인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용을 위하여 시각을 기반으로 한 사용자 의도 및 행위 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 제스처 인식은 시각을 기반으로 한 인식 분야에서 핵심 기술 분야로 연구되어 왔으며 최근에는 로봇이 인간에게 자연스러운 서비스를 제공해 주거나 로봇의 동작을 제어하기 위해 연구되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존에 제어된 제스처 인식 기술과 최근 인간-로봇의 상호작용을 위한 제스처인식 기술에 대하여 알아본다.
최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 활용한 다양한 분야중 uHealthcare는 인간의 건강을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 기술로서 각광을 받고 있다. 기존의 Healthcare 기술에서 환자와 의사를 원격으로 연결하여 진료행위를 하던 단순한 체계에서 센서 기술의 발전과 휴대기기의 발달로 환자가 진료행위를 인지하지 못하는 환경으로 급격하게 발전하고 있다. 하지만 uHealtcare에서의 인프라가 급성장함에 있어 생성되는 수많은 센서 상황정보를 처리 및 관리하기 위한 방안에 대한 연구가 미비한 상황이다. 상황인식 기술은 사용자로부터 상황정보를 획득하여 정보를 인식하고 관리하기 위한 방안이다. 하지만 인식한 상황정보를 어떻게 관리하고 효과적으로 제공할 것인지에 대한 연구가 부족한 상태이다. 개인화된 사용자로부터 발생하는 수많은 상황정보를 효율적으로 관리 및 보호하기 위한 연구가 요구된다. 기존 연구에서 상황정보를 정의 하고 인식하기 위한 연구를 중심으로 진행되었다면 인식된 수많은 상황정보를 안전하게 제공하기 위한 연구가 필요하다. 특히, 이러한 연구는 상황정보의 활용도가 매우 높은 의료환경을 중심으로 연구할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 환자로부터 의료 행위에 관련된 정보를 RFID를 사용하여 입원관련 정보, 입원실 위치, 환자의 이동 경로, 습도, 온도, 진료현황 등에 대한 상황정보를 전달받아 저장 및 관리 방법으로 태그 매칭을 도입하여 정보를 관리하기 위한 방안을 제시한다.
자동차는 이제 단순한 운송 수단이 아닌 생활의 한 공간으로써 인식되어야 하며, 자동차 내부의 각종 편의장치 또한 사용자 중심적 견해에서 해석되어야 한다. 자동차 내부에는 운전에 관계된 조작장치 이외에도 오디오, 공기조절기와 같은 각종 편의장치들이 존재하며, 일반적 상황이 아닌 운전 작업 줌에 조작이 행해진다는 정에서 특히 사용자에 대한 배려가 이루어져야 한다고 볼 수 있다. 본 연구의 목적은 자동차 실내를 대상으로 하여 그 사용환경 내에서 사용자의 행위와 사용환경내 오브젝트와의 인터랙션에 대한 정보를 수집하고, 수집된 정보를 구조화하여 분석함으로써, 사용자 중심 디자인에 반영할 수 있는 정보모텔을 작성하는데 있다.
본 논문에서는 생체인식 인증의 한 가지 방법인 뇌파 기반 사용자 인증기술의 최신 기술동향에 대해 고찰하고 해당기술의 실용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제점과 요구사항에 대해 분석한다. 뇌파 기반 사용자 인증기술은 최근에 스마트폰, 금융 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 기존의 생체인식 인증기술과 비교해볼 때 가변성, 유출 저항성 등의 장점이 있지만, 사용자들로부터 뇌파를 수집하기 위해 필요한 장비의 경제성, 뇌파 수집 행위의 사용자 편의성, 현재까지 발표된 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성 등이 개선되어야 하는 것으로 파악된다. 이와 관련하여 뇌파 측정 장비들의 발전 동향을 살펴보고 해당 장비들의 간소화와 인증정확도 간 트레이드오프(trade-off)와 최신 기계학습 및 인공지능 기술들을 활용한 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성을 위해 해결되어야 할 뇌파의 시간차 문제 및 이에 따른 인증정확도 저하 문제를 규명하고 분석한다.
