베이지안 네트워크와 행동 선택 네트워크를 이용한 유비쿼터스 홈에서의 상황 적응적 인터페이스 생성

Context Adaptive User Interface Generation in Ubiquitous Home Using Bayesian Network and Behavior Selection Network

최근 가정환경의 홈 씨어터를 동작시키기 위해서는 TV, 오디오, DVD, Video, 셋탑박스 등 여러 장치를 동시에 조작해야 한다. 이 경우 사용자가 원하는 기능을 실행하기 위해서는 여러 기기에 해당하는 리모컨 버튼의 기능과 위치를 잘 알고 있어야 한다. 이러한 현실적인 문제로 인해 사용자들은 일반적으로 자신이 원하는 기능을 선택하는데 어려움을 겪는다. 더욱이 유비쿼터스 가정환경이 현실화 되어 사용자가 조작 가능한 장치들이 늘어나면, 사용자의 혼란은 가중될 것이다. 따라서 기능을 요약해서 사용자에게 제공하는 적응적 인터페이스가 필요하다. 또한, 유비쿼터스 환경에서는 조작하고자 하는 장치 뿐 아니라 사용자 인터페이스가 표시되는 컨트롤러에도 다양한 모바일 또는 고정된 장치들이 사용되므로 각 장치의 능력이나 제약 조건에 맞게 사용자 인터페이스의 형태를 조절해 줄 필요가 있다. 제안하는 시스템에서는 상황에 따라 표현되는 기능과 형태가 변경되는 적응적 사용자 인터페이스를 구현하기 위해, 유비쿼터스 가정환경을 모델링하고, 모델링된 상황 및 장치 정보를 사용한다. 상황에 맞는 장치별 필요정도를 구현하기 위해서는 베이지안 네트워크를 사용한다. 행동 선택 네트워크는 사용자의 상황과 예측된 장치별 필요도를 입력으로 사용해 장치별로 현 상황에 필요한 기능을 선택한다. 이렇게 선택된 기능들을 실제 사용자 인터페이스가 구현될 장치에 맞게 프레젠테이션 템플릿을 이용해 실제 사용자 인터페이스로 구성하여, 적응적 인터페이스를 구성한다. 실험을 위해서는 유비쿼터스 홈 시뮬레이션 환경을 구축하고, 해당 환경을 바탕으로 장치 사용기록을 시나리오를 바탕으로 생성하였다. 생성된 시나리오를 바탕으로 장치별 필요도 추론결과를 평가하여 베이지안 네트워크가 효과적으로 사용자의 요구를 예측함을 확인하였다. 마지막으로, 14명의 사용자들에게 평가된 10개의 태스크에 대해 기존의 고정된 홈 UI와 제안하는 적응적 홈 UI를 비교해 본 결과, 생성된 적응적 홈 UI가 일반적인 태스크를 고정적 홈 UI에 비해 효과적으로 처리할 수 있음을 확인하였다.

Recently, we should control various devices such as TV, audio, DVD player, video player, and set-top box simultaneously to manipulate home theater system. To execute the function the user want in this situation, user should know functions and positions of the buttons in several remote controllers. Normally, people feel difficult due to these realistic problems. Besides, the number of the devices that we can control shall increase, and people will confuse more if the ubiquitous home environment is realized. Therefore, user adaptive interface that provides the summarized functions is required. Moreover there can be a lot of mobile and stationary controller devices in ubiquitous computing environment, so user interface should be adaptive in selecting the functions that user wants and in adjusting the features of UI to fit in specific controller. To implement the user and controller adaptive interface, we modeled the ubiquitous home environment and used modeled context and device information. We have used Bayesian network to get the degree of necessity in each situation. Behavior selection network uses predicted user situation and the degree of necessity, and it selects necessary functions in current situation. Selected functions are used to construct adaptive interface for each controller using presentation template. For experiments, we have implemented ubiquitous home environment and generated controller usage log in this environment. We have confirmed the BN predicted user requirements effectively as evaluating the inferred results of controller necessity based on generated scenario. Finally, comparing the adaptive home UI with the fixed one to 14 subjects, we confirmed that the generated adaptive UI was more useful for general tasks than fixed UI.