• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.681-685
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• 2022

COVID-19 사태를 비롯하여 인류는 지속적인 바이러스 감염에 노출되고 있고 감염자를 신속하게 격리하고 접촉자를 추적하여 감염 확산을 방지를 위한 노력이 진행되고 있다. 연락을 통해 확진자 접촉을 확인하는 수동적인 역학조사는 정확성과 신속성 측면에서 한계가 있어 다양한 디지털 기술을 활용한 자동적인 추적 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 저전력 블루투스 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술을 활용하여 접촉을 확인하고 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 값에 대한 분석과 보정을 통해 밀접 접촉을 식별하는 알고리즘을 제시하고, 중앙집중형 서버 구조의 바이러스 확산을 방지할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.27-32
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• 2022

As the need for eco-friendly transportation increases due to the deepening climate crisis, many local governments in Korea are introducing shared bicycles. Due to anxiety about public transportation after COVID-19, bicycles have firmly established themselves as the axis of daily transportation. The use of shared bicycles is spread, and the demand for bicycles is increasing by rental offices, but there are operational and management difficulties because the demand is managed under a limited budget. And unfortunately, user behavior results in a spatial imbalance of the bike inventory over time. So, in order to easily operate the maintenance of shared bicycles in Seoul, bicycles should be prepared in large quantities at a time of high demand and withdrawn at a low time. Therefore, in this study, by using machine learning, the linear regression algorithm and MS Azure ML are used to predict and analyze when demand is high. As a result of the analysis, the demand for bicycles in 2018 is on the rise compared to 2017, and the demand is lower in winter than in spring, summer, and fall. It can be judged that this linear regression-based prediction can reduce maintenance and management costs in a shared society and increase user convenience. In a further study, we will focus on shared bike routes by using GPS tracking systems. Through the data found, the route used by most people will be analyzed to derive the optimal route when installing a bicycle-only road.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제29권2호
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• pp.87-93
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• 2022

To solve the pathological problems of the musculoskeletal system based on evidence, a sophisticated analysis of human motion is required. Traditional optical motion capture systems with high validity and reliability have been utilized in clinical practice for a long time. However, expensive equipment and professional technicians are required to construct optical motion capture systems, hence they are used at a limited capacity in clinical settings despite their advantages. The development of information technology has overcome the existing limit and paved the way for constructing a motion capture system that can be operated at a low cost. Recently, with the development of computer vision-based technology and optical markerless tracking technology, webcam-based 3D human motion analysis has become possible, in which the intuitive interface increases the user-friendliness to non-specialists. In addition, unlike conventional optical motion capture, with this approach, it is possible to analyze motions of multiple people at simultaneously. In a non-optical motion capture system, an inertial measurement unit is typically used, which is not significantly different from a conventional optical motion capture system in terms of its validity and reliability. With the development of markerless technology and advent of non-optical motion capture systems, it is a great advantage that human motion analysis is no longer limited to laboratories.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.385-393
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• 2023

Since the proportion of elderly citizens is increasing every year, the social interest is increasing for the health and the safety of the elderly. The nursing home is continually being created to care for more elderly people. However, the quality of service is not enough due to the lack of elderly caregivers. Elderly care and management services are being studied to replace the shortage of caregivers. Existing research for the implementation of an automatic care system has a high initial system cost. Furthermore, it lacks the ability to store and manage large amounts of data. In this paper, we propose a system that manages a large amount of data continuously generated through CCTV and provides a streaming service with a high level of quality-of-service (QoS) to users with collected video. Through the proposed system, it is possible to record and manage the behavioral information of the elderly occurring in the nursing home together with the video. In addition, according to the user's request, it has built a service that streams the video and behavioral information according to the date and time in real-time.

• 감성과학
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• 제22권4호
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• pp.3-14
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• 2019

현대사회에서 대표적인 제3의 공간인 카페는 학업과 휴게 등에 중요한 공간으로 사용되고 있다. 카페를 방문 규모에 따른 공간적인 요구사항을 이해할 필요가 있는데, 좁은 카페의 경우, 더 넓고 높고 깊게 보일 수 있는 디자인 방법을 파악하는 것은 이용자나 디자이너들에게 도움이 될 수 있다. 본 연구는 공간의 깊이감과 머물고 싶은 의사의 관계를 시선추적기와 공간 이미지를 이용하여 연구한 것이다. 56명의 실내디자인 학생들은 15개의 렌더링으로 개발된 이미지를 함께 비교하여 보며, 어떤 공간이 가장 깊어 보이는지에 대해 응답하였다. 또한 주어진 공간을 카페로 가정하여 1인 방문 시, 그리고 단체로 방문 시 각각 어느 공간에 머물고 싶은지 응답하였다. 공간을 탐색하는 과정의 시선은 시선추적기를 통해 측정되었다. 연구의 결과, 동일한 규모의 공간일지라도 실내 및 가구요소에 따라 깊이감이 다르게 느껴짐을 보여준다. 어두운 벽에 작은 장식과 분리된 가구가 있는 공간이 밝은 톤의 벽에 큰 장식이 있거나 아예 장식이 없는 경우, 그리고 하나로 연결된 가구가 있는 공간보다 더 깊어 보인다고 인식되었다. 공간의 깊이감은 1인 방문자에게 중요한 요소이나, 여럿이 방문한 경우에는 큰 고려 요소는 아니었다. 연구의 결과는 공간의 깊이감이 카페 방문객의 규모와 관련해 머물고 싶은 의도에 어떤 역할을 하는지 밝히는데 도움이 되리라 본다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.140-152
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• 2015

