상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 정의한 정보로 정의할 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보가 상호 작용하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다고 할 수 있다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 상황인식 컴퓨팅을 근간으로 하는 응용 기술로는 사용자와 서비스간의 연관성에 기반을 둔 기술이며, 구현 방법 및 적용 기술은 다양한 형태로 구상될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 상황인식 컴퓨팅 응용 기술에 대한 동향으로 디지털 홈 환경을 적용 대상으로 하는 센싱기술, 네트워킹 기술, 멀티미디어 기술 및 지능형 에이전트 기술을 유기적으로 결합할 수 있는 광의의 상황인식 컴퓨팅 기반의 응용 기술 사례를 중심으로 소개하고 이 기술 범주에 속한 세부 기술에 대하여 살펴보도록 한다.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 요약한 정보로 정의될 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보의 상호 작용에 의하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 상황인식 능력을 지향하는 시스템, 즉 지능형 홈 서비스를 제공하는 상황인식 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 가정 내에 설치된 센서장치로부터 사용자 생체 신호 데이터와 환경 데이터를 획득하한 후에, 획득된 컨텍스트 데이터를 정규화하고, 정규화된 컨텍스트 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통하여 처리한 후에 자동적으로 지능형 홈오토메이션 서비스를 제공하는 게이트웨이에 대한 설계에 대하여 서술한다.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 요약한 정보로 정의될 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보의 상호 작용에 의하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 상황인식 능력을 지향하는 시스템, 즉 지능형 홈 서비스를 제공하는 상황인식 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 가정 내에 설치된 센서장치로부터 사용자 생체 신호 데이터와 환경 데이터를 획득하한 후에, 획득된 컨텍스트 데이터를 정규화하고, 정규화된 컨텍스트 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통하여 처리한 후에 자동적으로 지능형 홈오토메이션 서비스를 제공하는 게이트웨이에 대한 설계에 대하여 서술한다.
본 논문은 운전자의 안전운전 지원을 위하여 실세계 자동차 외부에 위치한 카메라와 RADAR 센서들에서 취득하는 정보들을 통하여 가상세계에 운전 환경의 실세계를 그대로 재현하여 활용하는 기술을 소개한다. 이 기술은 운전상황의 제한된 인터페이싱 상황과 짧은 주의집중 시간에 모든 정보를 정확하게 전달하기 위하여, 직관적이고 효과적 전달이 가능한 복합 멀티미디어 - 동영상 및 간단한 텍스트 정보 - 의 형태를 활용한다. 이러한 융합 미디어 기반 운전정보 지원 서비스는 실시간 운전 상황에 대한 운전자의 이해와 대응력을 높여 안전운전에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 가상세계를 구축하는데 기반이 되는 가상환경을 설계하고 구현한다. 가상환경의 설계는 지금까지는 체계화된 구조화 방법이 없이 이루어져 왔다. 하지만 본 논문에서는 실세계를 구성하는 환경변수의 분류를 바탕으로, 가상환경을 기능과 범위에 따라 6개의 계층으로 구조화한다. 이 구분된 각 계층들은 각기 독립적으로 동작하며, 주기적으로 정보를 교환하여 전체환경을 구성하게 된다. 설계된 가상환경은 실세계 환경과 같이 다양한 상황을 보여주며 확장에 있어서도 유연함을 보여 준다. 마지막으로 제안된 가상환경의 구조화 방안을 바탕으로 가상세계를 구현하여 시험함으로써 그 가능성을 보였다.
발전된 센서 기술과 상황인지에 대한 여러 연구들을 기반으로 하여 현실 세계의 상황정보를 통합, 관리 및 활용을 위한 동기화 현실을 구축하고자 한다. 동기화 현실이란 기존의 가상현실과는 달리 실세계의 상황이 실시간으로 반영되는 가상 세계를 말한다. 동기화 현실의 구축을 위해 동적인 상황과 정적인 상황을 분류하여 가상세계에 적용시키고 분류된 상황은 각각 DSMS와 DBMS로 관리된다. 이런 정보는 OpenSimulator를 이용해서 가상세계에 반영이 되고 웹을 통한 OpenAPI를 통해 활용된다.
