최근에 이동 통신 기술의 발달과 모바일 단말기의 급속한 확산에 맞추어 사용자의 위치정보를 바탕으로 사용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(LBS, Location Based Service)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 모바일 기기를 이용한 이런 서비스 소비과정에서 사용자 주변환경의 변화는 상대적으로 빈번하며 이런 상황의 변화는 서비스의 진행에 직접 혹은 간접적으로 영향을 주게 된다. 지능화된 사용자 중심의 서비스의 실현을 위하여 모바일 디바이스의 컨텍스트를 인식하는 기술과 수집된 컨텍스트를 응용프로그램에 적용하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 GIS 웹 서비스에 필요한 사용자 컨텍스트 정보의 분류와 구조를 분석하였다. 또한 사용자 디바이스의 컨텍스트 정보를 자동 처리하는 액티브프록시를 제안하였다.
현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.
본 연구에서는 특정개인에 맞춘 정황정보를 제공할 수 있는 개인화 메세지 주석시스템을 제안한다. 본 시스템에서 컨텍스트는 사용자의 신 분, 위치, 시간등을 포함하는 실체로 정의하며 사용자의 정체는 개인화된 메세지 생성의 주된 데이터이다. 컨텍스트를 감지하기 위해 증강현실 기술이 사용되며, 사용자의 위치를 추적하기 위해 실제 물체에 마커가 부착된다. 증강현실 기술은 인간의 지각과 상호작용을 강화시키는 아주 효과적인 주석 방법으로 사용될 수있다. 메시지는 가상 문자메세지 또는 3차원 가상물체일 수 있다. 실험결과는 제안된 시스템이 실시간으로 효과적으로 작동됨을 보여주며 또한 개인화 메시지를 제공하는 모바일 서비스로 사용될 수 있음을 보였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 관련된 기술에 대한 관심이 증대되면서, 사용자의 다양한 요구를 만족하기 위하여 이동객체 인식과 위치 추적에 관련된 연구가 필요하다. 위치 기반 서비스에서 최근 진행 중인 가장 중요한 논의 중 하나는 실내 환경에서 위치 인식 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 효과적으로 추정하는데 도움을 주는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에는 기존에 연구된 삼각측량법과 전통적인 전경 분석측량법을 개선한 환경 적응형 전경 분석측량법을 조합하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 위치 추정 알고리즘은 가시 환경에 있는 앵커가 충분한 경우에는 삼각측량법을 활용하고, 그 외의 상황에서는 환경 적응형 전경 분석측량법을 활용한다. 결론적으로 제안하는 알고리즘은 이동객체의 위치 추정 정확도를 향상할 수 있었고, 알고리즘의 복잡도를 낮출 수 있었다.
본 논문에서는 자동차 부품과 같이 다량 다품종의 부품을 효율적으로 관리할 수 있는 ubiWarehouse 시스템을 제안한다. 먼저, 5W1H 상황표현으로 사용자 작업상황을 체계적으로 정의하고, 상황인식기를 기능별로 구분하여 관리규칙에 의해 각 모듈을 독립적으로 운영한다. 입출고 부품의 선반 적합도를 계산하여 효율적인 이동경로를 선정하고 자주 동시에 취급되는 관련부품들이 인접할 수 있도록 한다. 이때, 다른 사용자가 현재 방문하고 있거나 바로 방문할 예정인 경우에는 충돌해결을 위해 방문순서를 변경하여 양보한다. 결과적으로, 제안한 시스템은 경쟁을 피하면서도 효율적으로 부품을 입출고할 수 있는 경로를 사용자에게 제공하고, 관련 부품들이 가까운 위치에 모이도록 선반을 배정하여 창고 공간을 효과적으로 활용한다. 또한 입출고 이력을 이용한 사용자별 성향을 파악하여 개인화된 서비스를 제공하고, 실시간적인 입출고 갱신과 경보상황 처리로 재고정보의 정확도를 향상시키는데 기여할 수 있다.
스마트 디바이스는 개인 장비이고 내장된 센서들을 사용할 수 있는 능력을 갖고 있다. 따라서 센서 정보를 통해 사용자의 상황을 인지하여 맞춤화된 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 이러한 맞춤화된 서비스를 위해 사용자의 이동 상황은 많은 영역에서 활용이 될 수 있는 중요한 정보이다. 기존의 사용자의 이동 상황을 결정에 관한 연구들은 스마트 디바이스가 가방이나 주머니에 있다고 가정하였기 때문에 사용자가 스마트 디바이스를 사용하고 있는 경우에는 사용자의 이동 상황을 정확하게 결정하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 사용자의 스마트 디바이스 사용과 이동 상황을 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 스마트 디바이스의 이벤트를 활용하여 사용자의 스마트 디바이스 사용 여부를 판단하고 가속도 센서 데이터를 통해 사용자의 이동 상황을 판별한다. 실제 실험을 통해 분석한 결과 평균 약 75%정도의 정확도를 보였다.
