라이프로그를 검색하는 방법 중, 현실 세상에서 발생한 사용자와 다른 사람들과의 사회적 접촉에 대한 정보를 키워드로 하여 관련된 라이프로그를 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대폰의 근거리 무선 통신 장치를 이용하여 현실 세상에서 발생한 사용자의 사회적 접촉 정보를 자동으로 수집하는 방법과, 수집된 사회적 접촉 정보를 이용하여 주어진 인물과 관계된 사진을 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 블루투스 장치와 인물의 관계를 추론하기 위하여 인물 정보가 기록된 기존 라이프로그를 이용, 인물과 블루투스 장치가 동시에 관찰되는 빈도수를 계산하여 사람-블루투스 매트릭스를 만든다. 실험 결과, 실제 사용자의 오프라인 만남 정보 중에서, 빈도수 계산 시각에 발생한 모든 오프라인 만남 정보의 20%의 정보만으로도 블루투스 장치와 그 소유주의 관계를 90% 이상의 정확도로 알아 낼 수 있었다. 또한 매트릭스에서 인물에 해당하는 벡터와 라이프로그가 생성된 시점에 스캔된 블루투스 장치들을 벡터 정보 검색 방법으로 비교하여 주어진 인물과 관련된 라이프로그를 검색함으로써, 제안하는 검색 방법은 기존의 검색 방법에 비하여 더 많은 사진을 반환할 뿐만 아니라 기존에는 불가능했던 검색어와의 유사도에 따른 정렬을 가능하게 한다. A Lifelog management system provides users with services to store, manage, and search their life logs. This paper proposes a fully-automatic collecting method of real world social contacts and lifelog search engine using collected social contact information as keyword. Wireless short-distance network devices in mobile phones are used to detect social contacts of their users. Human-Bluetooth relationship matrix is built based on the frequency of a human-being and a Bluetooth device being observed at the same time. Results show that with 20% of social contact information out of full social contact information of the observation times used for calculation, 90% of human-Bluetooth relationship can be correctly acquired. A lifelog search-engine that takes human names as keyword is suggested which compares two vectors, a row of Human-Bluetooth matrix and a vector of Bluetooth list scanned while a lifelog was created, using vector information retrieval model. This search engine returns more lifelog than existing text-matching search engine and ranks the result unlike existing search-engine.
도시하수 2차 처리수의 인 제거를 위한 일체형 직접여과시스템의 처리특성 연구
정종태 ( Jong-tai Jung ),정은호 ( Eun-ho Chung ),조용현 ( Yong-hyun Cho ) 한국환경기술학회 2015 한국환경기술학회지 Vol.16 No.3
본 연구에서 도시하수 2차 처리수의 인 제거를 위한 일체형 직접여과시스템의 pilot-plant를 운전할 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. Mode A, B, C의 운전조건에서 PO<sub>4</sub>-P, T-P 제거율은 각각 Mode A에서 75.49~78.35%, 75.20~78.29%, Mode B에서 80.21~84.16%, 75.81~ 81.45%, Mode C에서 77.89~80.61%, 74.22~84.68%로 높은 제거율이 나타났다. 또한 교반강도 감소에 따라 각각의 처리수 T-P 평균농도는 0.3 mg/L, 0.26 mg/L, 0.29 mg/L로 유출되어 이론적 최적 설계 교반강도보다 낮은 Mode B에서 T-P 처리효율이 가장 높게 나타났다. 따라서 본 처리시스템에서 최적 교반강도(G값)은 Mode B(G값 하부 38.97~48.35S<sup>-1</sup>, 중부 21.25~26.78 S<sup>-1</sup>, 상부 10.17~12.81 S<sup>-1</sup>)로 판단된다. 최적운전 조건에서 Pilot plant 운전결과 탁도제거율 64.63~ 96.39(평균 80.41)%로 높은 제거율을 보였다. 반면에 색도는 제거율 30.49~51.81(평균 40.48)%로 다소 낮은 제거율을 보였다. PO<sub>4</sub>-P, T-P는 각각 2.96~3.54 mg/L, 3.39~3.62 mg/L로 유입되었으며 각각의 처리수 농도 및 평균 제거율은 0.11~0.20 mg/L, 95.06%, 0.18~0.25 mg/L, 93.96%로 인 제거율은 안정적이면서 높은 제거율은 나타내었다. In this study, the following conclusions were obtained with the results of operate a pilot-plant of the integrated direct filtration system for phosphorus removal from secondary effluent of municipal wasterwater treatment plant. On the operating conditions of Mode A, B and C, the high PO<sub>4</sub>-P, T-P removal efficiency was 75.49~78.35%, 75.20~78.29% in Mode A, 80.21~84.16%, 75.81~81.45% in Mode B, 