• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.84-87
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• 2014

상황인지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변 상황을 인지하여 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해 필요한 핵심 기술이다. 이러한 상황인지를 위해 여러 센서로부터 발생하는 저수준의 컨텍스트 정보를 처리하는 다양한 방법들이 존재한다. 그러나 현재 상황인지 처리에 관련된 표준 방법이 없어 서비스 도메인에 제한되고 복잡한 구현방법을 따라야 하며, 상황정보를 처리하는 시스템에 정형화된 상황정보를 제공하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 정형화된 상황정보를 제공하기 위한 센터 데이터 변환 방법을 제안한다. 제안하는 센서 데이터의 변환 방법은 센서로부터 발생하는 저수준의 컨텍스트를 RDF 기반의 고수준의 상황정보로 변환하며, 변환된 정보는 상황인지 시스템에 제공된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.235-237
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• 2006

상황인식 시스템에 포함되는 멀티 모달 센서의 활용과 장기간 축적된 센서정보(long-term value)를 상황정보로 어떻게 이용할 것인지에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 상황인식 시스템은 센서가 교체, 추가 및 제거되는 것과 관계없이 상황인식 모델의 재사용이 가능해야 하며, 센서정보와 상황정보는 프로세스 실행에 활용될 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 센서정보와 상황정보를 노드로 구성하여 이들의 상호작용에 의해 프로세스의 실행을 결정하는 베이지안 네트워크로 표현된 상황인식 모델을 제안한다. 이 모델은 시스템의 역할이나 시스템을 구성한 의도가 센서의 교체나 추가, 제거에 관계없이 유지되는 점을 이용하여 이들간의 관계를 베이지안 네트워크로 나타낸다. 그리고 실험적으로 구현된 위치 기반 영상 감시 시스템에 적용하여 해당 모델의 유효성을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.556-558
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• 2004

일반적으로 상황 인식 서비스를 제공하기 위해서는 가전 제품이나 건물에 센서를 장착하여 사용자의 위치를 파악하고 이에 알맞은 상황 인식 서비스를 제공한다 그러나 이러한 경우에는 많은 수의 센서를 설치해야 함으로 설치 및 유지보수 비용과 전력소모가 않았다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 단지 3가지센서(자이로 센서, 컴퍼스 센서, 초음파 센서)만을 장착한 PDA(Personal Digital Assistants)를 이용한 홈 네트워크에서의 상황 인식 서비스를 제안한다. 센서를 장착한 PDA를 이용하여 사용자는 제어하거나 상태 정보를 원하는 가전 제품을 가리키게 되고 센서 데이터 값을 이용하여 사용자에게 유용한 상황 인식 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.133-136
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• 2017

사회재난을 예방하고 재난 상황에서 위기 대처를 신속하게 수행하기 위해서는 재난 상황을 신속하게 인지하는 것이 중요하다. 재난 상황의 신속한 인지를 위해서는 현장에 설치된 각종 센서로부터 상황 정보를 사물인터넷을 통해서 빠르게 수집하고 중요 이벤트 발생을 인식하는 것이 중요하다. 이를 위해서 수위 센서 데이터의 효율적인 수집과 데이터 전송을 위한 사물인터넷 기반 사회재난 상황 알림 시스템을 설계하고 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1079-1085
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• 2014

변화하는 연속적인 데이터가 대량으로 유입되는 스트림 형태의 센서 데이터에 대한 분석은 궁극적으로 상황인식에 도달할 수 있어야 한다. 본 연구에서 가변적이며 연속적으로 입수되는 센서 데이터 스트림을 분석하여 상황을 추론하는 방안을 제안한다. 연속적인 스트림 형태를 가지는 센서 데이터를 분류하기 위하여 센서로 부터 보내온 각 센서 데이터에 내포된 값들을 평가하고, 시간에 따른 변화를 토대로 신뢰도를 계산하였다. 각 데이터들이 구성하는 상황요인을 설정하였고 각 요인들의 변화를 추정할 수 있도록 함으로써 상황 추론이 가능함을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.381-384
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• 2007

