• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.577-579
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• 2013

본 논문에서는 라이프스타일을 포함한 라이프로그기반의 다차원적인 정보를 OpenAPI를 사용하여 사용자 입력이나, 센싱, 웹 등을 통해서 추출된 데이터들의 가용성을 높이고자 기존의 OpenAPI를 이용한 MashUP에 대해 조사 및 분석하여 통합 데이터 취합 매시업을 설계 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.414-418
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• 2010

최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.4
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• pp.91-98
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• 2022

Lifelog data continuously collected through a wearable device may contain many outliers, so in order to improve data quality, it is necessary to find and remove outliers. In general, since the number of outliers is less than the number of normal data, a class imbalance problem occurs. To solve this imbalance problem, we propose a method that applies Variational AutoEncoder to outliers. After preprocessing the outlier data with proposed method, it is verified through a number of machine learning models(classification). As a result of verification using body weight data, it was confirmed that the performance was improved in all classification models. Based on the experimental results, when analyzing lifelog body weight data, we propose to apply the LightGBM model with the best performance after preprocessing the data using the outlier processing method proposed in this study.

• Review of Korea Contents Association
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• v.18 no.1
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• pp.12-17
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• 2020

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.571-573
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• 2013

본 논문에서는 스마트 웰니스 디바이스에서 폭발적으로 발생하는 라이프로그 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 하기 위해 데이터마이닝 알고리즘을 설계하였다. 이를 위하여 스마트 웰니스와 데이터마이닝에 대해 분석하고 대량의 라이프로그 데이터를 효율적으로 사용하기 위해 데이터마이닝 알고리즘을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.309-311
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• 2023

본 논문에서는 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼 개발을 위항여 건강측정기 모바일 연계기술 개발 및 적용하고 IoT 기반 생체정보 획득 및 라이프로그 건강관리 플랫폼 API 연계 기술을 통하여 지역 만성질환자를 위한 언택트 헬스 모니터링 플랫폼 개발을 수행하였다. 해당 시스템을 통하여 지역 보건소 협력 및 가족 중심 만성질환자 입체적 건강관리 모니터링 시스템 개발에 적용하고 IoT 장비 인터페이스기술, 개인 건강관리기술, 플랫폼 운영 및 구현기술, 데이터 관리기술 개발을 통하여 효율적으로 개인 라이프로그를 활용할 수 있도록 하였으며, 효율적인 관리를 위하여 AI 챗봇 서비스 시스템을 통한 효율성을 극대화를 추진하였다. 본 논문에서는 개인 라이프로그를 활용한 AI 챗봇 기반 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼을 구현하여 만성질환자에 대한 서비스를 제공하고 만족도를 실증하여 서비스의 우수함을 입증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.7
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• pp.1-11
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• 2019

With the development of smartphones and wearable devices, researches related to platforms that collect lifelogs from these devices and the visualization of the lifelog results have also been advanced. However, the existed researches were impossible to collect data from various devices because they depended on a specific device and platform when transmitting or receiving lifelog data. In addition, they do not provide visualized analysis results of specialized lifelogs in specific areas, such as the users' location information. To resolve the problems, this paper analyzes user location information from the lifelog collection platform and develops the interface and visualization tools for lifelog collection. To do this, we define and analyze the requirements of developing the proposed system. Then, based on the analyzed requirements, this paper develops a lifelog visualization tool using various graphs, maps and the RESTful API interface and shows its implemented results.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.4
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• pp.109-115
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• 2016

Life log started with the simple purpose of recording or sharing mainly data regarding one's personal life, but with the introduction of advanced specialized analytic methods by many corporations, a new type of business based on the life log recently emerged, with an aim of improving the quality of people's personal lives. In spite of the indispensable advantages, however, personal health lifelog service brings critical challenges that cannot be avoided from user side if the security of the data is concerned. The problem of user's privacy infringement and leaking user's sensitive medical information is increasing with the revitalization of personal health lifelog services. In this paper, we propose an information security reference model for the personal health lifelog services. Our proposal can contribute to increase the related industry to cultivate new market by suggesting the clear announcement of the guidelines using privacy protection reference model for user-specific healthcare services which uses personal lifelog.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.662-664
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• 2008

위치기반 검색, 광고, SNS, 지도 등 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스들이 모바일 디바이스 사용자에게 제공되어 지고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 대부분 현재시점의 사용자의 위치 정보를 기반으로 하고 있어, 제공 가능한 서비스 영역이 제한되어 있다. "Where" 뿐만이 아니라, "When-Where-What" 을 안다면 이러한 제한을 극복하고 사용자에게 보다 편리하고 유용성 있는 정보와 서비스 제공이 가능할 것이다. 본 연구에서는 모바일 디바이스에서 생성 가능한 사용자의 라이프 로그를 효율적으로 수집하고, 수집된 로그를 분석하여 사용자의 행동 예측 데이터를 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 라이프로그에 기반한 사용자의 행동 예측을 가능하게 하여, 이를 통한 다양한 응용서비스 제공을 지원한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.2
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• pp.157-165
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• 2015

With the ever-improving performance of smartphone cameras and the universal dissemination of cloud services, users can now record and store the events in their daily lives more easily and conveniently. The advent of lifelogging technology has been changing the uses as well as the paradigm of internet services, and emphasizing the importance of services being personalization. As the amount of lifelog data becomes vast, it requires an efficient way to manage and store such vast information. In this paper, we propose an low power lifelog management scheme based on user movement behaviors in wireless networks. In order to reduce the power consumption of a smartphone, in our proposal, frequency of data collection and transfer can be dynamically adjusted based on a user's movement pattern. The analytical results show that our approach achieves better performance than that of the existing lifelog management scheme.