• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.222-225
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• 2011

이전에 수행된 연구에서 인간의 이동 패턴은 Levy flight 행동을 보인다고 알려져있다. 그러나 우리의 경험적 지식을 바탕으로 생각해 볼 때 인간의 이동 패턴을 Levy flight 행동만 가지고 나타내기에는 한계가 있어 보인다. 인간의 이동 패턴은 주위환경, 시간, 개인의 습관, 그리고 사회적 지위 등에 따라 서로 다른 모양을 보인다. 즉, 인간 이동의 형태를 파악하기 위해서는 좀 더 다양한 정보가 있어야만 인간 이동의 패턴을 사실적으로 모델링 할 수 있다. 인간의 이동 패턴을 사실적으로 모델링하기에 필요한 정보를 얻기 위해서 상향식 방법(Bottom up)으로 우선 실제 이동 패턴을 분석하여 모델링에 필요한 정보를 추출하고 다시 그 정보를 검증하는 과정으로 모델링에 필요한 정보가 구체적으로 나타나게 될 것이다. 이에 실제 인간의 이동 패턴을 분석하기 위해 아무런 매개변수 없이 개인의 GPS 데이터를 바탕으로 위치정보만을 가지고 군집화(Clustering)를 하게 되면 특정 위치에 대한 군집이 생성된다. 이러한 군집이 나타내는 것은 자주 머무는 지역, 이동 경로 등이 될 것이다. 본 논문에서는 인간의 이동 정보인 GPS 데이터를 가지고 EM 군집화를 통하여 생성된 군집을 통해 인간의 이동 패턴을 분석할 것이다.

• Information and Communications Magazine
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• v.27 no.10
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• pp.48-54
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• 2010

이동성은 미래 인터넷의 필수 요구 사항 중의 하나이다. 그리고 최근에는 단순한 단말기의 이동이 아닌 인간의 이동성 (Human Mobility) 모델링을 통해 인간 사이의 상호작용, 통신 패턴 등을 분석하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 미래 인터넷에서 이동성 지원 아키텍처 및 프로토콜 개발을 위해 필수적인 인간 이동성 모델링과 관련된 최신 연구결과들을 비교, 분석하고 인간 모델링과 관련된 새로운 연구 주제를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.415-418
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• 2007

가까운 미래에 인간생활에 활용될 지능형 로봇은 인간과 공존하면서도 효과적으로 인간을 도와줄 수 있는 인간친화형 로봇이라 할 수 있다. 이러한 것을 실현하기 위해서 로봇은 미지의 환경 내에서 자신의 위치 및 방향을 인식해야 할 필요가 있다. 더욱이, 이것은 일상생활에서 자연스럽게 이뤄지는 것이 당연하다. 로봇을 제어하는 가장 중요한 문제중의 하나로서 이동로봇의 주행에서의 위치불확실성을 해결함으로서 로봇의 위치를 추정하는 것이 바람직하다 할 수 있다. 본 논문에서는 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치 간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.372-375
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• 2014

본 논문에서는 위치 데이터 분석의 한 방면으로, 사람의 이동정보인 GPS 데이터에 포함된 시간, 위도, 경도를 이용하여 속도를 구한 뒤, 인간의 속도가 지수 확률 분포를 따른다는 사실을 이용해 파티클 필터(Particle Filter)를 적용하여 얻은 결과로 인간의 이동 상태를 판단하려 했다. 인간의 이동 상태는 정지할 확률값 및 이동할 확률값으로 주어진다. 이동 확률 판단을 위해 파티클 필터를 통해 얻은 확률적 수치들을 이용해 이동 상태가 정지인지 이동인지 판단했다. 그리고 실험을 통해 얻어진 결과들을 지도에 도시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1732-1735
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• 2012

인간은 일주일 단위로 유사한 행동 패턴을 가진다고 한다. 이런 점에서 일주일 단위의 시간-공간 기록의 형태인 인간 이동 데이터를 이용하면, 인간의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서 인간의 행동을 유추하기 위해 BPN알고리즘을 사용하였다. BPN알고리즘에 대해 설명하고, 인간 이동의 예측에 관한 적용에 관한 BPN알고리즘의 설계 과정을 논의한다. 그리고 해당 실험의 결과와 분석을 제시한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.4
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• pp.125-134
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• 2015