77.89~80.61%, 74.22~84.68% in Mode C respectively. And the average T-P concentrations were 0.3 mg/L, 0.26 mg/L and 0.29 mg/L depending on the reduction of mixing intensity, it showed that the highest removal efficiency was in Mode B which was lower than the theoretical optimum design mixing intensity. Therefore, the optimal mixing intensity(G value) in integrated direct filtration system was Mode B(G value : 38.97~48.35 S<sup>-1</sup> in bottom area, 21.25~26.78 S<sup>-1</sup> in middle area, 10.17~12.81 S<sup>-1</sup> in upper area). According to the pilot-plant operation results in optimal conditions, turbidity removal efficiency highly showed from 64.63 to 96.39 (average 80.41%). On the other hand, the color removal efficiency was somewhat lower removal efficiency (average 40.48%). The influent concentrations of PO<sub>4</sub>-P, T-P were 2.96~3.54 mg/L, 3.39~3.62 mg/L, the effluent concentrations and average removal efficiency were 0.11~0.20 mg/L, 95.06%, 0.18~0.25 mg/L, 93.96% that showed the phosphorus removal efficiency was stable and high in this system.
무선 센서 네트워크에서 다중 질의 최적화 기법을 이용한 에너지 효율적인 질의 처리 기법
이유원(Yu Won Lee),정은호(Eun Ho Chung),함덕민(Deok Min Haam),이충호(Chung Ho Lee),이용준(Yong Jun Lee),이기용(Ki Yong Lee),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.1
무선 센서 네트워크는 작은 크기의 센서 노드들과 베이스 스테이션으로 구성된다. 센서 노드들은 에너지를 지속적으로 공급받기 어려운 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 센서 네트워크에서 정보를 얻을 때는 질의를 작성하는데, 여러 개의 질의가 센서 네트워크에 요청되었을 때 이들의 실행을 최적화시키면 센서 노드의 에너지 소비량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 여러 개의 질의가 요청될 때, 질의 간의 포함관계를 활용하여 질의 실행을 최적화시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의가 새로 요청될 때, 센서 네트워크에서 실행 중인 질의들 중 새로 요청된 질의의 결과를 조합해낼 수 있는 질의들의 집합을 찾아낸다. 이 집합은 질의들의 샘플 주기, 프로젝션되는 어트리뷰트들, 그리고 조건절을 기준으로 구성된다. 이 집합에 속한 질의들의 결과로부터 새질의를 센서 네트워크에서 실행시켰을 때와 동일한 결과를 유도해낼 수 있으면, 새 질의를 센서 네트워크에 전달하지 않고, 이 집합에 속한 질의들의 결과를 재활용하여 베이스 스테이션에서 결과를 조합해낸다. A wireless sensor network is a computer network which consists of spatially distributed devices, called sensor nodes. In wireless sensor networks, energy efficiency is a key issue since sensor nodes must resides upon limited energy. To retrieve sensor information without dealing with the network issues, a sensor network is treated as conceptual database on which query can be requested. When multiple queries are requested for processing in a wireless sensor network, energy consumption can be significantly reduced if common partial results among similar queries can be effectively shared. In this paper, we propose an energy efficient multi-query processing technique based on the coverage relationship between multiple queries. When a new query is requested, our proposed technique derives an equivalent query from queries running at the moment, if it is derivable. Our technique first computes the set of running queries that may derive a partial result of the new query and then test if this set covers all the result of the new query attribute-wise and tuple-wise. If the result of the new query can be derived from the results of executing queries, the new query derives its result at the base station instead of being executed in the sensor network.