이동 컴퓨팅 환청에서 이동 사용자는 언제, 어디서나 현재 자신의 지리적 위치에서 유효성을 갖는 위치 기반 데이터를 액세스 하고자 하는 이동 사용자의 요구가 증가하고 있다. 따라서, 이러한 위치기반의 데이타를 얻기 위한 위치 기반 질의를 표현하고, 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 위치 기반 질의를 효율적으로 처리 하기 위해 이동 사용자의 현재 위치를 중심으로 하는 원의 방정식을 이용하여 질의 탐색 공간을 표현하고, 질의 영역 분말 방법을 이용하여 탐색공간을 최적화하는 위치 기반 질의 처리 기법을 제안하였다. 또한 이동 사용자에게 적응하는 효율적인 부분 질의 통합 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 사용자의 12가지 감성 정보와 음악의 8가지 무드 카테고리를 기반으로 음악을 추천해주는 시스템을 구현하였다. 사용자의 감성과 음악의 무드를 기반으로 음악을 검색하기 위해 전공자 집단 5명과 비전공자 집단 13명, 총 18명으로부터 감성 히스토리 정보와 무드 분류 정보를 얻었다. 감성 히스토리 정보는 참여자가 자신의 감성 정보를 지정하고 어떤 음악을 들었는지를 나타내며, 무드 분류 정보는 각 곡이 어떤 무드를 갖는지를 나타낸다. 위에서 얻어진 정보를 바탕으로 사용자의 감성 정보를 기반으로 3가지 각기 다른 추천 알고리즘을 구현했다. 첫 번째 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트 중 1위곡의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에서 1위곡부터 20위곡까지의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 마지막 추천 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트를 등록된 사용자들이 가장 많이 들었던 순서대로 정렬하여 음악을 추천한다.
유비쿼터스 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 행동 및 서비스 이력을 기반으로 사용자의 상황에 적합한 새로운 서비스 규칙을 발견하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 컨텍스트 온톨로지를 기반으로 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 ECA규칙 기반의 시스템 구조를 제안한다.
지금까지의 정보통신 서비스는 사용자에게 필요한 정보를 제공하거나 사용자와 사용자를 연결해주는 통로로서의 서비스를 제공하여 왔으나, 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크 기술을 기반으로 한 유비쿼터스 서비스는 사용자가 처한 상황에 기반하여 정보 제공은 물론 필요한 행위까지도 제공하여 사용자의 욕구에 가장 근접한 서비스 제공에 초점을 두는 컨시어지형 서비스가 될 것이다. 이러한 서비스는 사용자의 기호 및 상태, 또는 상황 등의 다양한 정보에 근거하여 서비스를 제공할 수 있어야 하며, 이를 위한 효과적인 접근 방법으로는 사용자의 다양한 정보를 각각의 대리자에게 처리를 하게 하는 멀티 에이전트 기술일 것이다. 본 연구에서는 음악이나 그림을 활용하여 신체적, 정신적 질환을 치료하는 음악 치료나 그림 치료인 Art-Therapy를 유비쿼터스 서비스의 구현 사례로 기술한다. 사용자의 신체적 또는 정신적 상태 및 환경 정보를 센서를 활용하여 측정하고 그 측정된 데이터에 근거하여 사용자의 상태를 판단하고 이에 따라 음악 및 미술 작품을 시청각으로 제공함으로써 치료 효과를 얻는다. 본 연구에서의 Art-Therapy 서비스는 FIPA에서 제안한 멀티 에이전트 기반 구조인 에이전트 플랫폼을 기반으로 구현하였다.
최근 해양 분야에서는 레저보트, 윈드서핑, 낚시 해상관광 등 해상에서 활동이 증가됨에 따라 선박의 안전을 비롯하여 해상 활동을 위한 다양한 정보 제공 요구가 점차 늘어가고 있다. 해상활동을 위한 정보제공은 사용자의 위치를 기반으로 사용자에게 적합한 정보의 제공이 필요하다. 특히, 전자해도 상에 사용자의 위치 또는 사용자가 지정한 위치를 기반으로 정보를 제공하는 위치 기반 정보 서비스의 제공 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치 또는 사용자가 설정한 위치를 중심으로 전자해도 상에 정보를 표시하여 제공하는 정보시스템 모델을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 시스템은 사용자 디바이스로부터 획득한 위치정보 또는 사용자가 전자해도 상에 지정한 위치를 바탕으로 항로표지 정보, 일출, 일몰, 간조, 만조, 날씨 등을 표시하여 제공한다.
