• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06d
• /
• pp.65-67
• /
• 2011

스마트 홈은 유비쿼터스 환경을 가정 내에 실현하여 생활환경의 지능화, 환경친화적인 주거생활, 삶의 질 혁신을 추구하는 주거공간을 만들고자 하는 목표를 가지고 있다. 이러한 목표에 더 가까이 접근하기 위한 연구 및 개발이 이루어지고 있다. 그러나, 현재의 홈 네트워크 시스템은 서로 다른 사용자의 특성을 고려하지 않고 단일화된 서비스만을 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 스마트폰에 있는 GPS, Accelerometer, System Log 등의 정보를 활용하여 더 지능적인 서비스를 제시하고, 스마트 홈의 상황을 사용자가 좀 더 쉽게 파악하고 관리할 수 있도록 스마트폰 기반의 모니터링 및 제어 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.910-913
• /
• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.97-111
• /
• 2009

Context-aware computing, as a core of smart space development, has been widely regarded as useful in realizing individual service provision. However, most of context-aware services so fat are in its early stage to be dispatched for actual usage in the real world, caused mainly by user's privacy concerns. Moreover, since legacy context-aware services have focused on acquiring in an automatic manner the extra-personal context such as location, weather and objects near by, the services are very limited in terms of quality and variety if the service should identify intra-personal context such as attitudes and privacy concern, which are in fact very useful to select the relevant and timely services to a user. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel methodology to infer the user's privacy concern as intra-personal context in an intelligent manner. The proposed methodology includes a variety of stimuli from outside the person and then performs model-based reasoning with social theory models from model base to predict the user's level of privacy concern semi-automatically. To show the feasibility of the proposed methodology, a survey has been performed to examine the performance of the proposed methodology.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.1161-1175
• /
• 2018

An unexpected event could be easily followed by a large secondary accident due to the limitation in sight of drivers in road tunnels. Therefore, a series of automated incident detection systems have been under operation, which, however, appear in very low detection rates due to very low image qualities on CCTVs in tunnels. In order to overcome that limit, deep learning based tunnel incident detection system was developed, which already showed high detection rates in November of 2017. However, since the object detection process could deal with only still images, moving direction and speed of moving vehicles could not be identified. Furthermore it was hard to detect stopping and reverse the status of moving vehicles. Therefore, apart from the object detection, an object tracking method has been introduced and combined with the detection algorithm to track the moving vehicles. Also, stopping-reverse discrimination algorithm was proposed, thereby implementing into the combined incident detection processes. Each performance on detection of stopping, reverse driving and fire incident state were evaluated with showing 100% detection rate. But the detection for 'person' object appears relatively low success rate to 78.5%. Nevertheless, it is believed that the enlarged richness of image big-data could dramatically enhance the detection capacity of the automatic incident detection system.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.10b
• /
• pp.349-350
• /
• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.

• Cartoon and Animation Studies
• /
• s.9
• /
• pp.94-111
• /
• 2005

Sight is one of the Important physical function of understand and express everyday life or artistic worts. 80% of the whole cognitive information on things and spaces comes from sight among man's five sense. This proves that the function of sight has much influence upon senses and perceptions, and such influence evokes a varier of emotional response. Emotion is an important element in framing an animation work, and need various equipment to evoke audience's impressions. Such elements as event, circumstance, time, and space are equipments for the emotional experience of audience.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.25-26
• /
• 2011

해안선 및 해안지형은 지진활동 및 화산활동 등으로 인해 해양의 지형은 때때로 변화한다. 때문에 해양 선박 경로에는 많은 지형 변화와 기상 조건 등에 의해 큰 위험이 존재한다. 선박들은 이런 위험을 방지 또는 대책마련을 위하여 많은 장비를 탑재하여 항해의 안전을 도모한다. 대형 선박의 경우 AIS 장비 등의 도움으로 항해사의 중요한 업무를 보조하고, 주변 상황 인지를 통해 위험요소를 최대한 억제하게 된다. 하지만 대형 선박은 AIS 등과 같은 대형 장비의 탑재가 가능한 반면, 해양 근해만을 항해하게 되는 소형 선박의 경우 고가의 장비를 탑재하기 위한 비용, 공간의 제약의 부담이 있다. 이 때문에, 모바일 시스템 이용하여 항해지도 및 다양한 정보를 제공받게 된다면 비용과 공간의 제약을 크게 줄일 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 시스템 이용하여 해양선박의 항해정보를 서비스할 수 있도록 지도 서비스 및 기상정보 등의 다양한 정보를 제공할 수 있는 기초를 마련하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.68-82
• /
• 2020

Due to recent climate change, lager-scale storm and flood disasters have occurred. To prepare for this, the government is operating the national disaster management information system(NDMS), it is insufficient that unification and standardization of disaster site information data. In this study, to establish a disaster information display system, spatial DB was stored, quality standards were presented and the quality of spatial information currently provided was evaluated. As a result of evaluation, spatial information is established as different standard for each institution. So it is difficult to integrate and use. It considered that prepare a common standard to redeem this difference.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.103-121
• /
• 2011

This study investigated how spatial dimension information and dimensional consistency between learning and testing phase would influence the target search performance. The participants learned spatial layouts of Lego blocks shown in either two- (2D) or three-dimension (3D) and were tested with the rotated stimuli ($0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, or $270^{\circ}$ from the initial view) in consistent or inconsistent dimension. Significantly better performance was observed when initial learning display appeared in 2D than in 3D. Particularly, the participants showed difficulties in flexible usage of spatial information presented in 3D especially if the dimensional information in the testing phase also was 3D and required mental rotation. The present study indicates that spatial map presented in 2D may be more useful than 3D in driving situations in which acquired spatial information from navigating device, such as GPS, and location of driver continuously changes.

• Journal of The Korean Association of Information Education
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.64-74
• /
• 2002

The purpose of this paper is to review the importance of situated cognition and the features of MOO(Multi-user Object Oriented)environments for effective foreign language learning. Learning foreign languages is beyond simply recalling for the vocabularies or expression usages of targeted languages. As much the same as children naturally acquire their mother languages among active and social interactions with other surrounding people, foreign languages should be told in the circumstances and contexts for authentic applications of foreign languages. The MOO, one of the virtual realities with spatial metaphors on the text basis, has been gaining high attentions from educational fields, thanks to the strong functions of social contexts and learner interactions. This paper approaches the features of MOO as foreign language learning environments, in terms of activity, context and interaction.