• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.627-628
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• 2013

현대인들은 건강에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있으며, 스마트기기의 이용이 증가하면서 건강과 관련된 어플리케이션이 많이 개발되고 있다. 본 논문에서는 최근 이슈가 되고 있는 헬스 케어어플리케이션의 개념 및 유형과 현재 시장에 나와 있는 헬스 케어 어플리케이션에 대한 장점과 단점을 비교 분석하고 이를 응용한 어플리케이션을 소개한다. 또한 스마트폰의 센서를 이용하여 사용자의 모션을 인식하여 소모 칼로리를 계산하는 어플리케이션을 개발하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.295-306
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• 2015

MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.486-487
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• 2019

스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제12권4호
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• pp.435-447
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• 2013

If we use a smartphone to analyze and detect falling, it is a huge advantage that the person with a sensor attached to one's body is free from awareness of difference and limitation of space, unlike attaching sensors on certain fixed areas. In this paper, we suggested effective posture analysis of smartphone users, and fall detecting system. Suggested algorithm enables to detect falling accurately by using the fact that instantaneous change of acceleration sensor is different according to user's posture. Since mobile applications working on smart phones are low in compatibility according to mobile platforms, it is a constraint that new development is needed which is suitable for sensor equipment's characteristics. In this paper, we suggested posture analysis algorithm using smartphones to solve the problems related to user's inconvenience and limitation of development according to sensor equipment's characteristics. Also, we developed fall detection system with the suggested algorithm, using hybrid mobile application which is not limited to platform.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.231-234
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• 2013

According to the recent development of USN technology, it has been applied in various fields of construction management. In particular, the concrete curing management using the wireless measurement system is actively being conducted. However, the existing method has limitations such as the reinstallation of temperature sensors and repositioning of repeaters. It is also not easy to acquire the measured data. Thus, this study focuses on the concrete curing management. This study proposes data acquisition method using the smartphone on construction site and tests applicability of the data measuring device and the smartphone. The test allows us to suggest the actual communication distance on construction site and to determine the correction value that is applied to the measured temperature. The data acquisition method proposed in this study is intended to enable appropriate management on construction site and will be able to be applied effectively to a variable construction site. It can also be used in all fields of construction management.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.968-976
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• 2014

Authentication methods on smartphone are demanded to be implicit to users with minimum users' interaction. Existing authentication methods (e.g. PINs, passwords, visual patterns, etc.) are not effectively considering remembrance and privacy issues. Behavioral biometrics such as keystroke dynamics and gait biometrics can be acquired easily and implicitly by using integrated sensors on smartphone. We propose a biometric model involving keystroke dynamics for implicit authentication on smartphone. We first design a feature extraction method for keystroke dynamics. And then, we build a fusion model of keystroke dynamics and gait to improve the authentication performance of single behavioral biometric on smartphone. We operate the fusion at both feature extraction level and matching score level. Experiment using linear Support Vector Machines (SVM) classifier reveals that the best results are achieved with score fusion: a recognition rate approximately 97.86% under identification mode and an error rate approximately 1.11% under authentication mode.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.71-76
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• 2019

스마트폰을 이용한 실내 위치 추적 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스마트폰의 이동 거리를 정확하게 측정하여 사용자의 이동 경로를 지도에 표시하여야 한다. 스마트폰에 탑재 되어있는 센서를 이용한 위치 추적 기술은 오래 전부터 사용 되어 왔으나, 센서만 이용하여 사용자의 이동 거리를 측정하기에는 정확하지 못하다. 따라서 사용자가 스마트폰을 일정한 자세로 들고 이동할 때, 이동 거리를 정확하게 측정할 수 있는 적절한 알고리즘을 연구 개발해야 한다. 본 논문에서는 피라미드 기반 광류 추정 방법에서 스마트폰의 화면을 제한하여 사용자의 발모양을 제거함으로써 이동거리 추정 오차를 줄이기 위한 방법을 제안하고, 실험으로 그 성능을 검증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-17
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• 2020

스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.243-248
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• 2013

스마트 폰의 급속한 발전과 보급으로 많은 사람들의 스마트 응용에 대한 관심이 집중되고 있으며, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 특히 스마트 폰과 주변 장치들과의 일시적인 애드 혹 망을 구축하여 데이터를 교환하고 서비스하는 다양한 형태의 모바일 응용과 같은 융합 기술들이 지속적으로 등장하고 발전하고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기의 다양한 응용을 위하여 스마트 폰의 블루투스 모듈을 이용하여 주변에 있는 센서와 같은 장치들과 일시적인 애드 혹 망을 형성하여 서로 데이터를 교환하고 서비스 할 수 있는 블루투스 기반 무선 애드 혹 센서 네트워크를 이용한 스마트 응용을 설계하고 구현하였다. 이때 제안한 스마트 응용은 2개 이상의 다중 센서로부터 획득된 데이터를 실시간으로 수집하여 그 속성에 따라 데이터베이스에 저장하고, 분석하고 처리할 수 있는 의사결정 기능을 수행한다. 본 논문에서 설계하고 구현한 스마트 응용은 스마트 폰의 블루투스 모듈을 이용하여 주변의 맥박과 체온 센서로부터 수집된 생체 데이터를 분석하여 환자의 건강상태를 결정하는 헬스 케어 어플이다.

• 융합정보논문지
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• 제7권4호
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• pp.91-96
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• 2017

본 논문에서는 나날이 늘고 있는 주거침입 범죄에 대응하여 아두이노와 스마트폰 앱을 이용하여 효율적으로 범죄에 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 집 안 곳곳에 설치된 센서의 신호를 받아 스마트 폰의 앱과 연동을 시킨다. 앱을 사용하기 위해서 사용자의 스마트폰에서 앱을 다운받아 앱을 실행시키고 실행된 앱의 연동을 통해 집 내부에서만이 아닌 집 밖에서의 조작을 구동할 수 있다. 집안에 설치된 센서들 중 움직임 감지 센서를 통해 보안적인 면에서 활용도를 높이고, 가스누출 센서와 불꽃감지 센서들을 사용하여 화재의 위험을 쉽게 감지하여 초기에 예방을 할 수 있도록 하였다. 또한, 현관문을 스마트폰으로 원격 제어하는 기능이 있기 때문에 보안이 한 층 강화되었다. 향후 다양한 센서들을 추가하고, 블루투스 모듈 외에 와이파이 모듈로 발전시킬 수 있다.