본 논문은 감시카메라 영상으로부터 응급상황을 탐지하는 방법과 응급상황의 정밀 탐색 및 서비스를 위한 이동로봇 추적 시스템 개발에 대하여 기술한다. 건물 곳곳에 설치된 카메라로부터 얻어지는 일련의 영상들을 분석하여 처리함으로써 사람의 행동을 인식할 수 있으며, 이 중 응급상황이 탐지된 경우 준비된 이동로봇을 이용해 응급상황 발생지점의 정밀 탐색이 가능하다. 감시 카메라 영상을 통하여 사람의 행동들을 인식하기 위해서는 인간의 모습이라고 가정되는 영역들을 추적하고 관리해야 한다. 한 영상에서 가우시안 혼합 모델(MOG)을 이용하여 배경과 분리된 관심 영역들을 추출하고, 각 영역들을 외관 모델을 이용하여 지속적으로 추적한다. 그리고 각 영역의 실루엣 정보를 이용한 움직임 누적 영상(MHI)을 생성하여 행동을 모델링하고 신경망을 이용하여 응급 상황을 최종 인식한다. 또한 응급상황에 처한 사람과 이동로봇의 위치정보를 계산해 이동로봇이 사람에게 접근하는 기술을 구현한다.
지금까지의 위치인식 환경은 사람이나 사물 또는 이동체 자체에 대해서만 연구되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 주행 중인 차량에 있는 여러 탑승자의 위치를 실시간으로 식별하고 추적하는 서비스에 대한 위치인식 모델을 제안하였다. 탑승자의 위치를 식별하려면 GPS기능이 탑재된 고가형 단말기를 이용하는 경우와 GPS기능이 없는 저가형 소형단말기를 이용하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 소형단말기가 GPS를 탑재한 차량용 인터페이스와 센서네트워크로 메시지를 전송하게 함으로써 탑승상황에 따른 효율적인 위치인식을 제공하도록 하였다. 이 기법은 먼저 차량의 상태(정차, 주행)를 감지하고, 주행상태라면 탑승자가 탑승이나 하차를 할 수 없기 때문에 굳이 위치정보를 송수신할 필요가 없어 트래픽을 감소시킬 수 있다. 이것은 전력소모를 줄여 배터리 수명을 늘릴 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 제안한 차량정차 감지알고리즘을 탑승자 위치추적 시스템으로 구현하여 그 효용성을 확인하기 위해 실험하였다. 또한 설계하여 구현한 시스템을 이용하여 실험한 결과 최대수신거리는 12m로 측정되었으며, 200회의 실험을 통해 탑승인식과 하차인식이 모두 성공했음을 알 수 있었다. 또한 주행인식 측정실험에서는 차량정차 알고리즘을 적용한 경우가 그렇지 않은 경우에 비해서 41.6%의 전송트래픽을 감소시킬 수 있었다.
한국은 2025년 전체 인구 중 65세 이상 인구가 20%을 상회하는 초고령 사회 진입이 전망되면서 노화수준에 맞는 고령친화적인 제품서비스 공급이 요구된다. 특히 시니어 소비자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖춘 서비스가 필요하다. 이에 시니어들은 노화(aging)에 대한 문제의식에 비용을 지불하며 젊은 소비자들과 유사한 소비행태를 보이고, 노화 수준별 건강 유지 및 건강 불안, 돌봄 공백, 사회적 고립 증가 등 사회문제가 복합적으로 심화되면서 고령친화적인 스마트한 Aging Service 공급이 요구된다. 이러한 시기와 맞물려 with코로나시대 시니어 소비자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖는 제품·서비스로 4차 산업혁명의 중심인 AI(Artificial Intelligence)와 정보통신 기술의 노력이 가시화되고 있다. 따라서 IT 기술에 덧입혀 시니어들의 욕구에 부합하는 AI 음성인식 기능을 탑재한 제품 및 서비스가 향후 고령친화산업 성장을 주도할 것으로 전망된다. 이에 본 연구는 '고령친화 AI 음성 O2O 서비스'의 서비스 가치가 태도와 이용의도에 영향을 미치는가를 분석하기 위해 선행이론을 토대로 전문가 델파이 방법을 통해 고령친화 AI 음성 O2O 서비스의 정의를 도출하고 실증분석으로 '고령친화 AI 음성 O2O 서비스'의 서비스가치(상황기반 제공성, 즉시연결성, 위치정확성)와 태도 및 이용의도간의 인과관계를 조사하기 위해 본 연구를 진행하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 센서를 통하여 실시간의 상황인식 서비스를 제공하며, 이를 위해 사용자의 위치 정보 수집이 필요하다. NTT에서는 RFID에 대한 익명화를 통한 프라이버시보호 메커니즘을 제안하였다. 그러나, 불법적으로 접근하는 리더가 존재할 경우 i값의 비동기화를 통한 태그에 대한 Random Tampering공격이 가능하다. 본 논문에서는 NTT 연구소의 RFID 익명화 방법을 개선하여 태그의 Random Tampering 공격 방지가 가능하고, 태그와 리더 상호간 인증이 가능하며, 연산 과정을 절감시킨 새로운 RFID 익명화 프로토콜을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 보다 안전하고 효율적으로 RFID기반 센서 네트워크 환경에서 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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