무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 클러스터 재구성 알고리즘

이향택(Hyang-tack Lee),손대홍(Dae-hong Son),조용현(Yong-hyun Jo),노병희(Byeong-hee Roh),유승화(S.W.Yoo) 한국통신학회 2005 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2005 No.6

현미와 흑미의 발아과정 중 amylolytic activity

이향미(Hyang-Mi Lee),임지순(Ji-Soon Im),박종대(Jong-Dae Park),금준석(Jun-Seok Kum),이현유(Hyun-Yu Lee),이영택(Young-Tack Lee) 한국식품과학회 2013 한국식품과학회지 Vol.45 No.3

Enzymatic activity in germinated cereal grains is important for the saccharification of starch materials. This study was conducted to investigate the amylolytic activities of germinating brown rice and black rice that have different amylose contents. Brown rice and black rice were steeped at room temperature for 24 h and germinated at 20 and 30℃ for 1, 2, and 3 days. α- and β-Amylase activities in normal brown rice increased very slightly during the 3-day germination period, but the enzymatic activities were slightly higher in low-amylose (waxy type) brown rice. Diastatic power (DP), a measure of starch-saccharifying enzyme, was higher in the germinating brown rice with low amylose than in those with normal amylose content. α- and β-Amylase activities in black rice increased gradually during germination, and DP of low-amylose black rice appeared to be higher than that of normal brown rice. Amylase activities in brown rice and black rice germinated at 30oC were higher than those germinated at 20℃. Compared to brown rice, the overall amylolytic activity of germinated black rice was observed to be higher than that of brown rice.

센서 에너지 잔량을 고려한 클러스터링 알고리즘

이향택(Hyang-Tack Lee),조용현(Yong-Hyun Jo),노병희(Byeong-Hee Roh),유승화(Seung-Wha Yoo) 한국통신학회 2004 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2004 No.7

국내 원전 열전달완충판 이탈관련 검사기법 개발 및 검사현황

이택수(Tack-soo Lee),고영민(Young-Min Ko),이태근(Tae-Geun Lee),노국향(Kook-Hyang Noh) 한국비파괴검사학회 2022 한국비파괴검사학회 춘계학술대회 초록집 Vol.2022 No.5

클러스터 반경을 고려한 클러스터헤드 선출 알고리즘

이향택(Hyang-Tack Lee),조용현(Yong-Hyun Jo),노병희(Byeong-hee Roh),유승화(S.W.Yoo) 한국통신학회 2004 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2004 No.11

Analyses of Nutrient Composition in Drought-tolerant Transgenic Rice

Young-Tack Lee,Hyang-Mi Lee 한국식품영양과학회 2012 한국식품영양과학회 학술대회발표집 Vol.2012 No.10

형질전환 가뭄저항성 벼 현미의 주요 영양성분 분석

이영택(Young-Tack Lee),이향미(Hyang-Mi Lee),안병옥(Byung-Ohg Ahn),조현석(Hyun-Suk Cho),서석철(Seok-Chul Suh) 한국식품영양과학회 2013 한국식품영양과학회지 Vol.42 No.5

본 연구는 국내에서 개발되어 내건성을 갖도록 형질전환된 가뭄저항성 벼(GM 벼)와 그 모종 벼인 일미벼(non-GM 벼)로부터 쌀(현미)의 일반성분, 지방산, 아미노산, 무기질, 비타민 함량을 분석하여 가뭄저항성 벼에서 주요 영양성분의 조성에 차이가 있는지를 비교, 조사하였다. 본 실험에 사용한 벼는 군위와 수원 두 지역에서 재배되었다. 가뭄저항성 쌀은 모종 쌀과 일반성분 함량이 유사하였으며 두 재배지역간 성분 차이가 없는 것으로 나타났다. GM 쌀의 지방산 조성은 non-GM 쌀과 전체적인 지방산 조성과 유사한 것으로 나타났다. GM 쌀의 아미노산 함량은 non-GM 쌀과 차이가 없었으나 non-GM 쌀 모종의 경우 두 재배지역간에 아미노산 함량에 다소간의 차이가 있어 같은 품종이라도 재배지역에 따라 차이를 줄 수 있는 것으로 나타났다. 가뭄저항성 쌀이 non-GM 쌀에 비해 무기질 함량이 약간 높은 수치로 측정되었지만 유의적인 차이는 없는 것으로 평가되었으며, 비타민 B1과 비타민 E 함량에도 별 차이가 없는 것으로 나타났다. This study compared the nutritional components (proximate components, fatty acids, amino acids, minerals and vitamins) between genetically modified (GM) drought-tolerant rice and a parental rice cultivar (Ilmibyeo) as a non-GM control. Both GM and non-GM rices were grown and harvested in two different locations, Gunwi and Suweon in Korea. Proximate components (moisture, starch, protein, lipid, and ash contents) were similar between the drought-tolerant GM rice and the conventional non-GM rice. There were no significant differences between the GM and non-GM rice in most of their nutrient compositions, despite minor locational differences of some amino acids and minerals. These results indicate that transgenic rice with a genetically improved resistance to drought is equivalent to the parental rice cultivar without major changes in its chemical contents.

