• Journal of Nutrition and Health
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• v.52 no.1
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• pp.36-46
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• 2019

Purpose: This study evaluated amounts of physical activity and sedentary behavior patterns in older adults using an accelerometer and physical activity diary. Methods: Forty-nine older adults (male 26, female 23) participated in this study. They wore a triaxial accelerometer (ActiGraph wGT3X-BT) for one week and wrote a physical activity diary concurrently for three days. Amounts of physical activity, sedentary behavior patterns, and percentage of meeting the World health organization (WHO) physical activity guidelines were analyzed using an accelerometer. In addition, the contents recorded in the physical activity diary were reclassified to 18 levels and the average daily times spent on each level and physical activity level (PAL) were calculated. Results: The subjects were sitting more than half of the day except for bedtime and shower time (59.2%). The numbers of prolonged ${\geq}30$, 40 minutes sedentary bouts were significantly higher in males ($3.10{\pm}1.34$, $1.78{\pm}1.09$, respectively) than in females ($2.34{\pm}1.22$, $1.32{\pm}1.07$, respectively) and the number of breaks per sedentary hour was significantly less in males ($5.74{\pm}0.89$) than in females ($6.44{\pm}0.71$). Among the activities corresponding to sedentary behavior surveyed by the physical activity diary, only the amount of time spent 'resting, speaking and watching TV' showed a significant correlation with the sedentary behavior pattern measured by the accelerometer. The persistence of sedentary behavior was interrupted primarily when low intensity activity was performed. Only 22.4% of the subjects met WHO physical activity guidelines. Conclusion: Based on these results, the physical activity guidelines for older adults should be developed that reflects the appropriate strength, including low activity level and maintenance time of moderate to vigorous physical activity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.1084-1087
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• 2015

최근 사용자들의 대량의 디지털 데이터들이 급격히 증가하면서 이종산업간 빅데이터가 제한된 시간에 빠르게 저장하고 활용할 수 있는 백업 고속화기술이 요구되고 있다. 이종 산업사이에서 사용자의 행동 패턴을 이용한 ICT 융합기술과 데이터 융합기술이 빅데이터 활용에 대한 사업부문 측면에서 빅데이터 활용 분야와 그룹차원의 데이터 활용 관점과 이종 산업간 데이터 활용 융합 관점 기업 간 또는 이종 산업 간에 데이터를 융합하여 각자가 구축해 놓은 기반을 함께 활용하는 사례를 통해서 각 기업간의 유 무선 융합 신규서비스 발굴 등을 고찰해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.849-852
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• 2004

이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.135-136
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• 2018

최근 개인방송은 시청자가 언제 어디서나 원하는 장소, 시간에 시청할 수 있을 정도로 보편적이고 대중화 되어 있다. 일반적으로 시청자는 방송을 시청할 때 영상의 구간별로 진행되는 콘텐츠를 처음부터 시청하면서 확인하거나 댓글을 확인하기 전까지는 확인할 수 있는 방법이 없다. 이에 본 논문은 행동 패턴을 분석하여 해당 영상의 콘텐츠를 파악하여 시청자에게 방송진행자가 무엇을 하고 있는지를 제공할 수 있다. 따라서 시청자가 영상의 구간별 콘텐츠를 확인하여 영상에서 원하는 구간을 선택하여 시청이 가능하게 되면서 시청자에게 영상을 시청하는데 편리성을 줄 수 있는 기대효과를 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.744-746
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• 2013

서버는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공한다. 사용자는 외부 혹은 내부 네트워크에서 서버에 접근하여 데이터를 요청하고, 서버는 서버 내의 데이터 스토어에 저장되어 있는 데이터들을 지정된 방식에 맞게 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 일련의 처리 과정들은 서버의 로그로 보관되어지며, 로그는 처리 과정의 세부적인 정보들을 가지고 있다. 서버 관리자는 로그에 기록되어 있는 정보들을 이용해 사용자의 행동을 파악할 수 있으며, 악의적이거나 잘못된 접근 또한 감지할 수 있다. 로그데이터 안에는 접속시간, 사용자 IP, 포트정보, 프로토콜정보, 이벤트 등 사용자가 활동한 흔적들이 기록된다[1]. 어떤 사용자가 언제 어떠한 경로로 어떠한 행위를 하였는지에 대하여 로그는 기록하고 있다. 본 논문에서는 이벤트로 서버에 요청하는 쿼리문과 사용자의 IP주소를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 파악하고 분석하며, 분석된 행동 패턴과 사용자 정보를 기반으로 악의적인 접근을 방지하고 통제하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1336-1339
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• 2009

산업화가 진행된 세계 주요 선진국들은 의학의 발달과 평균 수명의 증가로 고령화의 위기를 겪고 있다. 인구 고령화에 따라 치매 인구도 크게 증가하였다. 치매 인구의 증가는 국가와 가정의 물질적, 인적 비용을 증가시키고 있다. 이와 같은 사회문제를 해결하고 효율적인 치매 환자 관리를 위한 방법이 필요하다. 관찰 대상자가 치매 증상과 비슷하게 행동한다면 치매를 의심해 볼 수 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 대상자의 행위 정보를 수집하고 디지털화한다. 디지털화 된 행위정보를 치매 증상의 행동 패턴과 비교하여 관찰 대상자의 행동이 치매 증상인지 정상적인 활동인지 판단할 수 있는 방법을 소개한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.594-599
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• 2008

침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.380-383
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• 2014

사람의 성격 분석에 따라 그 사람의 이동패턴을 알 수 있다. 따라서 성격 데이터를 이용하면, 사람의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 사람의 행동 패턴은 주로 그 사람이 선호하는 장소의 집합으로 규정 할 수 있다. 본 논문에서는 사람의 성격과 장소 데이터 사이의 상관관계를 알아보고자 한다. 포스퀘어에서 얻어진 장소정보와 성격요인 분석을 통해 얻어진 사람 성격과의 상관관계를 파악하기 위한 기법으로 회귀분석을 사용했다. 장소정보는 그 장소에 해당하는 업종으로 변환되었다. 위치 데이터와 업종 분류표와의 분석을 어떻게 적용 하였는지 설명하고, 회귀분석을 통해서 성격 데이터와 업종 분류 데이터를 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.238-241
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• 2019

본 연구에서는 사회인들의 정해진 패턴을 IoT를 기반으로 AI 기술을 활용하여 Deep Learning 기술을 적용하여 행동패턴을 자동으로 시스템에 업로드 한다. 업로드된 데이터는 Deep Learnig 기술을 통해 유의미한 데이터를 추출하고 이를 각종 가전제품에 제공한다. 데이터의 정합도를 높이기 위해서 초기 데이터는 사용자가 입력한 정해진 생활 패턴을 바탕으로 하며 가우시안 분포를 따르는 난수를 생성하여 training data set으로 사용하여 실제 학습에 적용시켰다. 실생활에서 자동으로 데이터를 활용하기 위해서 IoT기기를 연결하여 AI 학습을 진행하였다. 사회인들은 이 시스템을 통해 집에 들어올 때와 집 밖에 외출할 때 댁내에 있는 편리한 서비스를 제공받을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.101-104
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• 2006

유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인간에게 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변장치들의 네트워크와 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간의 사고를 움직임 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 미리 지정된 간단한 손동작으로 여러 가전기기라든지 홈네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.