유비쿼터스 센서 네트워크 기술은 새로운 컴퓨팅 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서, 무선 센서 네트워크를 이용한 상황정보 모니터링 시스템에 적합한 기술이다. 이 기술을 모니터링 시스템에 적용하면 열악한 환경에 간편하고 저렴한 비용으로 실시간으로 발생된 상황데이터를 수집 및 분석하여 즉각적인 상황대처와 사용자가 원하는 환경의 조건을 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 센서 네트워크 미들웨어는 에너지 사용에 제약을 가지는 센서 네트워크의 요구사항과 다양한 서비스 제공을 위한 서비스 확장성을 고려하여 센서 네트워크와 응용 서비스가 상호 분리되어 각각의 기능을 수행하고 제어 및 모니터링이 쉽도록 설계되어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 기반에서 무선 노드의 센싱 기술을 이용하여 영역기반 상황 정보 관리 미들웨어를 제안한다. 제안된 시스템은 수집될 데이터의 양이 적고 지속적인 모니터링이 불필요하고 일정한 간격으로 특정 지역에서 발생되는 상황을 감지하는 작업에 기존 유선 통신을 이용한 상황감시보다 효율적이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.581-587
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• 2011

무선센서네트워크는 높은 수준의 상황정보를 추론할 수 있기 위해 이질적인 다중센서로 이루어질 필요가 있다. 다중센서에 의해 수집된 데이터를 상황 정보추론에 활용할 때 다중센서 데이터 융합이 필요하다. 본 논문에서는 Dempster-Shafer의 증거이론에 입각하여 무선센서네트워크에서의 데이터 융합할 때 센서별 가중치를 부여하는 방안을 제안하였다. 센서별 이벤트 발생빈도수를 기준으로 하였는데, 센서별 이벤트 발생 빈도수는 해당 센서가 입수한 상황데이터의 가중치를 계산하는데 반영해야 할 요소이다. 센서별 이벤트 발생빈도에 기초하여 가중치를 계산하였으며 이 가중치를 부여하여 다중센서 데이터 융합하였을 때 신뢰도가 더욱 뚜렷한 격차를 보이게 함으로써 상황정보를 추론함에 있어서 용이할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.397-402
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• 2013

다중센서를 이용한 상황인식에서 시간변화는 고려해야 하는 요소이다. 센서가 감지하여 보고한 정보를 바탕으로 상황추론에 도달하고자 하는 경우, 일정 시간 간격별로 묶어서 검토하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 시간경과를 고려하는 클러스터링 기법을 이용한 다중센서 데이터융합을 제안한다. 각 센서별로 일정시간 간격동안 수집되어 보고된 센싱 정보를 묶어 1차 데이터융합을 실시하고 그 결과를 대상으로 다시 2차 데이터융합을 실시하였다. Dempster-Shafer이론을 이용하여 다중센서 데이터융합을 실시하고 그 결과를 분석하여 상황을 추론하는데 시간간격을 기준으로 세분화시켜 평가하고 이것을 다시 융합함으로써 향상된 상황 정보를 추론할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.145-148
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• 2016

본 논문은 아두이노(Uno R3)와 가스센서(MQ2)를 기반으로 위험상황을 감지하고 가스센서와 스마트폰을 연결하여 위험상황을 보다 빠르게 대처하고자 한다. 위험상황 감지는 가스감지센서를 사용하였으며 이 센서들은 아두아노를 통해 상황을 판별하는 서버와 실시간으로 데이터를 주고받는다. 서버에서 위험상황이 있다고 판단되면 스마트폰에 진동, 얄람, 탈출경로 및 긴급연락 화면을 사용자에게 알린다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
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• pp.331-333
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• 2006

본 논문에서는 작업장 감지 시스템 WMS(Workshop Monitoring System)의 센서로부터 수집된 정보를 통하여 작업장 상황(Situation)을 지능적으로 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 시스템은 개별 센서가 보낸 정보에 기반한 작업장 상황파악이 그 주된 기능이다. 본 연구에서는 센서 정보의 연관성을 파악하고 정상 및 비정상 상황을 구분함과 아울러 비정상 상황이 발생할 수 있는 원인을 분석하여 센서 온톨로지(Sensor Ontology)를 구축하였다. 이러한 지능적 상황인식을 통하여 유비쿼터스 환경에서 센서 융합(Sensor Fusion)형 상황인지를 가능하게 하는 시스템 구현 기초기술을 확보하였다.