유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.
최근, 유비쿼터스 기술의 발전으로 인하여 헬스케어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 헬스케어 서비스 영역은 독거노인 또는 환자를 위해 병원에서 가정으로 변화하고 있다. 홈에서 거주자를 식별하는 기술은 스마트 홈 응용 서비스에 매우 중요하다. 그러나, 기존의 거주자 식별연구들은 여러 문제점을 갖고 있다. 몸에 다양한 센서를 부착해야 하며, 개인 프라이버시와 관련되어 거주자 환경에 적용하는데 문제점들이 따르고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 무구속, 무자각을 지향하는 센서들의 사용과 저비용으로 시스템을 구현하기 위한 방법으로써 실내 환경 및 센서의 사용을 제한하였다. 이렇게 제한된 센서들만을 이용하여 거주자를 식별하기 위한 방법으로 개인을 식별할 수 있는 요소들을 추출하고 이러한 요소들을 시스템에 적용하기 위해 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 그리고 거주자를 식별하고 위치를 추적하기 위한 SABA 메커니즘을 설계하였다. SABA 메커니즘은 각 공간별로 배치된 센서들을 통해 거주자를 식별하고 거주자의 행위에 의해 발생한 이전 이벤트들의 기록들을 활용하여 최종적으로 거주자를 식별하여 개별 거주자의 위치를 추적한다. 그리고 본 위치 추적 시스템의 수행성을 검증하기 위해 구현한 응용에 설계된 메커니즘을 적용하고 시나리오를 통해 위치 추적 시스템의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 추간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.
최근 스마트폰 기기의 보급 및 소셜 서비스 산업의 고도화로 인해, 빅데이터가 등장하였다. 한편 빅데이터에서 효율적으로 정보를 분석하는 대표적인 플랫폼으로 하둡이 존재한다. 하둡은 클러스터 환경에 기반한 우수한 확장성, 장애 복구 기능 및 사용자가 기능을 정의할 수 있는 맵리듀스 프레임워크 등을 지원한다. 아울러 하둡은 개인정보나 위치 데이터 등의 민감한 정보를 보호하기 위해 Kerberos를 통한 사용자 인증 기법을 제공하고, HDFS 압축 코덱을 활용한 AES 코덱 기반 데이터 암호화를 지원하고 있다. 그러나 하둡 기반 소프트웨어를 사용하고 있는 국내 기관 및 기업은 국내 ARIA 데이터 암호화를 적용하지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 하둡을 기반으로 ARIA 암호화를 지원하는 HDFS 데이터 암호화 기법을 제안한다.
실내공간이 점차 복잡해짐에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 LBS (Location Based Service)의 수요가 증가하고 있다. 그러나 실생활에 편의를 주는 LBS의 이면에는 개인의 위치 노출과 이로 인한 프라이버시 침해의 문제가 포함되어 있다. 위치 K-익명화 기술은 적어도 K-1명의 다른 사용자를 포함시키는 ASR (Anonymized Spatial Region)을 생성하여 위치를 은폐하여 이러한 프라이버시 문제를 해결하는 대표적인 연구 분야이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 유클리디안 거리를 기반으로 하는 실외 공간에서 이루어 졌으며, 구조물에 의해 제약이 있는 실내공간에 적용시키기에는 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 실내공간의 구조와 위치 표현 방법을 고려하여 위치 은폐를 위한 K-익명화 방법을 제안한다. 위치의 은폐를 위해 실내공간의 계층 구조를 생성하여 이 구조에서 K-1명의 다른 사용자를 포함하도록 노드를 확장시키는 방법을 소개한다. 또한 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 K와 계층구조의 특성에 따른 비용모델도 함께 제시한다.
개인의 건강 관리를 위해 보행 운동이 강조되면서 보행 정보 서비스의 요구가 많아지고 있다. 최근 스마트폰이 보급되면서 건강 관리 보조를 위한 보행수 측정 앱이 개발되고 있다. 그러나 기존의 앱은 보행 외의 움직임이나 진동을 보행으로 인지하여 보행수가 증가되거나, 다양한 스마트폰 소지위치에서 다른 정확도를 보이는 등의 문제점이 제기되었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 스마트폰의 가속도 센서와 근접 센서를 이용하여 소지위치에 상관없이 정확한 보행수를 측정할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위해 스마트폰의 6가지 소지위치별 임계값 범위를 설정하여 미검출 및 과검출의 오류를 최소화하였고 노이즈를 제거하기 위해 잠금구간을 설정하는 알고리즘을 제안한다. 구현 결과 6가지 소지위치를 인식하였고 상용화된 앱과 비교실험을 통하여 제안하는 기법의 정확도가 높음을 확인하였다.
