본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 연구의 중요한 주제로 거론되고 있는 상황인식컴퓨팅의 도서관 정보서비스 적용에 관한 연구이다. 상황인식컴퓨팅은 이용자의 상황정보를 수집, 분석하여 이용자에게 최적화된 서비스를 제공하는 모바일 컴퓨팅 기술이다. 상황인식컴퓨팅의 개념은 90년대 말부터 논의되었으나 기술적 제한으로 인해 최근까지는 그 현실성이 크게 부각되지 않았었다. 최근의 정보통신기술의 급속한 발전과 스마트폰 사용을 필두로 한 모바일 정보검색의 대중화는 상황인식컴퓨팅을 현실에 적용시킬 수 있게 만들었으며 다양한 분야에서 그 유용성을 확인시켜주고 있다. 본 논문은 상황인식컴퓨팅의 개념을 소개하고 각종 사례를 살펴보며, 상황인식 컴퓨팅 서비스에 대한 이용자의 인식, 요구를 조사하여 도서관 환경에 적용해봄으로써 보다 이용자 중심적인 도서관 정보서비스를 제안하고자 한다.
상황인식 컴퓨팅 기술은 넓게 보면 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 일부분으로 볼 수 있다. 그러나 상황인식 컴퓨팅 기술의 적용측면에 대한 접근 방법이 유비쿼터스 컴퓨팅과는 다르다고 할 수 있다. 지금까지 연구된 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 CM-FEIP의 구조를 제안한다. CM-FEIP의 가상공간 모델링은 상황 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 얼굴표정의 인식기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하고, 무표정일 경우에는 여러 가지 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 이용한다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하여 객체의 감성을 표현하고, 감성추론 엔진은 Jena를 사용한다.
"유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 정의한 정보로 정의할 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보가 상호 작용하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다고 할 수 있다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 상황인식 컴퓨팅을 근간으로 하는 응용 기술로는 사용자와 서비스간의 연관성에 기반을 둔 기술이며, 구현 방법 및 적용 기술은 다양한 형태로 구상될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 상황인식 컴퓨팅 응용 기술에 대한 동향으로 디지털 홈 환경을 적용 대상으로 하는 센싱기술, 네트워킹 기술, 멀티미디어 기술 및 지능형 에이전트 기술을 유기적으로 결합할 수 있는 광의의 상황인식 컴퓨팅 기반의 응용 기술 사례를 중심으로 소개하고 이 기술 범주에 속한 세부 기술에 대하여 살펴보도록 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 자율적으로 수집하고, 수집된 정보를 관리 및 제어하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 상황인지 미들웨어는 무선 센서들로부터 습득한 정보를 기반으로 사용자게 어떤 서비스를 제공할지 결정한다. 이를 통해 사용자는 적절하게 필요로 하는 서비스를 받을 수 있다. 따라서 현재 유비쿼터스 환경을 제공하기 위해서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 우리는 실제 환경을 신속히 판단할 수 있도록 다양한 기기로부터 들어오는 환경 정보들을 수집하여 컴퓨팅 시스템에게 적합한 컨텍스트로 가공하여 관리 및 전달하는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 다양한 환경 정보를 수집하는 센서, 무선 및 유선 디바이스로부터 전달받은 정보를 컴퓨팅 시스템이 사용하기 적절하도록 수집, 관리, 여과, 통합하는 모니터링 시스템에 대한 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 이는 다양한 양식의 정보를 컴퓨팅 시스템이 인식하기 최적의 형태로 변경하여 상황판단 컴퓨팅 시스템이 신속하고 정확하게 상황판단을 할 수 있도록 설계되어있다. 마지막으로 홈 및 지하주차장 시나리오에 기반하여 구현한 상황인지 미들웨어의 환경 모니터링 시스템을 검증하였다.
최근에 유비쿼터스라는 용어가 대중매체 등에서 사용되고 있고, 선진국에서는 이미 유비쿼터스 컴퓨팅의 상업화가 나타나고 있다. 현재 우리나라에서도 유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 비즈니스 모델에 많은 연구를 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 사용하는 컴퓨팅 환경을 지칭하는 말로 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어 필요한 곳에서 컴퓨팅을 구현할 수 있는 환경을 의미한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 홈 네트워킹 시스템의 보다 효율적인 상황인식을 위한 서비스인프라 구조를 제시한다. 지금까지 연구된 상황인식 시스템은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 사용자를 식별하는 일과 식별된 사용자가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 보다 효율적인 상황인식을 위해서 구체적인 미들웨어 시스템 구조를 제시한다.
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.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
Ubiquitous Computing System란, 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능하고 컴퓨팅 시스템이 상호간에 정보를 공유하고 협력하는 컴퓨팅 시스템이다. 이로써 기존의 컴퓨팅 환경과 같이 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아닌 물리적인 환경 상황(Context)등을 시스템이 스스로 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황인식 기술이 필수적인 요소로 부각되고 있다. Ubiquitous Computing System을 위해 사용자 및 주변 환경의 정보를 감지하는 센서(Sensor) 기술이 필요하다. 하지만 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 Rule based System을 활용하여 CRS(Context Recognition Switch)라는 새로운 개념을 도입한 Context Aware Architecture를 제시한다. CRS는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템을 위해서는 센서로부터 복합적으로 인지된 사용자 정보 및 주변환경의 정보를 사용자로부터 수동적으로 설정되거나 System의 지속적으로 수집된 정보의 통계 값인 Reference Value와 비교하여, 각 상황에 따른 개별적이고 특화된 서비스를 실행을 하도록 제공한다. 이로써 같은 정보의 입력이 들어와도 그 주변 환경의 상황에 따라 사용자의 필요에 최적화된 실행을 할 수 있다. 마지막으로, Ubiquitous Computing System의 향후 발전 가능성을 예상해고, 본 논문에서 제시한 Context Aware Architecture의 유용성을 짐작해 본다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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