• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1101-1104
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• 2006

다가올 미래에는 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출될 것이다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 이에 관해 Cricket, Ubisense 등의 많은 연구가 진행되고 있지만, 노드들로만 구성된 네트워크를 이용하기 때문에 위치추적과 같은 복잡한 연산을 수행하는데 적합하지 않다. 본 연구는 위치인식이 가능하고, 계산 능력이 높은 게이트웨이 노드를 구현하여 복잡한 연산을 가능하게 하였다. 이를 이용하여 무선 센서 네트워크 환경에서 계층적 구조의 다목적 기능을 가진 시스템을 구축하고 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.37-39
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• 2006

본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 초음파 기반 위치 인식 기술의 발전을 목적으로한 새로운 초음파 위치인식 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구팀은 저전력, 높은 전송률 등의 장점으로 최근 무선 센서 네트워크에 많이 적용되고 있는 IEEE 802.15.4 라디오를 이용한 새로운 초음파 센서 장치를 개발하여 Active 방식의 실질적 응용 수준의 위치 추적 시스템을 구현하였다. 본 연구팀은 구현한 시스템을 실제 건물 내부에 배포하여 실험함으로써 위치 인식시스템이 실제 적용되었을 때의 기술적 문제점을 분석하였고, 이를 해결하여 실제 응용 가능한 수준의 신뢰성을 갖고 동작하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1048-1051
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• 2020

본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.567-570
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• 2008

위치 및 지리정보를 활용하여 다양한 정보를 제공하는 위치기반서비스(LBS)가 새롭게 부상하고 있는 가운데 u-City/Town과 더불어 지하 실내 복합문화공간이 활발하게 건설되고 있다. 미래사회에서 얘기하는 물리적 공간의 지능화 유비쿼터스화를 위한 실내 환경에서의 위치기반서비스가 그 중요성을 더해가고 있다. 이에 본 고에서는 위치인식 기술과 더불어 국내 외 위치기반서비스 사업현황을 분석해보고, 실내 환경에 적용 가능한 u-복합문화공간 서비스 모델, 특히 실내 LED 인프라를 이용한 Indoor LBS 서비스를 체계적으로 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.55-61
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• 2009

본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크와 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 실내에서의 이동로봇에 위치를 인식하고 이를 바탕으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템 개발을 제안한다. 사용한 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 ZigBee 기반으로 위치 인식 엔진을 탑재하고 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호를 사용하여 노드간의 거리를 측정한다. 본 논문에서는 노드 간의 정확한 거리 정보를 얻고 이를 바탕으로 위치를 추정하기 위해 실험 입 출력 데이터를 가지고 퍼지 모델을 구하였고 거리의 오차를 수정하였다. 또한, RSSI 값의 부정확으로 인한 위치 인식의 오류를 보정하기 위해 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 이동로봇의 좌표를 구하고 이를 위치 좌표의 보정에 사용하여 위치 인식의 정확성을 개선하였다. 제안된 방법에 의한 위치 인식을 기반으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템을 개발하였다. 제안된 방법이 USN에 의해 추정된 위치 정보만을 사용하는 경우보다 정확하게 이동로봇의 위치를 추정하고 인터넷을 통한 원격 주행이 가능함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권5호
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• pp.505-515
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• 2004

이동 객체의 위치를 효율적으로 추적하는 방법을 찾는 일은 위치 인식 컴퓨팅에서 가장 중요한 문제 가운데 하나로 꼽을 수 있다 이를 위해서 저장된 위치 정보를 효율적으로 갱신하는 프로토콜이 필요하다. 이러한 위치 갱신 전략의 성능은 가정한 이동 패턴에 따라 크게 좌우되는데, 지금까지의 연구는 이동성 문제를 무시하였거나, 시간에 대한 지나치게 단순한 선형함수로만 다루고 있다. 이 논문은 이동 패턴이 복잡한 객체들의 위치 정보를 표현하고 갱신하기 위한 상태 기반 이동 모델을 제안한다. 그리고, 이 모델을 바탕으로 이동성을 인식하는 상태기반 위치 갱신 프로토콜을 제안한다. 성능을 비교하여, 이 방법이 위치 갱신 비용과 대역폭 소모를 두드러지게 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1171-1177
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• 2013

기존의 위치 기반 서비스는 사용자의 환경과 의도, 취향을 고려하지 않은 검색 결과를 제시한다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위해서는 상황 인식이 요구된다. 본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반의 상황 인식 기반의 동적 스케줄링을 제안하고, 여행 정보 제공을 위한 앱을 구현하여 테스트한다. 즉, 사용자의 위치와 여행 목적지 사이의 예상 이동 시간을 계산하고, 예상 출발 시간 전에 알림 서비스를 제공한 실시간 여행 스케줄을 개발하였다. 그리고 여행 정보뿐만 아니라 스케줄러를 추가하여 여행 중의 편리성을 제공하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.583-586
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 상환인식 서비스 구축은 일반 응용서비스와는 달리 사용자 요구를 만족시키기 위해 차별화된 처리를 요구한다. Context Toolkit은 상황인식 서비스 구축을 제공하는 프레임워크이며, 입출관리 시스템은 사용자의 위치인식과 방문자목록 가입을 토대로 서비스를 제공해주는 시스템이다. 본 논문에서는 사용자의 방문을 효과적으로 관리할 수 있는 방문관리를 위해 Context Toolkit을 기반으로 한 방문관리 시스템을 설계하고 적용한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.9-14
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• 2008

실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 구현에 관해 기술한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.197-200
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• 2007

본 논문에서는 로봇 컨트롤 시스템을 위해 입력 받은 영상부터 몇 가지의 손 제스처를 인식하는 비전기반 손 제스처 인식방법을 제안한다. 로봇으로부터 입력 받은 이미지는 로봇의 위치, 주변환경, 조명 등 여러 요인에 따라 다양하게 존재한다. 본 논문은 다양한 환경에서 입력되는 영상으로부터 시스템이 로봇 컨트롤을 위해 미리 지정한 몇 가지 제스처를 인식하도록 한다. 먼저 이미지 조명 변화에 강한 손 제스처 인식을 위하여 레티넥스 이미지 정규화를 적용한 후, YCrCb 공간 상에서 입력된 영상에서 손 영역을 검출 후 위치를 추정한다. 인식된 손 영역에서 특징벡터를 추출함으로서 입력 영상내의 존재할 수 있는 손의 크기나 손의 회전각도 등에 상관없이 필요로 하는 제스처를 인식하도록 한다. 제안된 제스처 인식 결과는 로봇컨트롤을 위한 기존의 제스처인식과 비교하여 성능을 측정하였다.