최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.
센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 각기 다른 사용자들에게 적재적소에 양질의 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 지능공간 상황정보들을 실시간으로 분석하고 개인 사용자의 의도 및 상황을 정확하고 효과적으로 모니터링 하는 것이 매우 중요하다. 지능공간 상황정보에는 환경정보, 상황인식 추론단계를 거친 1차적인 상황인식 결과 및 상황인식에 따른 시스템에서 제공하는 서비스정보 등이 있으며, 이러한 정보들은 개인화 서비스를 제공하기 위한 사용자 만족도를 측정하는 데에 중요한 데이터로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 실시간 만족도 모니터링 시스템에서 활용할 수 있는 다양한 지능공간 상황정보들 간의 연관분석을 통해 효율적인 데이터 감시 전략을 제시하고 시나리오를 통해 그 적용 가능성을 살펴본다.
스마트 홈 환경에서는 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 있다. 그리고 상호 작용을 지원하는 개인화 서비스에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 메타 데이터는 물론 상황인식을 동적으로 반영하는 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용한 추천을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상황정보를 정의하였고 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용하여 사용자의 취향에 적합한 서비스를 추천하였다. 따라서 분산 처리 및 서비스 이동성을 지원하여 효율적인 추천에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 제안한 방법을 OSGi 프레임워크에서 MovieLens 데이터에 적용하여 성능 평가를 하여, 기존 연구와 성능을 비교 평가하였다.
본 논문은 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 이동노드의 이동 속성 정보를 효율적으로 관리하여 목적노드를 지향하여 이동하는 중계노드를 선정하는 기법을 제안한다. 목적노드와 상이한 이동성을 가진 중계노드를 통해 전송 지연시간 및 패킷 손실이 발생할 가능성이 높아지게 된다. 따라서 본 논문에서는 부정확한 이동 속성 정보로 인하여 발생할 수 있는 전송 지연시간 및 패킷 손실이 증가하는 문제를 해소하기 위해, 이동노드 간 이동 속성 정보를 관리하고 연결성을 분석함으로써 중계노드를 선정하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 이동노드는 주기적으로 자신의 속도와 방향을 상황인식 매트릭스에 저장하며, 다른 이동노드와 통신이 확립되면 저장된 이동 속성 정보를 교환하게 된다. 또한 교환된 이동 속성 정보를 연결성으로 분석함으로써 목적노드를 지향하여 이동하는 중계노드를 선정한다. 주어진 모의실험 결과, 최신의 이동 속성 정보를 활용하여 중계노드를 선정함으로써 패킷전송률 측면에서 더 향상된 결과를 보여주었다.
새로운 상호작용 장치와 응용 시스템에 대한 유비쿼터스 접근을 위한 요구사항이 창안되어, 사용자 상호작용은 데스크탑 너머로 이동하여 개발되는 경향이 있다. 사용되어지는 응용에서 상황은 시스템을 수행하는 활동의 총체적인 부분이 되었다. 상황 인지를 포함하는 것은 유비쿼터스 접근을 위해서 사용자에게 편리함과 효율성을 제공해 준다. 우리는 상황의 개념이 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 컴퓨팅 상황, 사용자 상황과 물리적 상황의 서로 다른 카테고리로 확장되어져야 한다고 믿고 있기 때문에, 전통적인 HCI 이론은 상황 인지 응용을 개발하는데 부적절하다. 이것들은 확장된 상황 정보를 잘 사용하기 위해 시스템 요구사항 분석과 설계에 있어서 새로운 패러다임을 요구한다. 본 연구에서는 성능 매칭(capability matching)에 의해서 상황 인식 요구사항 분석을 위한 방법과 목표 상황에 대한 상황 인식 속성을 매치시키는 방법을 소개한다. 이런 모델을 근거로 본 연구에서는 몇몇 공통적인 유비쿼터스 접근 상황의 설계 문제를 분석하고 유비쿼터스 관광 응용 요구사항을 고려함에 의해 상황 인지 응용을 체계적으로 적용시키는 방법을 보여준다.
