본 논문에서는 실내에 센서 네트워크가 적용된 USN 응용 시스템에서 발생하는 센서나 설비 장치의 오작동을 진단하여, 해당 시스템이 제공하는 서비스의 신뢰성을 높여주는 오작동 진단 상황인지 미들웨어를 제안한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 미들웨어는 데이터관리 모듈, 상황정보제공 모듈, 상황분석 모듈, 서비스제공 모듈, 정보저장소 모듈로 구성되며, 모듈간의 상호작용으로 얻은 데이터는 오작동 진단 알고리즘을 통해 비교 분석함으로써, 센서나 설비 장치의 오작동 여부를 판단한다. 구현된 미들웨어는 시뮬레이션을 통해 수행성을 검증하였다. 그 결과 다수의 센서가 설치된 대형 시스템에서 본 미들웨어가 높은 성능을 발휘한다는 것을 확인할 수 있었다.
사회 안전망 제공을 위한 실시간 영상 기반의 협동적 스마트 카메라 네트워크에서는 상황인지 추론 및 처리를 위하여, 스마트 카메라 간에 상황 인지 및 대응을 위한 데이터를 저장 및 전달한다. 특정 이벤트에 대해 카메라가 측정한 값을 다른 상황 데이터 및 추론 결과와 함께 RDB(Relational Data Base)에 저장하고, 해당 정보가 필요한 주변 카메라에 전달한다. 일부 RDB를 온톨로지 RDF(Resource Description Framework) 파일로 변환해 그 결과를 상황인지 추론에 이용한다. 스마트 카메라 간 연동은 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 표준을 따르며, 협동적인 지능형 관제시스템을 이룬다. 데이터 저장 및 전달에 있어서 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 정보보호 기술을 도입하며, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 구현하여 오버헤드에 대한 분석을 수행하였다.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
본 연구는 교사와 학생들이 가르치고 배우는 상황 즉, 교육적 맥락을 고려하여 학교도서관의 목록 서비스를 제공한다면 목록의 유용성을 높이고, 교수-학습 과정과 목록 서비스를 직접적으로 연계시킬 수 있다는 전제하에 교육적 맥락에 관한 정보를 목록 데이터 요소에 추가로 목록 정보를 확장하기 위한 방안을 제시하였다. 우선 학교도서관의 정보자료와 교육 즉, 교수-학습 과정에 관련된 맥락 요인을 분석하고, 실제로 교육적 맥락 요소를 제공하고 있는 정보 시스템의 사례를 분석하여 교육적 맥락을 고려한 목록 정보의 확장 방안을 제시하였다. 분석 결과를 바탕으로 학교도서관 목록(DLS)에 추가로 기술해야 할 교육적 맥락 요소를 이용자(학생, 교사), 수업상황(교수방법, 수업목표, 교육과정, 평가방법, 학습집단 편성, 준비물, 수업환경), 자료 내용 유형(성격, 학문분야, 형태), 독서 상황(상황별 독서, 문학 주제), 관련 자료(교사 표현물, 학생 표현물) 등 5개 요소로 추출하였다.
본 논문에서는 산업현장에서 통합된 보안관제 시스템을 구축하기 위하여 USN 센서 데이터나 CCTV의 영상으로부터 상황정보를 수집하고 이 상황에 대하여 추론을 할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인식 모델에 대하여 기술한다. 상황모델은 스마트 환경에서 자동적이고 이질적인 데이터들을 온톨로지로 표현하고 DL 추론을 통하여 상황을 인식한다. 상황모델을 통합 보안관제 시스템에 적용함으로서 산업현장에서 위험을 자동적으로 검출하여 안전사고를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
상황 인지 서비스는 서비스 대상의 주변 상황을 인지하여 상황에 맞는 유용한 서비스를 제공한다. 규칙 기반 시스템은 상황 정보를 IF 구문으로 표현하고 상황에 따른 동작을 THEN 구문으로 표현하는 규칙을 사용하여 상황 인지 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 사물을 위하여 메모리 사용을 최적화한 경량 규칙 엔진을 제안한다. 제안된 엔진은 규칙을 기초 연산 단위로 관리하고 계산 값을 저장하는 메모리를 최소화하였으며 해시 표를 사용하여 규칙 및 상황 정보를 효율적으로 관리한다. 실제 쥐 훈련 시스템에서 사용하는 규칙 집합을 이용하여 제안된 엔진이 기존 Rete 알고리즘에 비하여 실행 속도는 다소 느리지만 매우 작은 메모리를 사용함을 확인하였다.
