• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.2
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• pp.25-32
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• 2022

In this paper, we propose a pet monitoring system based on deep learning using an activity recognition device. The system consists of a pet's activity recognition device, a pet owner's smart device, and a server. Accelerometer and gyroscope data were collected from an Arduino-based activity recognition device, and the number of steps was calculated. The collected data is pre-processed and the amount of activity is measured by recognizing the activity in five types (sitting, standing, lying, walking, running) through a deep learning model that hybridizes CNN and LSTM. Finally, monitoring of changes in the activity, such as daily and weekly briefing charts, is provided on the pet owner's smart device. As a result of the performance evaluation, it was confirmed that specific activity recognition and activity measurement of pets were possible. Abnormal behavior detection of pets and expansion of health care services can be expected through data accumulation in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1673-1675
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• 2013

인간 활동의 전 영역을 총괄하는 대뇌정보기능을 대표하는 뇌파는 대뇌피질에서 발현된다고 알려져 있다. 의학적인 연구 결과에 의하면 인지 사고 등의 역동적인 지식 활동, 다양한 감성 행동, 및 고차원적인 정신활동까지도 뇌파 분석을 통해서 어느 정도는 기계적인 인식이 가능한 것으로 알려져 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 인간 중심의 시스템을 위한 핵심 연구로서 뇌파 신호 분석에 의한 사용자 의도 인식 시스의 개발을 목표로 한다. 이에 따라서, 범용적으로 적용 가능한 뇌파신호 분석 기법 및 자동 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 뇌는 부위별로 그 기능이 세분화 되어 있으며 의식 상태와 정신활동에 따라 뇌파가 수시로 변하면서 특정한 패턴을 갖는다. 이러한 뇌의 정보처리 메커니즘을 밝혀내면 전자장치와의 통신 인터페이스를 통해 기기를 제어할 수 있다. 본 논문은 사용자의 의도를 분석하는 방법과 이를 통해 다른 장치의 인터페이스를 제어할 수 있는 시스템을 설계했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.7-10
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• 2007

많은 과학자들은 인간의 사고를 functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), Time Resolved Spectroscopy(TRS), Electroencephalography(EEG)등을 이용해서 두뇌 활동 영역을 연구하고 있다. 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 두뇌의 활동을 연구하여 간질이나 발작을 알아내고 거짓말 탐지 분야에서도 사용된다. 본 논문에서는 사람의 두뇌활동을 측정하여 인간의 감정을 인식하는 연구에 중점을 두었다. 특히 fMRI와 TRS 그리고 EEG를 이용해서 사람의 두뇌활동을 측정하는 연구를 하였다. 많은 연구자들이 한 가지 측정 장치만을 사용하여서 측정하거나 fMRI와 EEG를 동시에 측정하는 연구를 진행하고 있다. 현재에는 단순히 두뇌의 활동을 측정하거나 측정시 발생하는 잡음들을 제거하는 연구들에 중점을 두고 진행되고 있다. 본 연구에서는 fMRI와 TRS를 동시에 측정하여 얻은 두뇌 활동 데이터를 가지고 감정에 따른 활동영역의 EEG신호를 측정하였다. EEG 신호분석에 있어서 기존의 뇌파만을 가지고 특정을 찾아내는 것을 넘어서 각각의 채널에서 기록되는 뇌파의 파형을 주파수에 따라서 분류하고 정확한 측정을 위해 낮은 주파수를 제거하고 연구자가 필요한 부분의 뇌파를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.545-549
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• 2007

시각 장애인의 보행 보조 장치는 보통 "흰 지팡이"라고 부르며, 이는 이동권 보장을 위한 최소한의 보조 장치이다. 본 논문에서는 시각 장애인에게 주변의 장애물 인식과 현재위치를 알려주어 보행에 도움을 줄 수 있는 장치의 설계 및 제작에 과하여 기술한다. 전체 시스템은 크게 두 부분으로 구성된다. 하는 주변의 장애물 인식을 위한 PSD 센서와 GPS 수신기, Bluetooth 모듈이 내장되어 있는 지팡이 부분이고, 다른 하나는 지팡이 부분에서 획득된 정보의 처리 및 장애인에게 여러 가지 정보 제공을 목적으로 하는 휴대장치이다. 이러한 장치를 통해 시각 장애인의 이동권 확보와 사회 활동권 등 복지 증진에 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.871-874
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• 2016

