• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.284-295
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• 2019

소셜 미디어 환경에서 여행과 커뮤니티에서 기고한 사진과 관련된 메타 데이터 (태그, 지리적 위치 및 찍은 날짜)에 기반한 개인화 된 여행 경로 추천 기법이 연구되고 있다. 사용자는 소설 미디어를 사용하고 자신의 위치 기록을 여행 경로의 형태로 기록한다. 이러한 여행 경로 정보는 미래의 여행자들에게 새로운 추천 정보를 제공하기 위한 유용한 정보로 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 라이프 로그를 기반으로 한 개인화 된 여행 경로 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 여행자 및 지역 사회가 제공한 라이프 로그 및 사진 정보를 활용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 개별 관심 장소가 아닌 대중적인 여행 경로도 추천 할 수 있다 (POI). 제안하는 개인화된 여행 경로 추천 기법은 POI 가지치기 단계와 여행 경로 생성 단계로 구성된다. POI 가지치기 단계에서는 POI 전체 데이터로부터 사용자에게 추천할 경로를 생성하는데 필요한 POI만을 남기고 가치기를 수행한다. 여행 경로 생성 단계에서는 POI 가지치기 단계를 통해 도출된 POI 사용자 관심도, 비용, 시간, 이벤트 등을 고려하여 후보 경로를 생성한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.33-45
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• 2020

본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.289-300
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• 2010

최근 휴대폰, 스마트폰, PDA와 같은 모바일 기기로 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 이에 모바일 기기로부터 수집된 정보를 토대로 개인의 일상을 검색 및 요약하는 서비스에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 이전 연구에서 개발된 라이프 브라우저를 소개하고, 이전 연구에서 확장된 내용으로 LPS 서버와 GPS 위치 보정을 추가로 설명하며, LPS 성능 평가 및 키워드 확장 검색에 대한 평가 실험 결과를 보인다. 라이프 브라우저는 모바일 기기에서 수집된 개인 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 해주고, 개념 네트워크를 이용하여 일반 상식으로부터 단편적인 키워드에 관련된 정보를 검색하는 기능을 지원한다. 사전 지식을 통해 설계된 베이지안 네트워크를 이용하여 확률적으로 연관성이 있는 장소를 검색할 수 있는 기능도 지원한다 실험에서는 실제 사용자를 대상으로 수집한 정보를 라이프 브라우저를 통해 시각화 하였으며, LPS 서버를 사용할 경우에 더 정확한 결과를 보일 수 있다는 점과 사용자 질의어의 개념을 개념 네트워크와 베이지안 네트워크로 확장하여 검색한 경우 더 유용한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.84-89
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• 2009

핸드폰, PMP, MP3 플레이어 등으로 대표되는 개인 모바일 장치는 빠르게 발전하고 있다. 이런 모바일 환경의 발전은 사용자의 일상을 이해하고자 하는 라이프로그 연구를 활성화하고 있다. 즉, 모바일 장치의 다양한 센서들을 활용하여 개인의 일상을 기록한 라이프로그는 복잡한 일상에 대한 기억 보조 도구로 사용가능하기에 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실외 위치뿐만 아니라 무선랜에 의한 실내 위치를 고려하여 상황을 추론하고 시각화하는 방법을 제시한다. 실내에서 GPS가 제대로 동작하지 않더라도 무선랜을 기반으로 한 실내 위치 추정을 통해 위치 정보를 획득하고 상황 인식 성능을 향상시켰다. 또한, 지도 인터페이스 및 블로그를 기반으로 하는 시각화 방법을 개발하였다. 실험에서는 모바일 장비를 가지고 실제 데이터를 수집한 뒤 제안하는 방법을 통해 상황을 인식하고 시각화 서비스를 제공하는 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.781-785
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• 2009

모바일 디바이스의 발전으로 이를 이용하여 개인의 일상정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 하지만 모바일 환경에서 수집한 개인의 일상정보는 그 양이 매우 방대하고, 모바일 환경의 불확실성과 모바일 디바이스의 제한된 용량과 배터리 등의 제약사항이 있어 수집한 일상정보가 불확실하다는 문제점이 있다. 위의 문제점을 극복하고, 일상정보를 효과적으로 관리하기 위해서는 검색성을 갖는 특징정보를 이용하여 태깅하는 작업이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 상위수준 컨텍스트 인식기를 활용한 태깅 인터페이스를 이용하여 보다 정확한 특징정보를 태깅하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 일상정보의 특징정보인 상위수준 컨텍스트를 베이지안 네트워크로 모델링한 인식기로 추출한 후, 인식한 상위수준 컨텍스트를 태깅 인터페이스를 이용하여 사용자에게 추천하고, 사용자는 추천된 상위 수준 컨텍스트를 선별하여 일상정보에 직접 태깅할 수 있는 것이 특징이다. 제안하는 태깅 인터페이스는 사용성, 목표성, 기능성, 주도성 측면에서 작업지원수준을 평가한 결과 81%의 만족도를 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권2호
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• pp.236-240
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• 2008

