• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.14-17
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• 2010

본 논문에서는 스마트 홈과 홈 자동화 시스템을 위한 개인화된 헬스케어 서비스를 자동으로 선택하여 제공하기 위한 온톨로지 기술 및 OSGi 플랫폼 기반의 스마트 홈 상황 인지 서비스를 제안한다. OSGi와 같은 표준 프레임워크와 온톨로지와 같은 정교한 모델링 기술의 채택은 단순한 홈 자동화를 뛰어 넘어 가정 내에서의 추론 기반 지식 정보를 통해 헬스케어와 같은 개인화 서비스를 가능하게 해준다. 이를 위해 정보가전 기기와 RFID 및 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 구축된 테스트 베드 상에서 상황 인지 개인화 서비스를 제공하는 프레임워크를 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.587-589
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• 2020

사용자의 관심사를 고려하면 상황 인지 서비스의 질을 높일 수 있다. 기존의 사용자의 관심사를 고려하는 서비스에는 지식베이스(KB)가 사용 되었으나, 최근 새로운 방법인 wikidata를 이용한 엔티티 링크를 활용한 방법도 활발히 연구가 진행되고 있다. wikidata가 적용된 엔티티 링크는 기존의 KB를 이용하는 방법보다 데이터의 변경, 보완이 쉽고 가볍다. 이에 본 논문에서는 wikidata가 적용된 엔티티 링크 모델을 이용한 상황인지 서비스를 제공 할 수 있는 프레임워크를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.621-628
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• 2013

본 논문은 안드로이드 기반 상황 인지 스마트폰 애플리케이션들의 유기적인 결합을 위한 프레임워크에 관한 것이다. 스마트폰을 이용한 상황인지 시스템에는 콘텍스트 수집, 수집된 콘텍스트를 해석 및 추론한 하이레벨 콘텍스트, 그리고 사용자에게 직접적으로 서비스를 제공해주는 시스템 등이 있다. 기존의 안드로이드는 이러한 여러 독립된 모듈들을 통합하여 유기적으로 결합시킬 적절한 방법을 제시하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 각 시스템을 컴포넌트화 하고, 각 컴포넌트가 필요한 서비스를 제공하며, 안드로이드 플랫폼을 감추는 방식으로 유기적인 결합을 위한 복잡도를 최소화시켜 개발자에게 편의를 제공하는 프레임워크를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.538-541
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• 2010

상황인지 시뮬레이션이란 상황자료의 수집, 추론 및 결론 도출의 과정을 실제 환경이 아닌 가상의 시뮬레이션 환경 안에서 실험해 볼 수 있는 것을 말하며, 상황인지 기술과 DEVS(Discrete Event System Specification), 페트리-넷(Petri-Net)등의 기반 기술이 사용된다. 본 논문에서는 사용자들이 보다 편리하게 상황인지 시스템을 구축하고 실제보다 적은 시간으로 구축된 시스템을 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있는 통합 개발 프레임워크를 개발하고자 한다. 시뮬레이션 통합 개발 프레임워크 특징으로는, 첫째 상황인지를 위한 추론 기능을 가지는 에이전트와 시뮬레이션 기능들을 플러그인 및 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 통합환경 안에서 제공되는 도구들을 사용하여 사용자들이 보다 편리하게 개발 및 실험을 할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상황 아키텍처를 위한 모델 표현 계층, 멀티 에이전트 시스템을 위한 연산 계층, 환경과의 상호작용을 위한 인터랙션 계층, 그리고 시뮬레이션 계층인 4-계층구조의 통합개발환경을 연구하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권1호
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• pp.139-144
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• 2007

본 논문에서는 상황인지 시스템의 작업 부하를 줄이고 추론 성능을 향상시키기 위하여 개선된 역전파 알고리즘을 사용하는 진보된 학습 메커니즘을 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 학습 메커니즘은 상황인지 시스템의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 부분이지만 현재까지 사용자들의 상황 정보를 대상으로 학습 메커니즘의 개선을 통한 상황인지 시스템의 성능을 향상하려는 연구는 많이 진행되지 않았다. 역전파 알고리즘은 상황 인식 시스템의 학습 메커니즘을 위한 가장 적합한 알고리즘 중에 하나로서 제안된 프레임워크는 기존의 역전파 알고리즘을 개선하고, 시스템 캐싱을 이용하여 작업 부하를 효율적으로 관리함으로써 추론 성능을 향상시켜 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시킨다. 성능평가를 통하여 제안된 프레임워크가 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시키는 것을 보인다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.268-271
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• 2009

