• 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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.2
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• pp.225-236
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• 2010

This study proposes a method for the recognition of emergency situation according to the bimodal information of camera image sensor and gravity sensor. This method can recognize emergency condition by mutual cooperation and compensation between sensors even when one of the sensors malfunction, the user does not carry gravity sensor, or in the place like bathroom where it is hard to acquire camera images. This paper implemented HMM(Hidden Markov Model) based learning and recognition algorithm to recognize actions such as walking, sitting on floor, sitting at sofa, lying and fainting motions. Recognition rate was enhanced when image feature vectors and gravity feature vectors are combined in learning and recognition process. Also, this method maintains high recognition rate by detecting moving object through adaptive background model even in various illumination changes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.172-174
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• 2004

최근 유비쿼터스에 관한 연구가 활발히 진행 중인 가운데, 사용자의 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다 이러한 위치 정보는 가정과 같은 실내 환경에서 사용자의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하여, 관계를 탐지하고, 적절한 룰을 사용해 추론함으로써, 사용자에게 필요한 서비스를 요청 없이 자동으로 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는, 가공되지 않은 위치기반의 센서 데이터로부터 상황에 대한 의미를 지닌 컨텍스트(context)를 추론해 내는 시스템의 구조를 제안한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째. 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층(qualitative layer)의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적 공간적인 위치 관계를 추론한다 넷째, 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 안는 의미를 추론함으로써, 서비스 제공을 위한 컨텍스트(context)를 얻는다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.418-420
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• 2009

본 논문에서는 청각장애인들이 가정내에서 발생되는 소리 및 방범 등 비상상황이 발생하였을 때 상황을 다양한 센서로 감지한 후 청각장애인들에게 발생된 상황을 통보하여 청각장애로 인한 불편함을 돕는 가정용 헬스케어시스템을 구현하고자 하였다. 가정에서 발생된 신호를 센서모듈과 연동한 후 감지된 신호를 무선으로 전송하고자 지그비 통신모듈을 사용하였고 각 센서 모듈로부터 받은 데이터 처리는 PIC 16F687 마이크로프로세서를 이용하여 처리하였다. 청각장애자에게 발생된 각각의 상황을 전달하기 위해 각각의 감지된 센서마다 고유한 진동 패턴을 설정하여 진동의 느낌을 통해 청각장애인은 발생된 상황을 감지하도록 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.533-535
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• 2016

상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 일반적인 어플리케이션이 소비하는 전력보다 전력 소비가 크고, 이는 사용자에게 주요한 문제점으로 부각되었다. 더불어 상황인지 어플리케이션을 개발하는 개발자의 입장에서도 전력 소비를 고려하며 상황인지 어플리케이션을 개발하기 위해서는 모바일 디바이스의 다양한 센서가 소비하는 전력에 대한 정보가 필수적으로 요구되었다. 하지만 기존의 전력 소비에 대한 정보는 전체적인 소비량만을 제공하거나, 어플리케이션 별 소비량을 제공하여, 모바일 디바이스 내 센서가 소비하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안한다. 이 BMT 모델은 첫째, 다양한 모바일 디바이스에 적용하여 상황인지 어플리케이션을 평가할 수 있다. 둘째, 컨텍스트에 따라 사용하는 센서를 선택하여 평가할 수 있다. 마지막으로, 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.901-904
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• 2012

In this paper, we proposed the context-aware system which can estimate the information on the objects and transmit video information by utilizing multi-sensors. The proposed system is to reduce the excessive video information from a system capturing videos outdoor. This system uses the human-detect sensor attached on the multi-sensor board and four ultrasonic sensor to measure the object's size and movement speed, to recognize the human body's information, and finally to send videos. In order to assess the performance of the context-aware system based on the multi sensor, a comparison has been made between video system and human-detect sensor. As a result, The body human-detect sensor had more reliable images and transmitted information more effectively than when the images were sent by server without sensors attached.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.17 no.1
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• pp.1-16
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• 2011

The real-time ubiquitous environment is required to be able to process a series of sensor data within limited time. The whole sensor data processing consists of several phases : getting data out of sensor, acquiring context and responding to users. The ubiquitous computing middleware is aware of the context using the input sensor data and a series of data from database or knowledge-base, makes a decision suitable for the context and shows a response according to the decision. When the real-time ubiquitous environment gets a set of sensor data as its input, it needs to be able to estimate the delay-time of the sensor data considering the available resource and the priority of it for scheduling a series of sensor data. Also the sensor data of higher priority can stop the processing of proceeding sensor data. The research field for such a decision making is not yet vibrant. In this paper, we propose a queuing time computation algorithm for sensor data processing in real-time ubiquitous environment.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.259-265
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• 2006

As a core area of the new computing paradigm, the Ubiquitous Sensor Network Technology utilizes a wireless sensor networking which can be applied to the Context Information Monitoring System. When the technology is used in a poor user-environment for monitoring purposes, it can cost-effectively gather the context data on real-time basis, analyze the information gathered, effectively response to the user situation, and execute orders to create environmental factors desired by the user. This study structures a system able to monitor information in regards to a user-environment based on wireless-node sensor technology coupled with the Ubiquitous Sensor Network Technology. The proposed system requires a minimal collection of data without continuous monitoring. Monitoring periodically, it can sense the user-environment more efficiently than the existing monitoring technologies based on the wire-communication technology.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.4
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• pp.101-111
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• 2011

Due to recent development in wireless communication technologies and mobile information devices, the services on ubiquitous computing technology without time and place restriction have been spotlighted. Moreover, the interest of the Wireless Sensor Networks (WSNs) and context-awareness technologies have largely been escalating and their technologies utilization is active in the various applications such as healthcare, farm management and so on. However, the direct adaption of the existing context-awareness technique to the WSN technology has several drawbacks as follows. First, such systems waste precious energy of sensor nodes, due to unnecessary data transmissions. Secondly, since the existing work was designed to support only specific applications, it is required to implement a new context-awareness application for a specific purpose. Therefore, we, in this paper, propose a new real-time monitoring system based on context-awareness in WSNs. Our system not only enhances energy efficiency by reducing data transmissions by doing context-awareness on a sensor node, but also is scalable in terms of supporting new context-awareness functionalities through modularization.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.4
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• pp.111-118
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• 2022

In recent years, the number of single-person elderly households has increased, but when an emergency situation occurs inside the house in the case of single-person households, it is difficult to inform the outside world. Various smart home solutions have been proposed to detect emergency situations in single-person households, but it is difficult to use video media such as home CCTV, which has problems in the privacy area. Furthermore, if only a single sensor is used to analyze the abnormal situation of the elderly in the house, accurate situational analysis is limited due to the constraint of data amount. In this paper, therefore, we propose an algorithm of abnormal situation detection fusion inside the house by fusing 2DLiDAR, dust, and voice sensors, which are closely related to everyday life while protecting privacy, based on their correlations. Moreover, this paper proves the algorithm's reliability through data collected in a real-world environment. Adnormal situations that are detectable and undetectable by the proposed algorithm are presented. This study focuses on the detection of adnormal situations in the house and will be helpful in the lives of single-household users.