USN 기술은 센서 네트워크를 이용하여 각종 환경이나 상황정보를 수집하여 분석하고, 이를 이용하여 상황정보를 모니터링하는 시스템에 최적의 기술을 제공한다. 최근 중앙정부를 포함하여 지자체들은 이러한 USN 기술을 이용하여 각종 사회적 안전망을 구축하려는 계획을 갖고 있다. 특히 장애인들이 많은 시간을 보내는 장애인 복지관 등의 관련 시설에 USN 기술을 적용하여 장애인에게 유용한 정보를 제공하고, 서비스의 품질을 높이려는 전략은 매우 필요하나 현실적으로는 예산 등의 문제로 제대로 추진되지 못하고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 저가의 센서를 이용하여 USN을 구축하고, 이를 상황인식 시스템에 적용하는 시스템을 제안한다.
본 연구는 차세대 네트워크 환경에서 동적인 상황에 관련된 지식서비스를 제공하기 위해 서술논리와 SWRL 기반의 온톨로지 모델 프레임워크를 제공하여 추론과 상황 결정에 있어 온톨로지 기반의 지식베이스가 유용함을 제시한다. 기존 대부분의 온톨로지 모델은 단일 온톨로지나 정적인 온톨로지를 중심으로 모델링되었으나 본 연구에서 제시하는 온톨로지 모델은 서비스를 중심으로 동적인 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 온톨로지 구조와 사용자를 중심으로 다양하게 변화하는 지식을 동적으로 처리할 수 있는 지식표현 패턴을 제안하여 공간과 시간에 따른 동적인 상황서비스가 적합함을 보여주었다.
화재 상황에서의 빠른 현장 파악은 인명피해를 줄이는데 중요한 요소이다. 기존 연구의 화재와 관련된 데이터셋들은 대부분 불과 연기를 라벨링하여 화재의 예방에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 화재 상황에서 사람과 소방관, 연기, 불을 탐지하는 Object detection 모델을 만들어 현장 파악에 더욱 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 화재 상황 이미지 약 3000장을 수집하고 라벨링하여 데이터셋을 구성하였으며 이를 이용해 객체 검출 모델인 RetinaNet을 학습하였다. 또한, 화재 상황에서 Object Detection 모델의 성능을 향상시키기 위해 기존 모델인 RetinaNet에 Dehazing(FFA-Net), Smoke augmentation, semi-supervised(ISD) 방법을 적용하였고, semi-supervised 조건에서 mAP 63.7로 가장 높은 성능을 도출하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 온툴로지 기반의 상황정보 모델은 추론을 통한 개념적 상황정보의 획득, 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 이 중에서 추론은 상황인지 어플리케이션이 센서로부터 직접 얻을 수 없는 개념적 상황정보를 이용할 수 있도록 해준다. 하지만 추론의 경우, 그 처리 시간이 대상이 되는 상황정보의 크기가 커질수록 증가하게 되며, 이때 야기되는 시간 지연은 상황인지 어플리케이션의 실제적인 동작을 방해한다. 본 논문에서는, 추론 속도를 향상시키기 위해 작업 메모리에서 처리되는 상황정보의 크기를 줄이는 상황정보 선인출 기법을 제안한다. 우리는 상황인지 어플리케이션의 질의와 관련이 있는 상황정보를 결정하기 위해 기존의 쿼리트리를 이용한 방법을 확장한다. 제안한 기법을 이용하여 선인출된 상황정보만 작업 메모리에 유지함으로써, 온툴로지 기반의 상황정보가 제공하는 이점을 유지하면서 추론에 의해 야기되는 시간 지연을 줄일 수 있다. 우리는 제안한 기법을 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어, Active Surroundings에 적용시키고 실험을 통해 성능 향상을 보였다.
