As the demand for quality sleep increases in modern society, the importance of sleep technology has increased. Recently, development of sleep environment improvement products and research on the user's sleep improvement have been activated. Representatively, user sleep pattern analysis research is being conducted through the existing polysomnography, but it is difficult to use it in the sleep environment of daily life. Therefore, in this paper, we propose a system design that can provide a customized deep sleep service to users by detecting sleep disturbance factors in a motion bed environment. In order to improve the user's sleep satisfaction, a logistic regression-based sleep pattern analysis model is proposed and accuracy and significance are verified through experiments. And to improve user's sleep satisfaction, we propose a logistic regression-based sleep pattern analysis model and verify accuracy and significance through experiments. The proposed system is expected to improve the user's sleep quality and effectively prevent and manage sleep disorders.
건강에 대한 사회적인 욕구와 관심에 따라 만성질환 예방 및 식생활관리 서비스의 새로운 모델로 U-Healthcare 서비스가 주목 받고 있다. 본 연구는 50세 이상의 남녀 중장년층을 대상으로 U-Healthcare 서비스 관련 요구 특성을 조사하였다. 조사대상의 U-Healthcare 서비스에 기대하는 부분으로 개인 맞춤형 진료 및 관리 부분(37.7%), 개인의 건강상태의 체계적인 파악(21.4%)이 높게 나타났다. 건강관리 이용 분야에서는 식이요법 관리(43.9%)가 가장 높게 나타나 U-Healthcare 서비스에서 개인 맞춤형 식이요법 서비스가 필요할 것으로 보였다. 건강 정보 검색 관심분야는 질병관리(35.6%), 식재료(28.6%), 건강음식 조리법(22.7%) 순으로 나타나 조사대상의 50% 이상이 식품에 관심이 있었다. 식단 정보에 대한 요구사항은 영양성분, 건강상태별(질환별) 맞춤형 식단 등을 5점 척도로 조사한 결과 모든 항목이 3.9 이상의 필요성이 있다고 답변하였다. 이상의 결과를 통해 현재의 중장년층은 U-Healthcare 서비스를 통해 질병관리와 더불어 식생활 관리 서비스를 요구하고 있는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구의 후속 연구로 남녀 중장년층 집단의 요구 특성을 반영하여 원격 진료를 통해 매일매일 개인의 건강상태 및 질환의 진행 정도를 파악하고 그에 따라 필요한 식재료, 식단, 조리법에 대한 처방을 U-Healthcare 서비스로 제공할 수 있는 데이터베이스를 구축하고자 한다. 이를 통해 식생활 관리 콘텐츠의 활용도를 높이고 미래의 고령자들이 건강한 삶을 영위할 수 있을 것으로 기대한다.
사람마다 수면장애의 정도가 다르기 때문에 개인별로 각기 다른 맞춤형 수면케어 서비스가 필요하다. 뇌파 데이터는 사람마다 고유한 파형 특성을 보이기 때문에 이 특성을 이용하면 개인을 식별할 수 있다. 개인식별은 맞춤형 서비스를 가능하게 해주는 중요한 역할을 제공한다. 눈을 깜박일 때 전두엽 부위를 측정하면 뇌파특성을 획득할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 맞춤형 수면케어 서비스를 위한 눈 깜빡임 EOG(Electrooculography) 기반의 실시간 개인식별 알고리즘을 제안한다. 평가를 위해 10명을 대상으로 개인식별 정확도 실험을 하였다. 실험결과 최대 93%의 정확도를 확인하였다. 향후 외부 환경 변화와 같은 특성을 반영하여 알고리즘을 발전시킬 수 있을 것이다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.377-386
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2000
현재의 정보 과적재(information overload) 상황은 대량의 정보 가운데서 사용자의 관련 정보에 대한 요청을 도와 불필요한 정보로부터 막기 위한 도구가 매우 필요한 실정이다. 이러한 도구중 대표적으로 사용되는 웹 검색 엔진과 같은 정보 검색 시스템의 단점은 적합한 검색용어를 선택해야만 하는 점과, 결과에 대한 효율적인 요약이 제공되지 않는다는 점이다.따라서 본 논문에서는 이러한 검색 엔진에서의 단점을 보완하여 사용자를 정보 과잉 상황에서의 불필요한 정보로부터 보호하기 위해, 사용자의 프로파일을 기반으로 하여 정보를 개인화된 요약과 함께 제공하는 정보 여과 에이전트(information filtering agent)인 '사용자 맞춤의 문서 요약을 제공하는 정보 여과 에이전트 시스템'을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.104-110
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2023
In the user-centered design paradigm, information systems are created entirely tailored to the users who will use them. When the functions of a complex system meet a simple user interface, users can use the system conveniently. While web personalization services are emerging as a major trend in portal services, portal companies are competing for a second service, such as introducing 'integrated communication platforms'. Until now, the role of the portal has been content and search, but this time, the goal is to create and provide the personalized services that users want through a single platform. Personalization service is a login-based cloud computing service. It has the characteristic of being able to enjoy the same experience at any time in any space with internet access. Personalized web services like this have the advantage of attracting highly loyal users, making them a new service trend that portal companies are paying attention to. Researchers spend a lot of time collecting research-related information by accessing multiple information sources. There is a need to automatically build interest information profiles for each researcher based on personal presentation materials (papers, research projects, patents). There is a need to provide an advanced customized information service that regularly provides the latest information matched with various information sources. Continuous modification and supplementation of each researcher's information profile of interest is the most important factor in increasing suitability when searching for information. As researchers' interest in unstructured information such as technology markets and research trends is gradually increasing from standardized academic information such as patents, it is necessary to expand information sources such as cutting-edge technology markets and research trends. Through this, it is possible to shorten the time required to search and obtain the latest information for research purposes. The interest information profile for each researcher that has already been established can be used in the future to determine the degree of relationship between researchers and to build a database. If this customized information service continues to be provided, it will be useful for research activities.
Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.
최근에 사이버 보안에 대한 관심이 많이 증가함에도 불구하고 신기술들의 등장으로 사이버 보안을 효율적으로 수행할 전문적인 인력이 부족한 실정이다. 사이버 보안 전문인력 양성을 위해 사이버 레이지와 같은 다양한 방법이 활용하고 있음에도 가상훈련 시스템의 한계성, 시나리오 기반의 실습 콘텐츠 개발과 운용상, 단위 콘텐츠 중심 개발, 학습자 수준 고려 부족의 문제점이 있다. 본 논문에서는 사이버보안 훈련체계 사용자의 침해대응 능력을 향상하는 목적으로 퍼지 규칙 기반의 사용자 맞춤형 훈련 시나리오 자동 생성 시스템을 개발한다. 제안하는 시스템은 퍼지 규칙을 따라 지능형 지속 위협 기반으로 시나리오를 생성하고 제공한다. 그리하여 제안 시스템은 생성된 시나리오를 통해 훈련생의 침해 대응 능력을 향상시킬 수 있다.
Purpose: This paper explores the various ways of promoting innovative activities adopted by the companies for raising their competitive positions among the industry based on the previous studies. Methods: A number of successful and mediocre cases of industries were reviewed carefully, and then the customized innovative model was established. Key categories and core elements were first identified for establishing progressive corporate culture and validated with the case of a company with multiple business areas. Results: The key categories were identified as strategic, systematic, human resources, and cultural aspects. The resulting core elements were consistent with those of the case company. Conclusion: Analyzing diverse product groups and companies with different organization culture, the key categories and core elements were derived and validated for companies to win the competitive position in the industry.
오늘 날 세계는 과학기술과 정보통신의 비약적인 발전으로 정보화 기반 아래 실시간 정보 공유와 의사소통이 가능한 거대한 하나의 공동체로 발전하고 있다. 이러한 정보화의 이면에는 해킹, 바이러스 등에 의한 정보자산의 침해, 사이버 테러, 개인정보 및 중요정보 자산의 무단 유출과 같은 역기능은 지속적으로 증가하여 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 침해사고 및 개인정보 유출 시 마다 정부 주도의 개인정보 보호를 위한 관련 법규 강화와 종합대책 수립 등 많은 규제정책이 발표되었고, 기업들 역시 정보보안의 중요성에 관한 인식이 점차 증가하면서 다양한 노력들을 기울이고 있다. 그럼에도 불구하고 개인정보 유출 및 산업기밀 유출과 같은 정보보안 사고는 계속적으로 발생하고 있으며 그 빈도 또한 줄어들고 있지 않는 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 획일적이고 기술 중심의 보안정책이 아닌 사용자 중심의 보안정책 수립을 통하여 다양한 업무환경 및 서비스 지원과 동시에 보안위협 대응 시 보다 신뢰성 있고 효과적으로 대처할 수 있는 사용자 맞춤형 보안정책 방법론을 제시하였다.
목적 사회 전반적으로 퍼진 개인의 취향에 대해 존중하는 분위기는 소비 트렌드를 바꾸었다. 그에 따라 여행 산업에서도 소비자 개인의 취향을 반영하는 맞춤형 여행이 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 특히 여행 산업 분야 중 하나인 '영화 관광'에 대한 관심이 커지고 있음에 주목하였다. 영화를 시청하며 발생하는 개인의 여행 동기를 맞춤형 여행 제안으로 충족시키고자 하며, 이는 '영화 관광 산업'의 지속적 발전의 촉진제가 될 것으로 기대한다. 설계/방법론/접근 본 연구에서는 시청자가 실제로 방문하고 싶은 영화 속 촬영지 정보를 'OCR'을 통해 추출, 제안하는 방법론을 구현하였다. 먼저, 실시간 이미지 프로세싱 라이브러리인 'OpenCV'를 활용하여 사용자가 선택한 영화 속 장면을 추출 받는다. 또한, 딥러닝 기반의 텍스트 영역 탐지모델인 'EAST 모델'을 활용하여 해당 장면 이미지에서 문자가 위치한 곳을 탐지하여 검출한다. 검출한 이미지는 'OpenCV 내장 함수'를 사용해 전처리하여 인식의 정확도를 높인다. 마지막으로 광학 문자 인식 엔진인 'Tesseract'를 사용하여 이미지 속 문자를 인식 가능한 텍스트로 변환한 후, 'Google Map API'를 통해 실제 위치 정보를 반환한다. 의의 본 연구는 기존의 영화 관광에서 나아가, 4차 산업 기술을 활용한 개인 맞춤 관광 콘텐츠를 제공해준다는 점에서 큰 의의가 있다. 이는 앞으로 여행사와 함께 영화 관광 패키지 상품 개발에 활용될 수 있다. 또한 국내에서 해외로의 유입뿐만 아니라, 해외에서 국내로의 유입에 활용될 가능성 역시 내포하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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