현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1273-1281
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2014
현대사회에서는 다양한 산업 기술의 고도화와 함께 여러 가지 재료와 집적기술의 발전으로 화장품 산업 전반에도 많은 종류의 화장품이 출시되고 있는 실정이다. 이와 함께 화장품법의 독립과 화장품의 전 성분 표시제가 도입되었다. 웰빙시대인 요즈음에는 질 좋은 삶의 추구를 위해 생활관리, 생체리듬, 올바른 자세, 스트레스 증상과 같은 생활패턴에도 많은 관심을 갖게 되었다. 이들 생활패턴은 삶의 질과 건강뿐만 아니라 피부 관리와도 관련이 있을 것으로 판단하여 기능성 화장품의 인지도와 생활패턴과의 관계를 알아보기 위하여 설문조사를 하였다. 그 결과는 화장품 인지도 관련 16문항 중 문항 3, 문항 5, 문항 6 및 문항 11은 대학교 간 응답에 유의한 차이가 있음을 보였다. 또한, 생활패턴과의 교차분석 결과는 응답연도와 스트레스 증상 간, 응답연도와 올바른 자세 간에는 응답에 유의한 차이가 있음을 보였다. 끝으로, 성별과 생체리듬, 성별과 올바른 자세 및 성별과 스트레스 증상 간에는 응답에 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 향후 과제로는 일반인을 대상으로도 동일한 조사를 하여 이들간의 차이를 조사해 볼 필요성이 있는 것으로 생각된다.
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.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
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.
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.
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.
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.
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.
본 논문에서는 노령층 인구가 도보시 일어날 수 있는 낙상상황을 텐서플로워를 이용하여 인지하기 위한 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 착용한 가속센서 데이터에 대해서 텐서플로워를 이용하여 학습된 LSTM(long short-term memory)을 기반하여 낙상과 일상생활을 판별한다. 각각 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습을 실행하며, 4가지는 일상생활에서 일어나는 행동 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상시의 패턴에 대하여 학습한다. 3축 가속도 센서의 가공하지 않은 데이터와 가공한 SVM(Sum Vector Magnitude)를 이용하여 LSTM에 적용해서 학습하였다. 이 두 가지 경우에 대해서 테스트한 결과 데이터를 혼합하여 학습하면 더 좋은 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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