• 정보와 통신
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• 제32권11호
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• pp.21-31
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• 2015

현대 사회에서의 삶의 모습이 다양해짐에 따라 생활습관이 다양해지고 잘못된 생활습관으로 인한 생활습관병에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 및 빅데이터와 같은 IT기술을 통해 사용자의 다양한 생활습관을 추적할 수 있는 방법과 그 응용 기술에 대해서 소개하고자 한다. 이러한 생활습관 추적 및 분석 기술은 다양한 사용자의 요구에 능동적으로 대처할 수 있으며 노약자나 장애인, 생활습관병 환자 등 특수계층의 건강 예측, 질병 관리 분야에서 실효성을 가질 수 있다. 특히 본 논문에서는 라이프케어 서비스를 위한 사용자 센싱 기술에 초점을 두고, 낮 시간의 활동과, 밤 시간의 수면 및 위치 기반 기술, 빅데이터 플랫폼, 스마트 홈 패턴 모델링 기술에 대해서 소개한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.309-318
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• 2009

한 개인이 일상 생활을 하면서 겪는 사건을 자동으로 기록하고 탐색하는 시스템은 비교적 최근에 활발히 연구되고 있는 분야이다. 개인 미멕스(personal memex) 또는 라이프로그(life log)라 불리는 이러한 시스템은 MyLifeBits 프로젝트의 센스캠(SenseCam)처럼 보통 이를 위한 전용 디지털 기기를 수반한다. 본 연구에서는 개인의 일상 생활을 담는 매체로서 이러한 현대인이 일상적으로 사용하는 휴대폰, 신용카드, 디지털 카메라 등의 매체를 주목하였다. 이러한 매체에 직접 기록되는 일상 생활 또는 이러한 매체를 통해 상용 서비스를 제공하는 업체의 사이트 (예를 들면 휴대폰 회사 통화 기록)에 기록되는 일상 생활을 전송받아 체계적으로 저장하고 추후 빠르게 참조할 수 있도록 하였다. MyMemex라 불리는 본 시스템의 데이터 수집 에이전트는 이러한 싸이트에서 제공하는 웹 서비스를 이용하여 개인의 라이프로그 '웹 데이터'를 수집하여 서버에 저장한다. 또한 디지털 기기에 저장되는 '파일 데이터'를 로드하여 서버에 저장한다. 본 연구에서는 이러한 웹 데이터 또는 파일 데이터를 4W1H로 기술되는 하나의 미멕스 사건으로 보아 각 서비스마다 다른 형태를 가지는 데이터를 4 W1H 미멕스 사건 데이터로 변환한다. 이러한 변환에는 미멕스 사건 온톨로지를 사용한다. 웹 기반으로 제공되는 본 시스템에서 사용자는 자신의 일상 기록을 시간 순으로 볼 수 있고 특정 키워드를 이용하여 검색할 수 있다. 또한 미멕스 사건들이 문장으로 변환되어 일기 또는 이야기 형식으로 전개될 수 있다. 관련된 일련의 미멕스 사건들은 '에피소드'로 자동으로 군집화되어 보여진다. 저자 중 한명의 실제 라이프로그 데이터를 사용하여 에피소드 군집화를 실험한 결과 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.751-754
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• 2011

최근 개인이 작성한 글과 사진, 동영상 등의 자료를 시간과 장소에 따라 저장 할 수 있는 라이프 로그 서비스들이 증가하고 있다. 이러한 정보들은 개인의 일상생활을 기록하는 것으로 민감한 프라이버시임에도 불구하고 관리에 취약하다. 스마트폰 환경에서 데이터를 저장하기 위해 SQLite를 이용하고, 이를 암호화하기 위한 방안으로 SEE와 SQLCipher가 있지만 전체 데이터를 암호화하는 방식으로 중요하지 않은 데이터까지 암호화하여 저장한다. 본 논문은 개인 정보 보호를 위한 방안으로 SQLite에서 SEED 암호를 이용하여 주요한 개인 정보를 컬럼 단위로 암호화한다. 즉 라이프로그 데이터를 개인 프라이버시 중요도에 따라 분류하고, 분류된 데이터 중에서 중요한 데이터만 선택적으로 암복호화 함으로써 기존 데이터 암호화 방식에 비해 암복호화에 소모되는 연산 시간을 감소시키고 라이프로그 데이터의 개인 정보 보안을 강화시키고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.109-115
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• 2016

라이프로그는 개인차원에서 일상생활을 오랫동안 기억하거나 공유하기위한 단순한 기록목적으로 시작되었지만 최근 다양한 기업들이 각각의 전문성을 활용한 분석방법을 도입함으로써 개인의 삶의 질이 향상되는 새로운 라이프로 그 비즈니스가 형성되고 있다. 이러한 중요한 장점에도 불구하고 개인 건강 라이프로그 서비스는 데이터의 보안에 관련된 사용자 입장에서는 피할 수 없는 중요한 도전을 제기하고 있다. 개인 건강 라이프로그 서비스가 활성화되면서 사용자 개인정보 침해가 발생하고 사용자의 민감한 의료정보가 유출되는 문제가 증가되고 있다. 본 논문에서는 개인 건강 라이프로그 서비스를 위한 보안 참조모델을 제시하고자 한다. 제안된 보안 참조모델은 건강 라이프로그 서비스 제공을 위한 개인 정보 보호 방안에 명확한 지침을 제시하여 관련 분야의 산업 활성화 및 신 시장 개척을 이끌어 낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 정보와 통신
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• 제31권12호
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• pp.17-24
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• 2014