모바일 사용자의 대용량 GPS 데이터로부터 시맨틱 관심지점 발견

이향진(Hyang-Jin Lee),최정화(Jung-Hwa Choi),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.3

모바일 환경에서의 위치정보는 새로운 정보 자원으로써 다양한 서비스로 확장이 가능하다. 좀 더 의미 있는 확장을 위해서는 위치정보를 단순히 지도와 연결하는 것뿐만 아니라 사용자가 존재한 위치가 내포하는 의미까지도 알 수 있어야 한다. 하지만 GPS 수신의 오차로 정확한 GPS 좌표를 수집할 수 없고, 이로 인해 사용자가 머물거나 이동한 장소에 대한 존재 이유를 정확하게 판별하기 어렵다. 본 연구는 모바일 사용자의 대량의 이동궤적 정보를 기반으로 시맨틱(semantic) POI(Point Of Interest) 발견 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 가지 단계로 구성된다. 첫째로, WiFi 맵(map)을 사용한 GPS 클러스터링(clustering) 알고리즘을 이용하여 GPS 수집 시 발생하는 오차를 보정하여 사용자 이동궤적을 정제한다. 다음으로 세가지 노드로 축약한 그래프 표현 방법을 이용하여 정제된 사용자의 이동궤적에서 시맨틱 POI를 발견한다. 세 가지 노드는 시맨틱 노드, 휴게 노드, 중간 노드이다. 시맨틱 노드는 특수한 목적을 가지고 머문 장소이고, 휴게 노드는 잠시 머문 장소, 그리고 중간 노드는 시맨틱(휴게) 노드로 가는 선호 지점을 표현한다. 제안하는 방법은 위성 GPS 데이터의 오류를 73% 개선하며, 약 2달간의 테스트 데이터로 발견한 시맨틱 POI 결과를 기존의 연구와 비교 평가하여 42% 더 정확한 결과를 보였다. Location information in mobile environments can be extended for a variety of services as a new information resource. To make it more meaningful expansion, you are simply connecting with information, but also should be able to find the implications of user's existence. However, Due to error in GPS receiver it can not collect the exact GPS coordinates, and it is difficult to distinguish exactly the existence reason for a place where the user stayed or moved. This study proposes a semantic POI detection technique based on the large-scale moving trajectory information of mobile users. The proposed method consists of two steps. First, Using the GPS clustering algorithm with WiFi map, it corrects errors that occurred when collecting GPS data and refines the user trajectory. And then it can find the semantic POI from the user's refined trajectory using the shorthand graph representation by three kinds of nodes. Three different nodes are the semantic node, the stop-over nodes, and intermediate node. Semantic nodes are a stayed place with a special purpose, and stop-over nodes is a temporary stayed place, and intermediate nodes express the favorite point going to semantic(stop-over) nodes. As a result, the proposed method improved 73% to errors of satellite GPS and produced 42% more accurate results compared with the previous research evaluation of semantic POI results detecting from test data over period of approximately two months.

