• Spatial Information Research
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• 제19권3호
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• pp.83-93
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• 2011

도시의 기반 시설은 국가 또는 도시의 기술적인 발전 정도를 표현하는 지표적인 의미를 가지므로 이들을 효과적으로 관리하고 운영하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 u-City에서 지능적으로 도시의 지하 시설물을 관리하기 위한 상황인식 시스템을 제안하고, 이에 대한 알고리즘 및 프로토타입(prototype)을 개발한다. 제안된 상황인식 시스템의 알고리즘 작성은 USN(ubiquitous sensor network)환경에서 시설물을 관리하고 있는 각종 센서가 이상 신호를 감지하여 알람을 발생시킨 시점부터 상황인식 시스템이 발생한 알람의 원인을 찾아낸 후 그 결과를 도시공간정보 통합 플랫폼과 주변의 모듈에 전송해 주는 시점까지이다. 그리고 이 알고리즘을 기반으로 동작하는 상황인식 시스템의 프로토타입을 구현한 후 단위 테스트를 수행하여 구현된 프로토타입의 유효성을 검증하였다. 본 논문에서 구현된 지하시설물의 관리를 위한 알고리즘과 프로토타입은 검증 및 수정 작업을 거친 후 실제적인 시스템 개발로 연결될 것이며, 도시의 여러 가지 시설물을 관리하는 관련 시스템들의 참조모델로서 유용하게 사용될 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.535-537
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• 2013

최근 학교폭력의 발생 빈도 및 사건의 질이 점점 증가와 악화되고 있는 추세이다. 학교폭력이 줄어들지 않는 가장 큰 이유 중 하나는 폭력 피해 후 숨기는 태도이므로 이러한 환경의 개선이 단기적 차원의 학원 폭력 감소 효과 유발을 가능케 할 것이다. 본 연구는 피해학생 및 가해 학생이 언제, 어디서나 익명으로 실시간 고민상담 등록, 1:1 상담 및 개인별 또는 상황별 맞춤형 서비스를 제공받고 상담 내용은 지능형 리포팅 플랫폼에 축척하며, 유관기관과 학부모들이 학교 폭력 상황을 실시간 리포팅하여 추가적인 폭력 및 피해학생의 자살방지를 차단 할 수 있는 지능형 리포팅 플랫폼을 설계하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.82-85
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• 2007

현재 가정을 비롯한 여러 분야에서 서비스 로봇(청소 로봇, 애완용 로봇, 멀티미디어 로봇 둥)의 사용이 증가하고 있는 시장상황을 보이고 있다. 개인용 서비스 로봇은 인간 친화적 특성을 가져야 그 선호도가 높아질 수 있는데 이를 위해서 사용자의 감정 인식 및 표현 기술은 필수적인 요소이다. 사람들의 감정 인식을 위해 많은 연구자들은 음성, 사람의 얼굴 표정, 생체신호, 제스쳐를 통해서 사람들의 감정 인식을 하고 있다. 특히, 음성을 인식하고 적용하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 감정 인식 시스템을 두 가지 방법으로 제안하였다. 현재 많이 개발 되어지고 있는 음성인식 모듈을 사용하여 단어별 감정을 분류하여 감정 표현 시스템에 적용하는 것과 마이크로폰을 통해 습득된 음성신호로부터 특정들을 검출하여 Bayesian Learning(BL)을 적용시켜 normal, happy, sad, surprise, anger 등 5가지의 감정 상태로 패턴 분류를 한 후 이것을 동적 감정 표현 알고리즘의 입력값으로 하여 dynamic emotion space에 사람의 감정을 표현할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 인식 및 감정 표현 시스템 제안한 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.66-73
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• 2019

최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1171-1177
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• 2013

기존의 위치 기반 서비스는 사용자의 환경과 의도, 취향을 고려하지 않은 검색 결과를 제시한다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위해서는 상황 인식이 요구된다. 본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반의 상황 인식 기반의 동적 스케줄링을 제안하고, 여행 정보 제공을 위한 앱을 구현하여 테스트한다. 즉, 사용자의 위치와 여행 목적지 사이의 예상 이동 시간을 계산하고, 예상 출발 시간 전에 알림 서비스를 제공한 실시간 여행 스케줄을 개발하였다. 그리고 여행 정보뿐만 아니라 스케줄러를 추가하여 여행 중의 편리성을 제공하고자 한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.477-484
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• 2005

