본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.
사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.
본 연구는 대학생들이 자신들에게 직면한 문제에 관해 커뮤니케이션 행위에 참여하는데 있어 영향을 미치는 개인적 특성으로서 인지종결욕구의 영향을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 수도권 및 충청도 지역의 대학생 605명을 대상으로 그들이 가장 많이 관심을 갖고 있는 문제인 반값등록금 문제에 대한 커뮤니케이션 행위를 탐색하고자, 인지종결욕구의 하위 차원으로서 구조화된 것 선호, 예측가능성 선호, 명확성, 모호함에 대한 불편함, 폐쇄적 사고 수준의 고/저에 따라 문제 상황에 대한 인식과 커뮤니케이션 행동에 각각 어떠한 차이가 있는지 살펴보았다. 분석 결과, 문제 상황이 해결되지 않고 모호한 정보들이 존재함에 대한 불편함 인식이 높으며 폐쇄적 사고 경향이 낮은 집단에게서 문제인식, 제약인식, 관여도 인식 수준이 모두 높은 것으로 나타났으며, 커뮤니케이션 행동 역시 적극적인 것으로 나타났다.
얼굴 인식 및 검출에 있어서 어려운 문제가 조명의 변화와 포즈의 변화에 따른 성능 면에서의 신뢰성이다. 이러한 상황(Context)의 변화를 고려하여 영상을 처리하기 위하여 얼굴 영상에 주어진 조명의 상황을 SOM으로 분석하며, 영상에 따라 다른 전처리 기법의 필요성에 대해 제안한다. SOM은 비 지도학습으로써 얼굴 이미지들을 수집하여 그룹화 함으로써 상황분석을 위한 알고리즘으로 활용한다 이는 상황분석 기법을 적용하기 위한 응용에 활용할 수 있으며, 적절한 전처리 기법은 얼굴 인식의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 암시적$\cdot$명시적 상황인식 지도가 의사결정과 ERP에 미치는 영향을 조사하기 위함이었다. 36명의 피험자들은 암시적 상황인식, 명시적 상황인식, 그리고 통제집단에 각각 12명씩 무작위로 할당되었다. 피험자들은 미국테니스협회에서 주관하는 국가테니스등급 프로그램 2-2.5수준에 해당하는 사람들로 구성하였다. 피험자들은 스크린에 비춰지는 단식수비, 단식공격, 복식수비 장면을 상황인식하다가 화면이 멈춰졌을 때 방향을 예측한 후 가능한 한 빨리 자기 앞에 놓여있는 스위치를 방향을 결정하는 것이었다. 종속변수는 두정엽, 중심구, 전두엽의 P300 잠재기와 진폭이었다. 본 연구에서는 암시적 $\cdot$명시적 상황인식이 의사결정과 ERP에 미치는 영향을 알아보기 위해 3(집단) x 3(조건) x 3(영역) 분산분석을 하였다. ERP는 시간 매김된 신호만 보존하여 앙상블 평균화 작업을 하였다. 연구결과 통제집단의 반응시간이 가장 짧은 것으로 나타났으나, 암시적 상황인식 집단의 P300 잠재기가 명시적 상황인식 또는 통제집단보다 짧은 것으로 나타났다. 또한 클립간에 는 단식수비가 단식공격이나 복식수비보다도 잠재기가 긴 것으로 나타났다. P300 진폭은 처치집단(명시적$\cdot$암시적 집단)이 더 큰 것으로 나타났고, 영역간에는 Cz 영역의 P300 잠재기가 가장 짧았다. 본 연구결과 암시적 명시적 상황인식지도는 서로 다른 형태로 피험자의 의사결정에 영향을 미치는 것으로 여겨진다.
유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 각기 다른 사용자들에게 적재적소에 양질의 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 지능공간 상황정보들을 실시간으로 분석하고 개인 사용자의 의도 및 상황을 정확하고 효과적으로 모니터링 하는 것이 매우 중요하다. 지능공간 상황정보에는 환경정보, 상황인식 추론단계를 거친 1차적인 상황인식 결과 및 상황인식에 따른 시스템에서 제공하는 서비스정보 등이 있으며, 이러한 정보들은 개인화 서비스를 제공하기 위한 사용자 만족도를 측정하는 데에 중요한 데이터로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 실시간 만족도 모니터링 시스템에서 활용할 수 있는 다양한 지능공간 상황정보들 간의 연관분석을 통해 효율적인 데이터 감시 전략을 제시하고 시나리오를 통해 그 적용 가능성을 살펴본다.
비즈니스 프로세스는 네트워크 상황정보와 개인취향정보, 사무환경정보들을 지능적으로 취합, 상황 분석 및 관리하는 서비스지원이 필요하다. 이러한 상황정보의 규모는 시간이 지남에 따라 점점 커지는 특성을 가지고 있어 이에 유연하게 대처하기 위한 확장성이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 상황인식 메커니즘을 제공하여 복잡성을 줄이고 확장성을 갖게 되었다. 그리고 추가되거나 변경되는 상황정보를 기반으로 소프트웨어 컴포넌트를 구현하여 내부코드 변화 없이 컴포넌트의 수정으로 확장성을 확보하였다.
상황인식 컴퓨팅에서의 불확실성은 주로 상황 획득 메커니즘과 상황처리의 복잡성에 영향을 준다. 상황인식 어플리케이션에 불확실성이 존재하면 어플리케이션에 사용자 만족도에 손상을 주고 이를 쓸모없게 만든다. 본 논문은 상황에 대한 불확실성의 원천을 식별하고, 불확실한 상황정보를 표현하며 이들을 처리하는 방법을 결정할 수 있는 세 가지 전략을 제시하였다. 센서네트워크시스템은 특성상시스템전 과정에 사람의 개입이 없기 때문에 상황정보에 대한 불확실성을 제거하는 노력의 수준에 따라 시스템의 신뢰도에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 제안한 기법을 센서네트워크 시스템 개발에 적용하여, 불확실성 관리가 시스템개발 수명주기의 한 부분으로 적용이 될 수 있으며, 시스템을 실험한 결과 안정정인 탐지 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
최근 높은 휴대성과 이동성을 특징으로 하는 모바일 도메인에서 사용자의 상황정보를 이용한 모바일 상황인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 모바일 상황인식 서비스들은 사용자의 상황정보를 모바일 기기로부터 수집 및 분석하여 추론 시스템을 통해 상황을 추론해야 한다. 그러나 모바일 도메인의 높은 이동성으로 인해 상황에 적합한 추론 결과를 얻기에 어려움이 있다. 또한, 잘못된 추론 결과를 수정 및 적응하기 위한 체계적인 방법에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 소프트웨어 사이버네틱스 기반 피드백 개념을 적용한 체계적인 프로세스 모델을 제시한다. 또한 피드백 프로세스 모델을 적용, 설계 및 구현한 MADA(Monitoring, Analysis, Determinating, Adaptation) 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 정확한 상황 추론이 가능한 적응적 모바일 상황인식 서비스 개발 환경을 구축할 수 있으며 추론 규칙의 체계적 관리가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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