본 연구는 창의적이고 통합적인 사고의 활성화를 위하여 과학 문항에 예술적 요소와 기술적 요소를 도입함에 따른 효과를 알아보기 위한 것이다. 평가 문항은 수능에 예술적 요소와 기술적 요소를 도입한 4개의 문항(STA)과 기술적 상황에 예술적 요소를 도입한 문항(TA)으로 이루어져 있다. 특히, TA는 3개의 문항(과학 및 일상생활과 관련된 문항, 창의적 설계)으로 이루어져 있다. 대구시 소재 고등학교 3학년 학생 60명(남:39명, 여:21명)을 대상으로 STA에 대한 문제해결 과정을 살펴보았으며 상세한 분석을 위해 이 학생들 중 4명을 추출하여 회상면접법을 이용하여 면담도 실시하였다. 또한, STA에 대한 분석 결과를 기반으로 TA를 제작하여 위의 학생 4명을 대상으로 문제해결 과정을 살펴보았으며 위와 마찬가지로 면담도 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들은 과학적 상황을 예술적 상황과 기술적 상황보다 많이 선택하였으며 그 이유는 빠른 시간 내에 문제를 해결하기 위해 문제의 길이가 짧은 상황을 선호하기 때문인 것으로 나타났다. 둘째, STA의 예술적 상황과 기술적 상황을 과학적 상황보다 흥미롭지만 어렵게 느끼는 것으로 나타났으며 TA의 예술적 요소를 도입한 기술적 상황도 과학적 상황보다 흥미롭게 느끼는 것으로 나타났다. 셋째, 학생들은 STA에서 주어진 상황에 관계없이 문제해결에 필요한 핵심적 과학지식을 사용하여 비교적 간략하게 문제를 해결하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 이는 학생들의 문제해결 과정이 반복학습에 의해 정형화되었을 가능성이 있음을 의미한다고 볼 수 있다. STA의 모든 상황에서 논리적 사고와 정교성은 나타났으나 독창성은 두드러지지 않았고 통합적 사고는 나타나지 않았다. 넷째, TA의 과학과 관련된 문항에서는 위와 유사한 결과가 나타났으나 일상생활과 관련된 문항의 경우 학생들은 일상생활을 기반으로 서술하였으며 독창성이 나타났으며 특히, 창의적 설계에서는 학생들의 독창적인 아이디어와 통합적 사고가 나타났다.
낯선 환경에서 이동하며 여행하는 여행자들은 문화와 언어 등의 차이로 인해 어려움에 부딪히며 다양한 문제를 갖는다. 그로 인해 만족스러운 여행을 달성하지 못하거나, 안 좋은 추억들을 가지게 된다. 이러한 상황에 부딪힐 때마다 여행자들은 문제를 해결하기 위한 정보를 매 순간마다 찾아 사용하게 된다. 따라서, 만족하는 여행을 달성하기 위하여 자신의 상황에 가장 적절한 정보에 대한 니즈가 증대 되었다. 본 연구는 '미래의 유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 여행자가 만족스러운 여행을 하기 위하여 정보 서비스는 어떻게 제공되어야 하는가?' 라는 물음으로부터 시작하였고, 이를 위하여 사용자의 상황에 따라 가장 적절한 서비스를 하는 컨텍스트 인식 서비스가 낯선 상황을 매번 접하게 되는 여행자들에게 유용한 방법으로 제시될 수 있을 것이라는 전제하에 진행되었다. 본 연구에서는 여행자가 처한 상황에서 가장 필요로 하는 최적의 정보를 휴대전화 인터페이스를 통해 얻음으로써, 만족스러운 여행을 할 수 있도록 컨텍스트 인식 서비스를 디자인하는 방법을 제안하였다. 연구의 내용으로는 첫 번째로, 여행자의 상황을 사용자의 목적을 이루기 위한 행위의 단계의 시점으로 보았다. 두 번째로, 여행자들은 목적의 행위단계마다 다른 정보를 사용하며, 원하는 정보의 우선순위는 발생하는 컨텍스트와 관련이 있다는 사용자 조사의 결과 도출하였다. 세 번째로, 이를 바탕으로 여행자가 가지는 목적 중 '식사하기'를 중심으로 각 상황마다 여행자가 필요로 하는 정보를 휴대전화를 통해 제공하는 컨텍스트 인식 서비스의 방법을 제안하고, 마지막으로, 이를 사례에 적용하여 서비스의 컨셉을 구체화하였다.
교통사고 예방뿐만 아니라 범세계적인 협력이 필요한 탄소배출 감축과 직결되어 있는 타이어의 '적정 공기압 유지 관리'라는 최근 그 중요성과 필요성이 날로 커지고 있으나, 운전자들의 타이어 공기압 관리에 대한 의식은 저조한 실정이다. 이러한 상황에서 타이어 적정공기압과 관련한 범국민적인 안전의식 제고를 기대할 수 있는 캠페인이 지식경제부에서 주관하고 대한타이어공업협회 및 에너지관리공단을 비롯한 관련 기관과 업체들이 참여하여 향후 6개월간 대대적으로 추진될 계획이다.
DMB로 대표되는 국내 이동형 TV가 이제는 인터넷과 어우러져 IPTV로 빠르게 진화하고 있다. 국내에서는 이미 관련 업체를 중심으로 많은 개발과 서비스가 개발되고 있는 상황에서 금년 초 ITU-T에서의 IPTV Focus Group의 활동은 그 움직임을 더욱 가속화 시켰다. 본 기고문에서는 현재의 연구 중심인 고정형 IPTV 최근 현황과 이와 관련된 다양한 기술적 이슈를 동시에 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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