In this paper, we present an algorithm based on particle filter to determine the state of human movement. We calculate speed from consecutive positioning data with time, latitude and longitude. The speed values are averaged with previous speed values and thus act as basis for particle filter. We use the fact that human speed distribution follows exponential distribution approximately. An algorithm based on particle filter has been developed and utilized. Human movement state are probabilistically described in this research, and the probability is to determine whether a person is in moving state or in stable state. The experimental results are provided in various ways.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.309-312
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• 2014

학문적 및 사회적으로 인간의 위치 예측이 높은 가치를 가지고 있다. 위치 예측을 실현시키기 위해 많은 노력을 기울이고 있으며, 이의 기본으로 인간 이동 속도의 분포가 요구된다. 이 논문에서 단순위치, 장소 데이터 분석이 아닌 위치 데이터에서 파생된 인간의 이동속도를 전체구간, 즉 정지상태의 속도부터 충분히 나올 수 있는 최대속도까지가 아닌 이동 시 나올 수 있는 유효한 속도를 활용하여 분석하였다. 이 논문에서는 이러한 인간 속도의 빈도를 계산하여 속도가 어떠한 확률분포를 따르는지, 그리고 확률 분포들 중 비교적 계산이 용이한 지수 분포와 어느 정도의 유사도를 가지는지 분석할 것이다.

• Korean journal of communication and information
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• v.27
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• pp.183-212
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• 2004

Mobile phone media have extended the terrain of human communication. Starting from the notion of McLuhan, this study suggests that the extension of human communication is a concept of multiple dimension, such as 'extension of function' and 'extension of ego' Mobile phone speed the pare and efficiency of life, but also allow more flexibility at business and professional levels as well as family and personal life. On the other hand, mobile phone is also conceived as a personality kit, that is as a symbol of user's identity. So we ran classify the mobile phone users as a typology of motivation. Group I, entitled 'hyper-coordination', has high instrumental and high expressive motivation. Group II(='instrumental') is high instrumental but low expressive. Group III(='expressive') is low instrumental and high expressive, and Group IV(='minimal') is low in both instrumentality and expressiveness of mobile phone use. Then would the hyper-coordination group have different usage pattern with the other groups? A sample of 482 university students completed survey questionnaire. , which states hyper-coordination group would most frequently make calls and text, and have largest extensity and variety of usage, is supported statistically. states that hyper-coordination group would have larger and deeper social network than the other groups. This hypothesis is also supported with statistics.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.219-222
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• 2002

현재 인간처럼 직립 보행을 하거나 강아지처럼 인간과 함께 공존하도록 고안된 다양한 형태의 로봇이 개발되고 있다. 인간에게 보다 친숙한 로봇의 시대가 도래한 것이다. 본 논문에서는 뱀처럼 동작할 수 있는 뱀 형태의 로봇을 구현하고자 한다. 각 모듈은 수직, 수평 이동의 동작을 할 수 있는, 2 DOF를 가지는 모듈을 구성하였다. 여러 개의 모듈의 동작을 동시에 제어 합으로써 뱀의 다양한 동작을 구현하였으며 시각정보의 입력을 받아 물체의 색상과 물체의 형태를 인식할 수 있도록 구현하였다. 각 모듈에서는 2개의 모터 제어기를 내장하고 있으며, 전체 모듈의 제어를 담당하는 중앙처리 장치에서는 실시간 각 모듈의 모터에 동작 신호를 전달하도록 구성하였다. 생물학적으로 관찰한 결과 뱀의 이동은 이동 지점의 환경에 따라 매우 다양하다. 사막에서의 이동과 정글에서의 이동이 다른 형태로 이루어짐을 알 수 있다. 이에, 본 논문에서는 뱀의 다양한 이동 동작을 모방하도록 각 모듈을 제어하였으며, 전체 동작을 관찰하였다. 로봇의 구현 결과 뱀의 이동시 보이는 다양한 동작과 유사한 형태의 동작을 구현할 수 있다

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.460-465
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• 2013

In this paper, we describe a security robot system to control human's behavior in the security area. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human blocking by laserscanner systems in security area, with application to pedestrian tracking in a crowd. When it detects walking human who is for the security area, robot calculates his velocity vector, plans own path to forestall and interrupts him who want to head restricted area and starts to move along the estimated trajectory. While moving the robot continues these processes for adapting change of situation. After arriving at an opposite position human's walking direction, the robot advises him not to be headed more and change his course. The experimental results of estimating and tracking of the human in the wrong direction with the mobile robot are presented.