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A Design of Feature-based Data Model Using Digital Map 2.0
류근호(Cheng Hao Jin),이훈(Hyeong-Soo Kim),김형수(Xun Li),김성호(Keun-Ho Ryu),임광현(Kwang-Hyeon Lim) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.7
공간데이터에 대한 수요가 날로 늘어남에 따라 다양한 공간 객체들을 효과적으로 저장하고 관리할 수 있는 데이터 모델에 대한 수요도 늘어나게 되었다. 지금까지 수많은 공간데이터 모델에 대한 다양한 데이터 모델들이 제안되었으나 이런 데이터 모델들은 단지 특정된 기능을 위해 구축되었거나 혹은 구축은 용이하지만 효과적인 관리가 어렵고 활용성이 떨어지는 문제점들을 가지고 있다. 특히 국내에서 많이 사용되고 있는 수치지도 포맷은 도엽기반으로 되어 있어 구축은 용이하나 데이터 활용이어렵고 대부분의 시스템들에서 사용될 수 없다. 따라서 본연구에서는 도엽기반의 수치지도2.0에 기반한 객체기반의 연속 데이터 모델을 구축함으로서 모델 구축도 용이할 뿐만 아니라 관리하기 편리하고 많은 응용분야에 쉽게 활용할 수 있는 데이터 모델을 제안한다. 제안된 데이터 모델은 도엽단위가 아닌 객체단위로 데이터를 저장하고 처리하기 때문에 갱신비용이 낮고 신속한 갱신이 가능하다. 또한 지형지물들 사이의 연관관계에 의하여 자동 검수를 진행할 수 있기 때문에 갱신 데이터의 정확성을 보장할 수 있다. 본 논문에서 제안된 데이터 모델의 적용성에 대한 검증을 통하여 기존 데이터 모델들로 표현하기 어려운 객체기반 관리시스템의 특성들에 대하여 제안된 모델이 효율적으로 적용가능 하다는 것을 논리적으로 검증하였다. In With increase of a demand on the spatial data, the need of spatial data model which can effectively store and manege spatial objects becomes more important in many GIS applications. There are many researches on the spatial data model. Several data models were proposed for some special functions, however, there are still many problems in the management and applications. Digital Map is one of spatial data model which is being used in Korea. The existing Digital Map is based on the Tiles. This approach needs more cost in its construction and management. Therefore, in this paper, we propose a feature-based seamless data model with Digital map 2.0 which is based on Tiles. This model can be easily constructed and managed in the large databases so that it is able to apply to any systems. The proposed model uses the relationships between features to correct updated data and the Unique Feature IDentifier(UFID) also makes system to search and manage the feature data more easily and efficiently.
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USN 환경에서의 상황정보 분석 시스템의 설계 및 구현
김성호 ( Cheng Hao Jin ),이용미 ( Yongmi Lee ),남광우 ( Kwang Woo Nam ),이준욱 ( Jun Wook Lee ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
최근 IT 기술의 발전과 더불어 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속으로 스며들어 네트워크 망을 이루는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경 이 급속히 보급되고 있다. USN 환경에서 수집되는 센서 스트림 데이터는 연속적이며 동적으로 끊임없이 전달이 되기 때문에 그 양이 방대하며 또한 제한된 메모리를 사용하기 때문에 모든 데이터를 저장하여 처리할 수는 없게 된다. 스트림 데이터의 이러한 특성 때문에 본 논문에서는 입력되는 스트림 상황정보에 대해서 신속한 상황 분석 서비스를 진행하기 위하여 슬라이딩 윈도우 기법을 지원하는 상황정보 분석 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온도, 습도, 조도 등 스트림 데이터에 대해서 WHEN-DO 상황질의모델을 적용하여 상황질의모델의 조건 만족 여부를 판단하고 특정 행동을 취한다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실 시간 건물의 상황정보를 수집하여 상태를 모니터링 하는 등 많은 USN 응용분야에 적용이 가능하다.
