• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.14-19
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• 2007

모바일테크놀로지가 사용자의 생활에 깊이 관여하면서 그 서비스에 대한 기대와 실제 가능한 기능 사이에 갈등이 형성되기 시작한다. 이러한 신기술에 대한 사용자들의 기대와 실제에 대한 갈등을 테크놀로지 패러독스란 개념으로 연구되었다. 모바일 테크놀로지 패러독스에 대한 논의는 신기술 수용관점에서 보면 지속기술사용/수용 후 행동 이론과 연관된다. 패러독스의 인식은 사용자들의 사용전 기대와 사용 후 경험의 불일치가 형성됨을 말하며, 그 패러독스를 극복하고자 하는 사용자들의 전략은 사용 후 기대로 조정되는 과정을 밝힐 수 단초를 제시하여 주고 있다. 한편, 모바일 테크놀로지패러독스 인식과 관련하여 고려되어야 할 요인이 문화이다. 따라서 본 연구는 사용자들의 모바일테크놀로지 패러독스 인식 측정을 위한 도구를 개발하고 문화적 차이에 따른 그 인식의 차이를 실증하였다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.1
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• pp.138-143
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• 2015

In this paper we develop a novel human action recognition system based on communication between an ear-mounted Bluetooth camera and an action recognition server to aid scene recognition for the blind. First, if the blind capture an image of a specific location using the ear-mounted camera, the captured image is transmitted to the recognition server using a smartphone that is synchronized with the camera. The recognition server sequentially performs human detection, object detection and action recognition by analyzing human poses. The recognized action information is retransmitted to the smartphone and the user can hear the action information through the text-to-speech (TTS). Experimental results using the proposed system showed a 60.7% action recognition performance on the test data captured in indoor and outdoor environments.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.3
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• pp.46-53
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• 2014

사용자-객체 상호작용을 위해서는 영상 내 객체의 종류와 위치를 정확하게 파악하여 사용자가 객체에 관련된 행동을 취할 경우, 그에 맞는 상호작용을 수행해야 한다. 이러한 객체인식에 널리 사용되는 지역 불변 특징량 기반의 방법론은 복잡한 배경이나 균일 물체에 대하여 잘못된 매칭으로 인식률이 저하된다. 본고에서는 이를 해결하기 위해, 컬러와 깊이 근접도 기반 깊이 계층을 나누고, 복잡 배경으로부터 생기는 잘못된 특징점 대응을 최소화 하기 위해 각 깊이 계층과 인식 물체 영상간의 특징점 대응을 수행한다. 또한, 각 깊이 계층영역에서 색상 히스토그램 재투영으로 객체의 위치를 추정하고 추정 영역과 인식 물체 영상간의 생상 및 깊이 유사도를 판단한다. 최종적으로, 복잡 배경 효과를 최소화한 특징점 대응의 수, 색상 및 컬러 유사도를 고려하여 신뢰도를 측정하여 객체를 인식하게 되며, 이를 통해 복잡한 배경에서도 사용자와 객체간의 유연한 상호작용이 가능해진다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.5-8
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• 2014

본 논문에서는 오픈 소스 하드웨어를 이용한 상황인식 스마트 디지털 도어락 시스템을 제안한다. 이 시스템은 오픈 소스 하드웨어를 이용하여 효율적으로 개발기간을 단축하고, 상황인식 센서를 이용하여 사용자에게 편리성을 제공하는 것에 목적을 두고 있다. 이 시스템은 사물인터넷(IoT) 기술을 이용하여 사용자의 스마트 폰을 인식하고, 센서를 이용해 사용자가 문을 열려고 하는 행동 인식한다. 위 두 가지의 요건이 충족된다면, 사용자가 도어락에 별다른 인증 절차를 거치지 않고도 출입이 가능하며, 이러한 인증 절차의 간소화로 인해 편리성은 증대 되고, 보안성도 보다 효과적이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1051-1054
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• 2021

