• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1230-1233
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• 2023

최근, 65세 이상의 1인 가구가 급증함에 따라 노인을 대상으로 한 다양한 연구 및 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터를 이용하여 CNN-LSTM 기반의 노인 활동 인식 시스템을 제안한다. 수집된 데이터는 3축 가속도 센서가 내장된 2개의 디바이스를 등과 허벅지에 부착하였다. 수집 주기는 50hz로 진행되었으며, 각 행동은 2초를 기준으로 산정하였다. 학습데이터의 입력값으로 사용하기 위해, 슬라이딩 윈도우를 50%로 적용하여 시퀀스를 구성하였다. 모델은 특징을 반영하기 위한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 시계열적 특성을 반영하기 위한 LSTM(Long-Short Term Memory)을 하이브리드한 1차원 형태의 CNN-LSTM 모델을 사용한다. 행동은 4가지로 분류하였으며, 97%의 정확도를 나타내고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.50-52
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• 2023

ML/DL과 같은 AI의 연구가 HPC 환경에서 수행되면서 데이터 병렬화, 분산 학습 및 대규모 데이터 세트를 처리를 위한 요구사항이 급격히 증가하였다. 또한, 병렬처리 연산에 특화된 가속기 기반 이기종 아키텍처 환경 변화로 I/O 처리에 고대역폭, 저지연의 스토리지 기술을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 고집적의 병렬 컴퓨팅 환경에 고성능 HPC, AI 애플리케이션을 처리하기 위한 티어링 스토리지 기술을 논한다. 나아가 실제 고성능 NVMe 기반의 플래시 티어링 계층 구성에서 액세스 패턴에 따른 데이터 처리 환경을 구축하고 성능을 검증한다. 이로써 다양한 사용자 어플리케이션의 I/O 패턴을 특성에 맞게 지원할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.3
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• pp.143-150
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• 2015

As smart devices get popular, research on gesture recognition using their embedded-accelerometer draw attention. As Dynamic Time Warping(DTW), recently, has been used to perform gesture recognition on data sequence from accelerometer, in this paper we propose Feature-Strengthened Gesture Recognition(FsGr) Model which can improve the recognition success rate when DTW is used. FsGr model defines feature-strengthened parts of data sequences to similar gestures which might produce unsuccessful recognition, and performs additional DTW on them to improve the recognition rate. In training phase, FsGr model identifies sets of similar gestures, and analyze features of gestures per each set. During recognition phase, it makes additional recognition attempt based on the result of feature analysis to improve the recognition success rate, when the result of first recognition attempt belongs to a set of similar gestures. We present the performance result of FsGr model, by experimenting the recognition of lower case alphabets.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.1
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• pp.72-76
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• 2009

Recently, as the interest of ubiquitous computing has been increased there has been lots of research about recognizing human activities to provide services in this environment. Especially, in mobile environment, contrary to the conventional vision based recognition researches, lots of researches are sensor based recognition. In this paper we propose to recognize the user's activity with multi-modal sensors using hierarchical dynamic Bayesian networks. Dynamic Bayesian networks are trained by the OVR(One-Versus-Rest) strategy. The inferring part of this network uses less calculation cost by selecting the activity with the higher percentage of the result of a simpler Bayesian network. For the experiment, we used an accelerometer and a physiological sensor recognizing eight kinds of activities, and as a result of the experiment we gain 97.4% of accuracy recognizing the user's activity.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.18 no.2
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• pp.3-61
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• 1996

