• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.17-21
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안된 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC 2.0을 이용하여 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.51-52
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• 2013

Recent advances in WSN and the wide use of social sensing technologies have been changing our daily lives. In the process of creating intertwining connections and interconnections greatly influencing on the way we communicate with other people, WSN and social communication media have a number of important capabilities that support their utilization in distress broadcast during emergency situations. This paper proposes a system model that makes better utilization of WSN and social sensing capabilities in sending out distress messages to the intended recipients more efficiently and effectively.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.242-248
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• 2004

Personalized reminder systems have to identify the user's current needs dynamically and proactively based on the user's current context. However, need identification methodologies and their feasible architectures for personalized reminder systems have so far been rare. Hence, this paper aims to propose a proactive need identification mechanism by applying agent and semantic web technologies and RFID-based context subsystem for a personalized reminder system, which is one of the supporting systems for a robust ubiquitous service support environment. We have created a prototype system, RFID-based NAMA (Need Aware Multi-Agent), to demonstrate the feasibility of the methodology and of the mobile settings framework that we propose in this paper. NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to discover the user's current needs and then link the user to a set of services, which are implemented as web services.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.61-68
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• 2012

최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.552-555
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• 2010

본 논문에서는 산업체 공장 환경에서 장비의 상태를 감시하기 위해 무선 다중 센서 모듈을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 무선 다중 센서 모듈은 가속도, 압력, 온도, 가스의 센서를 이용해 센싱 값을 수집 및 통합하고, 이 센싱 정보를 RS코드를 이용해 부호화 한 후 서버로 전송한다. RS디코더는 서버에 수신된 데이터들을 원래의 데이터로 복원하고, 이때 무선 통신 과정에서 발생한 오류를 복구하게 된다. 복원된 정보를 기반으로 상황인지 알고리즘에서는 임계값을 설정하고, 이후 센서의 센싱 정보들과 임계값을 비교하여 센싱 정보가 임계값의 범위를 벗어나면 이벤트를 생성하고, 대기시간 T초 동안 다른 센서에 장애가 발생하면 상황에 맞는 3단계의 알람을 발생시킨다. 실험결과를 통해 이 시스템이 상태감시에 효과적임을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.469-477
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• 2009

사회적 취약계층을 위한 보완 대체 기술적 연구가 활발하게 연구되어지고 있다. 특히, 의사소통 분야에서는 비장애인과 장애인이 자연스럽게 의사를 주고받기 위해 여러 가지 방법과 장치가 나왔지만, 아직까지 비장애인과 같이 완벽한 의사소통을 하기에는 기술적인 보완과 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서, 본 논문은 중증장애 및 의사소통에 어려움을 가지고 있는 장애인들이 보다 쉽고 빠르게 의사를 전달하여, 생활함에 있어 도움을 주는데 목적이 있다. 중증장애인의 의사소통을 원활하게 이루어 질수 있도록 도와주는 Smart Workflow AAC(Augmentative and Alternative Communication) 기능과 장애인의 상황별 편리하게 서비스를 제공해 주는 IR센서 기반의 상황 인지 기능을 개발하였다. 제한된 시스템은 실험을 통하여, 개개인의 장애 상황별 스케줄을 관리 및 장애인의 의사소통에 있어서 보다 직관적으로 전달하는데 효율적인 것이 증명 되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.960-965
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• 2006

Privacy and security are latent problems in pervasive healthcare system. For the sake of protecting health monitoring information, it is necessary to classify and categorize the various contexts in terms of obfuscation. In this paper, we propose the physiological context categorization and specification methodology by exploiting data fusion network for automatic context alignment. In addition, we introduce the methodologies for making various level of physiological context on the context aware application model, which is wear-UCAM. This physiological context has several layers of context according to the level of abstraction such as user-friendly level or parametric level. This mechanism facilitates a user to restrict access to his/her monitoring results based on the level of details in context.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2008년도 제7회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.593-596
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• 2008

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.397-407
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• 2006