전 세계적으로 인구 고령화와 만성질환의 증가로 건강관리에 대한 관심이 높아지고 ICT기술의 발달로 인하여 유헬스 서비스가 증가하고 있다. 기존의 유헬스 서비스는 상담을 통한 서비스나 건강정보의 모니터링만을 제공하여 심혈관질환등의 만성질환자를 예방하거나 관리하는 것에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유헬스 플랫폼 기반의 상황정보를 활용한 건강관리 서비스 모델를 제안한다. 제안하는 서비스 모델은 유헬스 플랫폼 환경에서 임상정보 및 날씨 등의 상황 정보를 활용하여 건강 모니터링 및 운동, 식이 서비스를 제공한다. 제공하는 서비스는 외부콘텐츠 제공자의 DB를 사용하는 전문적인 서비스이다. 또한, 의사는 모니터링 서비스를 이용하여 질환자에게 권고정보를 제공할 수 있다. 제안하는 서비스 모델은 서비스 대상자에게 유헬스 플랫폼 환경에서 상황정보를 활용한 효과적인 서비스를 제공하여 만성질환자의 건강증진에 기여할 것으로 기대된다.
최근에 증강현실 에이전트에 대한 관심의 증가로 인하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 사용자의 입력에 자율적으로 반응하거나 새로운 형태의 인터페이스로서 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 에이전트의 반응생성을 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내의 컨텍스트와 실제 및 가상 공간에 존재하는 정보들의 활용 방안에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 환경 정보와 사용자의 프로파일 정보, 그리고 사용자 중심의 컨텍스트의 활용해서 행동을 선택하고 계획하는 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템을 제안하고자 한다. 에이전트의 내부는 Belief-Desire-Intention (BDI) 모델과 계층적 업무 네트워크 (HTN)내 검색을 통해서, 반응적 행동의 시퀀스를 선택한다. 행동의 시퀀스가 기본 행동들만으로 구성이 된 후, 에이전트는 이전 행동 및 입력의 종류에 따라서 행동의 적합성을 판단 및 적응을 수행한 후, 행동을 활성화 시킨다. 제안된 행동 생성 시스템은 행동을 통한 에이전트의 정보 전달이 요구되는 교육, 게임, 도우미 에이전트 등에서 응용이 가능할 것이다. 이렇게 계획된 행동을 통해서 증강현실 에이전트는 효과적인 정보 전달과 의사소통 능력을 사용자에게 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
스마트폰의 일정 관리 어플리케이션은 모바일 환경에서도 효과적인 사용자 인터페이스와 높은 사용자 접근성을 바탕으로 널리 사용되고 있다. 하지만 빈번히 변경되는 사용자의 상태나 위치 등의 상황 정보를 고려하지 않기 때문에 변화된 상황을 반영한 일정관리를 지원하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보를 수집하여 이에 따른 적합한 서비스를 능동적으로 제공하는 지능형 알림서비스를 제안한다. 또한 지능형 알림서비스를 기반으로, 스마트 일정 관리를 지원하는 스마트폰 어플리케이션을 개발한다. 지능형 알림서비스는 스마트폰의 GPS 센서를 이용하여, 위치나 일정 정보에 따른 사용자의 상태를 인지하고 변화된 정보를 바탕으로 사용자에게 능동적인 알림을 제공한다.
IoT 기술과 시맨틱 기술의 결합을 통한 상황인지 기반의 서비스를 제공하는 많은 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만 시맨틱 기술인 온톨로지를 이용한 서비스를 제공하는 선행 연구는 특정 서비스 시나리오를 도메인으로 선정하여 온톨로지를 구축했기 때문에 서비스 요구사항 등의 변경을 수용하기에는 한계를 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 크로스 버티컬 온톨로지 개념이 등장하였지만 상황정보를 표현하기 위해 서비스 환경을 구성하는 요소 이외의 추가적인 요소를 필요로 하며, 환경구성요소의 상태정보를 표현하지 못하는 한계가 있다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해 본 논문은 상황정보를 표현하기 위한 요소를 추가하지 않으면서, 환경구성요소의 상태표현이 가능한 SISO(Semantic-based IoT Service Ontology)를 제안한다. 이와 같은 SISO의 특징을 검증하기 위해 서비스 시나리오를 선정하고, 시나리오에 따라 적용한 결과를 제시하였다. 또한 서비스 시나리오 적용 결과를 기반으로 선행연구와의 정성적 비교결과를 제시하였다.
본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.
본 논문에서는 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템 적용을 위한 환경음 기반의 상황 인식 기술을 소개한다. 상황 인식 실험을 위해 총 7가지의 음향 환경으로 나누어 환경음을 취득한다. 환경음 인식 성능 비교를 위해 MFCC와 LPCC 특징 추출 기법을 이용한다. 통계적 기반의 패턴인식 기법을 적용하기 위해 GMM 및 HMM 음향 모델을 기반으로 인식기를 설계한다. 인식 실험 결과에서는 LPCC 특징 추출 기법이 MFCC 기법 보다 우수하고, 음향 모델은 HMM이 GMM에 비해 높은 인식 성능을 나타낸다. LPCC 특징을 사용하고 HMM 모델을 채용함으로써 최고 96.03%의 인식률을 나타낸다. 이와 같은 결과는 음성에 비하여 다양한 주파수 성분이 존재하는 환경음을 표현하는데 MFCC 보다는 LPCC가 효과적임을 나타내며, 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 환경음은 GMM 보다 HMM이 효과적임을 입증한다.
본 논문은 UWB 센서를 이용한 위치인식 시스템의 구현 및 실험결과와 상황인지형 서비스 구현에 대하여 기술한다. 정확한 위치측정을 위해 UWB 센서의 경사도(pitch), 편주(yaw), 센서 개수, tag 높이 등의 변화에 따른 위치인식 오차를 측정하여 각 변수의 설정 방법을 실험하였다. 이를 이용한 응용으로 상황인지 기술에 바탕한 지능형 헬스트레이닝 관리 시스템 구현하였다. 지능형 헬스 트레이닝 관리 시스템은 헬스장에서 피 훈련자의 위치와 장비의 사용 상태를 인식하여, 적절한 훈련 스케줄을 피 훈련자에게 제공하며, 그에 따른 훈련 장비들의 사용법을 PDA를 통해 안내한다. 상황인지형 서비스의 제공을 위해서는 사용자의 위치와 이동 정보에 대한 오차 보정이 요구되어 사용자의 이동하는 속도를 이용한 위치 보정 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과는 제안된 보정 알고리즘을 적용함으로써 이 알고리즘이 적용하지 않았을 때에 비해 오류 데이터가 30% 정도 감소하였다.
본 논문은 지능형 위치추적을 위한 위치트리거와 이동에이전트 시스템 기술을 적용하여, 상황인식 기반 위치서비스를 위한 위치트리거 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 트리거 및 조치 서비스 프로토콜 구현과 능동규칙 탑재 이동에이전트에 대한 실험을 통하여, 제안 시스템이 상황인식 기반 위치서비스의 특성에 따른 시스템 최적화 및 위치 기반 서비스 응용들에 대한 확장성과 유효성이 있음을 검증한다. 제안 시스템은 전력 사용자의 소비 패턴 및 행위 변화에 대한 시스템의 능동적 특성을 통한 자원 활용의 최적화 시스템 구축을 위한 예비 연구로써, 객체 위치 기반의 지능적 경고와 조치를 통한 환경 및 자원 활용 최적화와 다양한 위치서비스 응용 시스템 구축에 효과적으로 적용할 수 있다.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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