• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.123-134
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• 2006

본 논문에서는 지능형 서비스를 제공하는데 필수적인 상황인식 해석 구조를 제안한다. 제안된 모델은 외부 상황 정보와 내부 상황 정보를 통합한 해석 구조를 가지고 있으며, 상황 정보와 응용 서비스간의 독립성이 유지되도록 설계하였다. 제안된 해석 구조의 검증을 위해서 기존 강의실에 상황인식 개념을 도입한 테스트베드(Ubi-Class)를 구축하고 시나리오를 구성하였으며, 상황 해석에 따라 지능형 서비스가 수행되는지 실험하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.223-225
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• 2006

유비쿼터스는 인간의 일상생활에 깊이 스며들어 삶을 풍요롭게 만들어 주는 기술이다. 즉. 여러 형태의 센서가 인지하는 상황정보를 바탕으로 인간을 위한 다양한 목적을 이루어 낼 수 있다. 각각의 유비쿼터스 시스템은 각자의 구조를 가지지만 상황인지(Context-aware), 학습(Learning), 추론(Reasoning) 의 요소는 대부분 필수적으로 갖추고 있다. 본 연구에서는 위 세가지 기본요소를 조합해서 구현할 수 있는 프레임워크를 제시하고 시나리오를 통해 그 적용 가능성을 살펴본다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2246-2255
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• 2010

본 논문에서는 산업현장에서 통합된 보안관제 시스템을 구축하기 위하여 USN 센서 데이터나 CCTV의 영상으로부터 상황정보를 수집하고 이 상황에 대하여 추론을 할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인식 모델에 대하여 기술한다. 상황모델은 스마트 환경에서 자동적이고 이질적인 데이터들을 온톨로지로 표현하고 DL 추론을 통하여 상황을 인식한다. 상황모델을 통합 보안관제 시스템에 적용함으로서 산업현장에서 위험을 자동적으로 검출하여 안전사고를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제27권3호
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• pp.339-347
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• 2000

최선형 서비스(best effort service) 방식의 현재 인터넷은 실시간 응용의 출현과 보다 나은 서비스를 기대하는 사용자들에 의해 많은 변화가 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 새로운 프로토콜, 트래픽 제어 및 QoS 라우팅 등에 관한 연구가 진행되고 있으며, 최근 트래픽 제어를 통해 서로 다른 수준의 서비스를 제공하는 차별화 서비스(differentiated service)모델에 관하여 많은 연구가 진행중이다. 두 가지 우선 순위를 바탕으로 사용자에게 어느 정도 예측 가능한 대역폭을 제공하는 RIO 모델은 차별화 서비스의 대표적인 모델이다. 하지만 RIO 모델에서 제공하는 대역 분배 방식은 네트워크 용량이 충분치 못한 상황에서는 서비스 차별화가 이뤄지지 않으며, 잉여 대역폭의 적절한 분배가 이뤄지지 않는다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 네트워크 상황에 따른 RIO모델의 대역 분배 성능을 분석하였으며, 이를 개선하여 보다 효과적인 서비스 차별화가 이뤄지도록 하였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.443-450
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• 2013

최근 높은 휴대성과 이동성을 특징으로 하는 모바일 도메인에서 사용자의 상황정보를 이용한 모바일 상황인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 모바일 상황인식 서비스들은 사용자의 상황정보를 모바일 기기로부터 수집 및 분석하여 추론 시스템을 통해 상황을 추론해야 한다. 그러나 모바일 도메인의 높은 이동성으로 인해 상황에 적합한 추론 결과를 얻기에 어려움이 있다. 또한, 잘못된 추론 결과를 수정 및 적응하기 위한 체계적인 방법에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 소프트웨어 사이버네틱스 기반 피드백 개념을 적용한 체계적인 프로세스 모델을 제시한다. 또한 피드백 프로세스 모델을 적용, 설계 및 구현한 MADA(Monitoring, Analysis, Determinating, Adaptation) 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 정확한 상황 추론이 가능한 적응적 모바일 상황인식 서비스 개발 환경을 구축할 수 있으며 추론 규칙의 체계적 관리가 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.5-10
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• 2010

휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.

• 정보관리학회지
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• 제6권2호
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• pp.45-68
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• 1989

본 연구는 특정상황에 가장 적합한 조직형태를 모색하는 상황이론에 입각하여 도서관조직에 영향을 미치는 상황변수를 밝히고, 밝혀진 변수로 상황모델을 설정하여 도서관조직의 유효성을 증가시킬 수 있는 방향을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.354-358
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• 2008

스마트 홈의 목적은 가정 혹은 사무실에서 사용자에게 보다 양질의 삶을 위한 서비스를 제공하는데 있다. 스마트 홈의 구성요소로는 여러 종류의 장치와 사용자 편의를 위해 제공되는 서비스가 있으며, 스마트 홈의 목적에 부합하여 서비스는 계속 증가할 것으로 전망된다. 스마트 홈에서 제공하는 서비스의 확대로 인하여 서비스가 이행되지 못하거나 장치와 서비스 간의 상충된 기능 수행으로 발생 되는 오류 또한 증가할 것으로 예상됨에 따라 보다 안정된 스마트 홈 서비스 제공을 위해 오류 복구 시스템 개발이 요구된다. 기존의 모델 기반의 스마트 홈 오류 복구 시스템은 스마트 홈에 새로운 장치가 동적으로 추가되거나 서비스가 변경 되는 경우와 같은 상황에서 발생하는 오류를 해결하지 못한다. 본 논문에서는 동적인 상황에서도 이러한 오류를 해결 하기 위하여 모델 기반이 아닌 상황인지 기반의 오류 복구 시스템을 제안한다. 스마트 홈은 가정에 오류가 발생했을 지라도 제안된 오류 복구 시스템을 이용하여 스마트 홈 상황에 적절한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.135-140
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• 2020

사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.