• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.125-126
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• 2019

본 논문에서는 위험 관리 지역에 대한 시나리오 구축을 위한 분석 모델을 고려한다. 위험 요소에 대한 분석은 외부 상황에 대한 요소뿐만 아니라 내부 상황에 의한 요소도 제공된다. 대응 모델에 대한 반응은 요소분석을 통하여 도출될 수 있는 결과를 통하여 결정된다. 위험 관리 지역에 대한 시나리오 분석 모델을 위하여 DEVS 방안을 고려하며, 이에 대한 모델 설계를 고려한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.429-436
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• 2013

상황인지 환경의 유헬스 서비스는 환자가 실생활에 접촉할 수 있는 여러 상황에 대해 컴퓨터가 인지하여 건강 서비스를 제공하는 것이다. 상황인지 환경의 서비스를 추천하기 위해서는 상황 데이터의 정의와 서비스 추천 요인과 관련이 있는지를 식별해야 한다. 본 논문에서는 상황인지 환경의 유헬스 서비스를 제공하기 위해 상황 데이터에 대한 추천 요인들을 다변량 분석기법을 이용하여 식별하며, 의사결정 트리 및 연관성 규칙 기반의 의사결정 모델을 생성한다. 추천 요인의 식별을 통해서 건강 서비스 제공에 유의한 상황 데이터를 판별할 수 있다. 또한 선호도 의사결정 모델을 통해 환자의 상황 데이터에 따라 선호 요인을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.652-655
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• 2023

우리나라에서는 지난 10년간 매년 4만 건 내외의 화재가 발생하여 많은 인명 피해와 경제적 손실이 발생하고 있다. 화재가 발생했을 때는 화재를 신속히 진압하여 인명 피해와 경제적 손실을 최소화하여야 한다. 또한, 화재 사고를 예방하기 위해 화재의 발화 원인이 무엇인지 알아내야 한다. 기존의 화재 경보 시스템에서는 온도, 연기, 불꽃 센서 등으로 화재를 감지하였으나 오경보나 화재를 인식하지 못하는 문제, 화재 원인을 구분하지 못하는 문제 등이 있었다. 또한, 사람이 화재 발생을 인지하기까지 시간이 많이 소요될 수 있고 부재로 인해 화재 상황인식이 늦어질 수도 있는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 이용하여 화재 상황에서의 복합 센서 상황을 학습해서 실제 화재 사고가 발생했을 때 화재의 원인을 구분할 수 있는 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.714-717
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing) 시대에 기업의 사무 환경은 다양한 정보들과 많은 사용자들이 유기적인 관계를 형성한다. 이러한 관계에서 접근 제어는 다양한 정보 객체에 허가된 사용자만이 접근할 수 있는 권한을 갖는 기능을 제공하는 것이고, 사무 환경에서 보안상 필수적이며 중요한 역할을 한다. 하지만 기존의 접근 제어 모델들은 상황 정보를 고려하지 않아 동적인 접근 제어를 하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 워크플로우 기반의 오피스 환경에서 동적이고 능동적인 접근제어 관리를 제공하기 위한 상황 정보와 역할 기반의 워크플로우 데이터 접근제어 모델을 제안한다. 이 모델은 수많은 상황 정보 및 사무 정보와 사용자가 동적으로 변화하는 사무환경에서 사용자에게 접근을 제어하기 적합하다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.215-219
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• 2006

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황인식 시스템을 실현하기 위해 이에 필요한 상황정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황정보의 수집 및 교환을 통해 인식하고, 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 Boole 함수 및 다치 논리함수의 미분을 이용하여 유비쿼터스 환경 하에서 주변상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하고 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공하는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.335-338
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• 2011

지능형 서비스 로봇은 일상의 환경 내에서 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공해야 한다. 그러나 로봇 환경은 매우 복잡하고 역동적으로 변화하고 로봇의 크기나 비용, 기술의 한계 등으로 인해 로봇 작업의 실패나 오류와 같은 예외 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 예외 상황을 효과적으로 극복하기 위한 지능형 서비스 로봇 시스템 개발 방법론을 제시한다. 이 방법론은 프레임워크 형태로 정의되며 예외 모델과 대응 계획, 예외 극복 방법으로 구성된다. 예외 모델은 계층 구조로 정의하여 다양한 예외 상황을 일반화시키고, 대응 계획은 신속한 상황 대처를 가능하게 한다. 예외 모델과 대응계획이 극복 방법에 독립적으로 정의되어 로봇 지식으로 활용되므로 운용 중에 지속적인 추가 및 유지보수가 용이하다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.165-173
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이 논문에서 제시한 계층적 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.53-61
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• 2020

통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.

• 전산구조공학
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• 제17권1호
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• pp.50-64
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• 2004

유한요소 인체모델은 인체의 기계적 특성을 수치 모형화 한 것이며, 외부로부터 다양한 기계적 하중을 받는 상황에서 인체의 거동과 상해와 같은 여러 현상들을 해석적으로 규명하고자 할 때 주로 사용된다. 따라서 인체 모델은 인체를 구성하고 있는 골격, 인대, 근육, 살, 장기 등의 특성을 수치적으로 정확히 표현하여야 한다. 그러나 인체는 매우 복잡한 메커니즘 속에서 동작하고 있기 때문에, 해석적으로 인체의 모든 특성을 구현하는 것은 현실적으로는 거의 불가능하다. 이 때문에, 인체 모델은 인체모델을 사용하고자 하는 상황이나 목적에 적합하도록 적절히 단순화되어야 한다.(중략)

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.9-18
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• 2023

코로나19의 심화로 인해 고강도 사회적 거리두기가 장기화되고 많은 사회적 문제를 나았다. 특히 비대면 체계로 인해 물리적, 심리적 고립이 발생하였고 많은 피해가 발생하였다. 코로나로 인한 여러 사회적 문제들은 코로나19로 피해를 입은 모든 사람들에게 심한 스트레스로 작용하여 결국엔 우울증 등의 정신건강을 위협하는 요소로 작용되었다. 정신질환을 겪는 사람들은 늘어나는 반면 실제로 정신건강 서비스 이용률은 저조한 상황이기 때문에 정신건강 문제를 겪고 있는 사람들을 위한 시스템 구축이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 우울증 대상자와 일반인 대상자로부터 스마트폰을 이용한 센서 정보를 바탕으로 우울증 탐지 및 위급상황 탐지모델을 구축하였다. 우울증 탐지와 위급상황 탐지를 위해 VAE, DAGMM, ECOD, COPOD, LGBM 알고리즘을 이용하였다. 연구 결과로 우울증 탐지 모델은 F1 score 0.93, 위급상황 탐지 모델은 F1 score 0.99의 성능의 모델을 구축하였다.