본 논문은 OSGi 프레임워크 기반의 열차 상황정보 알림 시스템을 제안하였다. 열차의 전면과 후면에 카메라 및 센서를 통해 상황정보를 인지하고, OSGi 프레임워크 으로 전송하여 상황정보를 고속의 무선랜(WLAN)을 통해 각 역의 서버로 보낸다. 각 역의 서버에서는 수집된 상황정보를 이용해 가능한 디바이스로 보내어 열차 이용객 및 관리자들이 시각적인 상황 정보를 얻어 열차의 시간, 상태, 나아가 각 지역의 기후정보 등을 이용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.651-654
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• 2008

상황인지(Context-awareness)란 사용자의 상황을 인지하여 이를 통해 사용자에게 적합한 최적의 정보를 제공하는 것으로 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 이미 상황인지를 위한 프레임워크들이 존재하지만, 작은 메모리가 요구되는 제한적인 하드웨어 상황에서 적용하기에 적합하게 설계된 프레임워크는 흔하지 않다. 이에 대한 문제점을 인식하여 하드웨어 리소스가 부족한 상황에서 빠르게 동작할 수 있는 프레임워크를 구상하여, 기존과는 다른 제한적인 환경 안에서 상황인지를 통해 사용자에게 맞는 최적의 서비스를 판단, 제공하는 모바일 오브젝트를 설계하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.771-775
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• 2009

유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 서비스 지향 적응형 시스템의 중요성이 커지고 있다. 서비스 지향 적응형 시스템의 개발 단계에 있어, 개발자들은 상황이나 서비스 탐색과 관련한 문제들에 부딪히게 된다. 지금까지 이러한 문제를 해결하기 위한 연구들이 개별적으로 수행되어 왔지만, SOA를 적응형 시스템에 도입하여 통합적으로 문제를 해결하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 서비스 지향 적응형 시스템 개발에 관련된 문제들을 해결하는 통합 프레임워크를 제안한다. 먼저 프레임워크의 프로세스를 정의하고 각 프로세스 요소 별로 지원 방법과 산출물을 설명한다. 그리고 시스템의 개발 단계에서 구체적인 서비스의 사례를 통해 본 프레임워크의 프로세스가 어떻게 적용될 수 있는지 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.849-852
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• 2004

이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.

• 정보와 통신
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• 제32권11호
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• pp.12-20
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• 2015

최근 의학 기술이 눈부시게 발전함에 따라 사람들은 수명이 연장되고 삶의 질 향상에 많은 관심을 가지게 되었다. 더욱이 혁신적인 디지털 기술 발전과 함께 다양한 웨어러블 기기와 수많은 헬스케어 어플리케이션이 출시되고 있으며, 이들은 어떻게 하면 개인의 성향이나 체질에 잘 맞는 맞춤형 (개인화) 서비스를 제공할 수 있을 것인가에 관심을 두고 진화하고 있다. 따라서 IoT 환경의 일상생활에서 입력되는 센서 데이터의 수집, 처리, 가공 기술, 일상 행위 및 라이프 스타일 인지, 지식 획득 및 관리 기술, 개인화 추천서비스 제공, 프라이버시 및 보안을 통합적으로 지원할 수 있는 프레임워크 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 이에 본 고에서는 저자가 개발중인 개인 맞춤 건강 및 웰니스 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 프레임워크를 소개한다. 마이닝 마인즈는 현존하는 최신 기술의 집약체로 개인화, 큐레이션, 빅 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 활용, 다양한 센서 정보의 수집과 분석, 진화형 지식의 생성과 관리, UI/UX를 통한 습관화 유도 등 다양한 요소를 포함한다. 그리고 건강 및 웰니스 프레임워크 요구사항 분석을 통해 마이닝 마인즈가 이러한 요구를 충족시킬 수 있으며, 개발된 프로토타입을 통해 개인화 서비스의 발전 가능성을 입증하고 향후 나아가야 할 방향을 제시한다.