• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.604-608
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• 2006

유비쿼터스 홈에서는 유무선 통신 네트워크를 기반으로 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들이 네트워크로 상호 연결되어 다양한 서비스 제공이 가능하며 지능적이고 상황인식에 기반 한 상호 연동을 통하여 사용자의 편의를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 상황인식 기술, 다양한 센서로 부터의 상황정보 관리 기술, JESS를 이용한 추론 모듈, 홈 시스템을 위한 사실 및 규칙 정의 등에 대하여 설명한다. 또한 이를 기반으로 홈 서비스 시스템을 설계한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1041-1047
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• 2010

에드혹 센서 네트워크에서 노드는 제한된 에너지를 가지며 에너지의 사용률은 토플로지 구조나 센서 노드의 동작에 의존한다. 본 논문에서는 low power distributed MAC을 개량 하여, MANET(Mobile Ad hoc Networks)에서의 효율적인 에너지 절약을 위한 클러스터링 방법이 적용된 새로운 구조를 제안한다. 제안된 구조의 특징은 에드혹 네트워크에서 에너지에 관련된 배터리 파워나, 노드의 거리, 전송 전력 등의 정보를 활용한 상황 인식기법을 사용하였다. 에너지 속성의 상황 인식을 적용한 제안된 망의 구조는 클러스터링 형상과 메시지 전송의 성능 및 데이터의 도달 인식을 향상 시킨다. 또한 context aware computing을 이용함으로써, 상황과 정의된 규칙기반에 따라서 노드의 동작과 네트워크 라우팅의 상황에 적응하도록 노드를 조정 할 수 있는 구조이다.

• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.273-282
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• 2005

본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.63-71
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• 2012

Recently, because most of buildings in the city become bigger and higher, so various convenient facilities and high-tech management skills are required to prevent potential disasters. Especially, because fires in huge buildings can cause serious damage, technologies and methods that help people quickly and safely to escape from the building is very important to extinguish the fire in initial state and to minimize the damage. This paper suggests a context-aware service system that can provide optimal escape routes to tenants with their smart-phones. The proposed system collects contexts with real time through USN(Ubiquitous Sensor Network) and provides an optimum escape route based on the collected contexts through service users' smart phones. In addition, The system provides not only safe routes from the fire but also valuable information for rescue operations with real time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1321-1328
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• 2008

본 논문에서 제안된 미들웨어는 상황인지와 이벤트 중심적인 구조에 초점을 맞춰 돈사와 같은 농업 서비스를 위한 모니터링 및 제어 시스템이다. u-Farm 미들웨어는 센서 필드로부터 얻어진 상황정보를 모니터링하고 처리함으로써, 농업 애플리케이션 서비스로부터의 다양한 쿼리에 대하여 즉각적인 응답을 제공한다. 이러한 시스템은 제어 장치로 하여금 최적의 유비쿼터스 농업 환경을 제공할 수 있도록 적합한 액션을 취하게 한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.9-14
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• 2020

소비자가 선호하는 유통의 현대화를 위한 정부의 유통 현대화 정책에 따라 현대 시장이이 급속히 성장했다. 이에 반해 전통적인 시장은 작은 시장규모, 시장 내 복잡한 관계 및 부적절한 공간, 유통 구조, 비효율적인 운영 및 무질서한 거래 등으로 인해 소비자에게 인기를 잃고 있다. 따라서 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅, 즉 컨텍스트 인식 정보를 6W1H로 업그레이드하고 스마트 폰과의 인터페이스를 통해 시장을 활성화하고 증강 현실 기술을 통해 고급 정보를 제공하고자한다. 사용자 문맥을 이용한 상황인지 시스템의 구축은 지식 기반에 참조 규칙을 적용하고 구현하는 방법에 따라 결과가 크게 다르게 나타난다. 이를 통해서 제안하는 방법은 RFID 기술과 6W1H 문맥 인식을 통해 전통 시장을 홍보하는데 목적을 가지고 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.14-21
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• 2014

본 논문에서는 주행상황의 자동차 정보를 인식하기 위하여 차량, 운전자, 환경 정보와 함께 주행상태 정보, 운전자상태 정보를 추가하여 실시간으로 바뀌는 운전행동에 대한 정보를 상황인식에 활용하여 운전자의 의도를 반영할 수 있도록 하였으며, 온톨로지 기반 상황인식 모델을 구성하여 다양한 상황에서의 상황인식이 가능하게 설계하였다. 상황정보의 획득방법으로 운전자 정보와 주행정보는 카메라를 이용한 영상인식 기술을 활용하며, 자동차 정보는 OBD-II 프로토콜을 이용한 정보 획득 장치를 이용한다. 실험결과 운전자 상태정보와 주행정보의 분석을 통하여 운전자 의도를 반영한 제안 시스템이 고속주행 상황에서의 차선이탈 경고 서비스 및 저속주행 상황에서의 안전거리 경보서비스를 위한 상황인식에 있어서 기존의 차량, 운전자, 환경정보를 활용한 방식보다 운전자 안전지원 서비스에 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.109-114
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• 2011

본 논문에서는 청각장애인을 위한 음향 데이터를 이용한 음향강화 알고리즘을 Gaussian Mixture Model (GMM)을 이용한 상황인지 시스템 기반으로 제안한다. 음향 신호 데이터에서 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) 특징벡터를 추출하여 GMM을 구성하고 이를 기반으로 상황인지 결과에 따라 위험음향일 경우 음향강화기술을 제안한다. 실험결과 제안된 상황인지 기반의 음향강화 알고리즘이 다양한 음향학적 환경에서 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.23-31
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• 2021

Treatment and management of chronic low back pain (CLBP) should be tailored to the patient's individual context. However, there are limited resources available in which to find and manage the causes and mechanisms for each patient. In this study, we designed and developed a personalized context awareness system that uses machine learning techniques to understand the relationship between a patient's lower back pain and the surrounding environment. A pilot study was conducted to verify the context awareness model. The performance of the lower back pain prediction model was successful enough to be practically usable. It was possible to use the information from the model to understand how the variables influence the occurrence of lower back pain.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.911-913
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• 2013

사용자의 행동 추론에서는 수신된 센서 데이터의 신뢰성이 중요하다. 하지만 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라진다. 이러한 잡음 환경은 센서로부터 수집되는 정보의 신뢰성에 영향을 준다. 때문에 잡음을 감소시키고 사용자의 행동을 추론하는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 연구는 사용자 행동의 잡음 제거, 왜곡 방지로 칼만 필터와 지수 가중이동 평균 필터의 비교실험을 하였다. 또한 본 제안된 확장가중 이중필터 법과 비교하였다. 결과적으로 제안된 필터가 다른 필터에 비해 잡음 환경에 견고하였다.