• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1196-1198
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• 2013

행위 패턴은 사람의 행위들이 수행되는 양식으로 성향, 습관, 건강상태 등에 따라 다르게 나타나는 생활양식이다. 헬스케어, 마케팅, 정책 결정 등과 같은 다양한 분야에서 사람의 행위패턴을 활용하고 있다. 행위 패턴을 분석하기 위한 방법으로 행위 패턴들을 비교하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 행위 패턴 비교 기법은 구조적 정보만을 반영하여 정확도가 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 두 행위 그래프를 효과적으로 유사도를 정확하게 비교하기 위하여 구조적 정보와 행위 간의 의미적 유사성을 동시에 반영한다. 실험을 통하여 기존의 기법보다 약 4% 정확도가 향상됨을 보인다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.38-43
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• 2013

There was a dire need to compile data about energy consumption data by use to analyze residential energy consumption patterns relating to changes in lifestyles, or changes in life behavior. Accordingly, bottom-up model for residential energy consumption by residential use was developed by life behavior classification in an attempt to analyze energy consumption. This paper multiplied each appliance's running times by each appliance by life behavior and built a residential bottoms-up model to figure out the energy consumption of each household. The uses by life behavior were broken down into lighting, heating, cooling, entertainment, obtaining information, hygiene, and cooking.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.620-622
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• 2009

기존의 지능형 홈은 주거환경에서의 사용자의 편의성이 중심이 된 IT기술 기반의 홈 네트워크 중심 기술이었기 때문에 에너지 절감 측면에서의 기술 적용은 거의 이루어지지 않았으며 적용된 기술 또한 기술적 수준이 매우 미흡하였다. 본 논문에서는 이러한 주택 환경에서 에너지 절감 효율을 끌어올리기 위한 요소 인프라 기술을 유도해 내기 위해 실제 사용자의 생활 행위 패턴을 에너지 절감을 위한 구성 요소로 파악하여 실제 이러한 생활 패턴을 정형화 할 수 있는 데이터 베이스를 구축하기 위한 할 수 있는 테스트 모델을 셋업하였다. 이를 위해 복도, 출입구 그리고 현재 근무 중인 테이블에 조도 센서와 인체 감지 센서를 설치하였는데 조도 센서와 인체감지 센서는 하나의 그룹을 이루며 생활패턴을 파악하고 조도 값에 따라 실내등을 소등할 수 있도록 한다. 개개의 센서 노드에서 수집된 센싱 데이터는 브릿지에 있는 베이스 노드로 수집되고 이는 인터넷망을 통해 서버로 전달되어 DB 구축되어 진다. 이러한 시뮬레이션 테스트 모델을 통해 에너지 소비 상태를 파악하고 정형화 함으로써 에너지 절감을 위한 기술 구현이 가능해 진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.124-129
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• 2008

독거노인의 수가 증가함에 따라 노인의 건강한 생활 패턴 유지 및 응급상황탐지 등을 위해 생활모니터링에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 단순히 사물에 대한 접촉만으로 일상생활행위(ADL : activity of daily living)를 인식하기 보다는 노인의 행동과 연관이 있는 사물의 접촉을 함께 고려한 행위인 요소ADL를 인식하여 정확하게 최종 ADL를 인식할 수 있도록 한다. 또한, 행위센서로부터 인식된 물리적 행위분류는 간혹 튀는 데이터들로 인해 잘못된 결과가 나오므로, 이를 보정함으로써 인식의 정확성을 더 보장한다. 실험결과는 8개의 요소ADL에 대해 97% 이상의 인식 결과를 보이며, 이는 최종 ADL을 인식하는데 효율적으로 적용할 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.157-165
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• 2009

In this paper, we propose a distributed model that recognize ADLs of human can be occurred in daily living places. We collect and analyze user's environmental, location or activity information by simple sensor attached home devices or utensils. Based on these information, we provide a lifecare services by inferring the user's life pattern and health condition. But in order to provide a lifecare services well-refined activity recognition data are required and without enough inferred information it is very hard to build an ADL activity recognition model for high-level situation awareness. The sequence that generated by sensors are very helpful to infer the activities so we utilize the sequence to analyze an activity pattern and propose a distributed linear time inference algorithm. This algorithm is appropriate to recognize activities in small area like home, office or hospital. For performance evaluation, we test with an open data from MIT Media Lab and the recognition result shows over 75% accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.231-236
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• 2009

