• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.340-347
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• 2007

"유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.609-611
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• 2005

위치 인지(localization)는 유비쿼터스 응용의 중요 기술로서 사용자 및 센서 노드 주변의 환경 상태와 같은 정보를 지능적으로 판단하는 상황 인지(context awareness)와 더불어 실재 지리적 위치를 인지(location awareness)할 수 있는 지능화된 서비스를 말한다. 기존의 센서 네트워크를 이용한 위치 인지 기술들은 실내(Indoor) 공간에서 미리 설치된 센서 노드블을 기반으로 능동형 혹은 수동형 방식으로 움직이는 노드의 위치를 측정 하는 인프라스트럭척 기반의 기술 이었다. 그러나 이러한 방식은 위치 인지를 위해 미리 특정 노드 들을 설치해야 하는 근본적인 문제점이 있어서, 군사 작전이나 위급 상황과 같은 환경에서도 강건하게(robust) 사용하기 위해서는 새로운 구조가 필요로 하다. 본 논문에서는 인프라스트럭쳐 기반이 없는 환경에서도 센서 네트워크를 이용해서 강건하게 위치 인식을 할 수 있는 하이브리드(hybrid) 알고리즘 및 시스템을 제안하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.6
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• pp.4228-4236
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• 2015

Due to the rapid advance in web and mobile computing technologies, normal users have become to produce, provide, and share a varied form of spatial data and information. In the domain of spatial information, numerous researches on GIS have been conducted to provide spatial information services based on a geo-sensor network and a data integration and processing technology. However, to provide user-oriented information, a context information model is necessary to associate GIS data with web and sensor data. Context awareness services is designed to provide specific information, minimizing users' interference. For which, the context information model expresses the relationship of various data from sensor networks and mobile applications and provides a user-specific information considering location and area of interest. Thus, this research aims to develops a context information model based air-pollution information system that obtains and analyses air pollution data and reflects the analysis results on an air-pollution policy. Also, this system aims to raise citizens' awareness on air-pollution and to promote citizens' participatory to improve city's air quality.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.66-68
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• 2011

VTS 협력항해는 수많은 상황판단과 자율적인 행위자들의 의사결정들의 집합체이다. 선박이 서로 영향을 끼치며 상호작용하기 때문에 발생하는 불확실성이 바로 VTS 협력항해가 해결해야 하는 문제 상황이다. 이러한 불확실성으로 인한 항해위험을 극복하기 위해서는 상황자각과 의사결정이 항해사 개별 차원에서 뿐만 아니라 모든 항해자들이 서로 도우면서 VTS 협력항해 전체적인 차원에서 이루어져야 한다는 점을 중점적으로 논의하였다. 본고에서는 해양사고의 원인으로서 조선기술의 미숙보다는 항해관련 인지기술이 더 직접적으로 작용한다는 점을 주장하면서, 더 나아가 기왕에 발생한 해양사고를 상황자각 관점에서 접근함으로써 해양사고의 인적과실과 관련한 심층적인 분석을 할 수 있다는 것을 밝혔다. 항해의 인지과업을 1단계 상황자각에서부터 분산의사결정에 이르는 과정으로 세분화하고, 이런 관점에서 접근함으로써 해양사고의 원인으로 작용하는 인적과실을 심도 있게 분석할 수 있었다. 인지과업의 세분화를 통해서 항해사들이 각 단계별로 에러를 수정할 수 있는 여유를 확보할 수 있게 하고, 사고로 이어지는 인과 고리를 차단하는 한편 보다 안전한 대안을 찾아 실행할 수 있다는 점을 부각시켰다. 이런 연구결과를 항해사의 훈련 과정에 접목함으로써 해양사고의 위험을 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 밝히고자 노력하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.236-237
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• 2012

최근, 현대인들은 자동차의 성능과 기능을 뛰어넘어 좀 더 감성적이고, 정서적 만족감을 제공하는 제품을 기대하고, 원하고 있다. 감성 Information & Communication Technology(ICT)는 정보 통신 기술을 기반으로 인간의 감성을 자동 인지하고, 사용자의 감성과 상황 정보를 처리하여 상황에 맞게 적용하는 기술을 말한다. 향후 감성 ICT 기술은 인간의 감성을 인지하여 사용자와 기기가 서로 교감하는 형태인 감성 맞춤형 서비스로 발전될 전망이다. 본 논문에서는 자동차 감성 ICT의 기술 동향을 분석하고 향후 방향성을 모색하고자 한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.5
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• pp.39-46
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• 2016

디지털 사이니지(Digital Signage)는 불특정 다수에게 일대다 형태로 정보를 제공하는 디지털 정보 디스플레이(Digital Information Display)에서 사용자의 상황을 인지하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 상황인지기반 텔레스크린(TeleScreen)으로 진화했으며, 앞으로의 디지털 사이니지는 옥내외에 위치한 다양한 형태의 사이니지들이 주변 환경과 사용자 상황에 따라 서로 협업하여 서비스를 제공하는 오픈스크린 서비스로 발전할 전망이다. 본 고에서는 오픈스크린(Open-Screen) 서비스의 등장 배경과 개념을 소개하고 하고 본 연구원에서 개발한 오픈스크린 서비스 플랫폼 기술을 소개한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.8
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• pp.69-75
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• 2013

