• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.896-899
• /
• 2017

본 논문에서는 일상생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇을 위한 시 공간 상황 질의 언어와 질의 처리 방안을 제안한다. 서비스 로봇이 외부 환경 변화를 정확히 인식하고 행동 절정에 신속히 반영하기 위해서는 로봇 내부에서 관리되는 상황 지식들이 매우 높은 시간 의존성을 가져야 한다. 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어인 RCQL은 시간 의존성이 높은 공간 관계 상황 지식들을 효과적으로 표현할 수 있도록 Allen의 간격 대수 이론에 기초한 시간 연산자들을 포함하고 있다. 물체들 간의 고수준 공간 관계 상황 지식을 조회하는 RCQL 질의들에 신속히 답하기 위해, 본 논문에서는 후향 정량 추론을 포항한 질의 처리기의 설계 방안도 제시한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어와 질의 처리 방안의 우수생을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.428-430
• /
• 2010

가상현실에서 실제 사람처럼 행동하는 가상거주자는 스스로 주변의 상황을 판단하고 평가를 내리게 된다. 이러한 상황에 대한 판단은 얼마나 정확하고 다양한 자료가 주어졌느냐에 따라서 달라지게 된다. 본 논문에서는 Spatio-temporal graph(ST graph)를 사용하여 시간과 공간에 대한 데이터를 정의하고, ontology의 개념을 더하여 다양한 상황에 대한 표현이 가능하게 하였다. 이 표현 방법으로 가상거주자는 어떠한 상황을 마주하더라도 주변 환경이나 공간에 대한 데이터를 가지고 분석하여 필요한 행동을 할 수 있게 될 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.46-56
• /
• 2021

돌발상황으로 인한 비반복정체로 발생하는 높은 교통비용과 혼잡을 효과적으로 해소하기 위해서 돌발상황 처리시간을 예측하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망을 활용한 예측모델 개발을 위해 국내 도로상황에 적합한 돌발상황 처리시간 영향요인을 분석하고, 이를 학습데이터로 생성하였다. 기존 연구에서 장시간 소요되는 돌발상황 처리시간에 대한 과소 예측 문제가 발생하여 이에 대한 해결방안으로 본 연구에서는 SMOGN기법을 적용한 오버샘플링 학습데이터를 생성하여 이를 모델에 적용하였다. 그 결과 SMOGN기법을 적용한 DNN모델이 MAE 18.3분으로 연구 과정에서 구축된 모델 중 가장 높은 정확도로 돌발상황 처리시간을 예측하여, 기존에 개발된 예측모델의 한계점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.28-36
• /
• 2010

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 물리적 공간과 상호 작용하는 실시간 센서 네트워크 상황 인식 서비스는 시간적 특성을 포함한다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 실시간 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성이 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 개선된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 센서 네트워크 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 새만금 온도 변화 탐지에 적용예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만 아니라 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.355-359
• /
• 2010

최근 스마트폰이 급속히 보급됨에 따라 다양한 모바일 컨텐츠와 어플리케이션에 대한 요구들이 점차 증가하고 있다. 앱 스토어를 통한 지속적이고 다양한 컨텐츠의 생산은 사용자의 선택권을 확대시켜주는 이점은 있는 반면에 사용자가 원하는 것은 직접 찾아야 함으로 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 미래에는 동적으로 변하는 상황에 따라 맞춤형 컨텐츠를 제공하기 위한 상황 인식 기술이 요구될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 모델 기반의 상황 모델링을 통해 상황 인식 서비스의 개발 기간 단축과 재사용성을 제고 하였고, 이 상황 모델과 공간 정보를 결합하여 넓은 지역에 걸친 다양한 도메인에 적용할 수 있는 공간 기반 상황 인식 서비스를 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.340-347
• /
• 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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.48-49
• /
• 2009

본 연구는 한국해양대학교 실습선을 모델링하고 선내 승조원들의 생활패턴을 분석한 후, 공간별 밀집 유형별 대피시간을 예측하고 이를 비교한 것이다. 승조원의 밀집형태의 관점에서 보면, 선내에 골고루 분포하여 밀도가 낮은 경우에 비해 특정공간에 집중되어 순간 밀도가 높은 경우의 피난시간이 증가하였고, 이동속도에 따른 영향 역시 밀도가 높은 상황이 밀도가 낮은 상황에 비해 4배 이상 큰 것으로 예측되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.347-350
• /
• 2012

비즈니스 프로세스는 네트워크 상황정보와 개인취향정보, 사무환경정보들을 지능적으로 취합, 상황 분석 및 관리하는 서비스지원이 필요하다. 이러한 상황정보의 규모는 시간이 지남에 따라 점점 커지는 특성을 가지고 있어 이에 유연하게 대처하기 위한 확장성이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 상황인식 메커니즘을 제공하여 복잡성을 줄이고 확장성을 갖게 되었다. 그리고 추가되거나 변경되는 상황정보를 기반으로 소프트웨어 컴포넌트를 구현하여 내부코드 변화 없이 컴포넌트의 수정으로 확장성을 확보하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
• /
• pp.505-507
• /
• 2001

자바의 벡터는 크기가 스스로 확장되는 배열 기능을 가지는 클래스이다. [9] 벡터는 그 사용상의 편려함 때문에 자바 프로그램에서 자주 쓰인다. [2] 그러나 벡터는 제공하는 두 가지 크기 확장방식이 성능면에서 각각 지나치게 시간 흑은 공간 소비적이라는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 제안하는 새로운 두개의 벡터 생성자는 확장에 사용되는 확장배수를 사용자가 임으로 조절할 수 있게 해준다. 이를 통하여 사용자는 벡터의 크기확장 시 기존에 많이 사용되는 지나친 공간 소비적 방식을 시간, 공간의 병행적인 소비 방식으로 바꿀 수 있으므로 각각 상황에 알맞은 벡터의 확장방식을 선택하여 사용할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권12호
• /
• pp.1365-1375
• /
• 2016

일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.