본 연구에서는 집이나 사무실과 같은 일상 공간에서 발생할 수 있는 연간의 일상생활행위 (ADL: Activities of Daily Living) 들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경 정보, 위치 정보 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기들과 가구, 식기들을 통해 무선 센서 네트워크를 통해 수집하며 분석한다. 하지만 이와 같은 다양한 기기의 활용과 충분히 분석되어지지 않은 데이터들은 본 논문에서 제시하는 일상 환경에서 고차원의 ADL 모델을 구축하기 어렵게 한다. 그러나 ADL들이 생성하는 센서 데이터들과 센서 데이터들의 순서들은 어떤 행위가, 이루어지고 있는지 인지할 수 있도록 도와준다. 따라서 이 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 통해 분산 선형 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 센서 네트워크와 같은 소규모 시스템에서 행위를 인지하는 데 적절하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.302-305
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• 2015

개인건강에 대한 관심이 날로 증대함에 따라 개인 건강 상태를 파악하기 위한 사용자 생활패턴인지 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. 행위 인지 연구는 오랜 시간 진행되어 왔지만 고수준행위인지의 정확도가 여전히 미미하며 고수준행위의 세부 행위는 인지하지 않았다. 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블센서를 이용하여 실생활에서 보다 정확한 고수준행위데이터를 도출함으로써 더욱 넓은 분야에서 활용 가능한 기술 연구에 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.166-169
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• 2001

광범위한 인터넷의 발달은 우리의 생활을 윤택하게 해주었지만, 불법적인 침입, 자료 유출 등 범죄도 늘었다. 이에 따라 불법적인 침입을 막는 침입탐지기술도 많이 발전하게 되었다. 침입탐지기술은 크게 오용탐지방법과 비정상적인 행위 탐지 방법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 비정상적인 행위 탐지 방법의 긍정적 결함을 줄이기 위한 방법으로 유사도 측정 알고리즘을 사용한 방법을 제시하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.655-660
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• 2006

노인들은 연령에 따라 기억력의 저하가 일어나면서 일상생활을 영유하는데 많은 불편함을 겪고 있다. 정해진 시간에 약을 복용하는 것을 기억하거나 가스 불에 물을 끊인 후 끄는 것을 기억하는 것 등 의도한 행위를 실제로 수행하거나, 진행 중인 행위와 미래에 수행하여야 할 행위 등을 기억 (미래기억; prospective memory) 해야 하는 데 부담을 갖는다. 특히 노인은 시간-의존 미래기억(time-based PM)에서 다른 미래기억보다 연령에 따른 낮은 기억 수행을 보였다. (Einstein & McDaniel, 1995) 본 논문은 인터뷰와 설문을 통해 노인의 일상생활의 패턴을 파악하고, 일상생활과 비슷한 상황에서 노인의 시간-의존 미래기억(time-based prospective memory)과 노인의 자율성(autonomy)을 높이기 위한 몇 가지 UI 방식을 알아보고자 하였다. 실험 결과, 노인 실험 참가자는 사건의존 미래기억에서 의도와 연합된 '맥락 단서'를 제시하는 방식을 더 선호하였으며, 시간의존 미래기억 실험에서는 대학생 집단보다 미래기억 수행 시 외부 도구에 대한 강한 의존도를 보였다. 이는 적절한 미래기억 보조도구가 제시된다면 더 높은 수행을 보일 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1193-1196
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• 2004

1980년 후반. MIT에 버너스 리 교수가 인터넷 상에 웹(WWW)을 창시하면서부터 우리의 일상생활은 엄청난 변화를 가져왔다. 시 공간을 초월할 수 있는 인터넷이라는 가상 세계에서는 개인뿐만 아니라 정치 경제 사회등 모든 분야에 걸쳐 인터넷을 통한 쉽고 간편하며 빠른 교류가 이루어짐으로써 이제 더 이상 네트워크를 이용하지 않는 분야는 찾아 볼 수 없을 것이다. 그러나 이러한 현실 속에서 인터넷은 항상 순기능만을 수행하지는 않는다. 특히 악성코드를 이용한 사이버 침해 행위 기술이 인터넷의 발전과 함께 동시에 발전함으로써 이제는 악성코드를 이용한 사이버 침해 행위를 방지하고자하는 노력을 해야할 것이다. 따라서 본 논문에서는 악성코드를 탐지하기 위해 실시간 시스템 모니터링 도구를 이용하여 악성코드가 시스템에 어떠한 침해행위를 행하고, 해당 침해 행위 모니터링 로그 분석을 통해 기존의 알려진 악성코드뿐만 아니라 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 있는 악성 패턴 분석 및 추출에 초점을 두어 기술하였다.