• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.4228-4236
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• 2015

센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.105-114
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• 2006

상황 인식은 유비쿼터스 환경에서 여러 가지 상황 정보를 인식하고 이를 기반으로 자동으로 서비스를 제공하기 위한 요소 기술이다. 유비쿼터스 환경을 지원하기 위한 기존 미들웨어들은 중앙 집중화된 저장 장치나 DBMS를 이용하여 획득된 상황 정보와 서비스 컨텐츠를 저장 관리하였다. 집중화된 상황 정보 및 서비스 컨텐츠의 관리는 이동 노드의 자율성과 서로 다른 미들웨어 간에 상호 운영을 저해하는 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 분산된 유비쿼터스 환경에서 상황 정보를 이동 노드에 분산 관리하고 서비스를 위한 컨텐츠를 미들웨어 간에 공유할 수 있는 시스템을 설계한다. 이와 더불어 상황 정보의 정의와 서비스의 추론 및 호출을 지원하기 위한 상황 인식 스크립트를 제공한다. 본 연구에서 설계된 응용 시스템을 상황 인식 기반의 음악 재생 서비스를 제공하는 시나리오에 적용함으로서 유용성을 보이고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10A호
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• pp.960-967
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• 2006

이동통신은 시간과 장소의 제약없이 유비쿼터스하게 인간 중심의 서비스를 제공할 수 있는, 차세대 시스템을 향하여 진화하고 있다. 특히, 사용자의 요구와 사용자 주변 상황들이 동적으로 변화하고 있는 차세대 이동통신 환경에서 다양한 센서 및 장치 그리고 관련 기술들에 의해 상황 인식(Context Awareness)이 실현될 것이다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 차세대 이동통신 환경에서는 사용자의 요구와 사용자 주변 상황에 가장 적절한 서비스가 제공되는 상황 인식 서비스가 핵심 서비스로 부상될 것이다. 본 논문에서는 서비스 사용자와 서비스 제공자들을 연결시켜 주는 차세대 이동통신 서비스 플랫폼을 기반으로 제공되는 차세대 이동통신 서비스 환경을 기술한다. 그리고, 이러한 서비스 환경에서 차세대 통합망, 센서 및 센서 네트워킹 기술, 단거리 통신 기술의 발전에 따른 상황 정보수집 범위의 확대, 서비스 이용 범위의 다양성 등에 따라 분류된 상황 인식 서비스의 진화 단계를 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.907-912
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• 2007

현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 공간에서 사용자가 요구하는 직접적인 서비스만을 제공하는 정도의 기술 구현에 그치고 있으며, 앞으로는 좀 더 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능적인 시스템이 필요해지고 있다. 사용자의 개입 없이 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 통해 제공할 서비스를 결정할 수 있는 시스템을 구성하기 위해 본 논문에서는 지능형 홈과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서의 사용자가 처한 상황에 대한 환경정보를 Context로 정의하고 4W1H의 형태로 정형화하여 수집한다. 추가적으로 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 수집하고 이러한 정보들을 확률 추론을 위한 베이지안 네트워크의 노드로 사용하여 사용자가 구체적으로 어떠한 상황에 처해 있는가에 대한 상황인식을 구현하다. 또한 그 상황 인식결과를 통해 사용자에게 제공될 서비스를 다시 한 번 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 모델을 제시하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.309-313
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• 2008

지능적인 사용자 중심의 서비스 제공 실현은 현재 여러 분야에서 활발히 진행 중인 유비쿼터스 컴퓨팅의 최종 목표이다. [1] 이와 같은 지능적 환경 구성의 목표 실현을 위하여 상황인지 기법은 핵심 요소로써 간주 되고 있으며 각 연구 기관에서 심도 높게 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 상황인지 기반 동적 환경 구성 및 사용자 중심의 서비스 제공 기법으로써 커뮤니티 컴퓨팅을 소개 하고 이를 구현하기 워하여 OSSGi(Open Services Gateway Initiative) 기반의 커뮤니티 컴퓨팅 통합 플랫폼을 제안한다.

• 지식경영연구
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• 제12권2호
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• pp.56-68
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• 2011

The rapid changes in business environments are also applicable to the delivery service field. Numerous companies are using smart phones in order to perform work of the delivery service field that is rapidly developing every year. Smart phones established ubiquitous work environments where access to the server of the head office is possible through telephones, scanners, and the internet anywhere and anytime. However, although smart appliances including smart phones have been diffused, empirical analysis of use of them in actual has not been attempted much. In this regard, current study empirically analyzes how connectivity and context-awareness function of smart phones based on the TAM(Technology Acceptance Model) influence the continuous intention to use through trust, usefulness, and ease of use. The results indicate that the connectivity and context-awareness function, which are natures of smart phones, had impacts on the ease of use and trust, but not on the usefulness. Based on these results, this study suggests implications and future research directions regarding the planning and realization of smart appliances.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.397-399
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• 2014

DTN(Delay/Disruption Tolerant Networks)은 노드의 불규칙적인 움직임으로 인한 연결단절과 불안정한 연결 상태를 극복하기 위해 효율적인 포워딩 전략이 필요하다. 제시하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향 등의 상황정보를 활용하며 이를 통해 이후의 이동성을 예측하여 포워딩할 중계노드를 선택하기 위한 방법을 고려한다. 본 논문에서는 중계노드들의 상관관계를 분석하여 안정된 경로를 제공하기 위해 노드의 상황정보를 예측하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 상황 매트릭스라는 상황 분석 도구를 사용하여 시간에 따라 상황정보를 저장하고, 변화의 추이를 분석하여 노드의 속도, 방향 등의 정보를 예측하는데 활용된다. EPCM 알고리즘은 예측된 상황정보를 활용하여 노드 간 미래의 연결성을 분석하고 중계노드를 선택함으로써 안정된 포워딩 경로를 제공할 수 있고, 불필요한 포워딩으로 인한 자원 낭비를 방지할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과 예측된 상황정보의 값이 실제의 값에 대하여 약 2%내의 오차율을 나타내어 예측의 정확도를 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.77-86
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• 2009

This paper proposes an ontology-based context-aware home healthcare platform employing environmental factors obtained from home. The proposed platform manages the health of home residents, and notifies relatives or a medical team of critical condition through context-awareness based on home ontology by using information sensed from various sensors. The ontology definition of context-awareness from the sensed information provides technically more precise decision for us. Therefore the platform can be aware of the health state of residents and environment by reasoning exactly from data gathered from various sensors and heterogeneous devices. The platform also can individually provide the customized service for users by setting priority for critical status that can be occurred in the health state of residents.

• 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.