• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.61-63
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• 2004

지능화된 사물이 스스로 공간의 상황을 인식하여 필요한 행위를 대신해 주는 유비쿼터스 컴퓨팅의 응용 환경 하에서는 언제 어디서나 상황 정보를 분석하여 원하는 사용자에게 실시간으로 알려줄 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 e-Logistics 물류 시스템에서는 실물의 흐름과 정보의 흐름간에 불일치가 존재하기 때문에 화물의 위치를 실시간으로 추적하는 것이 불가능하였다. 따라서, 우리는 이러한 문제들을 해결하기 위해 화물에 센싱 가능한 스마트 태그를 부착하고, 이로부터 실시간으로 수집된 정보를 이용하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 u-Logistics 알림 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 논문에서는 u-Logistics 시스템의 전체적인 구조를 기술하고, 특히 규칙의 정의에서부터 알림 서버가 실시간으로 이벤트를 수집하여 원하는 사용자에게 화욜 또는 차량에 대한 정보를 제공하기까지의 알림 시스템의 전반적인 처리 과정을 기술한다. 마지막으로, 물류 환경에의 적용 시나리오를 통하여 u-Logistics 알림 시스템의 구현을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.19-26
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2960-2965
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• 2013

최근 수집되는 GPS 정보를 분석하여 개인화 맞춤 서비스를 제공하는 연구가 다양한 방면으로 연구되고 있으며, 수집된 GPS데이터가 대용량화됨에 따라 다양한 서비스들이 출시되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 사용자에게 맞춘 서비스 모델을 제시할 뿐 GPS정보를 시스템에 도입하여 지능화된 컴퓨팅 기술을 도출하는 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 논문에서는 지능화된 컴퓨팅 기술을 선도하기 위해 GPS 정보를 시스템에 도입하여 도로정보를 분석하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수집된 차량의 GPS정보와 구간 이동 정보 판정 방식을 이용하여 지도를 분석하여 실제 사람이 수집하는 도로의 정보를 컴퓨터가 스스로 판단하게 하는 알고리즘이다. 실험결과 데이터를 활용하여 도로정보를 분석하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 분석된 데이터가 소규모 일 때는 낮은 신뢰성을 가지는 단점이 존재하였으나, 대규모 일 때는 높은 신뢰성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.286-291
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• 2008

협업 환경의 지능화는 협업 환경 자체와 구성원의 실시간 정보에 기반한 최적의 서비스를 제공하려는 시도에 서 시작한다고 할 수 있다. 현재까지는 해당 정보의 수집을 위해 여러 종류의 센서와 장비를 이용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 도입해 왔으며 대표적으로 온도, 조명, 시간, 구성원의 동작, 표정, 목소리, 위치 등의 정보를 수집하여 활용하였다. 그러나 협업 활동은 구성원간의 사회적 관계를 내포하고 있으므로, 이들 사이에서 정의되어지는 관계나 역할을 충분히 고려하여야 협업 환경을 위한 최적의 서비스가 제공될 수 있으며, 이를 위해서는 여러 개의 센서와 장비를 이용하여 수집된 정보와 구성원 간의 관계 및 역할 정보를 통합하는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 위의 통합된 정보를 회의 진행에 필요한 컨텍스트로 활용하여 필터링 된 협업 서비스를 설계하고, 실제 지능형 협업 시스템의 인터랙티브 디스플레이 서비스에 이를 적용 및 구현한 예를 보여준다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권5호
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• pp.389-395
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• 2012

최근 IT산업 기술의 발전으로 U-City가 전국적으로 추진되는 가운데 유비쿼터스를 효과적으로 구현하기 위해 도시 구성요소 표현 매체인 수치지도(map)와 위성영상, 인터넷 가상세계구현 표준 언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)를 이용하여 현실세계의 U-City를 그대로 모사한 3차원 3D-가상도시 개념을 정립하였다. 가상도시(V-City)에서는 USN기반의 수많은 데이터베이스 자료와 지능형 서비스정보를 언제 어디서나 상황인지 하기 위하여 실시간 유, 무선 통신 네트워크와 연계시킨 가상도시 개념을 통해, 방대한 양의 유비쿼터스 정보와 서비스를 효율적으로 제어, 처리하기 위한 HTML 자바 애플릿과 인터페이스를 제공하는 EAI(External Authoring Interface)방식을 채용하여 RFID/USN으로 구축된 도시 생활정보를 효율적으로 연동시킴으로써 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 생활서비스를 구현하는 전 세계 공간 위치 개념의 GPS, LBS, 내비게이션 시간개념의 RTLS와 함께 4차원개념의 유비쿼터스 가상도시(U&V-City) 시스템을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.6-6
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• 2022