빅데이터, IoT, 클라우드 인프라 등 기술의 발달에 따라 일상생활 중에서도 개인과 환경의 변화에 대해 실시간 데이터 수집이 용이하게 되었다. 이를 활용하여 개인의 다양한 특성과 상황을 인지하고 다면적으로 의미를 분석할 수 있는 개인의 라이프스타일(lifestyle, 생활습관) 분석 기술이 중요하게 부각되고 있다. 이 라이프스타일 데이터는 개인의 질병이나 사회 심리적 문제의 원인 분석과 미래 트렌드의 변화예측을 할 수 있는 중요한 근거로 활용된다. 최근 이를 위한 연구로서 활동량, 스트레스, 위치, 수면 등의 라이프스타일 패턴을 추출하여 체계적인 프로세스로 삶의 질을 향상시키는 웰니스 (Wellness) 예측케어 서비스 연구와 서비스들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 서비스를 제공하기에 앞서 개인의 복잡한 라이프스타일 패턴의 추출이 단편적으로만 이뤄지고 있어서, 패턴들 사이의 복잡한 관계를 분석하거나 연계 서비스로의 확장 및 라이프스타일 패턴의 재사용적인 측면에서의 문제가 어려운 이슈가 되고 있다. 이 때문에 웰니스 서비스의 신뢰도가 낮아 사용자가 단순히 재미로 느끼는 수준이거나 일회성에 그치는 모바일 어플리케이션 서비스를 제공받는 경우가 다반사이다. 본 논문에서는 IoT환경에서 다양한 스마트 디바이스에 의해 수집되는 라이프로그로 부터 라이프스타일 패턴 추출 및 모델링, 라이프스타일 패턴 분석으로부터 개인의 행동 추론 및 예측, 원인파악과 관련 지표를 정량적으로 설계하는 분석 엔진 개발 방안, 서비스 디자인을 통하여 실효적인 생활개선의 변화를 유도하는 기술, 개인의 심리적 특성까지 고려한 신뢰성 높은 케어 서비스 제공까지의 전반적인 웰니스 예측케어 서비스시스템 프로세스 및 플랫폼 설계 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.236-237
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• 2018

최근 생활습관정보는 대사증후군을 진단하기 위한 임상적 진단지표로 중요하게 활용되고 있다. 대사증후군은 심혈관 및 간질환 그리고 당뇨와 같은 여러 합병증을 유발할 수 있는 질환으로 질환 정도에 따른 체계적 관리가 필요하다. 그러나 대사증후군 환자의 생활습관을 수집하기 위한 대부분의 시스템은 자가진단 및 예방 중심의 시스템으로 구성되어 있어 정확한 생활습관을 수집하여 생활습관을 관리하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 임상적 진단지표에 도움이 될 수 있도록 신뢰성 있는 생활습관 정보를 수집하기 위한 방법을 제시하고 수집된 생활습관정보를 모니터링 하여 환자의 생활습관 개선 여부에 따라 지속적인 피드백을 제공하여 체계적으로 생활습관을 관리할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제1권4호
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• pp.65-69
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• 2015

본 연구는 안드로이드 스마트폰에서 최신 문화 관람 및 정보를 제공하는 App을 개발하여 사용자가 문화생활을 즐기고자 할 때 이 DB를 사용하여 각 뮤지컬, 연극, 영화 별로 사용자가 원하는 정보를 검색하여 열람할 수 있고 또한 리뷰 등록 및 열람이 가능하다. 또한 관리자는 관리자(Administrator)모드로 로그인하여 문화 정보를 관리하고 사용자들의 정보를 확인할 수 있게 함으로써 시스템 관리를 원활이 이루어지게 한다. 또한 사용자는 사용자(User)모드로 로그인을 하여 문화 정보를 열람할 수 있고, 감상평을 기록하고 친구그룹의 추천기능을 통해 신뢰할만한 공연정보를 확인하여 여가생활을 문화 활동으로 즐길 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.383-391
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• 2010

라이프로그 관리 시스템이란 개인의 일상 생활에 관련된 모든 정보를 저장하고, 이에 대한 관리 및 검색 기능을 제공하는 시스템이다. 본 논문은 라이프로그를 검색하는 방법 중, 현실 세상에서 발생한 사용자와 다른 사람들과의 사회적 접촉에 대한 정보를 키워드로 하여 관련된 라이프로그를 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대폰의 근거리 무선 통신 장치를 이용하여 현실 세상에서 발생한 사용자의 사회적 접촉 정보를 자동으로 수집하는 방법과, 수집된 사회적 접촉 정보를 이용하여 주어진 인물과 관계된 사진을 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 블루투스 장치와 인물의 관계를 추론하기 위하여 인물 정보가 기록된 기존 라이프로그를 이용, 인물과 블루투스 장치가 동시에 관찰되는 빈도수를 계산하여 사람-블루투스 매트릭스를 만든다. 실험 결과, 실제 사용자의 오프라인 만남 정보 중에서, 빈도수 계산 시각에 발생한 모든 오프라인 만남 정보의 20%의 정보만으로도 블루투스 장치와 그 소유주의 관계를 90% 이상의 정확도로 알아 낼 수 있었다. 또한 매트릭스에서 인물에 해당하는 벡터와 라이프로그가 생성된 시점에 스캔된 블루투스 장치들을 벡터 정보 검색 방법으로 비교하여 주어진 인물과 관련된 라이프로그를 검색함으로써, 제안하는 검색 방법은 기존의 검색 방법에 비하여 더 많은 사진을 반환할 뿐만 아니라 기존에는 불가능했던 검색어와의 유사도에 따른 정렬을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권9호
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• pp.637-648
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• 2009

하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(데타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련 있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.362-366
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• 2007

다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.