스마트 디바이스를 보유 및 사용하고 있는 사람들이 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 스마트 디바이스를 보다 효과적으로 사용할 수 있는 기술, 그 중에서도 상황 인지 기술에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 하지만 기존의 상황 인지 기술은 인지할 수 있는 상황이 매우 단편적이며, 시스템을 원활하게 가동하는 데 필요한 사전 작업이 번거로운 등 여러 가지 제한이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상황 인지 기술 중에서도 가장 많이 사용되는 위치 정보 기반 시스템과 화상 데이터 기반 시스템을 융합하여, 위치한 장소의 특성을 파악할 수 있는 상황 인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위치정보가 삽입되어있는 화상 데이터를 분석하여 장소의 특성을 파악하고, 해당 위치에 도달하였을 때 특성에 맞는 서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다. 해당 시스템을 통해 상황 인지 기반 서비스를 쉽게 구축할 수 있고, 사용자가 쉽게 서비스를 제공받도록 할 수 있다.
모바일 사용자의 주변 상태를 자동으로 인지하는 상황 인지 기술은 사람과 컴퓨터의 상호작용에 있어서 중요하다. 모바일 환경에서 사용자의 상황 인지를 하기 위해서는 플랫폼단에서 상황 정보를 수집하고 처리하는 미들웨어와 대량의 정보를 저장하고 분배해주는 서버가 필요하다. 특히 모바일 사용자간 친밀한 관계를 인지하기 위해서는 동시다발적으로 발생하는 상황 정보들을 효율적으로 처리하는 시스템이 필요하며 전체 성능에 영향을 적게 주어야 한다. 따라서 본 논문에서는 상황 인지 플랫폼에서 다양한 상황 정보들을 처리하는 액티비티 매니저 모듈을 구현한다. 제안하는 모듈은 상황 정보를 플랫폼간 통신이 가능한 형태로 변환하는 기술을 포함하며 상황 정보의 알림, 요청 작업을 실시간으로 처리하여 공유함으로써 사용자간 친밀한 관계를 분석할 수 있다.
본 논문은 가정 내 센서 환경에서 주기적인 약복용 지원용 알림 서비스 실시를 위한 상황 인지 기술에 관한 것이다. 적절한 복약 서비스 컨텐츠의 생성을 위해 복약 상황의 모델링 및 관리, 상황 판별을 위한 상황 인지 기술이 요구된다. 본 연구는 Jess 기반의 상황 인지 모듈을 구현하여 복약 상황 인지 및 서비스를 추론할 수 있는 추론 모듈을 제안한다. 그리고, 상황 추론 시 발생할 수 있는 상황 충돌 문제의 해결을 위한 우선순위 기반의 충돌 해소 방법을 제안한다.
본 논문에서는 스마트 홈과 홈 자동화 시스템을 위한 개인화된 헬스케어 서비스를 자동으로 선택하여 제공하기 위한 온톨로지 기술 및 OSGi 플랫폼 기반의 스마트 홈 상황 인지 서비스를 제안한다. OSGi와 같은 표준 프레임워크와 온톨로지와 같은 정교한 모델링 기술의 채택은 단순한 홈 자동화를 뛰어 넘어 가정 내에서의 추론 기반 지식 정보를 통해 헬스케어와 같은 개인화 서비스를 가능하게 해준다. 이를 위해 정보가전 기기와 RFID 및 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 구축된 테스트 베드 상에서 상황 인지 개인화 서비스를 제공하는 프레임워크를 구현한다.