현재의 역할기반 시스템에서 보안 관리자가 사용자에게 역할을 지정하는 일을 하고있다. 이와 같이 보안 관리자에 의한 역할 지정은 분산 환경 하에서 관리의 어려움을 더욱 증대시킬 수 있다. 역할 기반 위임은 사용자에게서 사용자에게로 역할의 권한을 위임하는 것에 의해 분산 환경 하에서 역할 기반 접근 제어를 적용하기 위한 수단을 제공한다. 역할 기반 위임의 기본 개념은 사용자가 어떤 기능을 수행할 수 있는 자신의 역할의 권한을 다른 사용자에게 위임하는 것을 의미한다. 이 논문은 하나의 역할기반 위임 모델을 제시한다. 이 위임 모델은 확장된 역할기반 접근통제(ERBAC : Extended RBAC) 모델에서 사용자 수준의 위임에 대한 구현을 반영한다. 확장된 역할기반 접근제어 모델은 기존의 RBAC모델에 추가로 주체 및 객체를 고려한 모델이다.
내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.
위치 기반 서비스(LBS)는 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대에 필요한 핵심 엔진으로 그 중요성이 논의되어 왔다. LBS 시스템은 GPS 뿐만 아니라 휴대폰을 통한 고속 인터넷 접속을 사용하여 사용자의 위치 추적과 같은 기술이 현재 서비스된다. 그러나 소프트웨어 측면에서 대부분의 위치 기반 서비스는 서비스 제공자 위주의 일부 특정 상황을 가정한 서비스 모델 또는 사전에 정의된 일정 지역과 한정된 상황에서의 상황 인식(Context Aware) 서비스 제공이 대부분이다. 그러나 이러한 방법론들은 현실 적용이 어려운 문제점이 제기되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 상환인식을 통하여 사용자의 특성 지식과 공간지리 선호도 지식 정보 추론을 통한 Geo-Ontology통합시스템을 제시한다. 본 연구에서는 Geo-Ontology통합시스템 중에서 사용자의 상황인지기반 LBS시스템을 제시한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 사용자의 현재 상황에 대한 가장 적절한 추천 결과가 도출되는 프로토타입 시스템을 제공 할 수 있음을 보였다.
속성 기반의 키 교환 방법은 사용자의 아이디가 다수의 속성들로 표현되고, 사용자가 지정한 정책을 만족하는 속성들을 소유한 두 사용자간에 안전한 키 교환이 가능한 방법이다. 속성 기반 키 교환은 기존의 아이디 기반 키 교환 (Identity-Based Key Agreement) 방법과 달리 키 교환을 수행할 상대방을 미리 결정할 필요가 없다. 즉, 사용자는 단지 키 교환을 맺고자 하는 상대 사용자가 어떠한 속성을 가지기를 지정한 정책을 지정하고 이 정책을 만족하는 임의의 사용자와 키 교환을 수행하게 된다. 속성 기반 키 교환은 사용자를 자신이 수행하는 역할들의 리스트로 기술하여 접근 통제를 가능하게 하는 역할 기반 접근 통제 (Role-Based Access Control) 시스템에 적용이 가능하다.
협력적 여과 시스템은 {사용자-문서}의 행렬을 기반으로 사용자에게 웹 문서를 추천하는 데 있어서 효율적인 시스템이다. 그러나 협력적 여과 시스템은 초기 평가 문제와 희박성으로 인하여 추천의 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 사용자 프로파일을 생성시킴으로써 자동으로 선호도를 평가하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 프로파일은 협력적 여과 시스템에서의 {사용자-문서} 행렬을 기반으로 생성된 사용자 프로파일에 내용 기반 여과 시스템에서 연관 피드백을 이용하여 생성한 사용자 프로파일을 상호정보의 방법에 의해 병합함으로써 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일이다. 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일을 정규화시키고, 정규화한 프로파일을 협력적 여과 시스템의 {사용자-문서} 행렬에 반영함으로써 자동으로 선호도를 평가한다. 제안된 방법은 사용자가 웹 문서에 대해서 선호도를 평가한 데이터베이스에서 평가되었으며, 기존의 방법보다 보다 효율적임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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