• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.2
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• pp.91-96
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• 2022

At the current camera-based technology level, sensor-based basic life pattern recognition technology has to suffer inconvenience to obtain accurate data, and commercial band products are difficult to collect accurate data, and cannot take into account the motive, cause, and psychological effect of behavior. the current situation. In this paper, radar technology for life pattern recognition is a technology that measures the distance, speed, and angle with an object by transmitting a waveform designed to detect nearby people or objects in daily life and processing the reflected received signal. It was designed to supplement issues such as privacy protection in the existing image-based service by applying it. For the implementation of the proposed system, based on TI IWR1642 chip, RF chipset control for 60GHz band millimeter wave FMCW transmission/reception, module development for distance/speed/angle detection, and technology including signal processing software were implemented. It is expected that analysis of individual life patterns will be possible by calculating self-management and behavior sequences by extracting personalized life patterns through quantitative analysis of life patterns as meta-analysis of living information in security and safe guards application.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1273-1281
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• 2014

As a variety of industrial technology advances with various materials developed, cosmetics industry in general is witnessing many kinds of new cosmetic products. At the same time, Cosmetics Act becomes effective, and cosmetics ingredient labeling is implemented. Concerns with life pattern such as life management, biorhythm, right posture, and stress symptoms are on the increase in order to seek high-quality life as well. These life patterns are closely connected not only with life quality and health but with skin management, and thus this paper conducts a survey on the connection between functional cosmetics awareness and life pattern. Results show that out of 16 questions concerning cosmetics awareness, responses to question number 3, 5, 6 and 11 have relevant differences among colleges. Furthermore, the results of cross analysis with life pattern show that there are relevant differences between the year of responses and stress symptoms and between the year of responses and right posture. Lastly, it is shown that answers to questions regarding gender and biorhythm, gender and right posture, and gender and stress symptoms are relevantly different. Further research is needed to reveal the differences between college students and ordinary people at large.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.302-305
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• 2015

개인건강에 대한 관심이 날로 증대함에 따라 개인 건강 상태를 파악하기 위한 사용자 생활패턴인지 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. 행위 인지 연구는 오랜 시간 진행되어 왔지만 고수준행위인지의 정확도가 여전히 미미하며 고수준행위의 세부 행위는 인지하지 않았다. 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블센서를 이용하여 실생활에서 보다 정확한 고수준행위데이터를 도출함으로써 더욱 넓은 분야에서 활용 가능한 기술 연구에 목적이 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.157-165
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• 2009

In this paper, we propose a distributed model that recognize ADLs of human can be occurred in daily living places. We collect and analyze user's environmental, location or activity information by simple sensor attached home devices or utensils. Based on these information, we provide a lifecare services by inferring the user's life pattern and health condition. But in order to provide a lifecare services well-refined activity recognition data are required and without enough inferred information it is very hard to build an ADL activity recognition model for high-level situation awareness. The sequence that generated by sensors are very helpful to infer the activities so we utilize the sequence to analyze an activity pattern and propose a distributed linear time inference algorithm. This algorithm is appropriate to recognize activities in small area like home, office or hospital. For performance evaluation, we test with an open data from MIT Media Lab and the recognition result shows over 75% accuracy.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.231-236
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• 2009

본 연구에서는 집이나 사무실과 같은 일상 공간에서 발생할 수 있는 연간의 일상생활행위 (ADL: Activities of Daily Living) 들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경 정보, 위치 정보 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기들과 가구, 식기들을 통해 무선 센서 네트워크를 통해 수집하며 분석한다. 하지만 이와 같은 다양한 기기의 활용과 충분히 분석되어지지 않은 데이터들은 본 논문에서 제시하는 일상 환경에서 고차원의 ADL 모델을 구축하기 어렵게 한다. 그러나 ADL들이 생성하는 센서 데이터들과 센서 데이터들의 순서들은 어떤 행위가, 이루어지고 있는지 인지할 수 있도록 도와준다. 따라서 이 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 통해 분산 선형 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 센서 네트워크와 같은 소규모 시스템에서 행위를 인지하는 데 적절하다.

• 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.

• Korean Institute of Interior Design Journal
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• v.18 no.1
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• pp.11-18
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• 2009

현대 건축은 시공 기술과 재료생산 및 개발의 발전을 바탕으로 점차적으로 투명성을 띄게 되었다. 이러한 건축적 투명성은 재료나 기술적인 발전도 많은 영향이 있었으나 그 보다 사용자들의 공간적 인지와 요구에 맞춰 생성되었다고 볼 수 있다 본 논문은 도미니크 페로의 프로젝트를 바탕으로 건축 공간적 투명성의 근본적 요소들을 분석하여 프로젝트에 나타난 공간적 구획과 인지에 대해 알아보았다. 도미니크 페로는 투명성을 건축적 구축방법 및 표현방법으로 사용하는 것으로 나타났고, 건축물이 하나의 고립된 물체로 보기 보다는 대지와 건축물의 구분이 불분명하여 공간적인 경험이 건축물과 대지의 경험을 넘나들게 만들어 진 것을 볼 수 있다. 실내공간의 투명성은 공간 구획에서 표현이 되었는데, 도미니크 페로의 대부분의 프로젝트에는 매우 간단하고 개방된 구획을 추구한 것을 미뤄 볼 때 실내 공간구획과 외부와의 밀접한 관계를 동시에 설계한 것을 알 수 있었다. 공간적으로나 표피적인 투명도가 높은 공간의 사용하는 사용자의 생활패턴이나 공간적 인지에 미치는 영향을 살펴보았을 때, 개방된 공간이나 공간적 노출에 의식하지 않고 자연스럽게 적응하는 것을 알 수 있었다. 현대건축 공간에 나타나는 투명성은 물리적인 영향보다는 사용자의 공간인식과 시각적 인지에 큰 영향을 미치는 것으로 판명되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.130-130
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• 2011

물은 인간생활에 없어서는 안될 필수재화이며 경제활동의 모든 생산활동에도 필요 불가결한 재화이다. 최근 기후변화로 인해 우리나라의 기후변화 패턴은 극한 홍수와 극한 가뭄을 경험하고 있다. 우리나라의 기상 패턴을 살펴보면 6-7년 주기로 극심한 가뭄이 발생하고 있다. 2009년 태백지역에서는 식수가 중단되는 극심한 가뭄을 경험한 바 있다. 기후변화로 인한 영향중 가뭄의 특성은 언제부터 가뭄이 발생한 것인지에 대한 판단이 어렵고 또한 갑작스러운 강우발생으로 가뭄이 해갈됨으로써 가뭄피해의 심각성을 인지하지 못하는 것이다. 따라서 가뭄에 대한 대응정책은 상대적으로 뒤로 미루어져왔다. 본 연구는 가뭄이 발생할 경우, 그 정도에 따라 물의 잠재가격 추정을 통해 가뭄이 미치는 사회경제적 피해와 파급효과를 분석하기 위한 모형과 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.249-251
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• 2021

In this paper, we introduce the deep-learning system using Tensorflow for recognizing situations that can occur fall situations when the elderly are moving or standing. Fall detection uses the LSTM (long short-term memory) learned using Tensorflow to determine whether it is a fall or not by data measured from wearable accelerator sensor. Learning is carried out for each of the 7 behavioral patterns consisting of 4 types of activity of daily living (ADL) and 3 types of fall. The learning was conducted using the 3-axis acceleration sensor data. As a result of the test, it was found to be compliant except for the GDSVM(Gravity Differential SVM), and it is expected that better results can be expected if the data is mixed and learned.