• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.329-334
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• 2007

감시정찰 센서네트워크의 모든 센서노드 및 싱크노드들은 한정된 자원과 저사양의 하드웨어로 동작하며, 각 침입탐지 센서들이 수집한 상황 데이터를 신뢰성 있게 전송할 수 있어야 한다. 본 초소형 내장소프트웨어는 이러한 감시정찰 센서네트워크의 특성에 맞게 설계되어 센서 및 싱크노드에 탑재될 수 있는 소프트웨어로서, 센서 OS 커널, 센서미들웨어, 보안커널로 구성된다. 센서 OS는 Multithread 기반으로 실시간, 비실시간 태스크를 위한 각기 다른 스케줄링 방식을 제공하며 지연된 인터럽트 처리 기능, 주기적 태스킹 기능과 효율적 에너지 관리 기능을 제공하여 센서 네트워크에 특화된 어플리케이션 개발을 용이하게끔 한다. 또한 센서미들웨어는 OS 커널과 어플리케이션 사이에 존재하여 위치인식, 시간동기, 네트워크 관리, 원격 업데이트 기능 등 어플리케이션에서 공통적으로 요구하는 필수 기능들을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1086-1087
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• 2017

타이젠은 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼이다. 타이젠 SDK를 통해 개발자는 타이젠 프레임워크 상에서 동작하는 애플리케이션을 손쉽게 구현할 수 있다. 그러나 타이젠 SDK에서는 제스처를 인식하는 API를 제공하지 않는다. 따라서 제스처를 이용한 앱을 개발하기 위해서는 앱 개발자가 센서 값을 분석해 제스처를 인식하는 기능을 구현해야 한다. 여기서는 제스처를 인식하는 기능을 기존 플랫폼에 추가해 앱 개발 시간을 단축한 구현사례를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.385-388
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• 2012

본 논문에서는 스마트 폰에 내장된 3축 가속도 센서를 이용해 제스처 훈련 및 테스터 데이터를 수집하고, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 근간으로 하는 효과적인 제스처 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 방법의 성능을 분석하기 위해 안드로이드 스마트 폰에서 동작하는 제스처 인식 프로그램을 개발하였고, 이것을 이용해 수행한 성능실험 결과를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.264-268
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• 2005

This paper describes user context awareness system, which is one of the most essential technologies in various application services of ubiquitous computing. The proposed system used two-axial accelerometer, embedded in $SenseWear^{(R)}$ PRO2 Armband (BodyMedia). It was worn on the right upper arm of the experiment subjects. Using this data, PC-based fuzzy inference system was realized to distinguish human motion states, such as, tying, sitting, walking and running. The recognition rates of human motion states were 100 %, 98.64 %, 99.27 % and 100 % respectively for tying, sitting, walking and running.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.4
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• pp.903-910
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• 2018

The necessary rehabilitation training for patients with disability currently does not match the actual amount of training conducted, which requires interest in rehabilitation treatment, continued investment and infrastructure for rehabilitation contents, while the most common forms of rehabilitation treatment comprises of art, music, and play treatments. In this paper, we provide a game-style rehabilitation program including audio and visual elements through motion detection process on the patient and design a digital game rehabilitation program that allows different level of management for various categories of disabled people.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.2
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• pp.186-190
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• 2015

Intelligent vehicle plans motion and navigate itself based on the surrounding environment perception. Hence, the precise environment recognition is an essential part of self-driving vehicle. There exist many vulnerable road users (e.g. vehicle, pedestrians) on vehicular driving environment, the vehicle must percept all the dynamic obstacles accurately for safety. In this paper, we propose an multiple vehicle tracking algorithm using microwave radar. Our proposed system includes various special features. First, exceptional radar measurement model for vehicle, concentrated on the corner, is described by mixture density network (MDN), and applied to particle filter weighting. Also, to conquer the curse of dimensionality of particle filter and estimate the time-varying number of multi-target states, reversible jump markov chain monte carlo (RJMCMC) is used to sampling step of the proposed algorithm. The robustness of the proposed algorithm is demonstrated through several computer simulations.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.2
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• pp.181-190
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• 2009

This paper presents a multimodal emergency recognition system based on visual information, audio information and gravity sensor information. It consists of video processing module, audio processing module, gravity sensor processing module and multimodal integration module. The video processing module and gravity sensor processing module respectively detects actions such as moving, stopping and fainting and transfer them to the multimodal integration module. The multimodal integration module detects emergency by fusing the transferred information and verifies it by asking a question and recognizing the answer via audio channel. The experiment results show that the recognition rate of video processing module only is 91.5% and that of gravity sensor processing module only is 94%, but when both information are combined the recognition result becomes 100%.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.639-645
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• 2012

In this paper, we propose a method that gives motion command to a mobile robot to recognize human being's hand gesture. Former way of the robot-controlling system with the movement of hand used several kinds of pre-arranged gesture, therefore the ordering motion was unnatural. Also it forced people to study the pre-arranged gesture, making it more inconvenient. To solve this problem, there are many researches going on trying to figure out another way to make the machine to recognize the movement of the hand. In this paper, we used third-dimensional camera to obtain the color and depth data, which can be used to search the human hand and recognize its movement based on it. We used HMM method to make the proposed system to perceive the movement, then the observed data transfers to the robot making it to move at the direction where we want it to be.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.3
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• pp.135-141
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• 2008

We propose a new method for recognizing the activities of daily living(ADL) based on the state-dependent motion analysis using 3-axial accelerometers and a glove type RFID reader. Two accelerometers are used for the classification of 5 body states based on the decision tree. Classification of the instrumental activities is performed based on the hand interaction with an object ID using an accelerometer and a RFID reader. Object-dependent hand movements are classified into 5 categories in advance and final decision combines the body state and the instrumental activities. Experiment shows that the suggested hierarchical motion analysis provides accuracy rate of over 90% for all 20 ADLs.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.211-214
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• 2002

본 연구에서는 지체 부자유자들이 가장 많이 사용하는 전동형 휠체어를 이용하여, 조이스틱과 음성인식 모듈을 전동 휠체어에 부착하고 여기에 인공지능 기법을 적용하여 조이스틱과 음성인식 의해 휠체어를 제어하였으며, 각 휠체어의 각 부분을 모듈별로 구성하여 제작하였다. 그리고 조이스틱으로 휠체어를 제어하지 않고 음성인식으로 만 휠체어를 제어 동작했을 경우에 휠체어가 주행중에 장애물이 주행 경로 상에 갑자기 나타났을 때 장애물에 대해 즉시 정지하거나 회피하지 못할 경우가 발생하게 된다. 그래서 전동휠체어의 앞면과 됫면에 초음파 센서를 부착하여 갑자기 장애물이 나타났을 때 전동휠체어가 장애물에 대해 지능적으로 정지하거나 회피 할 수 있도록 퍼지이론을 적용하여 장애물에 대해서 지능적인 동작이 가능하도록 하였다.