유비쿼터스 환경에서의 응용은 사용자의 요구사항 변경과 사용자의 서비스 환경 변화를 적응시킴으로써 사용자에게 최선의 서비스를 제공할 수 있어야 하며 상황 변화에 따른 하부 플랫폼의 동작에 서비스의 동작을 적응시킬 수 있어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스를 제공하기 위하여 상황 변화에 대한 동적인 응용 적응성을 지원하는 2-레벨 상황 적응 기법을 제안한다. 상황 적응성을 지원하기 위하여 상황의 범위를 사용자 요구사항으로 확대하여 응용 서비스 제공에 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 하였으며. 응용의 적응성은 적응 정책을 사용하여 발생할 수 있는 특정 상황에 대한 적응 방법을 명시적으로 요구함으로써 실제 상황이 발생했을 때 응용이 능동적으로 대처할 수 있도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10A호
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• pp.960-967
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• 2006

이동통신은 시간과 장소의 제약없이 유비쿼터스하게 인간 중심의 서비스를 제공할 수 있는, 차세대 시스템을 향하여 진화하고 있다. 특히, 사용자의 요구와 사용자 주변 상황들이 동적으로 변화하고 있는 차세대 이동통신 환경에서 다양한 센서 및 장치 그리고 관련 기술들에 의해 상황 인식(Context Awareness)이 실현될 것이다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 차세대 이동통신 환경에서는 사용자의 요구와 사용자 주변 상황에 가장 적절한 서비스가 제공되는 상황 인식 서비스가 핵심 서비스로 부상될 것이다. 본 논문에서는 서비스 사용자와 서비스 제공자들을 연결시켜 주는 차세대 이동통신 서비스 플랫폼을 기반으로 제공되는 차세대 이동통신 서비스 환경을 기술한다. 그리고, 이러한 서비스 환경에서 차세대 통합망, 센서 및 센서 네트워킹 기술, 단거리 통신 기술의 발전에 따른 상황 정보수집 범위의 확대, 서비스 이용 범위의 다양성 등에 따라 분류된 상황 인식 서비스의 진화 단계를 제시한다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.197-199
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• 2017

재난 상황이나 우주 공간과 같은 환경에서는 인간이 직접 작업을 수행하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 환경에서 인명 구조나 탐사 등을 진행할 때에는 원격으로 제어가능한 로봇을 활용하는 것이 효과적이다. 특히 이 로봇이 인간의 움직임을 실시간으로 모방한다면 직관적이고 순발력 있는 제어가 가능해진다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용해 인간의 움직임을 인식하고 이 움직임을 모방하는 로봇핸드와 로봇암을 구현하였다. 하드웨어는 TETRIX와 EV3 플랫폼을 이용하여 설계하였고, 소프트웨어는 C# 기반의 KINECT for Windows SDK와 Visual Studio 2015로 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시스템은 재난 현장에서의 인명 구조, 복구 상황에서와 우주 공간에서의 탐사 상황에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.19-30
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• 2012

상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.123-125
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• 2023

4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운 항만 산업 분야 또한 정보적 측면에서 빅 데이터에 대한 업종별 통합과 공유를 통해 연계 산업 간 산업활동 효율화를 위한 노력이 요구된다. 현재 물류 분야에 다양한 플랫폼들이 도입되고 있지만 대부분 화물운송업 또는 창고 중개업 분야에 편중되어 있다. 항만산업의 경우 코로나 펜데믹 이후 발생한 컨테이너 반입 제한 및 장치율 증가 등에 따라 운송사와 컨테이너터미널 간 갈등이 지속적으로 유발되는 상황이 발생되었다. 이에 따라 본 연구는 플랫폼을 활용한 컨테이너터미널과 운송사 간 플랫폼 개발의 필요성을 인지하고 상호 기업 간 연계 효율성을 높일 수 있는 방안을 모색하였으며 산업 관계자인 컨테이너터미널 운영사, 운송사, 포워더 업종 종사자들을 대상으로 설문지 기반 실증 분석을 수행하였다. 결과적으로 EFA를 통해 추출된 14가지 요인으로 IPA 분석을 수행한 결과 1사분면(사용 용이성, 보안성, 정보 정확성, 정보 적시성, 차량 반출/반입정보, 공컨테이너 반입/반출 정보, 풀컨테이너 반입/반출정보)으로 품질에 대한 지속적인 개선이 수행되어야 하며 2사분면(APP 시스템 품질)에 대한 고려가 종합적으로 수행되어야 함이 도출되었다. 또한, 플랫폼 개발의 주체와 이용자의 참여 유도가 필요하며 상호 이해관계자 간 효율적인 연계와 효율화를 위한 인식 구조 개선이 필요하다고 나타났다. 연구결과는 향후 컨테이너터미널과 내륙운송의 효율적인 연계를 위한 플랫폼 구축에 중대한 시사점을 제공한다.