상황정보 기반의 다중 거주자 위치 추적 서비스에 관한 연구
Study of Multi-Resident Location Tracking Service Model Based on Context Information
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초록
최근, 유비쿼터스 기술의 발전으로 인하여 헬스케어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 헬스케어 서비스 영역은 독거노인 또는 환자를위해 병원에서 가정으로 변화하고 있다. 홈에서 거주자를 식별하는 기술은 스마트 홈 응용 서비스에 매우 중요하다. 그러나, 기존의 거주자 식별연구들은 여러 문제점을 갖고 있다. 몸에 다양한 센서를 부착해야 하며, 개인 프라이버시와 관련되어 거주자 환경에 적용하는데 문제점들이따르고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 무구속, 무자각을 지향하는 센서들의 사용과 저비용으로 시스템을 구현하기 위한 방법으로써 실내 환경 및 센서의 사용을 제한하였다. 이렇게 제한된 센서들만을 이용하여 거주자를 식별하기 위한 방법으로 개인을 식별할 수 있는 요소들을 추출하고 이러한 요소들을 시스템에 적용하기 위해 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 그리고 거주자를 식별하고 위치를 추적하기위한 SABA 메커니즘을 설계하였다. SABA 메커니즘은 각 공간별로 배치된 센서들을 통해 거주자를 식별하고 거주자의 행위에 의해 발생한이전 이벤트들의 기록들을 활용하여 최종적으로 거주자를 식별하여 개별 거주자의 위치를 추적한다. 그리고 본 위치 추적 시스템의 수행성을검증하기 위해 구현한 응용에 설계된 메커니즘을 적용하고 시나리오를 통해 위치 추적 시스템의 성능을 검증하였다.
Abstract
In recent years, because of the development of ubiquitous technology in healthcare research is actively progress. Especially, healthcareservice area is change to home for the elderly or patients from hospital. The technology to identify residents in a home is crucial forsmart home application services. However, existing researches for resident identification have several problems. In this case, residents areneeded to attach of various sensors on their body. Also relating private life, it is difficult to apply to resident’s environment. In this paper, we used constraint-free sensor and unconscious sensor to solve these problems and we limited using of sensor andindoor environment in the way of working economical price systems. The way of multi-resident identification using only these limitedsensors, we selected elements of personal identifications and suggested the methods in giving the weight to apply these elements tosystems. And we designed the SABA mechanism to tract their location and identify the residents. It mechanism can distinguish residentsthrough the sensors located each space and can finally identify them by using the records of their behaviors occurred before. And weapplied the mechanism designed for applications to approve this location tracking system. We verified to the location tracking systemperformance according to the scenario.
참고문헌 (15)
- Kevin Currana, "An evaluation of indoor location determination technologies", Journal of Location Based Services, 5(2), pp.61~78 (2011)
- Chao Chen, "Dose Location Help Daily Activity Recognition", Impact Analysis of Solutions for Chronic Disease Prevention and Management LNCS, 7251, pp.83~90 (2012)
- Chang Won Jeong, "Indoor Location Tracking Service Based on u-Home Environments", Embedded and Multimedia Computing Technology and Service LNEE, 181, pp.55~62 (2012)
- Improving livelihood of the elderly through utilizing Ubiquitous technology, "H. Y. Lee", 56~67 (2007)
- 박수미, "한국고령자의 생활시간 사용에 있어서의 젠더 차이: 일, 무급가족노동, 여가를 중심으로", 여성연구, 1(72), pp.5~29 (2007), 한국여성정책연구원
- Ahmad CHOUKEIR, "Health Smart Home", IJCSI International Journal of Computer Science Issues, 7(6), pp.126~130 (2010)
- Xuan Hoa Binh Le, "Health Smart Home-Towards an assistant tool for automatic assessment of the dependence of elders", Proceedings of the 29th Annual International Conference of the IEEE EMBS Cité Internationale, pp.23~26 (2007)
- Gyeyoung Lee, "A Review of the Techniques for Indoor Location based Service", International Journal of Grid and Distributed Computing, 5(1) (2012)
- P. Klasnja, "Exploring privacy concerns about personal sensing", Lecture Notes in Computer Science, 5538(2009), pp.176~183 (2009)
- G. Shakhnarovich, "Integrated face and gait recognition from multiple views", Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE Computer Society Conference, 1, pp.439~446 (2001)
- D. H. Wilson, "Simultaneous tracking and activity recognition(STAR)using many anonymous, binary sensors", Lecture Notes in Computer Science, 3468, pp.329~334 (2005)
- J. Jenkins, "Using ground reaction forces from gait analysis : body mass as a weak biometric", Lecture Notes in Computer Science, 4480, pp.251~267 (2007)
- C. BenAbdelkader, "Person identification using automatic height and stride estimation", International Conference on Pattern Recognition, 4, pp.377~380 (2002)
- Y. Nishida, "Minimally privacy-violative human location sensor by ultrasonic radar embedded on ceiling", Proceedings of IEEE, 1, pp.433~436 (2004)
- C. J. Jenkins, "The weakly identifying system for doorway monitoring", 박사, pp.2007