• 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.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권3호
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• pp.8-15
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• 2016

In recent years, one of deep learning models called Deep Belief Network (DBN) which formed by stacking restricted Boltzman machine in a greedy fashion has beed widely used for classification and recognition. With an ability to extracting features of high-level abstraction and deal with higher dimensional data structure, this model has ouperformed outstanding result on image and speech recognition. In this research, we assess the applicability of deep learning in dna classification level. Since the training phase of DBN is costly expensive, specially if deals with DNA sequence with thousand of variables, we introduce a new encoding method, using decimal-binary vector to represent the sequence as input to the model, thereafter compare with one-hot-vector encoding in two datasets. We evaluated our proposed model with different contrastive algorithms which achieved significant improvement for the training speed with comparable classification result. This result has shown a potential of using decimal-binary vector on DBN for DNA sequence to solve other sequence problem in bioinformatics.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.122-129
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• 2006

The context-awareness has become the one of core technologies and the indispensable function. for application services in ubiquitous computing environment. In this research, we incorporated the capability of context-awareness in a music recommendation system. Our proposed system consists of such components as Intention Module, Mood Module and Recommendation Module. Among these modules, the Intention Module infers whether a user wants to listen to the music or not from the environmental context information. We built the Intention Module using data mining techniques such as decision tree, support vector machine and case-based reasoning. The results showed that the case-based reasoning model outperformed the other models and its accuracy was 84.1%.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.123-126
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• 2015

본 논문은 분산 멀티미디어에서의 결함 허용 시스템에 대해서 기술 하였다. 본 시스템은 분산 멀티미디어 공동 작업에 참여한 사용자들이 다른 참여자들에게 같은 뷰로써 동기화된 오류 객체들을 참조할 수 있도록 구축하였다. 분산 멀티미디어 환경은 IP-USN과 M2M에 기반을 두고 있다. 본 시스템은 축제를 여는 장소처럼 분산 멀티미디어 협동 작업 환경에서 소프트웨어 오류를 감지, 공유, 복구하기에 적합한 시스템이다. 이 시스템에 의해서 오류를 동기화 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.271-272
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• 2014

현재 디지털 시스템 설계가 필요한 모든 유한 상태머신을 설계에는 필수적 밀리 모델이나 무어 모델이 들어간다. 그러나 각각의 기기와 기능에 따라서 밀리 모델과 무어 모델 중 어느 모델이 디지털 논리회로 설계에 효율적인지 판단이 모호한 상황이다. 이를 위해 본 논문에서는 유한 상태머신의 하나인 벤딩머신을 대상으로 밀리 모델과 무어 모델을 사용하여 설계한 후, 설계의 복잡도와 구현 게이트 수를 구하여 각 모델의 효율성에 대해 비교 분석하고자 한다.

• 정보와 통신
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• 제25권10호
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• pp.18-24
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• 2008

RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 사물에 전자 태그를 부착하여 무선 인터페이스를 통해 사물의 정보를 자동으로 취득 할 수 있는 기술이다. 물류의 재고관리나 자동화 처리를 위해 주로 사용되었으나 최근에는 Cellular phone, PDA등 휴대용기기 에 RFID리더가 탑재되어 기존의 응용 이외에 다양한 서비스를 만들어 내려는 시도들이 나타나고 있다[1],[2]. 이는 궁극적으로는 모든 사물에 컴퓨팅 및 통신 기능을 부여하여 언제, 어디서, 무엇이든 통신이 가능한 환경을 구현함으로써 이제까지 사람 중심(Person to Person)에서 사물 중심(Machine to Machine) 정보화 사회로의 새로운 변화 시도이며 RFID기술은 진정한 Ubiquitous세상이 만들어지기 위한 주요 기술로서 지속적으로 발전되고 적용되어야 할 기술임이 분명하다. 이러한 사회적인 요구에 만족하기 위해서 RFID 기술도 변화하고 있고 새로운 기술적 이슈들이 나타나게 되었다. 본고에서는 RFID 기술의 변화를 알아보고, 특히 UHF 대역 RFID 리더가 Cellular phone에 내장되기 위해 소형화 및 저전력화가 되면서 발생하는 문제와 이의 해결방안을 살펴보고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.608-615
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• 2006

임베디드 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 요소 중의 하나로서 다양한 활용 분야를 가지고 있다. 본 논문에서는 휴대형 임베디드 기기 및 임베디드 기기상에서 활용이 가능한 아동 교육용 컨텐츠를 개발함으로서 임베디드 시스템이 산업 분야뿐만 아니라 교육 분야에도 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 개발한 시스템은 휴대형 게임기의 형태로 개발하여 언제 어디서나 용이하게 사용할 수 있고, 호스트 시스템 또는 인터넷과의 접속을 통하여 새로운 컨텐츠의 다운로드가 가능하다. 컨텐츠는 게임 및 멀티미디어의 형태를 취하여 아동의 흥미를 유발하도록 하였다.

• ETRI Journal
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• 제42권5호
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• pp.686-699
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• 2020

In this paper, we propose a supervised-learning-based spatial performance prediction (SLPP) framework for next-generation heterogeneous communication networks (HCNs). Adaptive asset placement, dynamic resource allocation, and load balancing are critical network functions in an HCN to ensure seamless network management and enhance service quality. Although many existing systems use measurement data to react to network performance changes, it is highly beneficial to perform accurate performance prediction for different systems to support various network functions. Recent advancements in complex statistical algorithms and computational efficiency have made machine-learning ubiquitous for accurate data-based prediction. A robust network performance prediction framework for optimizing performance and resource utilization through a linear discriminant analysis-based prediction approach has been proposed in this paper. Comparison results with different machine-learning techniques on real-world data demonstrate that SLPP provides superior accuracy and computational efficiency for both stationary and mobile user conditions.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.117-124
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• 2006

본 본문에서는 사용자가 유비쿼터스 흠 네트워크 환경에서 장소를 이동하면서도 끊김없이 연속적인 멀티미디어 컨텐츠 스트림 서비스를 제공받을 수 있는 시스템을 구현하였다. 기존의 멀티미디어 스트리밍 서비스는 사용자를 인식하지 못하고 항상 새로운 세션이 생성됨에 따라 사용자가 기존에 제공받던 멀티미디어를 이어서 보고자 할 때 그 프레임위치를 기억해 놓고 상태바를 재설정 해 주어야하는 불편함이 있었다. 이에 본 연구에서는 위치인식시스템을 사용하여 사용자의 위치를 인식하고 사용자의 이동성을 지원하여 개인의 상황(사용자의 위치, 사용자와 가까운 단말기, 기존에 제공받던 미디어를 이어서 전송받기를 원하는지 여부 등)을 고려한 위치인식을 통한 개인화된 멀티미디어 스트리밍 시스템을 제안하고 구현하였다.

• 정보처리학회지
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• 제11권6호
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• pp.56-75
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• 2004

In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.