스마트 홈 환경에서 사용자가 원하는 바를 능동적으로 서비스 해주기 위해서는 사용자의 위치정보가 반드시 있어야 한다. 본 논문에서는 4대의 카메라를 사용하여 사용자의 위치인식을 한다. 기존의 카메라를 이용한 위치인식 알고리즘들은 단순한 물체와 사용자를 구분하는 방법을 제시하지 않았다. 본 논문에서는 교사학습 알고리즘을 사용하여 사용자를 판별내는 방법을 제시한다. 단순한 물체와 사용자를 구분하기 위해서 교사학습 알고리즘을 사용한다. 또한 사용자의 위치좌표 외에 어떤 종류의 서비스를 받을 수 있는 위치에 있는지를 파악한다.
고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.
유비쿼터스(Ubiquitous) 환경은 인간이 생활하는 각종 기기들이 컴퓨팅 능력과 네크워킹 능력을 가지고 상호간에 정보를 교환하며 서비스를 제공하는 것을 말한다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 감정, 상태 또는 의도에 기반하여 특화된 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서 사용자의 컨텍스트-인식(Context-Awareness)이 필수적이나 이와 관련된 연구가 아직은 미흡한 상황이다. 본 논문에서는 인식된 여러 가지 상황정보를 체계적으로 표현할 수 있고, 최종 컨텍스트를 활용하여 사용자의 감정이나 의도를 분석하고 개인화된 서비스를 능동적으로 제공하는 지능형 에이전트 구조를 제안한다.
본 논문에서는 GUI(Graphical User Interface)를 사용하여 사용자가 상호 작용적으로 도형 언어(visual language)의 문법을 기술함으로서 자동으로 공간 파서를 생성하는 공간 파서 생성기 SPG(Spatial falser Generator)의 구현에 대하여 논한다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. (1) 사용자가 도형 언어의 문법을 정의하고 실제로 파싱하고 싶은 도형 언어를 입력하는데 사용되는 도형 에디터를 가지고 있다. (2) 사용자가 도형을 이용하여 대략적인 문법을 자동으로 생성한 뒤, 수정하여 최종적인 문법을 정의하도록 한다. (3) 제약 해소기(Constraint solver)를 가지고 있어서 파싱된 도형 언어들이 그 생성 규칙에 쓰여져 있는 제약을 유지한다.
사람들에게 디지털 안내표지판과 애플리케이션을 이용해 에너지 절약을 유도한다. 디지털 안내표지판은 관리자, 사용자, 경영자 모드로 나누어 보다 효율적으로 에너지를 절약한다. 라즈베리파이를 이용하여 전력 시간대, 적용 요금 등을 안내표지판에 나타내고 애플리케이션을 제작하여 사용자에게 알림을 주어 에너지 절약을 유도한다.
본 논문에서는 일반적인 문서를 CCD 카메라로 입력 받은 후, 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 사용자의 손가락 움직임을 검출하고, 손가락으로 선택되어진 영역을 인식한 후, 선택되어진 영역으로 카메라를 이동시켜 획득된 영상을 문자 인식 가능한 크기로 확대/축소하며, 확대된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 최종적으로 사용자가 이 시스템의 존재를 인지하지 못할 만큼 자연스럽게 사용할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다.
급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.
언제, 어디서나 사용자가 원할 때 시스템을 사용할 수 있는 유비쿼터스 분야에 대한 관심이 고조되는 가운데 전등, TV, 오디오, 전자 열쇠 등을 제어하는 홈 제어 시스템이 개발되어 상용화되고 있는 것이 요즘의 추세이다. 이렇게 유비쿼터스가 급격히 진보됨에 따라 같이 대두되는 부분이 바로 보안이다. 언제, 어디서나 사용자가 원할 때 시스템을 사용해야 하지만 반드시 자격을 가지고 있는 사용자만이 이용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 인텔 XScale 프로세서 기반의 하드웨어 시스템에서 임베디드 리눅스 운영체제를 이용하여 홈 제어 시스템을 구현하였다. 또한 인증 모듈을 적용함으로써 보안을 강화시켰다.
협력 스펙트럼 감지(cooperative spectrum sensing)는 CR(cognitive radio) 네트워크를 구성하는 다수의 부 사용자(secondary user)가 서로 협력하여 주 사용자(primary user)의 스펙트럼 사용 여부를 판단하는 기술이다. 이를 수행하는 일반적인 형태는 일차적으로 부 사용자별로 판단을 한 후 이를 종합하여 최종 판단을 내리는 방식이며, 이때 가장 일반적인 융합 규칙(fusion rule)이 k-out-of-n 규칙이다. 이 방식은 n명의 부 사용자 중에 k명 이상이 주 사용자가 해당 스펙트럼을 사용하고 있다는 것에 동의할 때에만 이를 최종 판단으로 확정하는 방식이다. 본 논문에서는 주 사용자의 검파 확률을 일정 수준 이상으로 유지한다는 조건하에서 이 융합 규칙을 사용하는 협력 스펙트럼 감지 방식의 성능 분석 방식을 제시하고, 그 적용 사례로 10명의 부 사용자로 구성된 CR 네트워크에 대한 수치 분석 결과를 제시하고자 한다.
웹 상에서 인터넷 경매시스템은 일반적인 경매처럼 상품을 제시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰(bid)을 제시함으로 해서 최종적으로 경매 시간 내에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 형식이 사용되고 있다. 하지만 사용자 인터페이스 부분에 있어서 편리성을 고려하지 않을 뿐만 아니라 경매 참여자에게 지속적인 입찰제와 확인 등의 여러 가지의 사용자 행위를 요구함으로 인해 전자상거래의 고객 편의를 위한 One-step processing을 만족시키지 못하고 있다. 미시건 대학의 AuctionBot 시스템은 미국의 대표적인 인터넷 경매 시스템으로 여러 형태의 경매를 수용할 수 있다는 면에서 장점을 가지고 있지만 사용자를 위한 지능적인 에이전트를 이용한 사용자 인터페이스 부분은 거의 고려하지 않은 시스템이므로 사용자의 편의성 면에서 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 지능적 에이전트를 이용해 사용자가 상품 정보를 경매 서버로 보내면 에이전트가 자동적으로 사용자를 위해 모든 처리를 해주는 경매 시스템을 구현하여 기존에 사용되었던 일반적인 경매 시스템의 단점을 보완하여 효율적인 입찰 가격 정책을 이용한 경매 시스템을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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