네트워크 보안 상황인지 기술이란 현재 네트워크에서 보안과 관련하여 무슨 일이 발생하고 있는 지를 관리자에게 인지시켜 주는 기술이다. 이는 침입탐지시스템이나 방화벽에서 수행하는 잠재적인 공격자의 패킷을 필터링하거나 보고하는 것과는 달리 현재 네트워크에서 발생하고 있는 상황(침입 또는 공격 등)을 알려주는 것에 초점을 맞춘다. 네트워크 보안 상황인지 기술에는 데이터 선정 및 수집, 특성 인자 추출, 연관성 분석, 데이터마이닝, 패턴분석, 이벤트시각화 등과 같이 매우 다양한 세부 기술들이 있지만, 본 고에서는 이벤트 종류에 따른 시각화 기술들의 현황과 ETRI에서 개발한 Visual Scope에 대해 살펴보고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 의료 분야에서는 상황인지기술을 이용하여 환자의 안전 향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 의료 기관의 환자 이상상황은 그 발생 빈도가 상당히 높다. 상황인지정보의 효과적인 관리와 이상상황에 대한 대응프로세스의 체계적인 관리의 부재로 인해 환자의 안전 제고에 대한 요구가 큰 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 세 개의 기능을 수행한다. 첫째, 상황인지 기술을 통하여 의료 기관 내에서 발생하는 모든 상황을 실시간으로 인지할 수 있도록 한다. 둘째, 인지된 상황인지 데이터의 패턴을 정의하고 규칙 기반 시스템으로 설계함으로써, 유의미한 데이터를 추출한다. 셋째, 비즈니스 프로세스 관리 시스템을 연동함으로써 환자의 이상상황을 프로세스 중심적으로 관리하도록 한다. 제안된 시스템은 u-Hospital에서 효율적으로 환자의 안전을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인간의 인지발달을 사회문화적 관점에서 연구하려는 노력이 커지고 있다. 특히, 학교 밖에서의 수학과 학교 내에서의 수학을 비교하고, 학교 밖의 일상적 활동에서의 수학적 지식에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 직접적인 교수가 아닌 상황에서의 수학적 지식 형성을 살펴보고 이를 학교 수학과 어떻게 연결시킬 것인지에 대하여 논하고자 한다. 이를 위하여 구체적으로 인지와 상황과의 관계, 인지발달과 사회문화적 관계를 논하고, 일상적 상황에서의 수학학습에 대하여 기술한다.
음향 상황 인지(acoustic context awareness)는 다양하게 발생되는 음원들로부터 어떠한 장소인지 또는 어떠한 사건이 발생하는지를 판단하는 기술로 음향 이벤트 검출 또는 인식 보다 한 단계 더 복잡한 문제이다. 기존의 상황인지 기술은 음향 이벤트 검출 또는 인식 기술에 기반하여 현재 상황을 인지하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 이와 같은 접근 방법은 여러 음원이 동시에 발생하거나 유사한 음원이 발생하는 실제 환경에서 정확한 상황 판단이 어렵다. 특히 버스와 지하철은 승객들에 의한 잡음으로 상황을 인지하기 힘들다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 유사한 음향 이벤트가 발생하는 버스와 지하철 상황을 인식할 수 있는 Bag of Words 기반의 상황 인지 알고리즘을 연구하고 코드북 생성을 위한 특징벡터를 제안한다. 제안하는 특징벡터의 효용성은 Support Vector Machine을 이용한 실험을 통해 검증했다.
본 논문에서는 제4의 스크린 미디어로 불리며 급성장 중인 디지털 사이니지에 적용할 수 있는 키넥트 센서기반의 상황인지기술을 연구하였다. 디지털 사이니지에 필요한 상황인지기능을 분류하고, 디지털 사이니지 제어를 위한 비접촉 인터페이스를 제공하고, 상황에 맞는 콘텐츠를 능동적으로 제공할 수 있는 상황인지형 디지털 사이니지 플랫폼을 개발하였다. 기본적인 상황인지기능으로는 사용자 인원수, 제스처, 음성, 소리방향 등이 연구되었고, 향후 고급 상황인지기능을 연구할 계획이다. 본 연구에서 개발된 플랫폼은 일반적인 상황인지형 디지털 사이니지 개발시 참고 모델이 될 수 있을 것이다.
상황인지(context awareness)기술은 유비쿼터스 컴퓨팅환경의 지능형 도시공간정보 서비스 제공을 위한 핵심기술이다. 상황인지기술은 상황정보 모델링 기술과 상황정보 센싱기술, 상황인식 서비스 미들웨어기술 등 다양하다. 특히, 상황정보를 모델링하고 추상화하기 위한 방법으로 온톨로지(ontology)가 매우 유용하다. 온톨로지를 통해 다양한 도메인이나 환경에서 유연하게 상황을 분석, 최적의 서비스를 제공할 수 있다. 여기서는 공간정보를 중심으로 이런 기존의 상황인지기술 및 이를 위한 온톨로지 개발 동향을 파악, 지능형 도시 공간정보 서비스제공을 위한 개념적 아키텍쳐를 수립하고, 이에 근거하여 이를 효율적으로 활용하는 방안 및 개발전략을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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