초록 ▼

Ⅰ-2 해당 연도 추진 실적
1. 개발목표 및 추진실적 총괄
개발 목표
1. 멀티모달 웨어러블센서를 이용한 실생활 데이터 수집 절차 설계 및 자동화 시스템 개발
추진 실적
● 구글글래스 데이터 수집 어플리케이션 개발
- 환경: Google Glass XE-22 / Live Cards UI
- 기능: 단위 시간별 데이터 기록 / 수집시 LED 화면 OFF
- https://github.com/swstarlab/Google-Glass-Life-Recorder
• 스마트워치(MS Band)

Ⅰ-2 해당 연도 추진 실적
1. 개발목표 및 추진실적 총괄
개발 목표
1. 멀티모달 웨어러블센서를 이용한 실생활 데이터 수집 절차 설계 및 자동화 시스템 개발
추진 실적
● 구글글래스 데이터 수집 어플리케이션 개발
- 환경: Google Glass XE-22 / Live Cards UI
- 기능: 단위 시간별 데이터 기록 / 수집시 LED 화면 OFF
- https://github.com/swstarlab/Google-Glass-Life-Recorder
• 스마트워치(MS Band) 데이터 수집 APP 개발
- 기능: 가속도, 심박수, 체온, UV, Pedometer 데이터 수집
- 환경: 기존 스마트폰 로깅 APP 인터페이스에 통합
- https://github.com/swstarlab/AndroidSensorCollector
• 대표 실적
- [SW저작권 등록] 안드로이드 라이프옴 센서 데이터 수집기 (등록번호: C-2016-001315)
- [SW저작권 등록] 구글 글래스 라이프로그 데이터 자동 수집 어플리케이션 (등록번호: C-2016-001434)
2. Deep Network을 이용한 실시간 웨어러블 센서 데이터 패턴 분석 기술
• 멀티모달 웨어러블 센서 데이터 처리를 위한 Deep Schema Model 개발
- 각 모달리티마다의 특성을 추출하기 위하여 RBM (Restricted Boltzmann Machine)을 모달리티별로 학습, 특징 벡터 추출
- 모달리티별 특징 벡터를 결합하기 위한 상위 네트워크를 구축
• Deep Schema Model로 추출한 센서 데이터 패턴으로 사용자의 행동을 예측 (정확도 82%)
• 실시간 데이터 스트림 처리를 위한 통신 및 프로그램 개발
- 각 웨어러블 센서 별 특징벡터 추출을 위한 처리 모듈 개발
• 대표 실적
- [국외발표논문] K.W. On, E.-S. Kim, and B.-T. Zhang, “Modeling Situated Conversations for a Child-Care Robot Using Wearable Devices”, Artificial Intelligence for Human-Robot Interaction (FS-15-01), pp. 103-106, 2015.
- [국내발표논문] 온경운, 김은솔, 장병탁, 사용자 인지 상태 예측을 위한 행동 데이터 분석 알고리즘, 2015 한국컴퓨터종합학술대회(KCC2015) 논문집, 2015.06
- [국내발표논문] 온경운, 김은솔, 장병탁, Gated Multi-Modal Neural Network을 이용한 다중 웨어러블 센서 결합 방법 및 일상 행동 패턴 분석, 한국정보과학회 동계학술발표회 논문집, 2015.12

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 연 차 보 고 서 ... 3
• 목차 ... 4
• Ⅰ. 해당 연도 추진 현황 ... 5
• Ⅰ-1 기술개발 추진 일정 ... 5
• Ⅰ-2 해당 연도 추진 실적 ... 6
• 1. 개발목표 및 추진실적 총괄 ... 6
• 2. 정량적 목표달성 ... 10
• 3. 연구 성과 홍보 활동 및 수상 실적 ... 10
• 4. 공동연구 및 협력 실적 ... 12
• Ⅱ. 기술개발결과 ... 14
• Ⅱ-1 다중 웨어러블 센서기반 실시간 LifeMap 구성 ... 14
• 1. Deep Network을 이용한 실시간 웨어러블 센서 데이터 패턴 분석 기술 ... 14
• 2. 인식된 행동 패턴을 LifeMap 시각화하는 시스템 구현 ... 19
• Ⅱ-2 순차 사건과 스토리를 저장하는 CogMap 설계 ... 21
• 1. Deep Recurrent Neural Network을 이용한 스토리 학습 모델 ... 21
• 2. 대용량 비디오 데이터를 이용한 스토리 재생성 실험 및 평가 ... 28
• Ⅱ-3 센서와 기억 기반 미래를 예측하는 ActMap 모델 ... 35
• 1. POMDP 기반 순차적 의사결정 및 행동 예측 프레임워크 설계 ... 35
• 2. 지각행동 기반 웨어러블 기기 사용자 행동예측 실험 ... 40
• Ⅱ-4 통합 연구 ... 50
• 1. 백엔드 컴파일러 관계 및 수행 아키텍쳐 설계 ... 50
• 2. 다중 웨어러블 센서를 이용한 사용자 실생활 데이터 수집 및 수집 Tool 공개 ... 51
• Ⅲ. 결론 및 차년도 계획 ... 55
• Ⅳ. 사업비 사용현황 ... 56
• Ⅴ. 기업 재무건전성 현황 ... 57
• Ⅵ. 자체보안관리진단표 ... 58
• Ⅶ. 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리 현황 ... 59
• 끝페이지 ... 59