최근 사용자와 컴퓨터간의 양방향 상호작용을 가능하게 하는 HCI(Human Computer Interaction) 연구를 위해 인간의 의사소통 체계와 유사한 인터페이스 기술들이 개발되고 있다. 이러한 인간과의 의사소통 과정에서 사용되는 커뮤니케이션 채널을 모달리티라고 부르며, 다양한 단말기 및 서비스 환경에 따라 최적의 사용자 인터페이스를 제공하기 위해서 두 개 이상의 모달리티를 활용하는 멀티모달 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 하지만, 멀티모달 인터페이스를 사용하기에는 각각의 모달리티가 갖는 정보 형식이 서로 상이하기 때문에 상호 연동이 어려우며 상호 보완적인 성능을 발휘하는데 한계가 있다. 이에 따라 본 논문은 W3C(World Wide Web Consortium)의 EMMA(Extensible Multimodal Annotation Markup language)와 MMI(Multimodal Interaction Framework)표준에 기반하여 복수의 모달리티를 상호연동할 수 있는 멀티모달 커뮤니케이터를 제안한다. 멀티모달 커뮤니케이터는 W3C 표준에 포함된 MC(Modality Component), IM(Interaction Manager), PC(Presentation Component)로 구성되며 국제 표준에 기반하여 설계하였기 때문에 다양한 모달리티의 수용 및 확장이 용이하다. 실험에서는 시선 추적과 동작 인식 모달리티를 이용하여 지도 탐색 시나리오에 멀티모달 커뮤니케이터를 적용한 사례를 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.638-648
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• 2020

현재 지능화 된 협동로봇의 사용자 추종 방법은 비젼 시스템 기반 및 라이다를 이용한 사례가 일반적이고 성능도 우수하다. 그러나 2020년 전세계로 확산된 코로나19 사태에 폐쇄된 공간에서 의료진과 협동을 위한 로봇의 활약은 미흡한 실정이였다. 그 이유는 의료진들은 바이러스 감염 방지를 위하여 모두 방호복을 입고 있어 기존 연구된 기술로는 적용이 쉽지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 초음파 센서를 송신부와 수신부로 분리하여 이를 바탕으로 사용자의 위치를 추정하고 능동적으로 모바일 플랫폼이 사람을 따라다니며 협동 할 수 있는 기법을 제안하였다. 그러나 초음파센서는 경면반사 및 수, 발신 간 통신 단락으로 인한 불규칙 오차가 발생하고, 오차를 줄이기 위해 메디안 필터 일부 개선하여 적용하였으며 협소한 공간에서 원활한 작업 수행을 위해 곡률궤적을 적용해 주행기술을 향상시켰다. 실험 결과 메디안 필터 전, 후 거리, 각도의 오차는 약 70% 감소하였으며 'S', '8'자 코스 주행을 통해 주행 안정성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.884-889
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• 2010

최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정단어들로 분류, 검색하여야 한다. 본 논문에서는 사람이 느끼는 감정 중, 밝음과 어두움을 기준으로 음악을 분류하려고 한다. 음악이 내포하고 있는 특성들에 VCM(Variance Considered Machines)을 적용하여 음악의 명암 분류 시스템을 제안한다. 본 논문에서 이용한 음악적 특성은 3가지이다. 설문조사를 통해 명암이 정의된 기준 음악을 음의 높고 낮음의 분포, 음색의 가늘고 굵음과 비트의 빠르기를 이용하여 VCM에 먼저 학습을 시킨 후, 학습된 VCM을 통하여 분류 되지 않은 음악을 정의하여 설문조사를 통한 결과와 비교 분석 하였다. 음 추출은 Matlab을 이용하여 샘플링된 음악을 일정한 간격으로 나누어 FFT를 통해 주파수 분석을 한 후 평균값을 그 구간의 대표음이라 가정하고 추출된 음들의 높낮이를 수치화 하여 전체 분포를 파악하였다. 음색 부분에서는 음 추출에서 사용된 주파수 영역에서 전체 주파수 누적분포의 차이를 이용하여 수치화 하였다. 이 세 가지 특성을 VCM에 적용하여 실험 결과와 설문 조사 결과 비교하여 보니 약 95.4%의 확률로 음악의 명암이 분리된 것을 확인 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.640-645
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• 2014

인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.