• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.685-687
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• 2003

본 논문은 가상세계에 몰입감과 현실감을 더욱 증가 시키고 현실세계에 가상적인 요소를 자연스럽게 접목시키기 위하여 VR 기술과 유비 쿼터스 컴퓨팅의 컨텍스트 인식 기술를 접목시키는 프레임워크를 제안한다. 현재 KIST에서 개발중인 NAVERLIB은 사용자가 쉽게 가상환경을 구현할 수 있게 하고, 광주 과학기술원에서 개발중인 ubi-UCAM은 현실세계에서 산재된 센서들로 부터 컨텍스트 취합/분석 하여 사용자 중심의 서비스를 제공하여줄 수 있게 한다. 본 논문에서는 그러한 독립된 두 시스템을 통합하는 방법의 하나로 XML기반 Context Service Manager와 Contort Service Server로 이루어진 인터페이스를 제안한다. 본 프레임워크는 사용자들의 요구를 정확히 파악하여 사용자 중심의 차별화된 상호 작용을 제공할 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 사용자에 따라 다양한 메타포가 정의될 수 있는 가상 유적지 답사나 가상 교육 시스템 같은 응용에 적용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.581-584
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• 2006

퍼베이시브 컴퓨팅 환경을 실현하기 위해서는 작고 다양한 생활 용품에 장착할 수 있는 소규모 장치와 주변의 변화를 감지할 수 있는 센서 등을 사용한다. 이 소규모 장치들은 서로 다른 프로세서와 다양한 크기의 메모리를 가지고 있기 때문에 가상 기계 기술이 도입되어야 한다. 그러나 기존의 가상 기계들은 소규모 장치에 탑재하기에는 규모가 크기 때문에 퍼베이시브 컴퓨팅 환경에 적합한 소형 가상 기계의 실행 엔진이 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 가상 기계인 EVM의 실행 엔진을 개선하여 퍼베이시브 컴퓨팅 환경에 적합한 실행 엔진을 설계 및 구현한다. 실행에 필요한 데이터를 줄이기 위해 SIL 명령어를 축약하고 불필요한 정보 및 객체지향 개념을 가진 명령어를 제거했다. 따라서 구현된 실행 엔진은 앞으로 구축될 퍼베이시브 컴퓨팅 환경을 위한 다양한 분야에 응용할 수 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권3호
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• pp.7-12
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• 2002

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.309-310
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• 2015

본 연구는 뇌졸중 등의 상지 기능 손상에 대하여 원격지에 위치하는 환자에게 치료와 진단을 포함하는 재활 콘텐츠를 제공하는 시스템을 개발하기 위한 설계를 목적으로 하고 있다. 설계 콘텐츠의 구조는 가상현실로 재활과 관련된 상지의 움직임을 제시하고 실제 움직임을 키넥트 센서를 이용하여 추적하여, 시각/청각/촉각 피드백을 제시함으로써 재활 치료 효과와 몰입감을 높이고 상지 운동 기능을 평가하는 것으로 구성된다.

• 정보와 통신
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• 제29권10호
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• pp.74-82
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• 2012

무선 센서 네트워크(WSN, Wireless Sensor Network)는 최근 주목 받고 있는 가상-물리 시스템 (CPS, Cyber-Physical System)의 입력을 담당하는 부분으로써 CPS를 구성하는 주요한 부분 중 하나이다. 본고에서는 기존의 배터리 기반 WSN의 짧은 수명 및 높은 유지관리 비용을 극복하기 위하여 최근 활발히 연구되고 있는 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크(SP-WSN, Solar-powered WSN)의 연구 동향과 이슈들을 살펴보고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.310-314
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• 2009

본 논문에서는 유비쿼터스 가상 현실 개념에 기반하여 맥락 정보를 이용하여 현실과 가상 환경을 이음매 없이 연결하는 U-VR 시뮬레이터를 제안한다. U-VR 시뮬레이터는 스마트 홈 환경을 시뮬레이션 할 수 있고, 센서, 액추에이터, 서비스와 같은 새로운 가상 개체들을 기존의 실제 개체에 추가할 수 있게 한다. 제안된 시뮬레이터는 기존의 장치와 시뮬레이션 할 장치를 동시에 활용함으로써 빠른 개발과 비용 절감의 효과가 있다. 또한, 제안된 시뮬레이터는 어플리케이션 개발자들이 유비쿼터스 가상 현실 응용을 쉽고 빠르게 개발하고, 적절한 도메인으로 확장하게 한다. 추후 연구로는 제안된 시뮬레이터가 현실 환경에 가상의 개체들을 지능적으로 증강하도록 확장할 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권6호
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• pp.615-621
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• 2000