본 논문은 실내 환경에서 스마트 워치(smart watch)를 이용하여 사용자의 원시 데이터를 수집, 가공하고, 이를 통해 사용자의 다양한 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사용자의 동작을 인식하는 방법들은 다양하다. 특히 최근 웨어러블 기기(wearable device)들이 각광받으면서 웨어러블 기기를 이용하여 인체 동작이나 활동 상태 등의 생체신호를 인식하려는 다양한 시도가 일어나고 있다. 하지만 동작이나 활동 상태에 관한 많은 연구들이 센서를 허리에 부착하는 등의 특정한 상황만을 상정하거나 위성항법장치(GPS, global positioning system)에 의존한 실외 환경에 국한되어 있는데, 이는 대부분의 시간을 가정과 직장, 이동 수단 등의 실내 환경에서 소비하는 현대인들의 시간 소비 패턴과는 거리가 있다. 본 연구에서는 스마트 워치의 가속도계(accelerometer), 각속도계(gyroscope), 심박계(heart bit), 압력계(barometer) 등 다양한 센서를 통해 원시데이터를 수집, 가공하여 사용자의 앉기, 서기, 오르막이나 내리막의 걷고 뛰기, 계단의 오르내리기 등 실내에서 일어날 수 있는 복합 동작을 인식하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.5
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• pp.9-17
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• 2020

Human activity recognition(HAR) using smartphones is a hot research topic in computational intelligence. Smartphones are equipped with a variety of sensors. Fusing the data of these sensors could enable applications to recognize a large number of activities. However, these devices have fewer resources because of the limited number of sensors available, and feature selection and classification methods are required to achieve optimal performance and efficient feature extraction. This paper proposes a smartphone-based HAR scheme according to these requirements. The proposed method in this paper extracts time-domain features from acceleration sensors, gyro sensors, and barometer sensors, and recognizes activities with high accuracy by applying KDA and SVM. This approach selects the most relevant feature of each sensor for each activity. Our comparison results shows that the proposed system outperforms previous smartphone-based HAR systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.628-630
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 중요한 이슈 중 하나인 상황인식은 컴퓨팅환경(예를 들어 가용 처리장치, 사용자 입력과 표시를 위한 장치, 네트워크 수용량, 다른 기기와의 접속용이성 및 컴퓨팅비용 등), 사용자 환경(위치, 주위 사람들과의 접촉, 사회적 입장 등) 및 물리적 환경(밝기, 소음, 온도 등)이 지속적으로 변화하는 수행 환경에서 인간으로 하여금 본연의 목적을 달성하는데 집중할 수 있도록 지원하는 인간 친화적인 시스템을 제공하기 위한 필수 기술이다. 이러한 상황인식을 이용하여, 사람이나 장소 및 사물의 입장이나 처지 혹은 관계 등을 특징 지을 수 있는 신원, 위치, 상태(혹은 활동) 및 시간의 4가지 상황정보를 고려한 학습이 이루어지도록 지원함으로써 학습에 있어서의 접근용이성과 적응성을 높이기 위한 컨텐츠 전승제어 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.832-837
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• 2007

Many researchers are studying brain activity to using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), Time Resolved Spectroscopy(TRS), Electroencephalography(EEG), and etc. They are used detection of seizures or epilepsy and deception detection in the main. In this paper, we focus on emotion recognition by recording brain waves. We specially use fMRI, TRS, and EEG for measuring brain activity Researchers are experimenting brain waves to get only a measuring apparatus or to use both fMRI and EEG. This paper is measured that we take images of fMRI and TRS about brain activity as human emotions and then we take data of EEG signals. Especially, we focus on EEG signals analysis. We analyze not only original features in brain waves but also transferred features to classify into five sections as frequency. And we eliminate low frequency from 0.2 to 4Hz for EEG artifacts elimination.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.65-67
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• 2019

해양활동의 급속한 확대로 해마다 발생하는 해양사고의 발생이 증가하고 있으며, 사상자 수도 비례적으로 증가하고 있다. 이러한 사고를 줄이기 위해서, 다양한 구조 요청 기기가 개발되고 제시되되어 왔으나 단일화 되지 못한 통신 방법, 구조 요청 과정에 대한 사용자의 인식 부족으로 실질적인 구조 요청 장치의 사용율이 지극히 낮다. 또한 해양의 특수성으로 인하여 제시되어온 기기를 이용하기 위해서는 큰 비용이 소요되었다. 이에 따라 실질적인 구조 가능성을 높이고 해양사고로 인한 사상자를 최소화하기 위해 본 연구의 목적은 실험평가와 경험적 공식을 바탕으로 일반 사용자가 손쉽게 접근 가능한 안드로이드 애플리케이션과 연결된 자동 구조 요청 장치를 개발한 것으로, 본 연구는 현장 및 실험실 시험의 결과에 근거하여, MOB 구출을 위한 자동 구조 요청 장치의 사양을 확정 검증하는 실용화 연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.972-973
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• 2023

2022년 등록된 장애인은 265만 3,000명으로 전체 인구 대비 5.2%를 기록했으며, 그중 시각장애인은 9.5%에 해당한다. 그들은 여가문화 활동, 대중교통 이용, 무인기 이용에 어려운 점이 있듯이 일상생활에 많은 불편한 점이 있다. 특히 제품의 미비한 점자 시스템으로 인한 문제점을 해결하기 위해 '물품인식 제어장치'를 고안했으며, 제품의 바코드를 스캔한 후 제품에 대한 정보를 점자로 출력과 동시에 음성으로 출력하여 시각장애인에게 올바른 정보를 제공한다.