Kim, Joo-Hee;Nam, Sang-Ha;Heo, Se-Kyeong;Kim, In-Cheol
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.427-430
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2012
스마트폰의 내장형 3축 가속도 센서를 이용한 사용자 행위 인식은 사용자 개개인의 행위 패턴이 모두 달라 사용자에 따른 의존성이 크고, 스마트폰의 위치나 방향이 일정하게 고정되어 있지 않기 때문에 센서 데이터를 토대로 서로 다른 행위들을 정확히 분류하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치에 대한 의존성이 적은 효과적인 행위 인식 방식을 제안하고, 이를 기초로 안드로이드 스마트폰 기반의 실시간 행위 인식 시스템을 구현하였다. 총 6642개의 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 제안한 행위 인식 시스템의 사용자 의존성 및 폰 위치 의존성 분석 실험을 수행하고, 그 결과를 소개한다.
Kim, Joo-Hee;Nam, Sang-Ha;Heo, Se-Kyeong;Kim, In-Cheol
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.1
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pp.49-54
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2013
Activity recognition using smartphone accelerometer suffers from the user dependency problem that acceleration patterns of one user differ from those of others for the same activity. Moreover, it also suffers from the position dependency problem since a smartphone may be placed in any pockets or hands. In order to overcome these problems, this paper proposes an effective activity recognition method which is less dependent with both specific users and specific positions of the smartphone. Based on the proposed method, we implement a real-time activity recognition system working on an Android smartphone. Throughout some experiments with 6642 examples collected from different users and different positions, we investigate the performance of our activity recognition system.
Cho, Geumhwan;Han, Manhyung;Lee, Ho Sung;Lee, Sungyoung
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.65-68
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2012
본 논문에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 행위인식 연구 분야 중에서 스마트폰 환경에서의 개인화된 행위 인식기 및 로거를 제안한다. 최근 스마트폰의 보급이 활발해지면서 행위 인식 연구 분야에서 스마트폰을 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 스마트폰에서는 센서를 이용하여 행위정보를 수집하고, 서버에서 는 분류 및 처리하는 방식으로 실시간 인식과 개발자에 의한 트레이닝으로 인해 개인화된 트레이닝이 불가능하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 Naive Bayes Classifier를 사용하여 스마트폰 환경에서 실시간으로 사용자 행위 수집이 가능하고 행위정보의 분류 및 처리가 가능한 경량화 및 개인화된 행위 인식기 및 로거의 구현을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 행위 인식기를 통해 행위 인식이 가능할 뿐만 아니라 로거를 통해 사용자의 라이프로그, 라이프패턴 등의 연구 분야에 이용이 가능하다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.1
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pp.57-64
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2015
Activity recognition technology is gaining attention because it can provide useful information follow user's situation. In research of activity recognition before smartphone's dissemination, we had to infer user's activity by using independent sensor. But now, with development of IT industry, we can infer user's activity by using inner sensor of smartphone. So, more animated research of activity recognition is being implemented now. By applying activity recognition system, we can develop service like recommending application according to user's preference or providing information of route. Some previous activity recognition systems have a defect using up too much energy, because they use GPS sensor. On the other hand, activity recognition system which Google released recently (Google Activity Recognition) needs only a few power because it use 'Network Provider' instead of GPS. Thus it is suitable to smartphone application system. But through a result from testing performance of Google Activity Recognition, we found that is difficult to getting user's exact activity because of unnecessary activity element and some wrong recognition. So, in this paper, we describe problems of Google Activity Recognition and propose AGAR(Advanced Google Activity Recognition) applied method to improve accuracy level because we need more exact activity recognition for new service based on activity recognition. Also to appraise value of AGAR, we compare performance of other activity recognition systems and ours and explain an applied possibility of AGAR by developing exemplary program.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1328-1331
