• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3524-3531
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 객체 그리고 사용자의 행위와 밀접한 연관이 있는 시공간 정보를 고려하는 것이 중요하다. 이를 위해 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 시공간 온톨로지를 설계하고 이를 이용하여 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 프레임워크이고 트리거 시스템을 기반으로 한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권4호
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• pp.304-313
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• 2006

This paper describes a novel way of applying capacitive sensing technology to a mobile user interface. The key idea is to use grip-pattern, which is naturally produced when a user tries to use the mobile device, as a clue to determine an application to be launched. To this end, a capacitive touch sensing system is carefully designed and installed underneath the housing of the mobile device to capture the information of the user's grip-pattern. The captured data is then recognized by dedicated recognition algorithms. The feasibility of the proposed user interface system is thoroughly evaluated with various recognition tests.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.133-142
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• 2021

이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.291-299
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• 2012

유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 수집하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 수시로 변화하는 사용자의 환경과 상황에 따라 서비스 내용도 새롭게 갱신될 수 있는 지능적인 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 위치와 행동에 따른 지능적인 서비스 제공을 위한 컨텍스트 온톨로지 설계, 그리고 사용자의 행동과 연관된 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 트리거 규칙 정의와 트리거 시스템의 통합 구조인 능동 마이닝 아키텍쳐를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 기반이 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.747-755
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• 2016

Automated guided vehicles have been used for a long time to increase work efficiency in the logistics field, but it is difficult to apply to a variety of logistics sites due to either the restricted movement mechanism or expensive devices. In this paper, we present a flexible software architecture that is hardware-independent for a mobile power cart of the follow mode and implement it using a ROS software platform. Through the SCV analysis for the system functionalities, we design a package to track a user movement and a package to control a new hardware platform. It has an advantage to use a variety of movement algorithms and hardware platforms by applying the strategy pattern and the template method pattern for the design of a software architecture. Through the performance evaluation, we show that the proposed design is maintainable in terms of a software complexity and it detects a user's movement by obtaining a user skeleton information so that it can control a hardware platform to move at a certain distance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.805-812
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• 2005

본 논문은 스마트 홈과 같이 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 유비쿼터스 환경 하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)을 줄이고, 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 새로운 사용자 행동 패턴 선호도 학습기법을 제안하였다. 이를 위해 지식 발견(knowledge discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지귀납(fuzzy inductive) 학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성 있는(consistent) 퍼지 상관 롤(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.81-88
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• 2016

일반적인 빈발패턴 탐사 방법은 항목의 빈발도만을 고려한다. 그러나 유용한 정보를 추출하는 데 있어 빈발도와 더불어 고려해야 하는 것은 빈발항목이 아니더라도 연관된 항목이 주기적으로 함께 발생한다면 시기나 시간에 따라 관심의 중요도가 변화하는 것을 고려해야 한다. 즉, 시간에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 중요도는 다르므로 각 서비스 항목에 대한 중요도의 값을 고려하여 마이닝 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반으로 가중치를 이용한 서비스 빈발 패턴을 추출하는 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시공간 상황을 기반으로 서비스의 중요도를 고려한 가중치를 부여하여 연관 서비스를 발견한다. 새롭게 탐사되는 서비스는 저장되어 있는 서비스 규칙과의 새로운 조합을 통해 사용자에게 최적의 서비스 정보를 제공할 수 있는 기반이 된다.

• ETRI Journal
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• 제38권5호
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• pp.885-895
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• 2016

The lowest power mode (passive-standby mode) was proposed for reducing the power consumption of set-top boxes in a standby state when not receiving content. However, low-power set-top boxes equipped with the lowest power mode have been rarely commercialized because of their low-quality user experience. In the lowest power mode, they deactivates almost all of operational modules and processes, and thus require dozens of seconds for activation latency (that is, the latency for activating all modules of the set-top boxes in a standby state). They are not even updated in a standby state because they deactivate their network interfaces in a standby state. This paper proposes an adaptive standby mode scheduling method for improving the user experience of such boxes. Set-top boxes using the proposed method can analyze the activation pattern and find the frequently used time period (that is, when the set-top boxes are frequently activated). They prepare for their activation during this frequently used time period, thereby reducing the activation latency and enabling their update in a standby state.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권3호
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• pp.437-444
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• 2012

In this paper, we propose a method for predicting a user's location based on their past movement patterns. There is no restriction on the length of past movement patterns when using this method to predict the current location. For this purpose, a modified search tree has been devised. The search tree is constructed in an effective manner while it additionally learns the movement patterns of a user one by one. In fact, the time complexity of the learning process for a movement pattern is linear. In this process, the search tree expands to take into consideration more details about the movement patterns when a pattern that conflicts with an existing trained pattern is found. In this manner, the search tree is trained to make an exact matching, as needed, for location prediction. In the experiments, the results showed that this method is highly accurate in comparison with more complex and sophisticated methods. Also, the accuracy deviation of users of this method is significantly lower than for any other methods. This means that this method is highly stable for the variations of behavioral patterns as compared to any other method. Finally, 1.47 locations were considered on average for making a prediction with this method. This shows that the prediction process is very efficient.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1899-1904
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• 2017

This paper presents a new one-time password approach generated based on $4{\times}4$ pattern schedule. It demonstrates generation of passkey from initial seed of random codes and mapping out in table pattern schedule which will produce a new form of OTP scheme in protecting information or data. The OTP-2FA has been recognized by many organizations as a landmark to authentication techniques. OTP is the solution to the shortcomings of the traditional user name/password authentication. With the application of OTP, some have benefited already while others have had second thoughts because of some considerations like cryptographic issue. This paper presents a new method of algorithmic approach based on table schedule (grid authentication). The generation of OTP will be based on the random parameters that will be mapped out in rows and columns allowing the user to form the XY values to get the appropriate values. The algorithm will capture the values and extract the predefined characters that produce the OTP codes. This scheme can work in any information verification system to enhance the security, trust and confidence of the user.