Abstract
This paper focuses on the prediction algorithm among the context-awareness technologies. With a representative algorithm, Bayesian Networks, it is difficult to realize a context-aware as well as to decrease process time in real-time environment. Moreover, it is also hard to be sure about the accuracy and reliability of prediction. One of the simplest algorithms is the sequential matching algorithm. We use it by adding the proposed Cache Scheme. It is adequate for a context-aware service adapting user's habit and reducing the processing time by average 48.7% in this paper. Thus, we propose a design method of user location prediction algorithm that uses sequential matching with the cache scheme by taking user's habit or behavior into consideration. The novel approach will be dealt in a different way compared to the conventional prediction algorithm.
본 연구는 상황 인지 서비스 구현의 다양한 기술 요소 중, 추론 및 예측 기술에 초점을 둔다. 대표적인 예측 알고리즘에는 베이시안 네트워크가 있으나 상황 인지 시스템을 구현할 때 그 구조를 실제로 구현하는 것은 매우 복잡한 일이며 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 또한 특정 목적의 상황 인지 시스템에서 이 알고리즘이 어느 정도 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보와 부합하는지 역시 미지수이다. 본 논문에서는 가장 간단한 알고리즘인 순차적 매칭 알고리즘에 캐시 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 이러한 접근 방식을 통해 알고리즘 수행 시 처리 시간을 캐시 기법을 사용하지 않았을 때 보다 평균적으로 48.7%를 줄이게 된다. 이는 사용자의 습관이나 행동 양식을 고려함으로써 상황 인지 시스템의 상황 정보와 부합하기 때문이라 할 수 있다.