Radio Frequency Identification(RFID)시스템은 객체에 부착된 RFID 태그를 리더로 읽어 들여 정확하게 객체를 인식할 수 있어 상황 인지를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 태그와 리더간의 통신이 단일 홉으로 구성되어 있기 때문에 대상 지역의 전체를 인식하지 못하여, 상황인지를 위한 총체적 정보를 제공할 수 없는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 최근 제안되고 있는 무선 센서 네트워크와 RFID 시스템의 결함을 통하여 RFID시스템이 대상 지역 전체를 인식할 수 있게 하고, 이 정보를 센서 네트워크의 센싱 정보와 함께 활용하여 지능적인 상황 인지가 가능한 RFID 기반 우선 센서네트워크의 지능적 상황 인지 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 RFID 시스템의 객체 인지 능력을 활용할 수 있을 뿐만 아니라, RFID 시스템에 네트워킹 기능을 제공하여 지능적 상황인지를 가능하게 한다.
본 논문에서는 독거노인의 응급상황이 실내에서 발생할 경우, 집안에 사람이 없을지라도 신속히 대처할 수 있는 방안을 연구하였다. 이를 위해 USN기반의 네트워크을 설계하고, 위치인식 알고리즘과 노드간 라우팅 기술을 개발하였다. 위치인식 알고리즘으로는 RSSI방식에 의해 이동노드가 고정노드로부터 오는 전파세기를 감지하는 방식을 이용하여, 비례값을 산출하는 방식을 채택하였으며, 삼각 측량법에 의한 이동노드 위치인식 알고리즘을 적용하였다.
최근 정보통신 기술의 급속한 발전으로 소형 이동형 단말기를 이용한 각종 스포츠 경기 시청이 두드러지게 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 이동형 단말기를 통해 제공되는 영상은 일반 TV나 HDTV용으로 제작되어 소형 이동형 단말기의 사용자가 화면을 통해 스포츠 경기의 상황을 인식하는데 많은 불편함을 주고 있다. 특히, 경기 진행 시간이나 점수를 포함하는 점수상자(scoreboard)는 경기의 상황을 파악하는데 매우 중요한 역할을 하나, 소형 이동형 단말기의 작은 화면에서는 점수상자의 내용을 정확히 인식하기가 쉽지 않다. 이에 본 논문은 많은 사람들이 즐겨보는 축구 경기에 대하여 짧은 학습 기간을 갖는 효율적인 점수상자 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 전수상자와 주변 환경의 밝기 정보를 이용한 점수상자 경계 좌표 추출, 학습을 통한 최적의 경계 좌표 결정, 전수상자 영역 추출 및 확대의 세 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 점수상자가 없는 프레임에서도 몇 프레임 앞서 표시된 점수상자의 저장을 통해 디스플레이가 가능하도록 하였다. 다양한 축구경기 비디오에 대한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 소형 이동형 단말기 상에서 점수상자를 추출하고 이를 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 확대하여 디스플레이 하는 좋은 해결책임을 보이고자 한다.
본 논문에서는 홈 내에서 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 모바일 프락시에 대해 기술한다. 모바일 프락시는 헬스케어 홈 서비스의 목적에 따라 분산자원의 통합 및 맞춤형 관리모델인 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 한다. 모바일 프락시의 주요 기능은 이동성을 지원 및 멀티미디어 스트림 동기화 그리고 그룹통신 지원한다. 특히, 클라이언트의 가용환경에 따라 수행객체에 대한 이동성을 제공한다. 이를 기반으로 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 사용되는 상황정보는 거주자의 위치, 홈 내에 설치된 센서/기기로부터 수집된 위치, 건강 그리고 쾌적환경 정보를 포함한다. 또한 헬스케어 상황정보 서비스를 위한 응용객체, 자원들의 그룹관리 지원 DOGF를 기반으로 이동성 지원 컴포넌트인 모바일프락시는 거주자 위치이동에 따라 적합한 헬스케어 상황정보 서비스를 제공한다. 모바일프락시를 이용한 헬스케어 상황정보 서비스는 헬스케어 지원 음악치료, 원격상담 서비스와 처방 주의 및 스케줄 알림서비스를 구현했다. 끝으로 제안한 환경에서 거주자의 위치, 시간 및 상황인식에 따라 구현하여 수행한 헬스케어 상황정보 서비스 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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