• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권3호
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• pp.209-216
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• 2009

스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.123-129
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• 2009

유비쿼터스 홈은 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들로 구성된 유무선 네트워크를 통해 u-Life, u-Health등의 다양한 유비쿼터스 서비스를 제공하는 미래의 디지털 가정환경으로 부상하고 있다. 유비쿼터스 홈서비스는 센서들로부터 수집된 정보를 통해 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 가전기기들을 상황에 맞게 적응하도록 함으로써 사용자 편의성을 극대화 한다. 이러한 상황인지 홈 환경에서 집안을 미리 사용자가 원하는 상태로 조절하기 위해 사용자의 미래 행위를 예측하는 것을 미래 유비쿼터스 홈에 가장 핵심적인 기능 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 홈 환경에서 상황인지 서비스를 위한 단계적 예측 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 예측과 실행의 두 단계로 이루어 진다. 첫 번째 예측단계에서 트리구조를 이용하여 사용자가 이동할 다음 위치를 예측하고, 두 번째 실행 단계에서는 테이블 매칭 방법을 이용하여 각각의 위치에 있는 가전기기들을 사용자가 원하는 대로 미리 예측하고 구동시켜 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 일반적으로 가전기기들은 한 개씩 독립적으로 동작하기보다 여러 기기가 함께 동작하여 특정 목적에 이용된다는 점에 착안하여, 모드서비스 개념을 도입함으로써 사용자가 동작시키고자 하는 기기들을 한꺼번에 예측할 수 있는 장점을 가진다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문이 제안한 단계적 예측 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권3호
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• pp.269-276
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• 2006

본 논문은 고속철도 환경에서 이중 이동 라우터를 이용한 끊김없는 핸드오버 방안을 제안한다. 제안한 방안은 철도차량의 앞과 뒤에 두 개의 이동 라우터를 배치하여 핸드오버 수행시기 차이를 이용한다. 이중 이동 라우터 중 하나가 핸드오버를 수행하더라도 다른 이동 라우터가 계속해서 패킷을 수신할 수 있으므로 네트워크 전체적으로는 끊김없는 서비스가 가능하지만, 두 개의 이동 라우터는 논리적으로 하나로 동작하게 된다. 수학적 해석 및 시뮬레이션 결과 제안한 방안은 핸드오버 시 서비스 중단 시간 및 패킷 손실을 방지할 수 있음을 알 수 있었다.

• 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.

• Journal of Communications and Networks
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• 제8권4호
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• pp.369-377
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• 2006

Recently, the metropolitan area network (MAN) has attracted much attention in telecommunication research and has emerged as one of the most important research topics in the community. Several standards representing the first step for developing metropolitan networks have been published; IEEE 802.16 (WiMAX) has taken a relevant role in reaching the goal of realizing a full-service network all over a urban and suburban area. At the same time, the wireless local area networks (WLAN) have been widely used for in-home or short range communications, mainly basing on the IEEE 802.11 (WiFi) standard. A consequence is the increasing interest in interworking technology, that allows an interconnection between different standards by maintaining certain properties, mainly in terms of quality of service (QoS). One of the major issues is to design bridging devices capable of transparently interconnect different wireless technologies. In this paper, we propose two interconnection bridging solutions between WiMAX and WiFi links; the first is more based on the concept of maintaining a certain end-to-end QoS level independently from the wireless technologies used. The second method is more devoted to the reduction of the implementation complexity at the cost of no QoS assurance. The performance of the two methods are compared by resorting to computer simulations showing the advantages of each one technique.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.444-448
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• 2008

유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권1호
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• pp.84-95
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• 2009

The ubiquitous smart home is the home of the future, which exploits context information from both the human and the home environment, providing an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. In this paper, we present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. The system uses four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the architecture of the real-time human tracker, and proposes an algorithm for predicting human location and motion. To detect human location, three kinds of images are used: $IMAGE_1$ - empty room image, $IMAGE_2$ - image of furniture and home appliances, $IMAGE_3$ - image of $IMAGE_2$ and the human. The real-time human tracker decides which specific furniture or home appliance the human is associated with, via analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine (SVM). The performance experiment of the human's location, which uses three images, lasted an average of 0.037 seconds. The SVM feature of human motion recognition is decided from the pixel number by the array line of the moving object. We evaluated each motion 1,000 times. The average accuracy of all types of motion was 86.5%.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5229-5252
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• 2016

With proliferation of diverse network access technologies, users demands are also increasing and service providers are offering a Quality of Service (QoS) to satisfy their customers. In roaming, a mobile node (MN) traverses number of available networks in the heterogeneous wireless networks environment and a single operator is not capable to fulfill the demands of user. It is crucial task for MN for selecting a best network from the list of networks at any time anywhere. A MN undergoes a network selection situation frequently when it is becoming away from the home network. Multiple Attribute Group Decision (MAGD) method will be one of the best ways for selecting target network in heterogeneous wireless networks (4G). MAGD network selection process is predominantly dependent on two steps, i.e., attribute weight, decision maker's (DM's) weight and aggregation of opinion of DMs. This paper proposes Multi-Attribute Intuitionistic Fuzzy Group Decision Method (MAIFGDM) using TOPSIS for the selection of the suitable candidate network. It is scalable and is able to handle any number of networks with large set of attributes. This is a method of lower complexity and is useful for real time applications. It gives more accurate result because it uses Intuitionistic Fuzzy Sets (IFS) with an additional parameter intuitionistic fuzzy index or hesitant degree. MAIFGDM is simulated in MATLAB for its evaluation. A comparative study of MAIFDGM is also made with TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS in respect to decision delay. It is observed that MAIFDGM have low values of decision time in comparison to TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS methods.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권1호
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• pp.117-124
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• 2009

최근 디지털 정보통신 기술의 발전으로 네트워크 기술 및 성능의 적용 범위가 모든 분야로 확대됨에 따라 모든 정보단말, 가전기기, 사물 등이 하나의 네트워크로 연결되는 차세대 통신환경으로 진화되고 있다. 이러한 차세대 통신 환경에서의 핵심기술인 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반 네트워크에서 원활한 통합서비스(convergence service)의 제공을 위해서는 사용하던 정보단말이 바뀌거나 네트워크가 변화하더라도 이용 받던 서비스들을 그대로 제공 받을 수 있는 끊김없는(seamless) 서비스가 가능하여야 한다. 본 논문은 IMS Enabler를 통한 통합서비스 제공환경에서 사용자의 네트워크 환경의 변화나 정보단말의 변화에도 끊김없는 서비스를 제공하기 위한 세션제어기법과 그 구조를 제안하고 그에 따른 서비스 세션 제어 프로토콜(Service Session Control Protocol : SSCP)을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권1B호
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• pp.22-30
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• 2007

본 논문에서는 분산 객체 관리의 편의성을 제공하고, 고장 발생시에도 안정된 서비스를 가능케 하는 고장포용 객체그룹(Fault-Tolerant Object Group, FTOG) 프레임워크를 제안한다. FTOG 프레임워크는 서비스 우선순위와 체크포인트 방법을 이용하여 두 가지의 고장 회복 방안을 제공하며 퍼지 기반의 부하 추론 과정을 통한 부하 분산을 수행하여 서비스 실행에서의 효율성을 높인다. 또한 가상의 홈네트워크 환경을 구성하고 FTOG 프레임워크를 적용하여 시뮬레이션을 통해 분산되어 있는 객체들의 관리 및 부하 분산 등 본 모델의 안정성 및 신뢰성을 검증하였다.