학생들이 수학을 추상적인 교과로 인식하여 학습에 흥미를 잃거나 실세계 문제를 해결하는 능력이 부족하다는 점이 문제시되어 왔다. 이에 본 연구에서는 사례연구 방법으로 학생들이 모델링 활동을 하는 과정에서 개발하는 모델이 구체와 추상을 연결하는 중재 기능을 할 수 있는지를 조사하였다. 연구결과, 학생들이 개발하는 모델은 탈맥락화 된 추상적 실체라기보다는 구체와 추상이 연결된 관계 망인 상황화된 추상의 영역에 위치하고 있었다. 그러므로 이 모델은 구체와 추상을 연결하는 중재기능을 할 수 있고, 학생들의 모델링 경험이 실세계 문제를 해결하는 능력을 향상시킬 수 있다고 볼 수 있다.
일반적으로 비디오 통신 시스템은 두 전화 통신자의 영상을 각 사용자의 통신 장비에 부착된 스크린에 출력함으로써 음성과 더불어 통신을 이룰 수 있게 하는 시스템이다. 하지만. 현재까지 비디오통신 시스템은 정적인 상황하에 통신이 이루어짐에 의해 통신 사용자의 움직임에 많은 제약을 가져온다. 그러나, 사용자가 주시하는 실세계의 배경에 상대방 사용자의 영상을 부가하여 보여주는 증강현실(Augmented Reality) 기술은 현실감 증대에 많은 도움을 줄 수 있으며, 최근 많은 관심이 되고 있는데, 이 기술은 비디오 통신 시스템에 이용함으로써 기존의 시스템의 제약을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문은 비디오 통신 시스템에 정적인 환경하에 영상을 전송 받아 통신하는 기존의 시스템을 개선하여 사용자가 움직이면서 주시하는 실세계를 배경으로 상대 통신자의 영상을 중첩하여 보여주는 증강현실 기술을 이용한 비디오 통신 시스템을 제안한다. 이처럼 통신 사용자의 활동성을 보장하면서 비디오 통신을 이루기 위해 웨어러블 컴퓨터를 이용하여 비디오 통신 시스템의 구현하였다. 또한, 제안한 시스템은 비디오 통신뿐만 아니라 다양한 시스템에서 활용될 수 있음을 알 수 있다.
최근 인공지능 연구가 활발하게 진행이 되면서 여러 기업에서 자율 주행연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 실제 상황에서 자동차 주행 데이터를 얻기에는 여러 위험사항들과 경제적인 낭비가 있다. 그렇기 때문에 게임 상에서 데이터를 수집하고 딥러닝을 이용해 학습을 하기로 했다. 본 논문에서는 실제 세계와 유사한 환경을 가지고 있는 자동차 게임을 이용하여 자율 주행을 시도 했다. 자율 주행 시 많이 쓰이는 End to End 방법으로 데이터를 수집하면 두 가지 데이터가 저장된다. 하나는 이미지 데이터고 두 번째는 방향키 데이터다. 이러한 데이터들을 numpy 타입으로 40분간 데이터를 수집한 후 딥러닝에 많이 쓰이는 tensorflow를 사용하여 구현한 CNN을 이용하여 학습이 되는 것을 확인을 하고 91.9%의 정확도를 얻었다. 이를 기반으로 실세계에서의 사용 가능성을 확인했다.
방정식의 활용 문제로 다루어지는 문장제는 학생들의 흥미를 유도하고 수학의 유용성을 보여줄 수 있는 것이지만, 학생들이 해결하기에는 여러 어려움이 있다. 본 연구는 학생들이 수학 문장제를 해결하는데 영향을 줄 수 있는 요인들을 언어적 측면과 인지적 측면에서 조사하였다. 언어적 요인에는 텍스트 기반, 실세계, 상황 모델이 있었는데, 학생들은 문장의 텍스트 기반에서 방정식의 상황 모델로 해석하는 것을 어렵게 생각하고 있었으며, 상황 모델에서 학생들은 많은 오류를 보였다. 인지적 측면에서는 방정식을 세우는 스키마와 해결 전략, 식의 복잡성 수준을 조사하였는데, 방정식을 세울 때 학생들은 복잡성 수준을 고려하기보다는 교사의 지도 내용에 따라 전략을 선택하는 경향이 있었다. 그리고 설탕의 양이나 농도, 설탕물의 양을 혼동하는 경향이 강했다. 본 연구의 결과를 통해 문장제에서 학생들에게 제시되는 문제가 해결하기에 얼마나 복잡한지, 학생들이 주로 어떤 전략을 선택하는지, 방정식의 문제 유형별로 발생하는 오류에 대해 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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