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An Integrated Context Generation Scheme based on Ant Colony System

개미 군집 시스템 기반의 통합 콘텍스트 생성 기법

  • 강동현 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 장현수 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 송창환 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 엄영익 (성균관대학교 정보통신공학부)
  • Published : 2009.04.30

Abstract

With the development of ubiquitous computing technology, the number of HCI applications is increasing, where they utilize various contexts to provide adaptive services to users according to the change of contexts, and also, technologies for collecting various sensor data and generating integrated contexts get more important. However, the research on the collection and integration of multi-sensor data is not sufficient when we consider the various utilization areas of the integrated contexts. In particular, they have some problems to be solved such as duplication of the context data and the high system load. In this paper, we propose an integrated context generation scheme based on Ant Colony System. Proposed scheme generates the context data as a form of XML and avoids the generation of unnecessary context information by detecting the repeated sensor information based on the ant colony system. As a result of detections, we reduce wasted resources and repositories when the integrated context is created. We also reduce the overhead for reasoning.

유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전에 따라, 사용자 적응적인 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 다양한 콘텍스트를 이용하는 HCI 어플리케이션이 점점 증가하고 있다. 또한, 다양한 센싱 정보의 수집과 통합 콘텍스트 생성에 관한 연구의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 콘텍스트 생성을 위한 센싱 정보의 수집 및 통합 기술에 관한 연구가 콘텍스트의 활용도에 비해 부족하다. 특히, 기존의 연구들은 통합 콘텍스트 생성에 있어 콘텍스트 중복 및 시스템 부하와 같은 몇 가지 해결해야 할 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는, 개미 군집 시스템 기반의 통합 콘텍스트 생성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 XML 형태의 통합 콘텍스트를 생성한다. 또한, 개미 군집 시스템을 이용하여 중복되는 샘플링 정보를 검출하여 불필요한 콘텍스트의 생성을 피한다. 그 결과로 통합 콘텍스트를 생성할 때 발생되는 자원 및 저장 공간의 낭비를 감소시킬 수 있다. 또한, 적응적인 서비스를 수행하기 위해 필요한 추론 과정의 부하를 감소시킬 수 있다.

Keywords

References

  1. M. Weiser, 'The Computer for the 21st Century,' Scientific American, Vol.265, No.3, pp.94-104, 1991 https://doi.org/10.1038/scientificamerican0991-94
  2. Ubiquitous ID Center, http://www.uidcenter.org
  3. M. Roman, C. Hess, R. Cerqueira, A. Ranganathan, R. Campbell, and K. Nahrstedt, 'A Middleware Infrastructure for Active Spaces,' Pervasive Computing, IEEE, Vol.1, pp.74-83, 2002 https://doi.org/10.1109/MPRV.2002.1158281
  4. K. Dey, 'Understanding and Using Context,' Personal and Ubiquitous Computing, Vol.5, pp.4-7, 2001 https://doi.org/10.1007/s007790170019
  5. B. Schilit, N. Aams, and R. Want, 'Context-Aware Computing Applications,' 1st International Workshop on Mobile Computing Systems and Applications, pp.85-90, 1994 https://doi.org/10.1109/MCSA.1994.512740
  6. N. Schilit and M. Theimer, 'Disseminating active map information to mobile hosts,' Network, IEEE, Vol.8, pp.22-32, 1994 https://doi.org/10.1109/65.313011
  7. F. Rasheed, Y. K. Lee, and S. Lee, 'Context Summarization and Garbage Collecting Context,' ICCSA 2005, LNCS, Vol. 3481, pp.1115-1124, 2005 https://doi.org/10.1007/11424826_119
  8. S. Li, Y. Cao, and H. Chen, 'A New Migration Algorithm of Mobile Agent Based on Ant Colony Algorithm in P2P Network,' CDVE 2006, LNCS, Vol.4101, pp.107-114, 2006 https://doi.org/10.1007/11863649_14
  9. M. Dorigo and T. Stutzle, 'Ant Colony Optimization,' The MIT Press, 2004
  10. M. Dorigo and L. Gambardella, 'Ant colony system: A cooperative learning approach to the travelling salesman problem,' IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.1, pp.53-66, 1997 https://doi.org/10.1109/4235.585892
  11. M. Dorigo and G. Caro, 'The Ant Colony Optimization Meta-Heuristic,' ACM, pp.11-32, 1999
  12. C. J. C. H. Watkins and P. Dayan, 'Q-learning,' Technical Note, LNCS, pp.279-292, 1992 https://doi.org/10.1023/A:1022676722315