최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.
현재, 분산 및 비즈니스 프로세스 환경을 위한 워크플로우 모델링 기술을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 워크플로우 모델 설계에 적용하려는 다양한 연구가 시도되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서의 워크플로우는 상황정보 기반의 서비스 흐름을 표현해야 하기 때문에, 기존 환경의 워크플로우 모델을 수정 없이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하기에는 제약 점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 다양한 형태의 서비스 흐름을 표현할 수 있는 새로운 상황인지 워크플로우 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 서비스 전이조건으로써 상황정보의 효율적인 표현이 가능하고, 다수의 개별적인 상황인지 서비스를 하나의 워크플로우로 표현할 수 있다. 따라서, 제안하는 워크플로우 모델은 유비쿼터스 환경에서 개발자가 원하는 다양한 형태의 상황인지 워크플로우 응용서비스 개발을 위한 설계 기술로써 유용할 것으로 기대된다.
Edelstein(1994)이 제시한 플라이언트/서버 아키텍쳐가 표준으로 자리잡은 가운데 최근 국내에서는 김영걸, 박영면[1995]과 문태수, 정윤[1997]교수가 클라이언트/서버 채택을 위한 상황모델을 제시하였다. 그런데 최근 정보기술의 급속한 발전 상황(특히, 데이터베이스 관리 시스템 분야, 클라이언트/서버 기술 등)은 현재 클라이언트/서버 아키텍쳐와 클라이언트/서버 채택을 위한 상황모델을 설명하는 데 있어서 약간의 어려움을 주고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라이언트/서버 아키텍쳐의 보완을 제안하고, 현재까지의 상황 모델에 대한 해석에 있어서의 오류를 지적하여 새로운 모형과 그 해석을 제시하고자 한다. 그 전에 현재까지의 구조와 모델을 고찰 및 비판할 것이다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 상황 인지 역할 기반 접근 제어(CA-RBAC: Context-Aware Role-based Access Control) 모델을 제안한다. 이 모델의 설계는 이러한 응용에서 상황 기반 접근 제어 요구사항에 의해 안내된다. 이러한 요구사항은 역할에서 사용자의 멤버쉽(memership), 역할 멤버에 의한 수행을 허용하는 것과 하나의 응용 환경에서 상황 기반 서비스 통합과 관련된다. 상황 정보는 역할 멤버에 의한 수행을 허용하는 것과 관련된 정책과 역할 멤버에 의해 역동적으로 인터페이스되는 서비스의 접근과 관련된 정책인, 역할 허용 정책에서 사용되어진다. 상황 정보의 역동적인 속성은 어떤 상황 조건이 유지되는데 실패했을 때, 허용 활동과 역할 멤버쉽의 해제를 위한 모델 수준의 지원을 요구한다. 이러한 모델을 근거로 하여 본 논문에서는 상황 인지 응용을 구축하기 위한 프로그래밍 프레임워크를 표현하고 상황 기반 접근 제어 요구 사항을 명시하고 강화하는 메커니즘(mechanism)을 제공한다.
본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경과 불확실성을 지원하는 다중추론지원 분산형 상황인식 시스템의 지식 베이스(KB: Knowledge Base)를 위한 모델로써 상황정보(OWL), 온톨로지 추론정보(OWL DL), 규칙 추론정보(SWRL), 베이지안 추론정보(PR-OWL)를 통합적으로 표현하는 UniOWL 통합상황모델을 제안한다. 제안한 통합상황모델은 상황정보와 다중 추론정보를 단일 구문, 즉 OWL 구문으로 표현하여 지식베이스 설계를 수월하게 하고 표현을 단순화하는 장점이 있다.
의료정보는 환자의 프라이버시 침해 뿐 아니라 환자의 생명에도 직결되기 때문에, 견고하고 유연한 보안모델에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 특히, u-헬스케어 환경은 사용자 상황변화가 다양하기 때문에, 보다 더 유연하고 세밀한 접근 권한제어가 필요하다. 본 논문은 u-헬스케어 영역에서 상황타입(Context Type)과 상황제한(Context Constraint)을 정의하고, 의료정보의 비밀등급, 사용자의 권한등급, 사용자의 역할, 사용자 상황에 따른 권한 변경 등을 정의하였다. 또한, 사용자 역할을 기반하여 상황정보 변화에 적용할 수 있는 상황기반 접근제어 모델을 설계하였다. 상황기반 접근제어 모델은 K2BASE를 이용하여 자원과 권한의 관계성과 접근 포인트로 부터 도달 가능한 모든 자원에 대한 권한을 분석하였다. 상황기반 접근제어 모델은 u-헬스케어 영역에서 상황을 기반으로 권한변경과 역할을 유연하게 변경할 수 있고, 권한이 부여된 자원에 의미적으로 연결된 자원을 획득할 수 있어, 상황변화가 다양한 u-헬스케어 영역에서 유연하고 적응적인 접근제어 모델로서 적용 가능할 것이다.