최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.139-141
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• 2021

중국 어선의 국내 NLL 침범하여 이루어지는 불법 조업이 최근 가을 성어기에 특히 늘어나고 있다. 불법 조업 어선의 단속 또한 해경에서 단속정으로 수행하지만 난폭성으로 쉽지않은 현실이다. 우리 관할 해역에서 단속 수위를 높여도 불법 조업어선이 지능화 및 난폭화 되어지고 있으며, 치어와 산란기 어종 등 금어기에도 조업하여 어민의 불만이 심각해지고 있다. 또한 불법조업 현장은 연평도 뿐만 아니라 서해, 동해 등 여러 지역으로 확산되고 있어 국가 차원에서 대응책마련이 필요하다. 대응책을 위하여, 이러한 불법조업시 법적 제제를 위한 증거를 제시하기 위하여 침범한 중국 어선의 항해장비로 식별된 조업 위치, 항적에 대한 증거와 통계 데이터가 필요하다. 이에 본 연구에서는 이러한 증거 수집을 위하여 단속한 중국 어선이 탑재하고 있는 항해장비의 종류를 분석하고자 한다. 특히 중국 어선이 탑재하는 장비는 자국내에 판매되는 항해장비의 종류와 제조회사 그리고 장비의 모델에 대하여 우선 파악하며, 특정 업체 장비에 대한 항해장비에 대한 포렌식을 처리하는 사례적인 모델을 제시하고자 한다. 또한 중국 어선이 탑재한 항해 장비에 대한 포렌식을 위한 국내 단속 시스템 측면에서 어떠한 정보가 수집 되어야 하고 분석되어야 하는지를 검토하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.237-246
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• 2020

본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.55-69
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• 2017

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.157-168
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• 2009

우리가 살아가는 삶속에 깊숙이 파고든 공간정보는 유비쿼터스 시대에 맞춰 지능형 공간정보로 진화하고 있다. 또한 이를 이용한 다양한 서비스 모델이 소개되고 있다. 하지만 이러한 서비스에 대하여 사용자와 제공자에게 동시에 설명할 수 있는 분류체계는 존재하지 않는다. 이에 다양한 지능형 공간정보 서비스들을 체계적으로 분류할 수 있는 체계가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지능형 공간정보의 개념을 소개하고 공간정보 서비스들의 특성을 고려한 서비스 분류 체계를 개발하였다. 개발된 지능형 공간정보 서비스분류 매트릭스는 지능수준 척도, 공간정보 정확도, 서비스 영역을 기준으로 하였다. 본 연구에서 제안한 서비스 분류 매트릭스는 두 가지 관점에서 활용될 수 있다. 첫째, 지능형 공간정보의 수요가 늘어나면서 유사한 기능만을 가진 채 실수요를 반영하지 못하고 중복된 서비스들이 나타나는 현실을 개선시킬 수 있다. 둘째, 공간정보 산업의 현황을 들여다보고 새로 진입하게 되는 서비스의 목표 선정이나 미래의 발전 방향을 제시할 수 있다. 이러한 활용을 토대로 서비스 분류 매트릭스는 새로운 블루오션 창출과 같이 공간정보 사업 활성화를 이루는데 도움이 될 수 있다. 하지만, 서비스 분류 매트릭스는 향후 개발될 다양한 서비스를 적용하는데 있어 문제점이 없도록 수정과 보완이 필요하다. 그리고 분류 매트릭스는 궁극적으로 서비스 로드맵을 작성하기 위한 자료로 활용되거나 참조모델로서 활용될 수 있도록 해야 할 것이다. 하여 U-City의 미래를 더욱 밝게 할 것이다.