• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.115-119
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• 2008

본 연구는 휴대용 게임기에서 가상현실(Virtual Reality)을 구현한 비행기 시뮬레이션 게임을 대상으로 상황인식(Situation Awareness), 수행도(Performance), 현실감(Presence)을 측정하여 세 측정 지표의 상관관계를 분석하였다. 상황인식 측정은 SAGAT (Situation Awareness Global Assessment Technique)을 이용하였고, 수행도는 분당 격추 시킨 적기 수를 기준으로 측정하였다. 현실감은 Presence Questionnaire (Version 3.0) 기법을 통해 측정하였다. 실험 결과 상황인식 2 단계와 3 단계의 능력이 좋을수록 현실감이 증가하는 경향을 보여 상황인식 능력과 현실감에 밀접한 연관이 있다는 기존 연구와 동일한 결과가 휴대용 게임기에서도 일어남을 밝혀냈다. 또한 상황인식 2 단계와 3 단계의 능력이 증가할수록 수행도도 같이 증가하는 경향이 있어 좋은 상황인식 능력이 높은 수행도를 가질 확률을 증가시킨다는 기존의 연구 결과를 뒷받침할 수 있었다. 현실감과 수행도의 관계는 본 실험 결과에서 서로 연관이 있는지 결정하기 어려웠다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.30 no.4
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• pp.215-221
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• 2022

본 연구는 민간항공 조종사 훈련 및 평가에 중요하게 고려되고 있는 8가지 핵심 역량 향상을 위한 기초자료 마련을 위해 수행되었으며, 그 중 가장 중요하다고 판단되는 상황인식(situation awareness) 및 작업부하 관리에 대해 분석하였다. 예비 조종사를 대상으로 항공기 접근 및 착륙 단계를 진행하는 동안 PM(pilot monitoring) 역할을 수행하며 인식하는 항공기 상황과 작업부하량에 대해 평가하였다. 평가 시나리오는 기본비행훈련장치(basic aviation training device)를 사용하여 지형적 상황인식, 공간/시간적 상황인식, 시스템 상황인식, 환경적 상황인식을 평가할 수 있는 요소로 구성하였으며, 모니터링 도중 의도적인 주의분산 상황을 추가하였다. 연구 결과, 전체 비행 단계에 대한 상황인식은 32.3%이고, 지형적 상황인식(60.3%)이 가장 높고, 시스템 상황인식(18%)이 가장 낮은 것으로 나타났다. NASA-TLX 평가방법으로 측정한 작업부하량은 10.8점(20점 만점)으로 나타났다. 또한, 기초공중항법학을 수강한 예비 조종사들이 대체로 높은 상황인식을 하였고, 작업부하 결과는 지형적 상황인식과 밀접한 상관관계를 가지고 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.323-325
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• 2013

항해 중에 항해사의 상황인식 능력은 사고와 직결되는 능력이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 국내에서 발생한 해상충돌사고 사례들을 상황인식 과점에서 분석을 실시하였다. 사고의 원인을 상황인식 3단계 관점에서 분류하고, 이러한 사고를 예방하기 위한 방법들을 제시하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.4
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• pp.36-44
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• 2005

Recommender services are being used by an ever-increasing number of mobile commerce applications to help consumers find items to purchase with the use of the situated contexts. In this paper, we propose a new leveled recommendation for context-aware mobile commerce. This enables a consumer to obtain relevant information efficiently by using leveled recommendation, patterns and prefetching. This paper describes the method and application scenarios. Several experiments are performed and the results verify that the proposed method's recommendation performance is better than other existing methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.497-498
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• 2023

많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.538-540
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• 2004

이 논문에서 제안된 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어는 Intelligent Home환경에서 인간과 Home환경과의 지능적인 Agent로써의 역할을 담당한다. 우리는 제시된 논문에서 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어의 아키텍처를 제안하고 상황인식 미들웨어 내에서 동작하는 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에 대한 구조와 구현내용에 대한 설명을 한다. 인간행동패턴을 결정하기 위한 기본 컨텍스트들을 환경 컨텍스트와 생체 컨텍스트로 크게 두 그룹으로 분리하였고 각 그룹은 세 개의 컨텍스트를 포함하고 있다. 환경과 생체로 나뉘어진 총 6개의 컨텍스트들을 정의하고 그 구성에 대하여 설명한다. 또한 컨텍스트는 9단계로 정규화 되어 상황인식 미들웨어에서의 다음 단계인 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서로 정규화 된 값을 전달된다. 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에서는 패턴인식에 대한 세부사항을 설명한다.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.11 no.4
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• pp.83-95
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• 2005

The purpose of the present study was to investigate the relationship between spatial-erceptual ability and several aspects of driving-related situation awareness(in particular, recognition and prediction). Video clips of real driving were used in both recognition and prediction tasks, and the digit calculation task during driving the simulator was required as the integration task of recognition and prediction. The results showed that the subjects of higher spatial-perceptual ability performed better in recognition task, especially in terms of sensitivity measured in d'(as signal detection theory), prediction task, and digits calculation performance than those of lower spatial-perceptual ability.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.5
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• pp.13-24
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• 2006

Context aware computing is an emerging paradigm to achieve ubiquitous computing environments by enabling computer systems to understand their situational contexts. A context aware system uses context to provide relevant information and services to the user depending on the user's task. In this paper, we propose an ontology based context aware modeling methodology that transmits low level contexts acquired by directly accessing various sensors in the physical environments to high level contexts. With these high level contexts, context aware application can provides proactive and intelligent services using ECA (Event Condition Action) rules. We implemented a presentation service in smart office environment.

• ICROS
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• v.3 no.5
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• pp.31-37
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• 1997

본 연구로부터 최종적으로 얻을 수 있는 성과는 비행중 표적 포착과 인식을 위한 실시간 표적 인식 및 추적 기법에 대한 기반 기술과 차세대 호밍 유도탄 개발을 위한 기반 기술 확보라 할 수 있다. 단계별로는 제 1단계에서 2차원 인식/추적 기법과 이의 실시간 구현을 위한 기초 소프트웨어 및 하드웨어에 관한 연구결과를 기반으로 하여, 2단계에서는 가리워짐이 있는 상황에서의 2차원 인식, 3차원 모델에 기반한 인식 및 추적, 센서 퓨전, 그리고 3단계에서는 인식과 추적의 통합, 인공지능의 기초 기술에 관한 결과를 얻을 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.7 s.110
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• pp.653-662
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• 2006

In ubiquitous computing that is to build computing environments to provide proper services according to user's context, human being's emotion recognition based on facial expression is used as essential means of HCI in order to make man-machine interaction more efficient and to do user's context-awareness. This paper addresses a problem of rigidly basic emotion recognition in context-sensitive facial expressions through a new Bayesian classifier. The task for emotion recognition of facial expressions consists of two steps, where the extraction step of facial feature is based on a color-histogram method and the classification step employs a new Bayesian teaming algorithm in performing efficient training and test. New context-sensitive Bayesian learning algorithm of EADF(Extended Assumed-Density Filtering) is proposed to recognize more exact emotions as it utilizes different classifier complexities for different contexts. Experimental results show an expression classification accuracy of over 91% on the test database and achieve the error rate of 10.6% by modeling facial expression as hidden context.