• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.4
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• pp.309-318
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• 2009

The researches on the system that automatically records and retrieves one's everyday life is relatively actively worked recently. These systems, called personal memex or life log, usually entail dedicated devices such as SenseCam in MyLifeBits project. This research paid attention to the digital devices such as mobile phones, credit cards, and digital camera that people use everyday. The system enables a person to store everyday life systematically that are saved in the devices or the deviced-related web pages (e.g., phone records in the cellular phone company) and to refer this quickly later. The data collection agent in the proposed system, called MyMemex, collects the personal life log "web data" using the web services that the web sites provide and stores the web data into the server. The "file data" stored in the off-line digital devices are also loaded into the server. Each of the file data or web data is viewed as a memex event that can be described by 4W1H form. The different types of data in different services are transformed into the memex event data in 4W1H form. The memex event ontology is used in this transform. Users can sign in to the web server of this service to view their life logs in the chronological manner. Users can also search the life logs using keywords. Moreover, the life logs can be viewed as a diary or story style by converting the memex events to sentences. The related memex events are grouped to be displayed as an "episode" by a heuristic identification method. A result with high accuracy has been obtained by the experiment for the episode identification using the real life log data of one of the authors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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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.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.4
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• pp.109-115
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• 2016

Life log started with the simple purpose of recording or sharing mainly data regarding one's personal life, but with the introduction of advanced specialized analytic methods by many corporations, a new type of business based on the life log recently emerged, with an aim of improving the quality of people's personal lives. In spite of the indispensable advantages, however, personal health lifelog service brings critical challenges that cannot be avoided from user side if the security of the data is concerned. The problem of user's privacy infringement and leaking user's sensitive medical information is increasing with the revitalization of personal health lifelog services. In this paper, we propose an information security reference model for the personal health lifelog services. Our proposal can contribute to increase the related industry to cultivate new market by suggesting the clear announcement of the guidelines using privacy protection reference model for user-specific healthcare services which uses personal lifelog.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.12
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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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.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.1 no.4
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• pp.65-69
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• 2015

This study can read register reviews and search read information that users want by musical, drama and movie by using DB by developing App providing the newest culture view and information in android smart phone, when users want to enjoy cultural life. Also, the administrator logins as Administrator-mode and controls cultural information and makes smooth controlling by identifying user's information. In addition, the user logins as User-mode and reads cultural information and can make possible in reading and writing reviews. It makes possible to enjoy leisure activity as cultural activity by identifying reliable performance information via recommendation of friend groups.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.383-391
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• 2010

A Lifelog management system provides users with services to store, manage, and search their life logs. This paper proposes a fully-automatic collecting method of real world social contacts and lifelog search engine using collected social contact information as keyword. Wireless short-distance network devices in mobile phones are used to detect social contacts of their users. Human-Bluetooth relationship matrix is built based on the frequency of a human-being and a Bluetooth device being observed at the same time. Results show that with 20% of social contact information out of full social contact information of the observation times used for calculation, 90% of human-Bluetooth relationship can be correctly acquired. A lifelog search-engine that takes human names as keyword is suggested which compares two vectors, a row of Human-Bluetooth matrix and a vector of Bluetooth list scanned while a lifelog was created, using vector information retrieval model. This search engine returns more lifelog than existing text-matching search engine and ranks the result unlike existing search-engine.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.9
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• pp.637-648
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• 2009

As the cost of disks decreases, PCs are soon expected to be equipped with a disk of 1TB or more. Assuming that a single person generates 1GB of data per month, 1TB is enough to store data for the entire lifetime of a person. This has lead to the growth of researches on lifelog management, which manages what people see and listen to in everyday life. Although many different lifelog management systems have been proposed, including those based on the relational data model, based on ontology, and based on file systems, they have all advantages and disadvantages: Those based on the relational data model provide good query processing performance but they do not support complex queries properly; Those based on ontology handle more complex queries but their performances are not satisfactory: Those based on file systems support only keyword queries. Moreover, these systems are lack of support for lifelog group management and do not provide a convenient user interface for modifying and adding tags (metadata) to lifelogs for effective lifelog search. To address these problems, we propose a lifelog management system based on the relational data model. The proposed system models lifelogs by using the relational data model and transforms queries on lifelogs into SQL statements, which results in good query processing performance. It also supports a simplified relationship query that finds a lifelog based on other lifelogs directly related to it, to overcome the disadvantage of not supporting complex queries properly. In addition, the proposed system supports for the management of lifelog groups by providing ways to create, edit, search, play, and share them. Finally, it is equipped with a tagging tool that helps the user to modify and add tags conveniently through the ion of various tags. This paper describes the design and implementation of the proposed system and its various applications.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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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.