• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.295-306
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• 2015

MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.340-342
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• 2015

스마트폰에 장착된 센서들을 사용하면 다양한 물리량을 측정할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 사용하여 물체의 높이를 추정하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 물체를 여러 위치에서 관측하여 그 높이를 추정하는 것이다. 각각의 관측점에서는 스마트폰의 위치센서와 방향센서를 사용하여 관측점의 위치와 관측 방향을 측정한다. 이러한 관측값을 기반으로 각 관측점에서 물체로 향하는 3차원 시선백터를 도출하고 그것들 간의 최근점점을 계산하여 물체의 높이를 추정한다. 제안 기법을 모바일앱으로 구현하고 건축물 높이를 측정하는 실험을 통해 성능을 시험하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.245-250
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• 2015

스마트 폰과 개인 휴대정보 단말기와 같은 장치는 일상생활에서 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 물리적 활동의 모니터링을 위해 신호벡터크기(signal vector magnitude)와 적응적인 임계값 처리에 기반한 걸음수 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 스마트 폰에 내장된 가속도 센서와 중력 센서를 사용하여 걸음수를 측정한다. 실험결과 제안한 알고리즘이 스마트 폰의 어플에 비해 정확도와 적응성에서 좋은 성능을 나타내었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.9-18
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• 2023

코로나19의 심화로 인해 고강도 사회적 거리두기가 장기화되고 많은 사회적 문제를 나았다. 특히 비대면 체계로 인해 물리적, 심리적 고립이 발생하였고 많은 피해가 발생하였다. 코로나로 인한 여러 사회적 문제들은 코로나19로 피해를 입은 모든 사람들에게 심한 스트레스로 작용하여 결국엔 우울증 등의 정신건강을 위협하는 요소로 작용되었다. 정신질환을 겪는 사람들은 늘어나는 반면 실제로 정신건강 서비스 이용률은 저조한 상황이기 때문에 정신건강 문제를 겪고 있는 사람들을 위한 시스템 구축이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 우울증 대상자와 일반인 대상자로부터 스마트폰을 이용한 센서 정보를 바탕으로 우울증 탐지 및 위급상황 탐지모델을 구축하였다. 우울증 탐지와 위급상황 탐지를 위해 VAE, DAGMM, ECOD, COPOD, LGBM 알고리즘을 이용하였다. 연구 결과로 우울증 탐지 모델은 F1 score 0.93, 위급상황 탐지 모델은 F1 score 0.99의 성능의 모델을 구축하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.38-40
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• 2011

최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 수집이 가능해졌고 이러한 사용자의 컨텍스트는 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위한 데이터로 활용이 가능하다. 컨텍스트는 물리적 컨텍스트(Physical Context)와 소프트 컨텍스트(Soft Context)로 구분할 수 있는데 이 두 가지의 컨텍스트를 조합하면 사용자의 취향과 상황 그리고 생활 패턴 등을 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이렇게 상황정보를 이용하여 추출된 데이터는 사용자에게 친화적인 서비스를 제공할 수 있는 토대로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보에 기반을 둔 로그 수집 방법과 분석방법을 제시하여 사용자의 상황에 적합한 애플리케이션을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 애플리케이션 추천 시스템은 소프트 컨텍스트와 물리적 컨텍스트의 조합으로 생성한 통계정보를 사용하기 때문에 보다 사용자에게 친화적으로 애플리케이션을 추천할 수 있다. 또한 애플리케이션 추천 시스템은 애플리케이션 카테고리 또는 애플리케이션 사용 횟수에 따른 분류 등으로 사용자의 스마트폰 활용패턴을 통계정보로 나타내준다. 애플리케이션 추천 시스템을 사용함으로써 사용자는 개인에게 가장 알맞은 스마트폰 환경을 사용할 수 있으며, 자신의 애플리케이션 활용 패턴 및 통계정보도 숙지할 수 있어 사용자에게 보다 밀접한 스마트폰 활용 정보를 제공할 수 있다. 이러한 상황정보 기반의 로그 분석과 수집, 그리고 애플리케이션 추천 시스템은 추후 상황인지 및 사용자의 특화된 서비스 개발에 많은 도움이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 정보와 통신
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• 제30권8호
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• pp.3-10
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• 2013