이동통신 환경의 분산 응용에서는 사용자나 단말기의 위치 이동을 파악하여 서비스를 지속할 수 있는 모바일 기술이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 상황 인식 미들웨어를 이용해 모바일 네트워크 상에서 사용자 혹은 사용자 디바이스의 CPU속도, 메모리 그리고 가용배터리의 변화를 적절히 지원하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 여기에는 사용자와 디바이스에 대한 프로파일, 상황의 메타데이터가 필수적이다. 본 논문에서는 상황인식의 동적 반영을 지원하는 미들웨어 서비스에 필요한 메타서버를 모델링하고 구축했다. 메타데이터는 프로파일, 정책, 사용자 선호도로 구성되며, 메타 서버는 미들웨어의 요청에 따라 서비스 가능한가를 판별 후, 결과를 돌려준다. 멀티미디어 스트림을 제공하는 이동동신 환경에서 사용자나 통신 단말기의 상황이 변동되는 시나리오에 적용해 보았다.
문맥 종속형 융합(CDF, Context Dependent Fusion)은 여러 분류기의 결과를 종합하여 성능을 향상시키는 융합 방법으로 주어진 문제의 문맥을 균일한 여러 문맥으로 나누고 각 문맥에서 문맥 종속적인 융합을 시도함으로써 기존 융합 방법에 비해 향상된 성능을 보여주었다. 하지만 CDF는 학습해야할 파라미터의 개수가 많아 학습 데이터가 적은 경우 잡음에 민감한 문제점이 있으며, 선형 알고리듬이라는 한계로 인해 문맥 추출 및 지역적 융합 과정에서 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 CDF의 문제점을 완화할 수 있는 방법으로 SVM(Support Vector Machine)과 커널 주성분 분석을 이용한 CDF-SVM을 제안하였다. 커널 주성분 분석은 입력 벡터에 비선형 변환을 가함으로써 타원형이 아닌 비정형의 클러스터 생성이 가능하도록 해주며, SVM은 융합과정에서 비선형 경계의 생성을 가능하게 해주어 CDF의 선형성 제약을 극복하도록 해준다. 또한 목적함수에 정규화 항을 추가함으로써 잡음 민감성을 줄이도록 하였다. 제안한 CDF-SVM은 기존 CDF 및 그 변형들에 비해 나은 성능을 보여주었으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착하여 환경 정보를 자율적으로 수집하고, 수집된 정보를 관리 및 제어하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 이러한 컴퓨팅환경에서는 사용자에게 제공하는 서비스에 대한 요구를 만족시키기 위해서 상황인식 처리를 위한 센싱 데이터 수집이 필요하다. 본 논문에서는 RFID/USN센서를 응용해 출입자 인식에 대한 상황을 연출하고, 출입자의 신원적 상황을 RFID reader와 antenna통해 전달 받는다. 동시에 출입자의 접근 여부를 판단하기 위해서 거리 센서를 장착한 센서 노드를 설치하여 센서정보를 수집하고, 이를 기반으로 출입자의 신원적 상황을 연출하여 이 상황을 인식하고, 실제 생활에 필요한 서비스를 제공할 수 있는 시스템에 대하여 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는 시스템을 설계 구현한다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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