• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.494-497
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• 2010

상황기반 정보제공 에이전트는 주위의 상황을 인식하고 상황에 적합한 정보를 능동적으로 제공해주는 서비스 또는 애플리케이션 프로그램을 말한다. 상황기반 정보제공 에이전트는 현재의 상황을 정확하게 인식하고 그 상황에 적합한 정보를 추천해야 하기 때문에 상황인지 기능, 상황인식 기능, 정보검색 및 추천 기능 등 다양한 기능이 요구된다. 본 논문에서는 프로야구에서 상황기반 정보제공 서비스 실현을 위해 상황기반 관전포인트 제공 시스템을 구현한 사례를 소개하였고, 구현에 있어 시간에 따른 상황변화를 정의할 수 있는 지식화 모델 구조를 제시하였다. 그 결과 이전 프로야구에서 제공되고 있는 일방적이고, 제한적인 관전포인트 제공 서비스를 개선할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.268-271
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• 2009

본 논문은 OSGi 프레임워크 기반의 열차 상황정보 알림 시스템을 제안하였다. 열차의 전면과 후면에 카메라 및 센서를 통해 상황정보를 인지하고, OSGi 프레임워크 으로 전송하여 상황정보를 고속의 무선랜(WLAN)을 통해 각 역의 서버로 보낸다. 각 역의 서버에서는 수집된 상황정보를 이용해 가능한 디바이스로 보내어 열차 이용객 및 관리자들이 시각적인 상황 정보를 얻어 열차의 시간, 상태, 나아가 각 지역의 기후정보 등을 이용할 수 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.2 s.104
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• pp.10-19
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• 2007

URC는 언제 어디서나 나와 함께 하며 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇이라는 의미의 새로운 네트워크 기반의 지능형 서비스 로봇 패러다임이다. URC 환경에서 로봇은 사용자의 현재 상황을 이해한 뒤 적절한 정보와 서비스를 지능적이고 능동적으로 제공할 수 있어야 하며, 이를 위하여 상황 인식 시스템의 개발이 필요하다. 상황 인식시스템의 핵심 기능 중의 하나는 상황 인식 응용에서 이용 가능한 사용자의 주변 환경에 관한 정보를 표현하기 위한 형식적인 상황 정보 모델 및 이를 관리하고 이용하는 방법을 제공하는 데 있다. 본 고에서는 상황 인식 컴퓨팅의 기술 동향을 상황 정보 모델중심으로 소개하고, URC를 위한 상황 인식 미들웨어인 CAMUS의 상황 정보 모델 및 상황 정보 관리 모듈에 관하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.899-902
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• 2004

얼굴인식의 신뢰도를 높이기 위하여 현재 입력되어지는 상황정보를 활용하여 현 상황에 맞도록 구성된 처리를 수행하는 방법을 연구한다. 사용자로부터 획득된 조명, 포즈, 표정등의 상황정보를 바탕으로 수행하기위한 순서 및 파라메터 값들을 학습을 통하여 구성하며, 해당 Data는 Knowledge Base를 구성하며, 추후 추가되는 상황정보를 받아들일 수 있도록 구성한다. 상황 정보를 추출하여 얼굴인식에 활용하게 된다면, 현재 얼굴인식 및 영상정보를 활용하여 인식을 수행하는 모든 요소에서 사용자에게 실뢰성 있는 결과를 제공할 수 있을 것이다. 또한 본 논문에서는 조명 환경을 9개의 상태로 구분하고 이를 검출하는 상황판단을 실험하였으며, 구성한 조명상황을 정확히 추출하는 실험결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.322-324
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅은 사물에 컴퓨터 기능이 내장되어 언제, 어디에서나, 어느 장치로도 편리하게 주변 환경으로부터 서비스를 사용할 수 있게 하는 정보기술의 패러다임이다. 이를 위해선 상황인지가 전제되어야 하는데 여기서 상황인지라 함은 시스템의 다양한 센서 정보를 바탕으로 스스로 상황(Context)을 인지하는 것으로서, 그 정의에 있어서, 아직 논란이 많으나 지능형 서비스를 위한 중요한 개념이다. 본 논문에서는 센서로부터 바로 생성된 Raw Context 정보를 Low-Level Context라고 하고 이를 복합(Fusion)하여 이미 알려진 High-Level Context로 분류하는 논리적 연산을 추론에 기반한 상황인지로서 정의한다. 이때 센서 정보를 통해 특정한 상황정보를 추론하기 위한 모델을 설계하여 상황인지 미들웨어에 적용시켜 보고 그에 따른 효율적인 구조를 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.238-240
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• 2011

