• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1053-1059
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• 2021

스마트 홈을 구현하기 위해 증강현실과 사물인터넷 기술이 가지고 있는 각각의 한계를 극복하기 위한 방법으로 두 가지 기술을 융합하는 새로운 형태의 서비스가 요구되고 있다. 증강현실은 사물을 인식하고 인식된 사물위에 증강된 콘텐츠를 화면에 투영하는데 이 기술은 사물을 인식하기 위한 방법으로 주로 마커와 같은 영상처리 방법을 이용한다. 본 논문에서는 마커를 이용한 증강현실 기반 사물인터넷 제어 플랫폼을 개발하였다. 사물에 고유한 마커를 정의하여 카메라에 보여지는 고유한 식별자를 구분하였다. 사물을 통제하기 위한 제어기를 호출하여 스마트 홈 시스템을 구현하였다. 제안하는 시스템은 증상현실을 통해서 사물의 상태정보를 수신하고 제어 명령어를 전달한다. 제안하는 플랫폼을 가정용 전등 조작하는 방식으로 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2018

본 연구에서는 라즈베리파이에 부착된 카메라로 사람을 얼굴을 인식하는 영상처리기법을 활용하여 가정용 로봇을 제작하였다. 라즈베리파이에 부착된 카메라를 통해 실시간으로 영상을 입력받아서 사람의 얼굴을 인식하게 한 후 결과에 따라 스마트냉온풍기의 동작을 구분한다. 이는 로봇이 사람이 없는 곳에 냉온풍기를 동작하지 않고, 사람이 있는 곳에만 냉온풍 동작을 하게 함으로써 에너지 활용 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1189-1204
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• 2018

Detecting and capturing 3D human structures from the intensity-based image sequences is an inherently arguable problem, which attracted attention of several researchers especially in real-time activity recognition (Real-AR). These Real-AR systems have been significantly enhanced by using depth intensity sensors that gives maximum information, in spite of the fact that conventional Real-AR systems are using RGB video sensors. This study proposed a depth-based routine-logging Real-AR system to identify the daily human activity routines and to make these surroundings an intelligent living space. Our real-time routine-logging Real-AR system is categorized into two categories. The data collection with the use of a depth camera, feature extraction based on joint information and training/recognition of each activity. In-addition, the recognition mechanism locates, and pinpoints the learned activities and induces routine-logs. The evaluation applied on the depth datasets (self-annotated and MSRAction3D datasets) demonstrated that proposed system can achieve better recognition rates and robust as compare to state-of-the-art methods. Our Real-AR should be feasibly accessible and permanently used in behavior monitoring applications, humanoid-robot systems and e-medical therapy systems.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.1010-1011
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• 2013

본 논문에서는 노인의 의료 서비스를 보조하기 위하여 영상 처리를 통해 알약을 구분하고 정보를 제공하기 위한 시스템을 개발하였다. 노인의 경우에는 가정에 보관하고 있는 알약의 종류가 다양하고 어떤 약인지 구분하기 힘들어 사용하지 못하고 버리거나 방치해 두는 경우가 많다. 본 논문에서는 안드로이드 폰을 사용하여 알약을 촬영하고 영상처리를 하여 약의 모양과 분할선, 색 등의 특징을 구분하고, 서버와 연동하여 약의 이름과 효과, 주의사항 등의 정보를 제공함으로써 노인들이 약을 쉽게 구분할 수 있도록 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.677-686
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 외출 목적을 인지하고 외출 시 도움을 줄 수 있는 유용한 정보를 전달하는 스마트 홈 외출 케어 시스템의 설계 및 구현에 대해 연구한다. ESP8266을 이용하여 기상청의 RSS 서비스 데이터를 실시간으로 전송할 수 있고, Arduino MEGA를 이용하여 데이터를 분석 후 사용자에게 기상정보를 제공할 수 있는 시스템을 구현한다. 앱인벤터를 활용하여 필요한 물품을 잊지 않고 챙길 수 있으며 원하는 날씨와 목적에 맞게 설정을 변경 가능하다. 마이크 위치는 외부에 배치하여 인지도를 12% 높였으며, 압력센서의 감도는 최대 210 kΩ으로 설정했다. 문 사이에 장애물이 있을 경우 자동으로 문이 열린다. 서랍 천장에 초음파 센서를 배치해 0.5cm~10cm 범위 내 물체를 인식해 물체 유무를 확인하고 카메라를 설치해 보안 강화 시스템을 연구헸다.

