사물인터넷 기술을 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 사물인터넷을 활용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 잡음 제거방안을 제안하였다. 본 연구에서는 저역필터를 이용함으로써 비정상적으로 측정된 값에 대한 감쇠를 유도하고 센서의 이벤트 데이터를 이용한 상황 인지에서 유익을 얻을 수 있었다. 스마트 폰과 스마트워치에 기본 내장되어 있는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고한 이벤트 데이터를 활용하여 검증한 결과 비정상적으로 과도하게 측정되어 입수된 잡음 값에 대한 값에 대한 감쇠처리를 실행할 수 있었다. 이와 같이 잡음이 제거된 값의 패턴을 분석함으로서 실시간 상황인식에 필요한 다양한 패턴 자료를 얻을 수 있었다.
컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.
최근 TV시청은 다양한 매체를 통해서 이루어지고 있으며, 특히 스마트폰을 통한 시청률이 늘고 있는 상황이다. 광고시장에서도 TV시청 중에 스마트기기를 함께 이용하는 멀티태스킹 사용자가 급증하고 있으며 특히 10~30대의 사용이 적극적이다. TV시청 중 스마트 기기의 사용분야는 메신저, 정보검색, SNS 순이며 스마트 기기사용 내용 중 69%는 시청하던 TV 시청과 관련된 것이었다. 이 중에 75%는 TV에 등장한 제품, 브랜드, 장소에 관한 것이다[1]. TV를 시청하는 상황에 스마트기기의 소셜 활동의 문자를 분석하는 것은 사용자 의도를 파악할 수 있는 의미가 있으며, 시청자의 현재 위치를 파악함으로써 시청자의 의도에 반영되는 상황을 파악할 수 있다. T-Commerce 구매 의도는 사용자의 현재 상황에 대한 순간 의도를 파악하는것이 중요하며, 이와 같은 구매의도를 파악하기 위해서 본 연구에서는 GPS와, Wi-Fi 기반 Fingerprinting 측위기법을 사용하여 특별한 도구나 장비의 설치 없이 현재위치와 멀티태스킹 데이터를 분석하여 구매의도를 파악한다. T-Commerce 소비환경 패턴이 바뀜에 따라, 다양한 소비 환경 데이터 분석은 효율적인 광고 제공과 만족도를 높일 것으로 기대된다.
본 논문은 전도성섬유 압력센서로 보행신호를 획득하고 걷기, 서기, 앉기, 계단오르기, 계단내려오기 등 총 5가지 행동을 인식하는 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 시스템은 Capacitive pressure 센서, CDC(Capacitive to Digital Converter), 마이크로프로세서, 블루투스 모듈, 스마트 폰으로 구성되고 획득한 데이터 패턴을 분류한 결과 평균 99.5%의 높은 인식률을 보였다. 각 발당 한 개의 채널만을 이용해 행동패턴을 인지함으로써 적은 수의 채널로도 행동인지의 가능함을 확인할 수 있었다.
이미지 인식은 패턴인식의 중요한 한 연구 분야이다. 본 논문은 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 소개하고, 이의 응용으로 도로 Sign 인식시스템에 적용하여 그 결과를 고찰하였다. 본 논문에서, 우리는 이미지 프로세싱 기술의 도움으로 도로 Sign 의 체계적인 연구를 하였고, 이에 해당하는 알고리즘을 만들었다. 도로 Sign을 인식하기 위하여, 본 논문은 이미지 세그멘테이션 알고리즘 파트와 이미지 인식파트의 두 부분으로 나누어서 기술하였다. 인식실험은 도로 Sign 인식 알고리즘 모델이 스마트 폰에 유용하게 사용될 것과, 그 외 여러분야에 사용될 수 있음을 보여 준다.
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.
심전도 신호는 위조가 불가능하며 양쪽 손목에서 신호를 간편히 취득할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 방향 정보를 이용해 커플링 이미지를 생성하고, 이를 이용한 개인 인식 방법을 제안한다. 제안하는 커플링 이미지는 정방향 심전도 신호와 R-peak를 기준으로 회전된 역방향 심전도 신호를 이용해 생성하며, 생성한 커플링 이미지는 개인별로 고유한 패턴과 명암을 나타낸다. 또한 같은 주기의 심전도 신호 연산을 통해 R-peak 영역 데이터가 증가하여 개인 인식 성능 향상이 가능하다. 생성한 커플링 이미지는 제안한 합성곱 신경망을 이용해 패턴 및 명암에 대한 특징을 추출하며, 네트워크 속도 향상을 위해 다수의 풀링층을 사용해 데이터 크기를 축소한다. 실험은 47명의 공개된 심전도 데이터를 이용하며, 공개된 네트워크 중 top-5 성능이 상위권인 5개 네트워크와 제안한 네트워크를 이용해 비교 실험을 진행한다. 실험 결과 제안한 네트워크의 개인인식 성능이 99.28%로 가장 높게 나타남에 따라, 제안한 커플링 이미지를 이용한 개인 인식 방법이 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 UWB 통신 시스템의 테이퍼드 슬롯 안테나를 제안하였다. 테이퍼드 슬롯 안테나는 넓은 대역폭 특성과 진행파 안테나의 지향성 방사를 갖는다. 제안된 테이퍼드 슬롯 안테나는 Ansys사의 HFSS를 사용하여 설계하였으며, 반사손실 및 정재파비, 방사패턴 등을 분석하였다. 안테나의 동작 대역은 2.7 ~ 4.8 GHz 대역에서 -10 dB S11 및 $VSWR{\leq}2$(2.1 GHz)를 만족하였다. 안테나의 방사패턴은 E-평면(YZ plane)과 H-평면(XZ plane)에서 특정한 방향으로 신호를 전송하는 지향성 방사패턴을 보였으며, 이득은 4.5 GHz 대역에서 7.3 dBi의 높은 이득을 보였다. 따라서 제안된 테이퍼드 슬롯 안테나는 넓은 대역폭 특성과 위치인식에 적합한 지향성의 특성을 보인다.
지능형 서비스를 제공하는 환경에서 상황을 인식하기 위하여 임베디드 시스템이 갖는 제한적인 리소스와 컴퓨팅 파워 환경에 적합한 상태 전이 기반 상황 표현 모델을 제안하고, 이를 인식하는 상황 인식기와 제어 신호를 발생시키는 동작 발생기를 결합한 임베디드 시스템에 탑재하기에 적합한 상황-동작 변환기(SAC)를 설계하였다. 또한 ARM 프로세서 기반의 임베디드 보드에 설계된 상황-동작 변환기를 응용한 상황 관리기를 구현하여 이를 스마트 스케줄러 서비스에 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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