본 시스템은 홈 CCTV 를 이용해 집 안 사용자의 감정인식, 행동인식을 통해 스마트홈 자동화할 수 있는 시스템으로, 인식된 감정에 맞춰 음악 재생, 조명 조절을 하거나 간단한 동작만으로 IoT 단말을 컨트롤 한다. 또한 실시간으로 IoT 장비들이 동작할 수 있도록 마이크로 서비스 아키텍처로 감정인식과 행동인식 서비스를 설계하여 구현하는 것이 특징이다. 이는 스마트홈 내에서 더 편리하고 가치 있는 집안 환경을 구현할 수 시스템을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.54-57
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• 2013

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기(classifier)로 최종적으로 영상 내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기를 이용한 다양한 영상 인식을 수용하기에는 힘들다. 최근에 이를 개선하기 위하여 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 spare representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.33-40
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• 2023

As South Korea enters the realm of an super-aging society, the demand for elderly welfare services has been steadily rising. However, the current shortage of welfare personnel has emerged as a social issue. To address this challenge, there is active research underway on elderly care robots designed to mitigate the social isolation of the elderly and provide emergency contact capabilities in critical situations. Nonetheless, these functionalities require direct user contact, which represents a limitation of conventional elderly care robots. In this paper, we propose a solution to overcome these challenges by introducing a care robot system capable of interacting with users without the need for direct physical contact. This system leverages commercialized elderly care robots and cameras. We have equipped the care robot with an edge device that incorporates facial expression recognition and action recognition models. The models were trained and validated using public available data. Experimental results demonstrate high accuracy rates, with facial expression recognition achieving 96.5% accuracy and action recognition reaching 90.9%. Furthermore, the inference times for these processes are 50ms and 350ms, respectively. These findings affirm that our proposed system offers efficient and accurate facial and action recognition, enabling seamless interaction even in non-contact situations.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.9
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• pp.19-26
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• 2008

With the development of ubiquitous computing and the construction of infrastructure for one-to-one personalized services, the importance of context-aware services based on user's situation and environment is being spotlighted. The smart home technology connects real space and virtual space, and converts situations in reality into information in a virtual space, and provides user-oriented intelligent services using this information. In this paper, we proposed the discovery of the behavior sequence pattern using the mining in the smart home. We discovered the behavior sequence pattern by using mining to add time variation to the association rule between locations that occur in location transactions. We can predict the path or behavior of user according to the recognized time sequence and provide services accordingly. To evaluate the performance of behavior consequence pattern using mining, we conducted sample t-tests so as to verify usefulness. This evaluation found that the difference of satisfaction by service was statistically meaningful, and showed high satisfaction.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.117-126
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• 2005

In this paper, it was suggested method to recognize the motion of a person(lying, sitting, walking, running) using fuzzy inference and wireless biologic signal processing system. These are to Perceive the motion of the person. Furthermore, the information of motion is indispensable parameter for Context Awareness (CA). In the present study, ADXL 202JE accelerometer sensor was used to measure for checking the continuance motion, biological quantify of motion, and motion pattern of a Person. The measured data was transmitted to CA server by Radio Frequency(RF). From the present result, we confirmed that it is difficult to decide the motion of walking and running with only the magnitude of the Longitudinal Accelerometer Average Value(LAAV) and moreover the covariance of LAAV in any block is very useful for CA of walking and running.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.340-344
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• 2007

유비쿼터스 지능공간에서 사람의 행동과 위치를 모니터링하는 것은 서비스 제공을 위해 기본적이며 필수적인 단계이다. 본 논문에서는 스마트 펜던트(SmartPendant)의 카메라 영상과 GPS위치 정보를 이용한 새로운 웨어러블 컴퓨터를 제안한다. 우선, 행동 인식를 위해 영상간에 특정 픽셀 값 차와 옵티컬 플로우를 사용하였으며, 인식이 가능한 행동으로는 걷기, 멈춤, 방향전환이다. 또한, GPS를 이용한 사용자의 위치 정보는 위도와 경도에 대한 스트링값을 패킷값으로 변환하여 지능형 상황인지 서버에 전달된다.