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닫힌 빈발 패턴을 기반으로 한 특징 선택과 분류방법 비교
장뢰 ( Lei Zhang ),김성호 ( Cheng Hao Jin ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
분류 기법은 데이터 마이닝 기술 중 가장 잘 알려진 방법으로서, Decision tree, SVM(Support Vector Machine), ANN(Artificial Neural Network) 등 기법을 포함한다. 분류 기법은 이미 알려진 상호 배반적인 몇 개 그룹에 속하는 다변량 관측치로부터 각각의 그룹이 어떤 특징을 가지고 있는지 분류 모델을 만들고, 소속 그룹이 알려지지 않은 새로운 관측치가 어떤 그룹에 분류될 것인가를 결정하는 분석 방법이다. 분류기법을 수행할 때에 기본적으로 특징 공간이 잘 표현되어 있다고 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 단일 특징으로 구성된 특징공간이 분명하지 않기 때문에 분류를 잘 수행하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결방안으로써 많은 정보를 포함하면서 빈발패턴에 대한 정보의 순실이 없는 닫힌 빈발패턴 기반 분류에 대한 연구를 진행하였다. 본 실험에서는 χ<sup>2</sup>(Chi-square)과 정보이득(Information Gain) 속성 선택 척도를 사용하여 의미있는 특징 선택을 수행하였다. 그 결과, 이 연구에서 제시한 척도를 사용하여 특징 선택을 수행한 경우, C4.5, SVM 과 같은 분류기법보다 더 향상된 분류 성능을 보였다.
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ANFIS기법과 Power Ramp Rate 속성을 이용한 풍력발전량 예측
박현우 ( Hyun-woo Park ),김성호 ( Cheng-hao Jin ),김광득 ( Kwang-deuk Kim ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
현재 급격한 화석 에너지의 사용 증가로 인해 자원이 고갈되고 있으며, 심각한 환경오염의 문제가 발생하고 있다. 이러한 화석 에너지의 문제점 때문에 무공해이면서 자원 량이 무한에 가까운 신재생 에너지가 거론되고 있는데, 그 중에서 경제적인 면과 기술력이 가장 발전한 풍력 에너지가 각광 받고 있다. 하지만 풍력 발전은 풍속이 짧은 시간 안에 급격한 변화를 일으켜 풍력 터빈의 손상을 초래하며 정확한 풍력발전량의 예측이 힘들어 전력 생산량이 불규칙하다. 그리하여 전력의 공급과 수요의 균형을 위해 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 ANFIS을 적용하고 전력 생산 변화의 빠르기 PRR을 이용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험에서는 ANFIS기법에 PRR속성을 이용하여 단순한 ANFIS 기법 보다 더 정확한 풍력 발전량의 예측 결과를 얻을 수 있었다.
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김규익(Kyu Ik Kim),김성호(Cheng Hao Jin),이양구(Yang Koo Lee),김상엽(Sang Yeob Kim),김광득(Kwang Deuk Kim),류근호(Keun Ho Ryu) 한국태양에너지학회 2010 한국태양에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11
With the world began to industrialized and the population grew, people used lots of fossil fuels like oil, coal and natural gas. Electrical power plants which depend on fossil fuels throw tons of pollutants, and ashes into the air. Therefore, it causes serious environment pollutions and exhaustion of fossil fuels in the near future. Due to this situation, people feel that we need alternative energy for the fossil fuels. The new and renewable energy is appointed as the alternative energy for fossil fuels. In order to use it efficiently, we need enough analyzation about the renewable energy data. Renewable energy data is collected from USN (Ubiquitous Sensor Network) and it is a kind of stream data. The stream data has a characteristic of fast, continuous, and infinite. Therefore, it is not fit to process using data processing of traditional DBMS (DataBase Management System). In this study, we use DSMS (Data Stream Management System) as alternative approach for processing the stream data of renewable energy data.
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