사물인터넷(IoT: Internet of Things)은 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물 (물리 또는 가상), 사물과 사물간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 지능적인 서비스를 제공하는 글로벌 인프라이며, 2017년 2,900억 달러 시장이 예측되는 스마트 폰 이후 유망기술이며 모바일, 클라우드, 빅데이터 기술 등과 융합하여 초연결사회의 핵심이 될 전망이다. IoT의 성공적인 실현을 위해서는 데이터 분석 및 추론, 개방형 시맨틱 플랫폼, 고신뢰 네트워크, 센서-스마트 단말 인터렉션 및 협업, 에너지 하베스팅, 스마트센서 등의 핵심기술 개발과 글로벌 표준화, 정보보호, 사생활 침해 우려 등의 장애 극복을 위해 IoT 생태계 참여자 모두의 협력이 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1059-1066
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• 2012

오늘날 스마트폰의 발전으로 스마트폰 내장 센서를 통해 사용자의 개인 정보를 쉽게 파악 할 수 있고 원한다면 사용자의 위치를 실시간으로 알아낼 수 있다. 그리하여 센서를 통해 추출된 데이터를 통해 동작인식과 생활 패턴 인식에 관한 연구가 급증하고 있다. 본 논문에서는 기존의 동작 인식 연구에서 추출되는 데이터를 정형화하기 위해 동작 데이터를 모델링하였다. 본 논문의 일상 동작 모델링은 이론적 분석이다. 동작을 크게 두 가지로 분류시켜 가속도 센서만으로 인식 가능한 기본 동작을 물리적 동작으로 정의하고 그 외 목적과 대상, 장소를 포함하는 모든 동작을 논리적 동작으로 분류시켰다. 모델링 된 데이터를 기반으로 각 동작의 특성에 맞게 가시화 하는 방안을 제안하였다. 본 연구를 통해 인간의 일상생활을 동작별로 간편하게 표준화 할 수 있고 기존의 동작 인식 연구에서 추출되는 동작 데이터를 사용자의 요구에 따라 가시화 할 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.67-76
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• 2014

최근 다양한 모션 센서를 이용해서 실제 사용자의 동작을 인식하는 체감형 스포츠 게임에 대한 관심이 높다. 본 논문에서는 체감형 게임 플레이를 지원하는 배드민턴 게임의 구현에 필요한 핵심 요소 기술인 스윙 모션의 인식과 셔틀콕의 궤적 계산 방법을 제안한다. 사용자가 스마트폰을 손에 쥐고 배드민턴 스윙을 하면, 스마트폰에 내장된 가속도 센서가 발생시키는 모션신호를 다우비시 필터를 이용해서 특징벡터로 변환하고, 이를 k-NN 기반의 인식을 통해서 스윙 타입을 알아낸다. 본 논문에서 제안한 스윙 모션 인식 방법을 이용하면, 상용 모션 콘트롤러를 구입하지 않아도 체감형 배드민턴 게임을 즐길 수 있는 장점이 있다. 배드민턴 셔틀콕은 그 모양의 특징으로 인해 독특한 비행 궤적을 가지고 있기에, 단순한 힘과 속도에 관한 물리 법칙으로는 그 궤적을 표현하기 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 바람의 영향을 고려한 배드민턴 셔틀콕의 비행 궤적 계산 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.149-151
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• 2012

최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 수집이 가능해졌고 이러한 사용자의 컨텍스트는 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위한 데이터로 활용이 가능하다. 컨텍스트는 물리적 컨텍스트(Physical Context)와 소프트 컨텍스트(Soft Context)로 구분할 수 있다. 이렇게 상황정보를 이용하여 추출된 데이터는 사용자에게 친화적인 서비스를 제공할 수 있는 토대로 활용할 수 있다. 하지만 물리적 컨텍스트만을 이용하는 기존의 방법은 실제로 동적인 사용자의 컨텍스트를 정확하게 유추하기 어려운 구조이다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위해서 소프트 컨텍스트를 사용하여 Logical Sensor를 설계 및 구현한다. 여기서 Logical Sensor는 소프트 컨텍스트를 통해서 사용자의 소셜 네트워크나 사용자의 선호도를 파악하여 로그데이터를 남긴다. 이렇게 얻은 로그데이터는 통계를 통해 사용자의 선호도나 소셜 네트워크를 한눈에 볼 수 있으며, 시간이나 위치에 따라서 사용자가 모바일에서 사용할 애플리케이션이나 통화상대등을 추천 해줄 수 있을 것이다. 이뿐만 아니라 Logical Sensor로부터 얻은 사용자의 로그 데이터는 사용자에게 사용자의 특화된 서비스 개발에 많은 도움이 될 것이다.