A Hierarchical Mobile Context Model and User Context Inference Methods based on Smart Phones

스마트 폰 기반 계층적 모바일 컨텍스트 모델 및 사용자 상황 추론 기법

Since smart phones have various embedded sensors and high portability/usability, they have emerged as suitable targets to collect information and to provide intelligent services. That is, with a smart phone, we can collect information about user's circumstances and phone usage from sensors and infer his/her current state which is the significant basis for context-aware services. However, a service system should be founded on a context model to ensure reasonable context-awareness, because context information the system needs depends on its target services. Therefore, in this paper, we propose a hierarchical mobile context model for context inference of smart phone users in their daily life. We classify high-level context which can be draw from sensing data into three levels, Context-Behavior-Situation, and define inference methods for each level. With our mobile context model, we can user's meaningful context in his/her daily life besides simple actions or states.

스마트 폰은 내장된 다양한 센서와 사용자 휴대성/밀착성으로 인해 정보 수집과 지능형 서비스의 적합한 대상으로 주목 받고 있다. 즉, 센서로부터 사용자의 주변 환경 정보뿐만 아니라 스마트 폰의 사용 정보 등을 수집하여 사용자의 현재 상태를 추론할 수 있고, 추론된 상태 정보는 사용자에게 상황 인지 서비스를 제공하기 위한 중요한 근거로 활용될 수 있다. 하지만 제공하고자 하는 서비스에 따라 필요한 상황 정보가 다르기 때문에, 정확한 상황 추론을 위해서는 컨텍스트 모델링 기법이 전제되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 일상생활 상에서의 상황을 추론하기 위한 모바일 컨텍스트 계층 모델을 제안한다. 센서 데이터로부터 추론할 수 있는 상위 컨텍스트를 컨텍스트-행위-상황의 3-계층으로 분류하여 정의하고, 각 단계를 위한 추론 기법을 제시한다. 이 모델을 통해 사용자의 단순 행위 또는 상태가 아니라 일상생활에서의 의미 있는 상황 추론이 가능해질 것이다.