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- 저자 : Sungsuk Chung (검색결과 4 건)
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정재화(JaeHwa Chung),장홍준(HongJun Jang),정경호(KyungHo Jung),김성석(SungSuk Kim),길준민(JoonMin Gil),정순영(SoonYoung Jung) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
최근접 객체 질의(Nearest Neighbor Query)는 질의가 요청된 지점으로부터 가장 가까운 객체를 찾는 질의로 위치기반 서비스 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 질의의 형태이다. 이를 기반으로 한 지역 최근접 객체 질의(Range Nearest Neighbor), 연속 최근접 객체 질의(Continuos Nearest Neighbor)등의 확장된 개념으로 다양한 최근접 객체 질의가 제안되어 왔다. 그러나 지금까지의 최근접 객체 질의를 기반으로 한 연구들은 점으로 표현된 질의를 기준으로 하여 최근접 객체를 찾는 기준점 최근접 객체(Point Nearest Neighbor) 질의를 기반으로 하고 있어, 점으로 표현이 불가능한 1차원 형태의 질의에 대하여 효과적인 최근접 객체를 검색하는 연구는 연구된 바 없다. 본 논문에서는 한 개 이상의 1차원 형태의 선분으로 이루어진 질의에 대하여 질의 주변의 객체 중 최근접 객체를 찾는 다중선 최근접 객체 질의(Polyline Nearest Neighbor)를 정의하고 효과적인 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위한 실험은 객체와 질의가 다양한 형태로 분포되어 있는 환경아래 진행되었으며, 실험 결과는 기대 값과 근접한 결과 값을 얻었다.
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Hyemin Wang,Sungsuk Chung 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.5
The mortality rate of ischemic heart disease (IHD) was the highest rate of any heart diseases in South Korea. In this study, we predict the absolute risk factors of IHD according to individual characteristics or health status. Cox proportional hazards regression models were fitted to estimate hazard ratio of risk. Stepwise method was used to select a final model. After predictors were selected, the results were used to estimate the absolute 10-year IHD risk using Framingham risk score function and to calculated a simple point system. The total observation period for 106,167 subjects was 1,071,584 person-years. During the observation period, 4,627 subjects (4.4%) developed IHD with incidence rate of 431.79 per 100,000 person-year. Sex, age, smoking, drink, blood pressure, fasting blood sugar and total cholesterol were included in the final model. A Harrell?s c-index was 0.732l as a measure of discrimination and the overall O/E ratio was 0.972 (95% CI 0.944-1,000). We have predicted a model for 10-year risk of IHD related to risk factors using NHIS-NSC. Using these results, if you have your health information, you will be able to predict your risk of IHD.
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정종덕(Jongduck Jeong),류연경(YeonKyung Ryoo),김재현(Jaehyun Kim),김성석(Sungsuk Kim),정광식(Kwangsik Chung) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
미세먼지에 대한 관심이 커지면서, 어린이나 청소년이 오래 머무르는 학교 내외의 미세먼지 예측 시스템 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 여러 학교에서 수집한 다양한 빅데이터의 특성을 파악하여, 추후 분석 시스템 개발과정에서 중요한 고려요소를 얻고자 하였다. 모든 학교를 대상으로 데이터를 수집하는 것이 곤란하므로, 공공 데이터인 AirKorea와의 비교를 통해 학교 미세먼지의 특성을 분석해보았다. As interests in find dust grows, the development of a fine dust prediction system indoor/outdoor the school where children and adolescents stay for a long time is underway. In this paper, we identify the characteristics of various big data collected from various schools and want to get important considerations in analysis system development process. Since it is difficult to collect data for all schools, the characteristics of school fine dust were analyzed through comparison with AirKorea, a public data.
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IMM-EKF를 통한 물체 추적 기법 및 센서 융합 방법
오인혁(Inhyuk Oh),서주원(Juwon Seo),김진성(Jinsung Kim),김견지(Kyeongi Kim),이상원(Sangwon Lee),옥성석(Sungsuk Ok),정정주(Chung Choo Chung) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2022 No.11
This paper proposes a method for detecting and tracking objects by fusing LiDAR and Radar sensors for automatic parking systems(APS). The point cloud of the LiDAR sensor creates an Occupancy Grid Map (OGM) and uses it as an input to the detection network. Subsequently, the object is tracked using the Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter (IMM-EKF) by fusing the network output with the point cloud of the Radar sensor. Furthermore, we propose an object tracking method with probabilities based on the reliability of LiDAR and Radar sensors. The proposed method can be used to fuse sensors efficiently without complex algorithms, and experimental results show that the proposed method tracks objects in parking situations. We show the results on the performance of IMM-EKF and the probability according to the reliability of the sensor.
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