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김성창,김근용,김재인,유학,이동수,김영선,Kim, S.C.,Kim, G.Y.,Kim, J.J.,Yoo, H.,Lee, D.S.,Kim, Y.S. 한국전자통신연구원 2014 전자통신동향분석 Vol.29 No.5
최근 급격히 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽으로 인하여 이를 효과적으로 수용할 수 있는 수동형 광 가입자망(PON: Passive Optical Network) 기술에 대한 요구사항도 높아져가고 있다. 특히, 서비스 제공 시간을 줄이고 망 신뢰성을 향상시키며 망 운용관리 비용을 줄이기 위하여 PON 인프라인 광 분배망(ODN: Optical Distribution Network) 링크에 대한 실시간 장애 검출 기술과 물리적 광 커넥션의 자동인식 및 통합관리 기술에 활발한 연구 및 표준화가 진행 중이다. 본고에서는 PON 링크의 실시간 장애 검출 기술 및 광 분배망 자동인식/통합관리 기술동향에 대하여 소개하고 연계된 국제 표준화 진행사항에 대해 알아본다. 마지막으로 ETRI에서 연구 개발 중인 스마트 RN(Remote Node) 기술에 대해 기술한다. 스마트 RN 기술은 장거리(60Km 이상), 고분기(128분기 이상) 추세로 진화되고 있는 PON망에 적용하여 자동화된 광계층의 장애 검출 및 ODN 인프라 자동인식/통합관리 기능을 제공한다.
BLE 신호 기반 기계학습을 이용한 재실 여부 결정 방법
김성창,김진호,Kim, Seong-Chang,Kim, Jin-Ho 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.12
Various indoor location-based services can be provided through indoor presence determination and indoor positioning technology using Beacon. However, since the BLE signal advertised by the beacon has an unstable RSSI due to problems such as multi-path fading, it is difficult to guarantee the accuracy of indoor presence determination. In this paper, data were collected while the classroom door was open to ensure accuracy in various situations. Based on the collected data, we propose an indoor presence determination method considering the characteristics of the signal. The proposed method uses support vector machine, showed about 10% accuracy improvement compared to the results using raw RSSI only. This method has the advantage of being able to accurately determine indoor presence with only one receiver. It is expected that the proposed method can implement a low-cost system for determining indoor presence with high accuracy.
프랜차이즈 헤어살롱 ‘제오헤어’의 환경적 요인, 심볼 내러티브, 브랜드 이미지, 재방문 및 추천 의도의 관계
김성창,박은준 한국인체미용예술학회 2022 한국인체미용예술학회지 Vol.23 No.3
This study investigated the effects of environmental factors, symbolic narrative, brand image, revisit and recommendation intention of hair salon Zeo Hair. To this end, a self-administered questionnaire was distributed to Zeo Hair customers in Seoul and Gyeonggi Province. For data collection, a total of 350 questionnaires were distributed and collected. As a result of the final analysis of 298 copies excluding 22 defective cases, the higher the reliability of the beauty salon, the higher the customer satisfaction. The study results are as follows. First, as a result of examining the demographic characteristics, women in their twenties had the most. Marriage was the most unmarried, education was the most, and the average monthly income was between 1 million won and less than 3 million won. Second, it was found that there was no problem in the reliability verification of environmental factors, symbolic narrative, brand image, revisit and recommendation intention, and environmental factors were derived from two sub-factors of emotional preference and visual preference, As a result of examining the effect of symbol narrative on brand image, it was found that external image, a sub-factor of brand image, significantly affects emotional preference and visual preference factors. As the convenience, aesthetics, and appropriateness increased, the external image and revisit recommendation intention also increased. Based on the above results, it is expected that hair salons will be able to improve the environment, increase customer satisfaction, and increase the revisit rate, thereby promoting the growth of the hair salon market.
BLE Beacon의 실내 측위 정확도 향상을 위한 Genetic Algorithm 기반 Kalman Filter Parameters 최적화 방법
김성창,김진호,Kim, Seong-Chang,Kim, Jin-Ho 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11
실내 측위 시스템에 사용되는 Beacon의 신호는 반사 및 왜곡되어 노이즈 신호가 발생한다. 이 노이즈를 제거하기 위해 KF(Kalman Filter)가 널리 사용되어 왔다. KF를 적용하기 위해서는 각 제품의 신호 종류와 강도, 환경을 고려한 Parameters 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 BLE Beacon 기반 실내 측위 시스템에서 GA(Genetic Algorithm)를 활용한 KF Parameters의 최적화 문제 해결 방안을 제안한다. Beacon과 수신기 사이에 일정 거리를 두고 제안한 기법을 적용하여 KF Parameters를 최적화한 후, KF를 통과한 추정거리와 필터링을 거치지 않은 거리를 비교하였다. 제안하는 기법은 RSSI(Received Signal Strength Indi- cation)를 기반으로 하는 실내 측위 시스템에서 KF의 Parameters 최적화 소요시간 단축과 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다. Beacon signals used in indoor positioning system are reflected and distorted, resulting in noise signals. KF(Kalman Filter) has been widely used to remove this noise. In order to apply the KF, optimization process considering the signal type, signal strength, and environmental elements of each product is required. In this paper, we propose a solution to the optimization problem of KF Parameters using GA(Genetic Algorithm) in BLE(Bluetooth Low Energy) Beacon-based indoor positioning system. After optimizing KF Parameters by applying the proposed technique with a certain distance between Beacon and receiver, we compared the estimated distance passed through KF with the unfiltered distance. The proposed technique is expected to reduce the time required and improve accuracy of KF Parameters optimization in an indoor positioning system based on RSSI (Received Signal Strength Indication).