80년대초 이후 기술혁신의 가속으로 중소기업에서도 기술변화에 대한 적응이 경쟁력의 유지를 위한 핵심과제가 되면서, OECD 국가는 중소기업에 대한 과학기술정보(科學技術情報)의 이전(移轉)을 촉진하는 정부지원을 확충하였다. 경제성과의 개선을 위해서는 기술혁신만이 아니라 기술혁신의 성과를 확산시키는 것도 중요하다는 인식으로 중소기업의 경쟁력향상에 기여하는 과학기술정보의 공급확대를 위하여 연구개발사업(硏究開發事業)에 대한 지원을 강화하는 동시에 중소기업에 대한 과학기술정보의 이전을 촉진하기 위하여 과학기술정보의 공급원(供給源)(대학, 시험연구기관 등)과 중소기업을 연결하는 다양한 중개(仲介)(촉매(觸媒))기관(機關)의 설립 운영을 지원하고 있다. 연구개발과 과학기술정보이전에 관한 과학기술공급원과 중소기업간의 인식의 차이를 해소하기 위하여 정보교환(情報交換)과 인적교류(人的交流)를 확대하고 과학기술공급원이 제공하는 지식을 중소기업이 이용하기 쉬운 기술로 변환하기도 한다. 이러한 기능을 중개기관이 효과적으로 수행하기 위해서는 중소기업 사업자와 신뢰관계(信賴關係)를 구축하는 것이 긴요하며, 기술변화를 인지 수용하도록 유도하는 초기단계에서는 중소기업의 네트워크를 통하여 접근하는 것이 효과적이다. 이러한 기술확산과정(技術擴散過程)의 특성으로 인하여 지역혁신체제(地域革新體制)의 구축과 기술혁신정책(技術革新政策)의 지역화(地域化)가 강조되고 있다. 최근에 통상산업부와 과학기술처도 기술혁신정책의 지역화를 시도하고 있다. 연구기반과 산업기반을 고려하여 지역별로 다양한 유형의 산학연 공동연구기반이 구축될 계획이다. 기술혁신정책의 지역화는 시도단계에 불과하며 효율적인 지역혁신체제를 구축하기 위한 여건도 불리하다. 선진국에 비하여 대학과 연구기관의 연구자원(硏究資源)에서도 현격한 차이가 있으나, 네트워크의 혁신성을 좌우하는 지식집약형 중소기업의 비중과 중소기업기술개발의 혁신성에서도 선진국에 비하여 절대열위에 있다. 이러한 불리한 여건을 극복하기 위하여 중소기업의 혁신현장에 밀착된 지역의 전문가집단이 지역경제의 비전과 지역산업의 특수성을 고려하여 지역연구개발사업(地域硏究開發事業)을 전략적으로 기획하고 효율적으로 추진하며, 기획 추진과정에 참여하는 지역대학 지역시험연구기관 지역산업단체 등이 구성하는 지역사회(地域社會)의 협의체(協議體)가 정보공유(情報共有)와 공동학습(共同學習)을 통하여 지역혁신체제의 형성을 주도하고 경쟁과 협력의 조화를 통하여 기술혁신을 가속시키는 지역사회(地域社會)의 규범(規範)과 문화(文化)가 정착되도록 노력하며 중앙정부는 지역연구개발사업에 대한 지원에서 투명하고 합리적인 평가기준을 제시하고 지역산업의 혁신성과에 의하여 지원을 차등화(差等化)하는 경쟁원리를 도입하여 지역사회의 합리적 의사결정을 유도해야 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.10
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• pp.1994-2000
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• 2016

Technology that can determine the location of individuals is required in a variety of applications such as location based control, a personalized advertising. Missing-child prevention and support for field trips, and applications such as push events based on the user's location is endless. In particular, the technology that can determine the location without interruption in the indoor and outdoor spaces have been studied a lot recently. Because emphasizing on accuracy of the positioning, many conventional research have constraints such as using of additional sensing devices or special mounting devices. The algorithm proposed in this paper has the purpose of performing the positioning only with standard equipment of the smart phone that has the most users. In this paper, sensor Fusion with GPS, WiFi Radio Map, Accelerometer sensor and Particle Filter algorithm is designed and implemented. Experimental results of this algorithm shows superior performance than the other compared algorithm. This could confirm the possibility of using proposed algorithm on actual environment.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.25 no.4
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• pp.299-304
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• 2021

Existing human activity recognition systems detect activities through devices such as wearable sensors and cameras. However, these methods require additional devices and costs, especially for cameras, which cause privacy issue. Using WiFi signals that are already installed can solve this problem. In this paper, we propose a CNN-based human activity recognition system using channel state information of WiFi signals, and present results of designing and implementing accelerated hardware structures. The system defined four possible behaviors during studying in indoor environments, and classified the channel state information of WiFi using convolutional neural network (CNN), showing and average accuracy of 91.86%. In addition, for acceleration, we present the results of an accelerated hardware structure design for fully connected layer with the highest computation volume on CNN classifiers. As a result of performance evaluation on FPGA device, it showed 4.28 times faster calculation time than software-based system.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.159-159
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• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.19 no.1
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• pp.8-18
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• 1999

The purpose of this study is to investigate middle school student's conceptual change about Force and Motion by the courseware based on constructivism. It is well known to science educators that misconcrptions about physics concepts are hardly changed into scientific ones. So as to change student's misconceptions about force and motion, the courseware was developed through the analysis of students' conceptions. 20 students were tested before and after learning through the courseware. One of the questions was about the direction of force acting on the ball thrown in the air when it is rising, at the top, and falling. The other was about the magnitudes and directions of forces acting on a car when it is accelerating, in uniform velocity, and decelerating. The results are as follows: In case of vertical motion, all students had misconceptions before learning, but after learning 5 students(25%) have changed their ideas into scientific ones. In case of horizontal motion, 9(45%) out of 20 students who had misconceptions about force and motion have changed their ideas into scientific ones.

• Journal of IKEEE
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• v.14 no.3
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• pp.224-231
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• 2010

Automatic detection of objects in images has been one of core challenges in the areas such as computer vision and pattern analysis. Especially, with the recent deployment of personal mobile devices such as smart phone, such technology is required to be transported to them. Usually, these smart phone users are equipped with devices such as camera, GPS, and gyroscope and provide various services through user-friendly interface. However, the smart phones fail to give excellent performance due to limited system resources. In this paper, we propose a new scheme to improve object recognition performance based on pre-computation and simple local features. In the pre-processing, we first find several representative parts from similar type objects and classify them. In addition, we extract features from each classified part and train them using regression functions. For a given query image, we first find candidate representative parts and compare them with trained information to recognize objects. Through experiments, we have shown that our proposed scheme can achieve resonable performance.