• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.873-876
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• 2004

사람의 동작을 인식하는 것에 대한 연구는 게임, 유비쿼터스 컴퓨팅 등의 발전에 따라 그 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 대부분의 기존 연구에서는 극히 소수의 동작만을 정의하거나 특정 부위의 동작만을 다루므로 실제 응용에 적용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 특정 도메인의 사용 없이, 카메라 영상 입력으로 취득된 동작 패턴 정보만을 이용하여 40종 전신 연속 동작을 구분하는 동작인식 방법을 연구하였다. 인식에 사용된 입력 데이터는 동작자 관절들의 위치 및 회전 값들이며, 다수의 동작들을 인식하기 위해서는 기존의 인식 알고리즘들인 특징기반 인식, HMM, 신경망(Neural Network)등을 사용하여 복합적인 인식 엔진을 구성하여야 했다. 입력 데이터별로 적합한 인식 모듈을 거치게 하기 위해서는, 동작에 의한 입력 데이터에서 동작자 움직임의 주요 신체 부위를 추출함으로써 입력 데이터가 해당 그룹의 인식 모듈로 자동적으로 분류되게 하는 방법을 사용한다. 이는 다층의 인식 레이어 중 복잡도가 증가하는 하위 레이어일수록 자동 분류에 의해 걸러진 데이터만을 취급하게 되므로 효과적이다. 전체 실험 결과 단계별로 약 79~97%의 인식률을 보였다. 이는 향후 특정 컨텍스트 정보와 결합할 때 매우 높은 인식률을 기대할 수 있게 하는 수치이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.6
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• pp.1128-1133
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• 2008

Context-aware computing has been attracting the attention as an approach to alleviating the inconvenience in human-computer interactions. This paper proposes a context-aware system architecture to be implemented on an UoC (Ubiquitous system on Chip). A new proposed technology of CRS (Context Recognition Switch) and DOS (Dynamic and Optimal Standard) based on Context-awareness system architecture with pre-processor, HPSP(High Performance Signal Processor) in this paper. And proposed a new algorithm using in network topology processor shows for Ubiquitous Computing System. implementing in UoC (Ubiquitous System on Chip) base on the IEEE 802.15.4 WPAN (Wireless Personal Area Network) standard. Also, This context-aware based UoC architecture has been developed to apply to mobile intelligent robots which would support human in a context-aware manner.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.739-741
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• 2005

상황 인식(Context-Aware) 시스템은 현재 자신이 처한 상황 정보를 인식하여 그에 맞는 행동을 결정하고 그 결과에 따라 동작하는 시스템을 일컫는다. 이러한 상황 인식 시스템은, 유비쿼터스 컴퓨팅을 비롯해 특정 작업을 수행하기 위해 사용자로부터 주어지는 입력 값 이외의 환경 정보를 필요로 하는 분야에서 주로 사용된다. 이때 시스템이 인지하는 상황은 자신의 작업을 수행하기 위해 필요한 환경 정보로 구성되어 있다. 가령 온도조절 서비스를 담당하는 에이전트가 있다고 할 때, 이 에이전트는 사용자의 요청 온도를 맞춰주기 위해 현재 실내 온도를 측정할 수 있어야 한다. 그래야 요청 온도에 도달했을 때, 동작을 멈출 수 있기 때문이다. 이처럼 각 에이전트가 자신이 필요로 하는 정보를 인지하고 그에 따라 작업을 수행할 때, 다일 에이전트 혼자 그 공간에 존재한다면, 자신이 필요한 정보만을 인지하는 것으로 적절한 작업 수행을 기대할 수 있지만. 둘 이상의 에이전트가 동일 공간에 존재하고, 각 에이전트의 작업 과정이 서로의 수해 과정에 영향을 미칠 가능성 즉, 에이전트 사이의 충돌 발생 가능성이 존재한다. 이미 오디오가 동작하고 있는 방안에서 TV를 작동시키게 된다면, 음악을 들을 수도, TV를 볼 수도 없는 상황이 발생한다. 이에 본 논문에서는 동일 공간에 존재하는 상황 인식 에이전트들 사이에 발생하는 충돌을 해결하기 위한 방법을 제안한다.

• Review of KIISC
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• v.17 no.3
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• pp.41-48
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• 2007

미래 정보사회로 의미가 확대된 유비쿼터스 환경은 글로벌 컴퓨팅 환경에 기반한 유비쿼터스 인프라에서의 최적 보안 서비스 제공을 위한 지속적인 정보보호 기술이 요구되고 있다. 이와 같이 보안 서비스는 사용자에게 유비쿼터스 사회에서의 안전성, 신뢰성, 건전성을 제공하기 위한 다양한 수단을 포괄하는 개념으로, 개인의 프라이버시 침해 및 컨텍스트의 무분별한 사용이라는 문제점에 대응할 수 있어야 한다. 현재의 ID/Password를 사용한 인증 단계에서 발생되는 여러 문제들에 대한 대응 방안으로 OTP(One Time Password)가 부각되고 있다. OTP는 다양한 어플리케이션으로의 적용 및 유연한 사용자 권한 설정이 가능한 장점을 통해 다른 사용자 인증 방식에 비해 유비쿼터스 환경으로의 효율적인 적용이 가능하다. 하지만 OTP에 대한 인식의 부족 및 사용자 인증에 대한 중요성 인지 미흡으로 인하여 OTP 활용을 위한 시스템과 구조 연구가 부족하고, 제한적인 서비스에 OTP가 활용되고 있다. 본 논문에서는 사용자를 위한 보안 서비스를 제공하고자 유비쿼터스 환경에서의 보안 요소 강화를 위한 OTP의 보안 요구사항을 분석하고, OTP를 이용한 다양한 적응 방안을 고려한다. 이와 같은 연구를 통해 OTP의 효율적 관리 방안과 다양한 서비스 및 환경에서의 적용 방안 연구를 통하여, 기존 인증 방식보다 보안성이 강화된 인증 체계의 구현과 다양한 보안 서비스 제공이 가능할 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.535-537
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• 2005

