• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.65-67
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.910-913
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• 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.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.97-111
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• 2009

상황인식은 지능공간의 핵심기술로 개인화 및 자동화된 서비스를 제공하는 데 있어 가장 유용한 방법 중 하나로 대두되고 있다. 그러나 대부분의 상황인식 서비스들은 실제적인 상용화로까지 이어지지 못하고 있으며 그 가장 큰 이유 중 하나로 지적되고 있는 것이 사용자의 프라이버시 염려이다. 또한 현재 제공되는 상황인식서비스의 종류 및 수준은 매우 제한적이고 한정적인 수준에 머무르고 있는데 이는 지금까지의 상황인식이 외면적이고 관찰 가능한 상황을 인지하는 데만 주력하였을 뿐 인간의 내면적이고 인지적인 상황은 상황정보로 고려하지 않았기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 개인의 내면적인 정보인 프라이버시 염려 수준을 또 하나의 상황정보의 형태로 예측할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 개인에게 가해지는 다양한 외부 자극 정보를 기본 상황정보로 하여 이미 검증된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델베이스를 통해 특정 서비스에 대한 사용자의 프라이버시 염려 수준을 예측하는 접근법을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성 및 실현 가능성을 검증하기 위해 상황인식으로 얻어진 자료 및 수집된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델들을 가지고 예측한 프라이버시 염려 정도와 실제 조사한 프라이버시 염려 수준을 통계적 방법으로 비교하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.349-350
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• 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.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권9호
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• pp.94-111
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• 2005

시각은 일상생활이나 예술작품을 이해하고 표현하는데 가장 중요한 역할을 하는 신체적 기능 중의 하나이다. 우리의 오감 중 시각을 통하여 들어오는 사물 및 공간에 대한 총체적 인지의 정보는 80% 이상이다. 이는 인간의 시각적 기능이 감각과 지각에 얼마나 많은 영향을 미치는가를 입증하는 것이며, 그 영향은 사람들에게 다양한 정서적 감응을 불러일으키게 된다. 정서는 애니메이션 작품을 구성하는데 빼놓을 수 없는 중요한 요소로서 관객의 감동을 불러일으키기 위한 여러 가지의 장치를 필요로 한다. 어떠한 사건과 상황, 시간, 공간 등의 요소들은 관객의 정서적 경험을 위한 장치들이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.25-26
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• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.68-82
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• 2020

최근 기후변화로 인해 대규모의 풍수해가 다수 발생하고 있다. 이를 대비하기 위해 정부에서는 국가재난관리정보시스템을 운영하고 있으나, 실제 재난 현장 정보를 공유하기 위한 데이터의 일원화와 표준화는 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 재난 상황 인지 및 모니터링 목적의 재난정보 표출시스템을 구축하기 위한 DB 정보를 확보하고 품질기준을 제시하였으며 이를 바탕으로 현재 제공되고 있는 공간정보의 품질을 점검하였다. 점검 결과, 기관별로 다른 기준에 의해 공간정보가 구축되어 통합 사용에 어려움이 있으며, 이를 보완하기 위한 공통 기준을 마련해야 할 필요가 있는 것으로 사료된다.

• 인지과학
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• 제22권2호
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• pp.103-121
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• 2011

본 연구는 초기 화면의 차원 정보와 초기-검사 화면의 차원 일치 여부가 목표 대상이 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$로 회전하는 상황에서 참가자들의 위치 탐색 수행에 어떠한 영향을 미치는지를 보고자 했다. 실험 결과, 초기 화면이 2차원으로 제시되었을 때 참가자들의 수행 정확도가 높았고, 특히 3차원 초기 화면의 경우 검사 화면과 차원이 일치할 때 위치 정보의 심적 회전이 요구되는 상황에서 위치 탐색에 어려움을 겪는 것을 발견하였다. 이러한 결과는 운전 상황과 같이 보조 자료로부터 위치 정보를 얻는 것과 동시에 운전자의 위치와 방향이 변하는 경우, 실제와 시각적으로 유사하게 설계된 3차원 자료보다는 정확한 위치 정보를 제공하는 2차원의 자료가 유리할 수 있음을 시사한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.64-74
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• 2002

본 연구에서는 외국어 학습에서 상황인지(Situated Cognition)의 중요성을 탐색해 보고 상황인지 원리가 반영된 학습환경 중의 하나로 MOO(Multi-user Object Oriented)의 특성을 살펴보고자 하였다. 다른 분야에서도 그러하겠지만, 외국어 학습은 특히 학습해야 할 어휘 또는 표현법의 개념 이해를 넘어 이를 실제 활용할 수 있는 고차원적 수준으로 전개되어야 한다. 어린이가 실제 생활 속에서 주변 사람들과 상호작용하는 가운데 자연스럽게 모국어를 습득하듯이, 상황적 맥락이 충분히 제시되는 환경 속에서 외국어를 학습해야 이를 실제상황에서 십분 적용할 수 있는 가능성이 높아지는 것이다. 바로 이런 점에서 상황인지의 교육적 의의가 있다고 할 수 있다. 최근 교육 분야에서 관심을 모으고 있는 MOO는 텍스트 기반의 공간적 메타포(Spatial Metaphor)를 적용한 가상현실로서, 학습과정에 상황적 맥락을 제공하고 학습자의 상호작용을 촉진할 수 있다는 점에서 시사점이 매우 크다. 이에 본 연구에서는 MOO의 특성들을 활동중심, 맥락중심, 상호작용 측면에서 접근하여 외국어 학습환경으로서의 적용가능성을 제안하였다.