• Advances in Computational Design
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• 제4권2호
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• pp.73-90
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• 2019

The growth in the number of single-member households is a critical issue worldwide, especially among the elderly. For those living alone, who may be unaware of their health status or routines that could improve their health, a continuous healthcare monitoring system could provide valuable feedback. Assessing the performance adequacy of activities of daily living (ADL) can serve as a measure of an individual's health status; previous research has focused on determining a person's daily activities and extracting the most frequently performed behavioral patterns using camera recordings or wearable sensing techniques. However, existing methods used to extract common patterns of an occupant's activities in the home fail to address the spatio-temporal dimensions of human activities simultaneously. Though multiple sequence alignment (MSA) offers some advantages - such as inherent containment of the spatio-temporal data in sequence format, and rapid identification of hidden patterns - MSA has rarely been used to extract in-home ADL routines. This research proposes a method to extract a household occupant's ADL routines from a cumulative spatio-temporal data log of occupancy collected using a non-intrusive method (i.e., a tomographic motion detection system). The findings from an occupant's 28-day spatio-temporal activity log demonstrate the capacity of the proposed approach to identify routine patterns of an occupant's daily activities and to reveal the order, duration, and frequency of routine activities. Routine ADL patterns identified from the proposed approach are expected to provide a basis for detecting/evaluating abrupt or gradual changes of an occupant's ADL patterns that result from a physical or mental disorder, and can offer valuable information for home automation applications by enabling the prediction of ADL patterns.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1059-1071
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자는 많은 수의 장치 및 서비스를 언제, 어디서나 손쉽게 사용할 수 있다. 이를 위해서 사용자에게 대상 장치 및 서비스의 사용자 인터페이스를 쉽고 직관적으로 제공할 필요가 있다. 기존의 방법에서는 각각의 장치 및 서비스를 위해 개별적인 사용자 인터페이스를 제공하기 때문에 사용자는 사용법을 학습하기 위해 많은 시간을 투자해야했다. 또한 지금까지 개발된 시스템은 제한된 시나리오에서만 검증되어, 일반적인 사용자 인터페이스로써의 확장성에 대한 고려가 부족하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 개인 모바일 단말기를 사용하여 확장된 모바일 상호작용을 지원하는 시스템인 UbiController를 제시한다. 먼저, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모바일 시스템의 기능을 정의하기 위해, 기존의 관련연구를 분석하고 세 가지 필수 기능인 서비스 발견, 선택 및 상호작용을 지원할 수 있는 시스템 구조를 설계하고, 이를 통해 UbiController는 스마트 홈 환경의 다수의 서비스를 자동으로 발견하고, 직/간접적 선택된 서비스에 대응하는 GUI 인터페이스를 통해 홈 환경의 가전기기를 직관적으로 제어하는 방법을 제공한다. 마지막으로, UbiController의 보편성과 확장성을 검증하기 위하여, 스마트 홈 테스트베드에서 다양한 응용 시나리오를 가지고 UMPC기반의 프로토타입을 구현하고 사용자 스터디를 통해 UbiController를 정성적으로 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.396-401
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• 2016

사물인터넷이 발전함에 따라 다양한 분야에서 적용될 수 있는 제품들이 개발되고 있고, 여러 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷의 여러 분야 중 스마트 홈은 실생활과 밀접하기 때문에 다른 분야보다 주목받고 있다. 자율이동로봇 또한 산업과 군사, 가정 등에서 적용되어 여러 역할을 수행하고 있다. 본 논문에서는 자율이동로봇과 사물인터넷을 결합하여 Smart housekeeping 로봇을 구현하였다. Smart housekeeping 로봇을 구현하기 위해 라즈베리 파이와 무선 USB 카메라, Huins 사의 uBrain 로봇을 사용하였다. 로봇을 제어하기 위해 핸드폰을 라즈베리 파이의 IP에 접속하였고 라즈베리 파이에서는 uBrain 로봇과 블루투스 연결을 하였다. 핸드폰에서 해당 명령에 맞춰 로봇을 제어하도록 구현하였다. 또한 사용자가 원할 경우 로봇이 자율 주행을 선택할 수 있도록 구현하였다. 무선 USB 카메라로 실시간 촬영하는 영상을 핸드폰 혹은 개인용 컴퓨터로 확인할 수 있도록 하였다. 이 Smart housekeeping 로봇은 집 내부를 실시간으로 확인할 수 있도록 도울 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.673-676
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• 2009

본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1890-1897
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• 2021

사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.