RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      유비쿼터스 및 모바일 컴퓨팅 : 파티클 필터에 기반한 인간 이동 상태 분류 = Ubiquitous & Mobile Computing : A Particle Filter Based Classification of Human Mobile State

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A100493123

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this paper, we present an algorithm based on particle filter to determine the state of human movement. We calculate speed from consecutive positioning data with time, latitude and longitude. The speed values are averaged with previous speed values and thus act as basis for particle filter. We use the fact that human speed distribution follows exponential distribution approximately. An algorithm based on particle filter has been developed and utilized. Human movement state are probabilistically described in this research, and the probability is to determine whether a person is in moving state or in stable state. The experimental results are provided in various ways.
      번역하기

      In this paper, we present an algorithm based on particle filter to determine the state of human movement. We calculate speed from consecutive positioning data with time, latitude and longitude. The speed values are averaged with previous speed values ...

      In this paper, we present an algorithm based on particle filter to determine the state of human movement. We calculate speed from consecutive positioning data with time, latitude and longitude. The speed values are averaged with previous speed values and thus act as basis for particle filter. We use the fact that human speed distribution follows exponential distribution approximately. An algorithm based on particle filter has been developed and utilized. Human movement state are probabilistically described in this research, and the probability is to determine whether a person is in moving state or in stable state. The experimental results are provided in various ways.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 최은미, "WiFi 단말기 사용자의 위치 추정을 위한 파티클 필터" 한국정보과학회 39 (39): 382-389, 2012

      2 Horanont T, "Weather Effects on the Patterns of People's Everyday Activities: A Study Using GPS Traces of Mobile Phone Users" 8 (8): e81153-, 2013

      3 R. W. Sinnott, "Virtues of the Haversine" 68 (68): 159-, 1984

      4 "Sports-Tracker"

      5 S Thrun, "Particle Filters in Robotics" 511-518, 2002

      6 "Keyhole Markup Langauge"

      7 "Garmin"

      8 Song, Ha Yoon, "Finding Probability Distributions of Human Speeds" 51-55, 2014

      9 Ji Hyun Baik, "Determining Human Movement with Particle Filter" 21 (21): 372-375, 2014

      10 Chen, Zhe, "Bayesian filtering: From Kalman filters to particle filters. and beyond" McMaster University 2003

      1 최은미, "WiFi 단말기 사용자의 위치 추정을 위한 파티클 필터" 한국정보과학회 39 (39): 382-389, 2012

      2 Horanont T, "Weather Effects on the Patterns of People's Everyday Activities: A Study Using GPS Traces of Mobile Phone Users" 8 (8): e81153-, 2013

      3 R. W. Sinnott, "Virtues of the Haversine" 68 (68): 159-, 1984

      4 "Sports-Tracker"

      5 S Thrun, "Particle Filters in Robotics" 511-518, 2002

      6 "Keyhole Markup Langauge"

      7 "Garmin"

      8 Song, Ha Yoon, "Finding Probability Distributions of Human Speeds" 51-55, 2014

      9 Ji Hyun Baik, "Determining Human Movement with Particle Filter" 21 (21): 372-375, 2014

      10 Chen, Zhe, "Bayesian filtering: From Kalman filters to particle filters. and beyond" McMaster University 2003

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2027 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2012-10-31 학술지명변경 한글명 : 컴퓨터 및 통신시스템 -> 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 KCI등재
      2012-10-10 학술지명변경 한글명 : 정보처리학회논문지A -> 컴퓨터 및 통신시스템
      외국어명 : The KIPS Transactions Part : A -> KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
      KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-03-04 학술지명변경 한글명 : 정보처리학회논문지 A, B, C, D -> 정보처리학회논문지 A
      외국어명 : The KIPS Transactions Part : A, B, C, D -> The KIPS Transactions Part : A
      KCI등재
      2009-03-04 학술지명변경 한글명 : 정보처리학회논문지 A -> 정보처리학회논문지A KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2003-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2000-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.16 0.16 0.14
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.12 0.11 0.315 0.07
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