• 스마트미디어저널
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• 제3권4호
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• pp.35-40
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• 2014

바이오센서와 디지털 섬유의 개발로 생체신호를 측정할 수 있는 디지털 의류는 개인의 건강, 독거노인 관리와 스포츠 활동 등 여러 분야에서 사용할 수 있다. 본 논문은 디지털 의류를 착용하여 24시간 측정된 생체신호와 GPS 정보 기반의 사용자의 스트레스 상태, 맥박, 위치, 운동량을 분석하기 위한 데이터베이스 구조와 표준 HL7 메타모델기반의 XML 문서로 저장하는 저장소를 설계한다. 저장된 정보를 분석하여 사용자의 시간에 따른 스트레스 상태 및 운동량 등을 확인 할 수 있다. 또한, 실시간으로 사용자의 맥박, 위치, 운동 강도, 응급상황을 파악할 수 시스템이다. 본 논문은 생체신호를 수집하여 분석하는 시스템구현에 대하여 기술한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.167-167
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• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.207-209
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• 2022

IoT환경에서 스마트 디바이스로부터 사람의 신체 활동을 인식하여 생활 패턴 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안된 모델은 예측단계와 추천단계로 구성한다. 예측 단계는 생활 패턴 데이터로부터 수집된 데이터셋을 기계학습을 통해 로지스틱 회귀와 k-최근접 이웃 알고리즘을 활용하여 불안과 우울의 척도를 예측한다. 추천 단계는 불안과 우울 증상으로 분류된 경우 이를 호전시킬 수 있는 음식과 가벼운 운동을 추천하기 위해 주성분 분석 알고리즘을 적용한다. 제안한 불안·우울 예측과 음식·운동 추천은 개인의 삶의 품질 개선에 파급효과가 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.628-643
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• 2014

이 연구는 지상파 라디오의 일부 프로그램에서 지상파를 이용한 실시간 이용자보다 스마트 폰 같은 새로운 기기를 통해 비선형적, 탈편성시간적으로 이용하는 사람들이 더 많아진 사례를 어떻게 해석할 것인가에 대한 질문으로부터 시작하였다. 스마트폰의 대중화 시대에 지상파 라디오 프로그램의 이용자들이 팟캐스팅이라는 새로운 서비스를 통해 오디오 콘텐츠를 어떤 유형으로 이용하는가를 Q방법론을 통해 탐색했다. 그 결과 세 가지의 서로 다른 이용에 대한 태도와 인식을 가진 집단으로 유형화되었다. 20세기 매스 커뮤니케이션을 가능케 한 대표적인 미디어 중 하나인 라디오 콘텐츠의 이용이 이미 전통적 이용행태 패턴을 벗어나는 이러한 주목할 만한 상황은, 지상파를 이용한 전통기기를 통한 청취라는, 탄생 이후의 오랜 관습에서 벗어나 스마트폰을 경유하여 기존 이용자층에 맞먹거나 그 보다 더 커진 새로운 이용자층을 만들어낼 가능성과 새로운 서비스로서의 팟캐스팅이 기존 라디오 콘텐츠를 대체할 가능성을 보여 준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.403-410
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• 2017

본 논문에서는 스마트 NFC 통신과 실시간 소화기 압력 측정을 이용한 소화기 유지관리 및 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템 구성은 소화기를 식별하기 위해 스마트 기기와 소화기용 모듈 간 NFC 통신으로 인식하는 단계, 소화기의 외관 점검과 실시간 소화기 압력 측정 단계 및 소화기 점검 상태 정보를 관리서버로 전송하고 관리 프로그램에서 통합 관리하는 단계로 구성된다. 특히 스마트 기기를 이용한 실시간 소화기 압력 측정은 정상 압력을 의미하는 녹색 영역과 색상 패턴 기반 검출된 지시바늘의 위치 각도간의 거리 계산으로 최종 압력을 검출하였다. 실험 결과, 제안하는 소화기 유지관리 시스템이 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었고, 제안하는 시스템은 관리자가 효과적으로 소화기 안전 점검 상태 정보를 통제할 수 있는 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.341-346
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• 2008