사람들은 자신의 삶을 기록하고자 하는 욕구를 충족시키기 위하여 일기를 쓰거나 사진을 찍어 기록을 남긴다. 사람이 경험한 일을 자동적으로 이야기 형태로 만들어 기록으로 남길 수 있다면 그것을 통해서 자신의 경험을 다른 사람과 공유할 수 있고, 쉽게 자신의 과거 경험을 돌이켜 볼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 모바일 기기를 통해서 얻을 수 있는 사용자 컨텍스트를 바탕으로 사람이 경험한 일들을 이야기 형식으로 구성하는 방법을 제안한다. 여기서는 사용자가 수행한 행위나 경험한 사건을 인과적이거나 시간적 순서로 연결해주기 위하여 Petri Net을 이용하였다. Petri Net은 동시적이고 병렬적으로 발생하는 사건이나 시스템을 모델링하는 방법으로 현실 세계의 일부를 모델링하는데 뿐만 아니라, 비선형적인 스토리 라인을 표현하는데도 적합한 방법이다. 제안한 방법의 가능성을 보이기 위하여 모바일 기기 사용자를 대상으로 수집한 사용자 컨텍스트를 바탕으로 스토리를 생성하는 사례를 보이고 유용성을 평가한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.199-208
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• 2023

국민건강보험공단에 따르면 불규칙한 식습관, 스트레스, 운동 부족 등의 요인으로 젊은 당뇨 환자가 2017년 대비 2021년에 3,564,059명으로 24.3% 증가 추세를 보였다. 모든 연령층에서 증가 중인 당뇨병은 약물치료, 규칙적인 운동, 식사요법 관리가 필요하다. 이 중 식사요법은 적절한 열량 및 균형 잡힌 3대 영양소 섭취를 필요로 하므로 매우 체계적인 관리가 필요하다. 현재 당뇨 식단 추천은 개인 정보, 건강 정보, 사회적, 문화적 측면을 고려하여 식단을 제안하지만, 건강 정보에 대한 다중 변수를 고려하지 않은 부분이 미흡하다. 이에 본 논문은 당뇨병 환자의 라이프로그 데이터를 이용한 식단 추천 시스템을 제안하여 데이터 다중 변수를 고려해 개인의 건강 상태에 따른 맞춤형 식단을 추천하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.65-68
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• 2012

본 논문에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 행위인식 연구 분야 중에서 스마트폰 환경에서의 개인화된 행위 인식기 및 로거를 제안한다. 최근 스마트폰의 보급이 활발해지면서 행위 인식 연구 분야에서 스마트폰을 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 스마트폰에서는 센서를 이용하여 행위정보를 수집하고, 서버에서 는 분류 및 처리하는 방식으로 실시간 인식과 개발자에 의한 트레이닝으로 인해 개인화된 트레이닝이 불가능하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 Naive Bayes Classifier를 사용하여 스마트폰 환경에서 실시간으로 사용자 행위 수집이 가능하고 행위정보의 분류 및 처리가 가능한 경량화 및 개인화된 행위 인식기 및 로거의 구현을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 행위 인식기를 통해 행위 인식이 가능할 뿐만 아니라 로거를 통해 사용자의 라이프로그, 라이프패턴 등의 연구 분야에 이용이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권5호
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• pp.615-624
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• 2005

Mobile IP에서 사용자의 이동성을 지원하기 위해 여러 종류의 메시지 -바인딩 갱신 메시지,바인딩 요청 메시지와 바인딩 응답 메시지- 가 사용된다. 끊김 없도록 이동성 관리를 하기 위해서는 그러한 메시지가 빈번하게 교환되어야 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 노드의 에너지 효율성 악화를 유발한다 따라서 서버는 사용자의 위치 추적을 수행하면서 위의 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하게 되었으며, 이것은 본 논문에서 주요한 대상이 된다. HMIPv6 환경에서 각 사용자는 과거이동 로그를 지역적으로 저장한 후, 주기적으로 프로파일을 만든다. 이후 어느 영역으로 이동할 때마다 그 지역에서의 예상 상주 시간을 계산하는데, 이 프로파일 정보를 이용하여 메시지의 라이프타임으로 사용하도록 한다. 물론, 프로파일에서 이동 지역별 상주 시간뿐만 아니라 도착 시간까지 고려한 경우, 보다 정확한 라이프타임 값을 얻을 수 있다. HMIPv6 환경에서 제안한 기법들과 기존 기법 사이의 성능을 비교하기 위해 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하는 다양한 실험을 수행하였다 그 결과 이동 노드가 임의의 서브넷에서 13분 이상 상주시 $80\%$이상의 이득을 얻을 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 사용자의 위치를 관리하면서, 바인딩 갱신 메시지 수를 획기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 단말의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.