상황은 단일 사건에 의해 결정되는 경우도 있지만, 많은 경우 일련의 사건이 특정 시간 제약을 만족하면서 발생할 때 상황이 결정된다. 따라서 상황에 대한 추론은 시간 제약 조건 만족 여부와 함께 사건의 발생을 순서를 확인하는 방법으로 수행될 수 있다. 한편, 어떤 상황은 분명하게 정의되는 것이 아니라 애매한 개념을 사용하여 기술되기 때문에, 퍼지 개념을 이용한 상황 기술과 이에 대한 추론이 필요하다. 한편, 유비쿼터스 환경에서와 같이 여러 대상에 대한 상황을 유추하여 서비스를 제공해야 하는 경우에, 대상 간에 동일한 상황이 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 이러한 상황 추론을 위해서 이 논문에서는 Fuzzy Colored Timed Petri net 모델이라는 상황 추론 모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델은 Timed Petri net 성질을 이용하여 일련의 사건 발생을 모델링하고, Colored Petri net의 성질을 이용하여 다수 대상에 대한 상황 추론을 허용하며, fuzzy 토큰 개념을 이용하여 애매한 개념을 사용하여 정의된 상황에 대한 추론을 가능하게 한다.
본 연구에서는 전통적인 입자모델 교수 전략의 문제점을 분석하여, 잘 변화하지 않는 학습자의 신념체계인 연속적인 물질관을 입자적인 물질관으로 변화시킬 수 있는 새로운 입자모델 교수 전략으로 반성적 사고를 촉진시키는 입자모델 교수 전략을 고안하였다. 고안된 반성적 사고를 촉진시키는 입자모델 교수 전략을 초등학교 예비교사를 대상으로 처치한 후, 반성적 사고를 촉진시키는 입자모델 교수 전략의 효과를 전통적인 입자모델 교수전략과 비교 분석하였다. 전통적인 입자모델 교수전략의 문제점으로는 1) 입자모델을 실제물과 연결시켜 생각하지 못하는 문제점, 2) 입자모델을 학습할 때 무조건 암기하는 학습전략을 사용하는 경향이 높은점, 3) 입자모델을 수없이 학습한 후에도 연속적 물질관을 입자적 물질관으로 변화시키지 못하는 학생의 비율이 매우 놓은점, 4) 물질을 학습할 때 과학적 상황으로 학습하므로 물질에 대한 사고가 과학적 상황에 제한되어 있어 일상적 상황으로 연관시키지 못하는 문제점 등이 있다. 전통적인 과학적 상황의 입자모델 교수전략과 반성적 사고를 촉진시키는 일상적 상황의 입자모델 교수전략의 효과를 비교한 결과 일상적 상황의 입자모델 교수전략이 개념이해측면, 흥미측면, 입자적 물질관 형성정도, 기억측면에서 더 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구결과로부터 얻을 수 있는 과학교육에의 중요한 시사점은 일상적 상황의 입자모델 교수전략 방법이 과학을 과학적 상황(실험실 상황)에서만 국한되어 사고하는 것이 아니라, 학교 과학 수업시간에 학습한 과학을 일상 상황과 연관시켜 사고할 수 있도록 해 준다는 것이다.
URC는 언제 어디서나 나와 함께 하며 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇이라는 의미의 새로운 네트워크 기반의 지능형 서비스 로봇 패러다임이다. URC 환경에서 로봇은 사용자의 현재 상황을 이해한 뒤 적절한 정보와 서비스를 지능적이고 능동적으로 제공할 수 있어야 하며, 이를 위하여 상황 인식 시스템의 개발이 필요하다. 상황 인식시스템의 핵심 기능 중의 하나는 상황 인식 응용에서 이용 가능한 사용자의 주변 환경에 관한 정보를 표현하기 위한 형식적인 상황 정보 모델 및 이를 관리하고 이용하는 방법을 제공하는 데 있다. 본 고에서는 상황 인식 컴퓨팅의 기술 동향을 상황 정보 모델중심으로 소개하고, URC를 위한 상황 인식 미들웨어인 CAMUS의 상황 정보 모델 및 상황 정보 관리 모듈에 관하여 소개한다.
돌발상황으로 인한 비반복정체로 발생하는 높은 교통비용과 혼잡을 효과적으로 해소하기 위해서 돌발상황 처리시간을 예측하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망을 활용한 예측모델 개발을 위해 국내 도로상황에 적합한 돌발상황 처리시간 영향요인을 분석하고, 이를 학습데이터로 생성하였다. 기존 연구에서 장시간 소요되는 돌발상황 처리시간에 대한 과소 예측 문제가 발생하여 이에 대한 해결방안으로 본 연구에서는 SMOGN기법을 적용한 오버샘플링 학습데이터를 생성하여 이를 모델에 적용하였다. 그 결과 SMOGN기법을 적용한 DNN모델이 MAE 18.3분으로 연구 과정에서 구축된 모델 중 가장 높은 정확도로 돌발상황 처리시간을 예측하여, 기존에 개발된 예측모델의 한계점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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