최근 스마트폰을 이용한 사용자의 운동량 계산 어플리케이션이 많이 출시되고 있다. 이러한 어플리케이션은 스마트폰의 GPS, 가속도 등의 내장 센서들을 이용하여 사용자의 행위를 분석하고, 분석된 내용을 토대로 운동량을 단순 계산해 주는 것들이 많다. 이러한 단순 계산은 사용자의 행동을 지정된 행동으로 인식하여 계산하기 때문에 복잡한 운동을 할 경우 어플리케이션에서 측정하는 칼로리 소모량과 실제 칼로리 소모량 계산과 비교해보면 오차가 많이 나는 경우가 많다. 이러한 오차를 줄이고자 신발에 압전센서와 블루투스 통신을 포함한 모듈을 삽입하여 사용자의 이동거리와 발걸음 수를 정확히 측정하여 사용자의 운동을 인식하고, 측정된 데이터를 이용하여 운동이 끝난 뒤 발걸음수와 이동거리를 이용하여 사용자의 소모된 칼로리를 정확하게 측정할 수 있는 방법을 제시하였다.
지능형 홈 네트워크 기술에 대한 도입으로 인해 인간뿐만 아니라 사물들도 컴퓨팅 및 커뮤니케이션 능력을 가지고 주변 상황을 인식하고 판단하여 인간에게 유용한 서비스를 제공하게 될 것이다. 그러나 현 실정에 있어 홈 네트워크 서비스는 단순한 가전기기 제어 관련 서비스만을 제공하고 있다. 다양하게 변화하는 상황에 맞는 상황 적응적 서비스를 제공해야 하는 본 취지에 맞는 서비스를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행위에 규칙성에 기반을 두며, 사용자 행위를 예측하여 지능적으로 동작할 수 있는 근거를 마련할 수 있는 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능형 제어 모델을 제안하고자 한다.
최근 증강현실 기술은 산업 분야뿐만 아니라 교육 분야에서도 많은 인기를 끌고 있다. 특히 유아 교육용 콘텐츠에서 특정 장면을 인식하고 장면에 해당하는 3차원 모형이 나타나는 형태는 아이의 호기심 자극하여 높은 교육효과를 나타내고 있다. 하지만 현재 증강현실 기술을 사용한 콘텐츠에서는 해당 장면에서 같은 내용만 나오기 때문에 반복적인 이용하는 경우에는 사용자가 지루함을 느끼는 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 사용자의 행위를 반영하는 증강현실 콘텐츠 제작하기 위하여 사용자의 행위가 반영된 마커 이미지를 실시간으로 추출하는 기법을 구현하고 실험하였다.
컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변환경과 상태에 따라 양질의 서비스를 제공할 수 있는 중요한 요소이다. 컨텍스트 인식을 위한 정보 수집 도구로는 이동이 편리한 소형 모바일 장치와 그 안에 내장된 모바일 에이전트를 이용하고 있다. 현재 모바일 에이전트는 각 사용자의 컨텍스트 정보를 수집하고 인식하는데 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이에 모바일 에이전트의 부하를 줄이고, 빠른 시간내에 사용자의 컨텍스트 정보 인식을 위한 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 에이전트에 협력적 필터링 기법과 P2P 에이전트를 혼합한 P2P 모바일 에이전트 구조를 제안한다. 제안한 구조는 동일 지역내에서 각 사용자의 컨텍스트 정보를 분석하고, 비슷한 선호도를 갖는 사용자들로 그룹핑하며, 그룹핑된 사용자는 P2P 모바일 에이전트를 이용하여 정보를 공유한다. 또한 이 구조는 사용자들의 행위와 서비스를 지속적으로 관찰 및 학습하여 새로운 상관 관계를 측정하도록 하였다.
본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 관광 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)를 제공한다. 이를 위해서 사용자에게 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 즉, 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 사용자들에게 개인화된 서비스를 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하기 위한 알고리즘을 제공한다. 제공되는 서비스는 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '친구 추천 알고리즘'을 통해 사용자간의 관계 맺기를 보조하고, '관광지 추천 알고리즘'을 통해 사용자로 하여금 유의미한 관광지를 추천하는 방법을 연구하였다. 특히 가이드의 이용에서 서버는 사용자의 현재 위치와 여러 사용자들의 과거 방문 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 최적의 여행 경로를 제공하는 서비스로 '관광지 여행 경로 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 관광 소셜 네트워크 기술은 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 관광 소셜 네트워크 서비스 응용기술로 제공되는 관광가이드 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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