공공 장소에서 주변 상황 정보와 연계하여 각종 정보 및 광고를 인터랙티브하게 제공하는 차세대 디지털 사이니지인 텔레스크린은 구석기 시대의 벽화에서 시작한 상호 의사 소통 방법의 하나이다. 텔레스크린은 초기에 단방향 광고 또는 단순 정보 전달형 서비스를 제공하여 왔으나, 최근에는 카메라, 센서, NFC(Near Field Communication), 스마트 폰 등을 활용하거나, 양방향 UI/UX(User Interface/User eXperience), 얼굴 인식 기술과 연동하여 소비자의 참여를 유도하고 있다. 또한, 사용자의 주변 상황과 사용자의 상태 정보 등을 수집, 분석함으로써 상황인지 기반의 양방향 커뮤니케이션이 가능한 인터랙티브 텔레스크린으로 진화하고 있다. 최근에는 3D 기술과 사람의 반응을 감지하는 인지 기술들이 지속적으로 발전하고 있기에, 멀지 않은 미래에는 사용자의 감성에 반응하는 텔레스크린 서비스가 제공될 것으로 기대된다[1]. 그리하여, 사용자가 인식하지 못하는 사이에 주변 상황과 더불어 사용자의 감성에 기반하여 가장 효과가 높을 것으로 기대되는 맞춤형 정보에 자연스럽게 노출되게 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.322-324
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅은 사물에 컴퓨터 기능이 내장되어 언제, 어디에서나, 어느 장치로도 편리하게 주변 환경으로부터 서비스를 사용할 수 있게 하는 정보기술의 패러다임이다. 이를 위해선 상황인지가 전제되어야 하는데 여기서 상황인지라 함은 시스템의 다양한 센서 정보를 바탕으로 스스로 상황(Context)을 인지하는 것으로서, 그 정의에 있어서, 아직 논란이 많으나 지능형 서비스를 위한 중요한 개념이다. 본 논문에서는 센서로부터 바로 생성된 Raw Context 정보를 Low-Level Context라고 하고 이를 복합(Fusion)하여 이미 알려진 High-Level Context로 분류하는 논리적 연산을 추론에 기반한 상황인지로서 정의한다. 이때 센서 정보를 통해 특정한 상황정보를 추론하기 위한 모델을 설계하여 상황인지 미들웨어에 적용시켜 보고 그에 따른 효율적인 구조를 기술한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.130-135
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• 2006

본 논문에서는 상황 인지(Context Aware)를 이용한 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 인식 방법들은 대부분 제스처의 개별적인 의미를 중심으로 제스처를 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 인식 알고리즘을 일반화하는데 있어서 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫째, 인간의 모든 제스처를 제한된 특징으로 모호하지 않게 구별하기 어렵다. 둘째, 같은 제스처라 할지라도 상황에 따라 다른 의미를 내포할 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 확률 기반의 상황 인지 모델을 이용한 제스처 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 제스처의 개별적인 의미를 인식하기 전에 대상의 상황을 추상적으로 분류함으로써 행위자의 의도를 정확히 파악할 수 있다. 본 방법은 시스템의 상태를 [NULL], [OBJECT], [POSTURE], [GLOBAL], [LOCAL]의 5 가지 상태로 정의한 뒤, 각 상태의 천이를 바탕으로 대상의 상황을 판단한다. 이러한 상황 정보에 따라 각 상태에 최적화된 인식 알고리즘을 적용함으로써 지능적인 제스처 인식을 수행할 수 있으며, 기존 방법들이 갖는 제스처 인식의 제약을 완화 시키는 효과가 있다. 따라서, 제안하는 제스처 인터페이스는 자연스러운 상호 작용이 필요한 지능형 정보 가전 혹은 지능형 로봇의 HCI 로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Science and Technology Studies
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• v.1 no.2 s.2
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• pp.399-422
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• 2001

Models for human cognition currently discussed in cognitive science cannot be appropriate ones. The symbolic model of the traditional artificial intelligence works for reasoning and problem-solving tasks, but doesn't fit for pattern recognition such as letter/sound cognition. Connectionism shows the contrary phenomena to those of the traditional artificial intelligence. Connectionist systems has been shown to be very strong in the tasks of pattern recognition but weak in most of logical tasks. Brooks' situated action theory denies the. notion of representation which is presupposed in both the traditional artificial intelligence and connectionism and suggests a subsumption model which is based on perceptions coming from real world. However, situated action theory hasn't also been well applied to human cognition so far. In emphasizing those characteristics of models I refer those models 'left-brain model', 'right-brain model', and 'robot model' respectively. After I examine those models in terms of substantial items of cognitions- mental state, mental procedure, basic element of cognition, rule of cognition, appropriate level of analysis, architecture of cognition, I draw three arguments of embodiment. I suggest a way of unifying those existing models by examining their theoretical compatability which is found in those arguments.