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.
생활양식의 변화나 생활행위의 변화에 관련한 가정부문 에너지소비 패턴의 분석을 위해서 용도별 에너지소비자료 작성이 절실히 요청되어 왔다. 이에 따라, 생활행위의 분류에 의한 가정부문 용도별 에너지소비 분석모형을 개발하여 에너지소비 분석을 시도하였다. 본고에서는 부위(방)별 에너지 사용기기의 에너지 소비효율에 생활행위별 기기마다 가동시간을 곱해서 가구당 에너지소비량이 산출될 수 있도록 상향식의 가정 내 모형을 구축하였다. 생활행위 분류를 감안한 용도는 조명용, 난방용, 냉방용, 오락용, 정보용, 위생용, 취사용 등으로 구분하였다.
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.
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.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
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.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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