대인공포증은 사람과의 대면을 무서워하여 그 상황을 회피하는 증상을 말한다. 이 공포증을 치료하기 위해서는 약물치료방법과 인지·행동 치료방법이 주로 사용되었다. 이런 기존의 방법들은 치료 효율이 떨어지며, 치료시 어려움이 있다는 단점을 가지고 있다. 최근에는 기존의 치료방법의 단점을 극복하기 위해 많은 연구에서 가상현실을 정신치료에 적용하고 있다. 가상환경은 환자에게 적절한 자극을 제공하여 환자로 하여금 공포감을 느끼도록 하고, 환자는 이러한 공포상황에 체계적으로 노출됨으로써 공포증을 극복할 수 있게 된다. 본 연구에서는 개인용 컴퓨터를 기반으로 가상 연설 시뮬레이터를 개발하여 대인공포증 치료에 이용하고자 한다. 가상 연설 시뮬레이터를 구성하기 위해 위치센서, 머리 부착형 디스플레이장치와 사운드 시스템을 사용하였고, 치료를 위한 가상환경은 가상청중 8명이 있는 세미나실을 배경으로 구성하였다. 또한 가상현실 정신치료에서 중요한 요소로 작용하는 몰입감을 높이기 위해 머리 부착형 디스플레이 장치에 위치센서를 부착함으로써 환자의 머리이동이 가상환경에 적용되도록 하였고, 여기에 삼차원 사운드를 적용함으로써 목소리나 박수소리 등 여러 가지 소리들이 사실적으로 느껴지도록 하였다. 또한 가상청중이 환자의 발표내용에 맞게 여러 가지 행동과 표정을 변하게 하였다. 본 연구에서 개발한 가상연설 시뮬레이터는 경제적이고 안전한 정신치료에 이용되는 것에 목적이 있으며, 앞으로의 임상실험을 통한 몰입과 공포유발 인자 및 치료효과의 에 관한 정보를 얻고, 이를 시뮬레이터에 계속 적용하는 연구가 필요할 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1817-1818
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• 2007

무선센서네트워크는 컴퓨텅 기술능력과 무선 통신 능력을 지닌 센서 노드들을 이용하여 자율적으로 네트워크를 형성하고 상호간에 정보를 전달한다. 최근 무선센서네트워크 기술이 유비쿼터스 사회의 핵심 기술로 부각되면서 넓은 범위의 지역에서 센싱된 데이터를 활용하는 부분에 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 센서네트워크에서 확장성을 고려하기 위하여 위치기반의 라우팅 기법이 사용된다. 실제위치를 이용한 방법은 GPS를 사용하여 노드의 위치를 파악한다. 그러나 이 방법은 센서노드의 프로세서 및 메모리의 용량을 초과하고, 실내에서 사용할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가상좌표(Virtual coordinates) 개념을 이용하여 특정 비콘노드로 부터의 홉수를 계산하여 센서노드의 위치를 계산하고, Greedy 방식의 라우팅을 통하여 실제 위치를 이용한 방법과 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.635-638
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• 2011

기존 센서들은 고정형 무선 네트워크로 구성되어 재난지역, 군사지역 등의 지역에서는 데이터를 획득 할 수 있는 관찰영역이 제한적이다. 하지만 이동 능력을 가진 센서들이 스스로 주변 센서들의 위치와 장애물의 위치를 이용하여 자율 배치된다면 센서들의 관찰영역을 보다 많이 확보하면서 보다 더 정확한 데이터를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 로봇 공학 분야에서 많이 사용하는 Player/Stage 시뮬레이터를 이용하여 다양한 실제 환경과 같은 가상의 환경에서 포텐셜 필드 방식을 적용한 센서 로봇 집단의 자율 배치 기법을 모의실험하고 검증한다. 또한 그 자율 배치 방법을 이용한 실제 이동 센서 로봇집단의 구현 내용 및 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.610-613
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• 2022

센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.