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.
상황인식은 컴퓨터가 사용자의 상황을 인식하고 자동으로 유용한 서비스를 제공하는 컴퓨팅기술이다. 상황인식에 관한 대부분의 기존 연구는 일방적으로 개발자가 제공하는 상황인식서비스를 사용자가 사용하는 개발자주도형 모델을 따르고 있다. 사용자가 원하는 서비스를 스스로 정의할 수 있는 방법이 일부 제안되기도 했으나 대체로 사용하기 어렵거나 매우 단순한 형태의 서비스 구현에 머물러 있다. 본 논문은 개인의 필요에 맞춘 상황인식 서비스 구현을 목표로, 스마트홈 환경에서 사용자가 직접 실세계의 장치나 인터넷의 정보를 연동하여 다양한 서비스를 구현할 수 있도록 개발된 도비(Dobby) 모델에 대하여 설명한다. 본문에서는 도비 모델을 상세히 설명하고 일반사용자를 위한 서비스정의 방법으로 Program by selection을 제안한다. 가상 스마트홈 기반의 테스트베드에서의 실험을 통하여 도비의 서비스 개발방법이 기존의 사용자주도형 방법 연구에서 제안된 방법보다 표현력과 사용의 편의성 면에서 우수함을 주장한다.
본 논문에서는 산업현장에서 통합된 보안관제 시스템을 구축하기 위하여 USN 센서 데이터나 CCTV의 영상으로부터 상황정보를 수집하고 이 상황에 대하여 추론을 할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인식 모델에 대하여 기술한다. 상황모델은 스마트 환경에서 자동적이고 이질적인 데이터들을 온톨로지로 표현하고 DL 추론을 통하여 상황을 인식한다. 상황모델을 통합 보안관제 시스템에 적용함으로서 산업현장에서 위험을 자동적으로 검출하여 안전사고를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황 인식 시스템을 실현하기 위해 필요한 상황 정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황 인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황 정보를 통합하고 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다치 함수의 차분 및 구조적 성질을 이용하여 주변 상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하여 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공할 수 있는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.
최근 유비쿼터스 기반의 의료 및 헬스케어 환경이 구축됨에 따라 다양한 센서들로부터 상황정보를 얻을 수 있는 의료정보시스템이 증가되고 있다. 이러한 상황인식 기반의 의료정보시스템 환경에서는 상황정보를 이용하여 환자상황을 정상 또는 응급으로 판별이 가능하며, 또한 의료진은 스마트기기의 애플리케이션을 통해 ID와 Password를 이용한 간단한 사용자인증이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이러한 인증서비스 및 환자정보접근서비스는 의료진 중심의 시스템이며, 유비쿼터스 기반의 의료정보시스템 환경을 충분히 고려하지 못한다. 이에 본 논문에서는 의료정보에 접근하는 사용자에 대해 기존 의료진 중심의 인증과는 달리 상황정보 중심의 인증서비스를 제공하기 위한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 제시하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델은 센서들을 통해 환자상황을 인식하여 환자상황에 의하여 의료진의 인증방식 및 권한부여를 다르게 진행하는 서비스이다. 다양한 상황정보 측정환경을 구성하기 위해 웨어러블 및 생체데이터측정모듈, 카메라센서 등을 이용하여 구현하였다. 환자상황이 응급상황일 경우, 의료정보서버는 담당의료진의 스마트기기에 응급메시지를 전송하고, 응급메시지를 받은 담당의료진은 환자정보에 접근하기 위해 스마트기기의 애플리케이션을 이용하여 인증을 시도한다. 모든 인증이 완료되면 의료진은 상위등급 의료정보 접근권한을 부여받아 정상상황에서 볼 수 없었던 환자 의료정보까지 확인이 가능하도록 하였다. 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 통하여 유비쿼터스 의료정보시스템 환경을 충분히 고려할 뿐만 아니라, 환자중심의 시스템적인 보안 및 접근투명성을 강화하였다.
기계학습 기술이 발달함에 따라 기계학습은 제한된 상황에서 벗어나, 실생활과 비슷한 복잡하고 다양한 상황에서의 학습이 중요한 이슈가 되었다. 본고에서는 현실과 비슷한 상황을 도입하기 위하여 드라마를 사용한다. 드라마 내의 등장인물들은 말투, 어조, 관심주제와 같이 다양한 특성을 내재하고 있다. 등장인물들의 다양한 특성 중 관심주제는 대본 안에 글로 드러나 있으므로 기계학습을 통해 등장 인물의 인식에 활용할 수 있다. 최근, 확률그래프모델 분야에서 문서의 주제를 다루는 기법으로 자주 거론되는 토픽 모델 중 하나인 Author-Topic (AT) 모델은 등장인물의 관심주제를 학습하는 데에 적합하다. 본 논문에서는 AT 모델로 대본을 학습하고, 학습된 데이터 분포를 이용하여 장면에 등장하는 인물들을 인식하는 방법을 제시한다. 이 방법의 성능을 측정하기 위해, 미국 TV 드라마 'Friends' 대본 39편을 학습시키고, 장면에 대해 등장인물을 인식하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본고에서 Author-Topic 모델을 이용한 인물 인식 방법이 다수의 인물이 참여한 담화의 인물들을 인식하는데 강점이 있음을 확인할 수 있다.
상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.
본 논문에서는 상황 인지(Context Aware)를 이용한 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 인식 방법들은 대부분 제스처의 개별적인 의미를 중심으로 제스처를 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 인식 알고리즘을 일반화하는데 있어서 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫째, 인간의 모든 제스처를 제한된 특징으로 모호하지 않게 구별하기 어렵다. 둘째, 같은 제스처라 할지라도 상황에 따라 다른 의미를 내포할 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 확률 기반의 상황 인지 모델을 이용한 제스처 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 제스처의 개별적인 의미를 인식하기 전에 대상의 상황을 추상적으로 분류함으로써 행위자의 의도를 정확히 파악할 수 있다. 본 방법은 시스템의 상태를 [NULL], [OBJECT], [POSTURE], [GLOBAL], [LOCAL]의 5 가지 상태로 정의한 뒤, 각 상태의 천이를 바탕으로 대상의 상황을 판단한다. 이러한 상황 정보에 따라 각 상태에 최적화된 인식 알고리즘을 적용함으로써 지능적인 제스처 인식을 수행할 수 있으며, 기존 방법들이 갖는 제스처 인식의 제약을 완화 시키는 효과가 있다. 따라서, 제안하는 제스처 인터페이스는 자연스러운 상호 작용이 필요한 지능형 정보 가전 혹은 지능형 로봇의 HCI 로 활용될 수 있을 것이다.
유비쿼터스 환경에서는 무선 네트워크 연결의 불안정으로 발생되는 비즈니스 프로세스의 부분 연결문제를 관리하는 네트워크 상황정보와 개인 취향 정보, 사무 환경 정보들을 지능적으로 취합, 상황분석, 및 관리하는 서비스 개발이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 온톨로지 기반 상황인식 구조인 상황인식 추론 시스템을 제안하였다. 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 일반적인 상황인식 메커니즘을 제공함에 따라 어플리케이션 개발 시 가상공간에서 상황인식 어플리케이션 구현에 대한 비용을 절감하고 복잡성을 줄여 확장성을 갖게 되었다.
컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 물리적 공간과 상호 작용하는 실시간 센서 네트워크 상황 인식 서비스는 시간적 특성을 포함한다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 실시간 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성이 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 개선된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 센서 네트워크 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 새만금 온도 변화 탐지에 적용예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만 아니라 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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