모바일 기기의 WiFi 정보를 이용한 대용량 GPS 데이터의 이상치 보정 방법 연구

이향진(Hyang-Jin Lee),최정화 (Jung-Hwa Choi ),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2D

스마트폰을 비롯한 모바일 기기의 사용이 늘어나면서 모바일 기기에 장착된 센서를 통해 수집된 정보를 이용한 수많은 개인화 서비스들이 제공되고 있다. 그 중에서도 위치 정보를 이용한 위치기반서비스(LBS: Location-Based Service)가 주목받고 있다. GPS(Global Positioning System)는 위성으로부터 받은 신호를 이용하여 사용자의 위치를 얻는 방법이다. 하지만 도심과 같이 건물이 많은 지역이나 건물 안에서의 수신 오류로 인해 실제 위치와 오차가 발생하고 이로 인해 정확한 서비스를 제공할 수 없다. 본 논문은 GPS 데이터의 이상치를 모바일 기기의 WiFi 정보를 이용하여 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 GPS 데이터와 함께 WiFi를 인지한 사용자 궤적 데이터로부터 사용자가 실제 머문 위치와의 비교를 통해 오차 구간을 식별하고 GPS 데이터 클러스터링을 통해 이상치 데이터를 보정한다. 실험 결과 제안한 방법에 의해 오차가 발생한 대용량 GPS 데이터의 상당부분이 보정되는 것을 확인하였다.

대중교통 이용 궤적 분석에 의한 상습 경로 분류

최정화(Jung-Hwa Choi),이향진(Hyang-Jin Lee),김은주(Eunju Kim),백혜정(Hea-Jung Back),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.3

본 논문은 Hi-path Navi(habitual path navigator)라 불리는 개인의 대중교통 이동 궤적에 따른 상습 경로 분류 방법을 제안한다. Hi-path Navi는 스마트폰의 GPS 센서로부터 수집한 대량의 위치와 속도 정보를 통해 개인의 이동 궤적을 학습하여 상습 경로(즉 상습적 정체 구간 또는 출/퇴근 버스 경로)를 분류한다. 제안하는 방법은 네 가지 기술을 포함한다. 첫째, 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 대량의 GPS 정보 중에 교통을 이용한 구간을 추출한다. 다음으로, 교통 구간 내 이용한 버스 노선을 인지하기 위해 속도 정보를 분석하여 정지 구간을 추출한다. 그리고 교통 구간 내 시작과 끝 위치를 지나는 버스 노선의 후보 집합을 구한다. 마지막으로 개인이 이용한 궤적과 가장 유사한 버스 노선을 찾는다. 이를 위해 직교 거리를 이용한다. 본 연구는 상습적인 정체구간이 많은 한국의 서울 지역에서 3명의 사용자가 8주 동안 수집한 실제 이동궤적 데이터로 실험하였다. 실험한 결과, 사용자가 실제 이용하는 버스 번호를 정확히 맞췄으며, 개인 이동궤적과 일치하는 실제 버스 노선의 버스 정류장을 93.3% 정확하게 찾았다. 이 결과는 유클리디안(euclidean) 거리와 맨하탄(manhattan) 거리 측정법에 비해 평균적으로 17% 더 정확하고 13배 빠른 성능을 보였다. 제안한 방법은 스마트폰 사용자의 개인 여정에 따른 실시간 교통 정보 서비스에 활용되어 사용자의 인지로드(load)를 줄일 수 있다. We present a new method for assisting the automated public transportation routing services offered to smart phone users called Habitual path navigator (Hi-path Navi). Hi-path Navi uses a novel algorithm to classify the habitual paths (e.g., sections with a heavy traffic jam or one of the usual paths that lead to the user's workplace). The proposed method has four key applications: (1) extraction of transportation segments from the user's trajectories using image processing algorithm; (2) extraction of habitual stationary points to identify bus routes from transportation segments by analyzing the trajectory's velocity data; (3) detection of candidate bus routes which pass through the starting and ending point of the transportation segment; (4) finding of the most likely bus route considering habitual stationary points of transportation segments. Especially, application (4) is based on a distance measure so called rectilinear distance. We experimentally validated the proposed method using the data of the actual trajectories of three users who collected over a period of eight weeks respectively. The experimental results indicated a success rate of 100% for a comparison of an actual bus route and showed the actual bus stops matching to the user's trajectory with precision of 93.3%. This result was found to be averagely 17% more precise and 13 times faster than that of the Euclidean distance and Manhattan distance algorithms. In summary, we present a novel solution to assist an automated public transportation service offered to users during journeys and to minimize the cognitive load of the user.