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2013
본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 행위 별 시간에 따른 가속도 센서 데이터의 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계 분류에서는 결정트리 모델 학습과 분류를 수행하고, 2단계 분류에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 HMM모델 학습과 분류를 수행하였다. 또한, 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치, 방향 변화에도 견고한 행위 인식을 위하여, 동일한 행위에 대해 사용자와 스마트폰의 위치, 방향을 변경하면서 다양한 훈련 데이터를 수집하였다. 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용하여 총 6가지 실내 행위들을 인식하기 위한 실험들을 수행하였고, 그 결과 높은 인식 성능을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.239-242
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2006
현재 우리생활은 언제 어디서나 네트워크에 접속하여 통신할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경화 되고 있다. 이러한 환경에서 상황인식 서비스는 의료, 여행, 가정, 교육 등 사회 전 분야에 걸쳐 응용될 수 있어 사회 전반에 걸쳐 영향을 주고 있다. 기존의 대부분의 상황인식 시스템의 연구들은 센서로부터 입력된 주변 환경 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 서비스 제공에 중점을 두고 있다. 이로써 환경정보와 별개로 사용자가 궁극적으로 원하는 분야에 상황인식 시스템을 적용하기 위해서는 서비스 부합되지 않은 여러 요소가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 요소를 착안하여 사용자의 의도를 포함한 상황인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지능형 홈 도메인 환경에서 시간에 따라 변화하는 사용자의 행위 정보를 기반하여 사용자가 향후 궁극적으로 원하는 의도를 예측 할 수 있는 시스템으로 되어있다. 또한 여러개의 작은 행위에 따른 사용자의 의도가 모여 보다 큰 사용자의 의도를 파악하는 기법을 정의하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.399-403
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2010
지능로봇은 복잡하고 동적으로 변화하는 환경 내에서 다양한 인식기를 통해 주변 환경 및 상황을 인식하고 이를 바탕으로 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공하는 지능 시스템이다. 그러나 인식 기기의 성능 및 소프트웨어 알고리즘의 한계로 인해 로봇은 중요한 정보를 인식하지 못하거나 잘못된 정보를 인식할 수 있고, 이로 인해 사용자 의도를 파악하지 못하거나 의도하지 않은 행위를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용한 로봇-사용자 협력을 제시하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 스마트폰은 사용자가 항상 휴대하고 있기 때문에 언제든 로봇과 협력할 수 있으며 이 기기를 통해 로봇의 인식정보를 효과적으로 표현하고 직관적인 작업 지시 인터페이스를 제공하여 로봇이 사용자 의도에 적합한 올바른 행위를 수행할 수 있게 한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.1
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pp.127-137
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2019
The growth in smartphone service has given rise to an increase in frequency and importance of authentication. Existing smartphone authentication mechanisms such as passwords, pattern lock and fingerprint recognition require a high level of awareness and authenticate users temporarily with a point-of-entry techniques. To overcome these disadvantages, there have been active researches in behavior-based authentication. However, previous studies focused on enhancing the accuracy of the authentication. Since authentication is directly used by people, it is necessary to reflect actual users' perception. This paper proposes user perception on behavior-based authentication with feature analysis. We conduct user survey to empirically understand user perception regarding behavioral authentication with selected authentication features. Then, we analyze acceptance of the behavioral authentication to provide continuous authentication with minimal awareness while using the device.
최근 정보시스템의 개방성과 접근성의 확대는 조직 내 외부로부터 보안위협을 증가시키고 있다. 일반적으로 정보시스템은 패스워드를 이용하여 사용자 인증과 자료의 접근을 제한하고 있으므로 패스워드의 선택은 정보보안에 있어서 매우 중요하다. 적절한 패스워드의 선택은 정보시스템의 오 남용 방지 및 불법적인 사용자의 제한 등의 보안효과를 가져올 것이다. 본 연구의 목적은 정보를 보호하기 위한 적절한 패스워드선택을 위한 사용자의 보안행위의도에 미치는 요인을 분석하는 것이다. 이를 위하여 정보시스템 사용자의 적절한 패스워드의 선택에 영향을 미치는 핵심적인 요인으로 위험분석 방법론을 토대로 한 위험을 활용한다. 또한 위험을 사용자의 보안의식과 패스워드 관리지침을 패스워드 선택의 태도에 영향을 미치는 요인으로 보고, 사용자의 적절한 패스워드의 보안행위의도를 TRA (Theory of Reasoned Action)를 기반으로 모형을 설계하였다. 본 연구를 분석한 결과 정보자산이 위험에 관련성이 없는 반면, 정보자산을 제외한 위협, 취약성, 위험, 사용자의 보안의식, 패스워드 보안상태, 보안행위의도는 요인간에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1756-1759
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2015
웨어러블 디바이스의 등장과 여러종류의 센서탑재로 행위데이터를 수집하는것이 수월해졌다. 행위패턴 모델링에 앞서 사용자의 행위에따른 신호변화와 신호패턴을 파악하기위해 분석을 실시하였다. Moto360의 3축 가속도 센서를 이용 사용자에 행위에대한 센서신호값을 수집하여 행위에따른 신호값을 수집하였으며, 수집된 신호값과 신호값으로부터 SVM(Signal Vector Magnitude)값을 구해 사용자의 각 행위들에 대해 신호값과 SVM값의 특징을 분석하여 측정 신호값으로부터 행위를 인식할수 있도록 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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