유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 기존 컴퓨팅 환경에서의 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아니라 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이에 따라서 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황 인식서비스가 중요한 요소로 자리잡고 있다. 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어로부터 전달된 상황 정보를 해석할 수 있어야 한다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 연구에서는 계층적 상황 온톨로지 관리 모델을 제안하고 이를 이용한 상황 인식 서비스 미들웨어를 설계한다. 제안한 모델은 상황 인식 서비스가 실행 중에 필요로 하는 상황 정보를 동적으로 추가할 수 있도록 함으로써 보다 유연하게 상황 인식 서비스를 운용할 수 있도록 지원한다. 또한 상황 온톨로지의 동적인 변화로 인해서 센서로부터 얻은 데이터를 상황 정보로 추론하는 과정에서 발생할 수 있는 상황 모호성(Context Uncertainty)을 해결하기 위해서 상황 충돌 해결 모델을 정의한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 동적으로 변화하는 외부 환경에서의 소프트웨어 역할이 중요해지고 있다. 유비쿼터스 환경에서는 소프트웨어가 외부환경의 변화를 감지하고 이에 대응하는 적절한 서비스를 제공하기 위해서 지속적으로 외부환경에 대한 정보를 이용하게 된다. 이러한 외부환경에 대한 정보, 즉 상황정보를 이용하는 상황인식 애플리케이션을 개발하기 위해서는 소프트웨어의 기능을 분석하고 설계하는 것뿐만 아니라 소프트웨어가 동작하는 외부환경의 변화를 분석하고 설계하는 것이 병행되어야 한다. 기존의 소프트웨어 설계 방법들은 소프트웨어가 동작하는 외부환경의 변화를 분석하고 이를 상황정보로서 획득하기 위한 방법에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 상황인식 애플리케이션을 위해 획득되어야 하는 상황정보를 분석하고 모델링하는 방법을 제시한다. 또한 이를 이용하여 상황인식 애플리케이션이 수행해야 하는 상황규칙을 정의하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 적용한 상황인식 강의실 관리시스템에 대한 개발 사례연구를 소개한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황인식 시스템을 실현하기 위해 이에 필요한 상황정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황정보의 수집 및 교환을 통해 인식하고, 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 Boole 함수 및 다치 논리함수의 미분을 이용하여 유비쿼터스 환경 하에서 주변상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하고 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공하는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이 논문에서 제시한 계층적 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.
사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 발전과 함께 유비쿼터스 환경에 적용할 수 있는 상황인식 모델에 대한 연구 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 자동차 공간을 위한 매트릭스 기반 상황인식 모델을 설계하고 구현하였으며, 상황인식 모델링을 위해 5W1H와 CAM 수식을 이용한 매트릭스 구성 방법을 제안하였다. 개인 식별과 위치 확인을 위한 Zigbee 모듈과 GPS의 현재의 공간과 시간 정보를 위한 네비게이터를 이용하여 제안된 모델을 이용한 시스템을 구현하였다. 시험 결과 제안된 모델이 유용 가능함을 보였다.
모바일 환경으로 업무 환경이 변화함에 따라 발생할 수 있는 요구사항인 탈 사무실화, 기기의 다양성, 실시간성을 만족하면서 보안성을 유지하기 위해 context aware RBAC 모델이 적용되고 있다. 하지만 기존의 상황인식 역할기반 접근제어 모델은 주변 사용자에 대한 고려가 없고 사용자의 단독적인 정보 유출이 가능하다는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서 제안하고 있는 사용자간의 관계를 고려한 상황인식 역할기반 접근제어 모델에서는 기존의 기법에서 고려하지 않은 주변 사용자의 역할 및 관련된 사용자와의 관계를 고려하여 위치와 시간만으로 제어되지 않는 정보에 대한 유출을 방지한다. 이 모델을 적용할 경우 주변사용자의 권한에 의해 사용자의 권한이 통제되므로 문서에 대한 내부자의 편법적인 사용을 방지하는 것이 가능하고 실시간으로 문서에 대한 권한을 부여할 수 있다. 또한 문서에 대한 권한을 모두 부여할 경우와 동일한 업무 효율성을 가지면서 필요하지 않은 시간에 발생할 수 있는 보안 위협을 방지할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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