• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.375-380
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• 2007

맥락 정보와 맥락 인식 시스템에 대한 연구는 지난 10 여 년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서 중요한 이슈로 다루어졌다. 대부분의 맥락 인식 시스템은 위치 정보와 같이 단일 형태의 맥락 정보를 위해서 설계되었거나 연구실 수준의 크기로 제한되었다. 그러나 많은 종류의 센서와 actuator 를 포함하고 다수의 관리 도메인으로 확장 가능한 스케일이 큰 시스템에 대한 개발 및 평가는 여전히 미흡한 수준이다. 특히, 맥락 퓨전과 추론 구조를 가지는 Large-scale 의 맥락 인식 시스템에 대한 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 휴리스틱 평가를 이용한 Large-scale 맥락 인식 시스템의 평가 방법에 대하여 제안한다. 그리고 우리는 동적인 맥락 인식 시스템을 지원하고 맥락 퓨전 및 추론을 위한 메커니즘을 포함하는 기본 구조에 대해서 자세히 설명한다. 맥락 인식 시스템 평가를 위해서 제안된 접근법은 사용자 인터페이스 도메인에서 잘 알려진 전문가에 의한 평가 방법으로 Large-scale 맥락 인식 시스템에 적합하도록 특별히 선택된 heuristics 집합을 이용하는 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.169-177
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• 2010

철도는 다양한 분야에서 이용되며, 현재 많은 인원과 물류를 운송할 수 있는 효과적이고 친환경적인 교통수단이다. 근래에 들어 지하철을 비롯한 철도에 사고는 인명피해 및 물적 사고로 대부분 인재에 속하며, 이를 방지하기위한 안전 대책을 강구하는 방안이 추진 중이다. 본 논문에서는 철도 건널목 사고 예방을 위한 시스템의 개발을 목적으로 열차의 상황정보를 기반으로 기본적인 철도 건널목 안전관리시스템의 확장뿐만 아니라, 시스템 측면에서도 유연성을 제공할 수 있는 OSGi 프레임워크 기반 상황인지형 스마트 철도 건널목 안전 관리시스템을 구현하는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.40-43
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• 2008

This paper describes a Grid-based context-aware doctor recommender system which recommends appropriate doctors for a patient or user at the right time in the right place. The core of the system is a recommendation mechanism that analyzes a user's demographic profile, user's current context information (i.e., location, time, and weather), and user's position so that doctor information can be ranked according to the match with the preferences of a user. The performance of our architecture is evaluated compare to centralized recommender system.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권1호
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• pp.109-116
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식하고 그에 따른 상황인지 서비스를 실현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. u-City에서는 도시의 곳곳의 센서 등을 통해 상황 정보가 수집되고, 개인들은 자신의 모바일기기와 도시의 정보 통신 인프라를 통하여 상황인지 서비스를 제공 받게 된다. 본 논문에서는 u-City의 네트워크에 연결된 센서나 디바이스에서의 정보를 구조화하는데 유용하고 상호 관계성 및 부분적인 상황의 정보를 표현할 수 있는 OWL(Web Ontology Language)을 사용한 온톨로지를 설계하고, 수집된 상황정보와 사용자의 의도를 기반으로 서비스를 추론하는 맞춤형 u-City 서비스 제공을 위한 상황인지 추론 시스템을 제안한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권6호
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• pp.7-14
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• 2007

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.313-314
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• 2009

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.641-649
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• 2017

사물 인터넷 기기가 일반화됨에 따라 사용자의 상황을 파악하고 다른 사용자에게 알림을 주어 위급 상황에 대처하기 위한 서비스가 증가하고 있다. 이와 같은 시스템은 대부분 기기의 값이 일정 기간 이상 변하지 않거나 이상치가 발견되면 이벤트로 판단하고 분석한다. 그러나 기기가 비활동 상태라면 상황을 파악하거나 다시 서비스를 제공할 수 없다. 이 때 만약 사용자의 요구를 파악하고 주변의 다른 기기들을 통해 서비스를 제공하거나 다른 사용자에게 상황 정보를 알린다면 적절한 조치를 취할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구를 포함한 상황 인지 모델과 이를 반영한 기기 탐색 시스템을 제안한다. 시스템은 수집한 데이터를 기반으로 사용자의 상황과 요구를 분석한다. 만약 사용자 기기가 비활동 상태일 때는 다른 기기를 탐색함으로써 상황을 인지하고 나아가 사용자에게 다시 서비스를 제공할 수 있다. 제안하는 방법을 통해 사용자 중심의 서비스 제공하고 여러 응급 상황에서 필요한 요소들을 분석, 대처한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.832-840
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• 2004

In ubiquitous environments, context is any information that can be used to characterize the situation of an entity such as a person or an object. Many sensors and small computers collect contexts and provide applications with them. Thus, ubiquitous applications need to represent contexts and exploit them effectively. In this paper, we design and implement a context-aware messaging system, called UMS (Ubiquitous Messaging System), based on Java and Jini. UMS can represent various contexts using XML scripts, and communicate text messages regardless of user's location using the proxy mechanism of Jini.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.19-29
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• 2011

The u-Healthcare system, a new paradigm, provides healthcare and medical service anytime, anywhere in daily life using wired and wireless networks. It only doesn't reach u-Hospital at home, to manage efficient personal health in fitness space, it is essential to feedback process through measuring and analyzing a personal vital signs. MBAN(Medical Body Area Network) is a core of this technology. MBAN, a new paradigm of the u-Healthcare system, can provide healthcare and medical service anytime, anywhere on real time in daily life using u-sensor networks. In this paper, an ontology-based context-awareness in MBAN proposed system development methodology. Accordingly, ontology-based context awareness system on MBAN to Elderly/severe patients/aged/, with measured respiratory rate/temperature/pulse and vital signs having small variables through u-sensor network in real-time, discovered abnormal signs and emergency situations which may happen to people at sleep or activity, alarmed and connected with members of a family or medical emergency alarm(Emergency Call) and 119 system to avoid sudden accidents for early detection. Therefore, We have proposed that accuracy of biological signal sensing and the confidence of ontology should be inspected.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2020

다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.