최근 컴퓨팅 환경의 급격한 발전과 다양화는 소프트웨어 외부 환경의 복잡성과 변화를 야기시켰으며, 소프트웨어는 예상하지 못한 외부 환경 변화에 직면하였을 때, 지속적으로 서비스의 제공과 동시에 동적 변경에 대한 적응 능력을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 외부 환경의 변화를 인식하고, 대안을 선택하기 위해 '어떻게' 적응하도록 할 것 인가에 대해 모델을 이용한 적응 매카니즘을 제안하며, 시스템이 고려해야 할 컨텍스트 정보들을 모델링을 통하여 소프트웨어가 행위를 변경할 때 이용할 수 있도록 모델링 기법과 모델 기반 자가 적응형 프로세스를 제안한다. 또한, 프로세스를 이용하여 동작하는 모델 기반 자가 적응 시스템의 일반적 모듈들을 제시하고. 그 유효성을 확인하기 위하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.109-114
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• 2008

In this paper, we propose CAMAR Core Platform as a framework for context-aware mobile augmented reality system development after brief introduction of limitations in the previous mobile augmented reality (AR). There have been many research activities on mobile AR due to recent enhancement of functionalities of mobile devices and development of relevant technologies to mobile augmented reality. In order to be used in ubiquitous computing environment, however, mobile AR systems should be able to utilize available contextual information, augment personalized contents, and share the augmented contents with other users. Thus, the proposed CAMAR Core Platform can provide such functionalities to those who want to develop CAMAR systems. To show the feasibility of the proposed framework, we show several applications based on the framework.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.15 no.4
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• pp.11-19
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• 2006

With the emergence of pervasive computing, personalization becomes an important issue to provide with users customized services, anywhere and anytime in their specific environment. Many researches have shown the possibilities of personalization by acquiring and processing sensor information around users. However, personalization remains still at its infancy, since most researches have failed to consider various contexts comprehensively besides sensor data, and just developed tailored services for a specific application domain. In this work, we propose a simulation-based CAS (context Aware Web Services) development methodology. Our methodology considers various contexts on users (eg. current location), web services (eg. response time), devices (eg. availability) and environment (eg. sensor data) all together by simulating them on the fly for personalized and adaptable services.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.672-677
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지 서비스 제공을 위한 프레임워크들은 환경에 있는 응용 서비스들로 하여금 사용자 행동 패턴을 지속적으로 모니터링하며, 하나의 중앙집중식 서버에서 축적된 사용자 프로파일을 관리하도록 개발되어 왔다. 그러나, 전체 환경이 사용자 개개인의 서비스에 대한 요구 및 선호도를 파악하고 관리하는 일은 비효율적이다. 그리하여, 사용자 프로파일 관리 서버를 사용하지 않고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 휴대용 정보 단말기가 직접 사용자의 서비스에 대한 선호도를 인식하고 관리하는 사용자 프로파일 관리 프레임워크를 제안한다. 스마트 홈 환경의 이동형 사용자의 컨텍스트 인식을 위해서는 사용자 몸에 부착되어 있는 센서들이 사용자에 대한 정보를 휴대용 정보 단말기로 전달하며, 각 정보 단말기는 다양한 센서들로부터 획득한 정보와 정보단말기를 통해 제공되는 사용자의 직접적인 요구정보를 서비스 목적에 맞게 재해석하여 사용자 선호도에 맞는 서비스 내용을 제공하도록 하는 것이다. 제안된 프레임워크는 휴대용 정보 단말기를 통해 사용자와 환경과의 상호작용을 필요로 하는 유비쿼터스 기술이 활용 가능한 다양한 어플리케이션에 광범위하게 활용될 수 있다. 더 나아가, 사용자의 사적인 정보 보호를 보장하면서 개인화된 서비스 제공을 가능하게 할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.3
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• pp.209-216
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• 2009

The ubiquitous smart home is the home of the future that takes advantage of context information from the human and the home environment and provides an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. We present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. We used four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the real-time human tracker's architecture, and presents an algorithm with the details of two functions (prediction of human location and motion) in the real-time human tracker. The human location uses three kinds of background images (IMAGE1: empty room image, IMAGE2: image with furniture and home appliances in the home, IMAGE3: image with IMAGE2 and the human). The real-time human tracker decides whether the human is included with which furniture (or home appliance) through an analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine. A performance experiment of the human's location, which uses three images, took an average of 0.037 seconds. The SVM's feature of human's motion recognition is decided from pixel number by array line of the moving object. We evaluated each motion 1000 times. The average accuracy of all the motions was found to be 86.5%.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.2
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• pp.100-109
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• 2007

Object recognition of service robots is very important for most of services such as delivery, and errand. Conventional methods are based on the geometric models in static industrial environments, but they have limitations in indoor environments where the condition is changable and the movement of service robots occur because the interesting object can be occluded or small in the image according to their location. For solving these uncertain situations, in this paper, we propose the method that exploits observed objects as context information for predicting interesting one. For this, we propose the method for modeling domain knowledge in probabilistic frame by adopting Bayesian networks and ontology together, and creating knowledge model dynamically to extend reasoning models. We verify the performance of our method through the experiments and show the merit of inductive reasoning in the probabilistic model