위치기반서비스(LBS; location based services)에서 사용자의 위치를 보호하는 연구가 많은 관심을 받아오고 있다. 특히 k-익명화(k-anonymity)를 이용한 연구가 가장 인기 있는 사생활 보호 기법이다. k-익명화란 k-1개의 다른 더미(dummy) 또는 클라이언트를 선택하여 클로킹 영역을 계산하는 기법을 말한다. 질의자는 신뢰할 수 없는 서버 또는 공격자에게 1/k의 확률로 자신의 위치 노출 확률을 줄일 수 있다. 그러나 더미가 사용자 주변에 밀집되어 있거나 질의자가 존재할 수 없는 곳에 더미가 생성된다면 질의자의 위치가 공격자에게 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서 우리는 실제 도로환경을 고려해서 더미를 생성함으로서 사용자의 위치보호를 높일 수 있는 시스템 모델과 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안기법의 우수성을 증명하였다.
IEEE 802.11n의 표준화와 더불어 2.4GHz와 5GHz대역을 모두 사용하는 AP가 개인과 통신 사업자에 의하여 널리 보급되고 있다. 더불어 실내 위치 측위 등의 분야에서 위치 측정의 정확도 향상을 이유로 line-of-sight (LOS)와 non-line-of-sight (NLOS)를 분간하는 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 주파수 대역에 따른 전파 감쇠 특성의 차이를 이용하여 AP와 사용자 사이의 LOS와 NLOS여부를 식별 하고자 하였으며, 해당 기술에 기반 하여 실내 위치를 측정하는 시스템을 설계 하고자 하였다. 본 논문에서 제안하는 LOS/NLOS 판별 알고리즘은 AP로부터의 거리가 알려지지 않은 상황에서도 LOS/NLOS를 판별 할 수 있다는 강점을 갖으며, 실내 위치 측위 알고리즘은 방 단위에서의 정확한 위치 측위를 가능하게 한다는 강점을 갖는다. 제안 기술을 Android 어플리케이션으로 구현하였으며, 스마트폰을 이용한 실험 결과를 제시함으로써 타당성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 정성적인 개인의 공간 행동을 파악하고 행동 원인을 유추해 볼 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 이동 객체의 단순한 기하학적인 움직임에 초점을 맞추는 것을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화 내지는 상호작용을 파악하여 이동 객체의 행동 특성을 분석할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 특정 지역의 경계 근처에서의 이동 객체의 움직임에 중점을 두고 분석하였다. 이동 객체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법을 이용하여 정성적인 개인 공간행위 특성을 파악하였다. 본 연구에서는, 이러한 객체를 시공간적으로 확장된 점(STEP)이라 명명하였으며, 그 영향력 범위를 그 객체의 위치와 함께 잠재적 사건이나 주변과의 상호작용이 가능한 구역으로 정의한다. STEP과 특정공간간의 관계 정량화를 위해, 위상 데이터 모델을 기반으로 2차원 공간에서의 특정 영역과 STEP 사이의 위상 관계를 나타내는 12 교차점 모델이 이용되었다. 이 연구에서는 이러한 STEP 개념의 관점에서, GPS추적 데이터를 이용한 프로토타입 응용 분석결과가 제공되었다.
기존의 선박 모니터링 시스템은 선박을 운항할 때 위치를 파악하거나 응급시 발생한 구조신호에만 대응하는 한계를 갖고 있다. 더구나 5톤 이하의 소형 선박은 인프라의 부족한 환경 때문에 그마저도 시스템을 도입하기 어렵다. 그래서 본 연구에서는 선박과 선원을 용이하게 모니터링 하는 소형선박용 위치기반 스마트케어 시스템모델을 제안하였다. 이것은 평상시나 응급 시에도 생체정보 전송단말로 선원의 생체정보를 지속적으로 전송하여 선원 개개인을 모니터링 할 수 있을 뿐만 아니라 GPS센서와 자이로센서를 탑재한 지능형 중계기기로 선박의 응급상태를 실시간으로 모니터링 하는 응급대응력도 높이는데 기여한다. 따라서 본 연구에서는 제안한 시스템을 전송단말, 중계기기, 관리시스템으로 각각 구현하고 시스템의 유용성을 평가하기 위해 3가지 실험을 하였다. 즉, 98%의 생체정보의 전송성공률과 98%의 선박의 응급상태 인지율을 실험을 통해 제안한 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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