수많은 건물들이 세워지고 있는 가운데 안전 역시 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 시대에 맞추어 센서네트워크를 이용하여 건물의 화재정보를 실시간으로 감지하고 화재 발생 시 다양한 상황정보를 고려하여 대피 경로를 사용자 스마트 기기로 알려주는 상황정보 기반의 지능형 화재대피 서비스 모델 설계를 제안한다. 제안하는 서비스 모델은 센서가 실시간으로 건물 내부를 감지하고 화재 여부 및 화재지역, 연기량, 사람수 등의 상황정보를 파악하여 서버에 전송하고 서버는 전송된 정보를 분석하여 대피경로 추출 알고리즘을 이용해 최적의 대피 경로를 사용자의 스마트기기로 전송한다. 이 시스템 구현으로 건물 화재 발생시 사람들이 안전하게 대피할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.273-274
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• 2019

본 논문에서는 위험지역 주위의 사고 관련 상황 인지를 위한 정보 수집 방안을 고려한다. 사고 상황에 대한 인지는 위험상황에 대응하기 위한 것으로 위기에 대한 신속한 대응을 처리하도록 유도한다. 위험지역에서 수집된 정보가 특정상황에 대한 인지로 연결되기 위하여 각각의 상황을 실시간으로 분석해야 한다. 이것을 위하여 위험지역에 대한 정보수집 방안을 설계하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.172-177
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• 2007

공중공간은 평면에 비해 넓고 많은 항공기들이 고속으로 비행하고 있다. 더불어 항공사고는 바로 대형사고로 이어지므로 공중상황 통제의 중요성은 항상 강조되고 있다. 그러나 항공기는 3차원 공간에서 복잡한 패턴으로 비행하기 때문에 통제하기가 매우 어렵다. 통제를 위한 공중상황 정보는 시각화 시스템을 통해 제공되고 있으나, 이를 운영하는 통제요원의 경험, 인지능력이 공중상황판단의 결정적 역할을 하고 있다. 그래서 정확한 상황판단을 위한 정보제공이 매우 중요하다. 본 논문에서는 공중상황에 대한 정확한 정보제공을 위해 비행경로를 이용한 시각화 기법을 제안한다. 대부분의 항공기는 정지하지 않고, 급격한 상태전이 없이 이동하므로 과거 비행자료를 통해 미래의 비행상태를 예측할 수 있다. 즉 과거 상태정보와 현재 상황정보를 통합하여 시각화하면 비행패턴을 예측할 수 있어 정확한 공중상황 판단이 가능하다. 이를 위해 실시간 자료를 분석하여 동적자료를 구분한다. 동적자료만으로 상태전이자료를 생성하고 비행경로 상에서 색상과 도형 및 기호화를 통해 시각화한다. 비행경로와 색상 및 기호화로 제공된 상태전이 시각화 정보는 항공기의 상승/하강, 가속/감속, 직진/선회, 기타 상태전이정보와 바람의 방향과 같은 공중 공간의 상황정보 둥을 제공할 것이다. 이를 통해 운용요원은 공중상황을 정확히 인식하고 신속하게 판다하여 통제함으로서 공중안전을 도모하고 통제업무를 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.456-459
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• 2019

대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.542-545
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• 2010

모바일은 사용자의 여섯 번째 감각의 도구로써 신체의 일부가 되고 있으며 사용자의 감정이나 행동패턴 등의 상황 정보를 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 수가 있다. 본 논문에서는 안드로이드를 기반으로 사용자의 감정을 포함한 다양한 상황을 인지하고 감정과 상황에 따른 사용자의 행동을 추론할 수 있는 상황인지 스마트 폰을 제안한다. 상황인지 스마트폰은 카메라에서 입력된 사용자의 얼굴 영상을 통해 감정을 인지하고 감정에 따른 행동과 그 때의 상황정보를 조합하여 히스토리 DB에 축적된다. 또한 현재의 감정과 상황 정보에 따라 과거의 히스토리DB를 비교 분석하고 현재의 행동을 추론한다. 이것은 사용자에게 고차원적인 서비스를 제공해줄 수 있다. 상황인지 스마트폰은 감정을 인지하는 감정인지 매니저와 상황 정보를 수집하고 관리하는 컨텍스트 매니저, 행동을 추론하는 추론 매니저로 구성된다.