본 연구에서는 화물 운송에 사용되는 운반선 중 하나인 액체운반선을 유지 관리하기위한 통합 자동화 시스템인 스마트 카고 탱커 진단 모니터링 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 선박의 특수성을 고려한 선박용 능동형 스마트 센서 개발 기술을 확보하고 고신뢰성 및 내환경성을 가진 기자재를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 카고 모니터링 시스템은 증기 압력 모니터링 부분, 카고 수위 모니터링 부분, 수위 초과 모니터링 부분, 가스 모니터링 부분, 탱크 온도 모니터링 부분으로 구성된다. 본 시스템은 각 단위 시스템으로부터 전송되는 신호의 신뢰성, 적절성 그리고 센서 자체의 이상 유무를 스스로 진단한다. 최종적으로 각 시스템의 고장진단 및 예측을 통하여 운항중인 선박에서 효과적으로 화물을 유지 관리 할 수 있도록 하는 포괄적인 통제 모니터링 시스템 개발을 목적으로 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.919-929
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• 2013

최근에 많은 IT기술들이 자동차에 적용되고 있다. 하지만 일부 자동차 IT 기술들은 보안에 대한 적절한 고려 없이 자동차에 적용되어 보안 사고를 야기할 수도 있다. 특히 최근의 연구 결과들은 차량 소유자 인증을 해주는 특정 모델의 스마트키가 무선 신호를 재전송하거나 이를 위조하는 공격으로부터 안전하지 않고, 이를 통해 차량을 탈취할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트키의 무선 신호 조작 공격을 이용한 차량도난으로부터 안전한 차량 운전자 인증 방법을 제안한다. 오늘날 차량에 구축된 전자장치간의 네트워크에서는 운전자의 운전 패턴에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 소유자의 운전 패턴 정보를 학습시켜 이를 표준 정규분포화한 후, 운전자에 대한 인증이 가능한 인증 모델을 설계하였다. 또한 제안하는 인증 모델을 검증하기 위해 k-묶음 교차 검증을 수행하였고, false positive rate가 0.35일 때 true positive rate 0.7 로 운전자 인식이 가능함을 확인하였다. 제안하는 인증모델은 차량 소유자에게 연락할 수 있는 모듈(eg. 3G/4G 통신 module)과 함께 사용된다면 기존의 소유기반(스마트 키)의 인증 방식 보다 더 안전하게 차량을 보호할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.471-479
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• 2018

최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.715-722
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• 2019

본 논문은 가시광 통신을 이용한 사용자 인식 시스템의 구현 방법과 시스템 동작 결과를 소개하고 있다. 가시광 통신을 이용한 사용자 인식 시스템은 안드로이드 시스템 기반의 송신부와 오픈소스 컨트롤러 기반의 수신부로 나뉘어져 있다. 송신부 모듈에서는 사용자의 개인 인식 정보 데이터를 코드로 변환하고 이를 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 인터페이스를 사용하여 가시광으로 변환하여 수신부로 전송한다. 수신부에서는 포토다이오드 모듈을 통해 가시광을 수신하고 이를 전기신호로 변환한다. 수신 데이터에 대한 프로세싱 모듈역할은 오픈소스 컨트롤러가 맡게 되며, 본 시스템에서는 AVR 마이크로 컨트롤러 기반의 아두이노를 사용하였다. 버스트모드(burst mode) 방식의 통신이 가능하도록 0111의 비트 패턴을 스타트비트로 설정하고 이를 인식하도록 하였다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 가시광을 매개로 맨체스터 데이터 인코딩 (Manchester data encoding)방식의 데이터 송신과 수신이 가능함을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.