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.
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.
본 고에서는 상황 인식(Context-Awareness)의 의미와 관련 기술을 소개하고, 상황 인식에 바탕을 두고 있는 상황 인식 보안(Context-Aware Security) 기술 동향을 살펴본 다음 그 응용 예를 알아본다. 상황 인식에 관한 연구는 국내외적으로 상당한 연구가 진행되어 왔지만, 상황 인식 기술을 컴퓨터 보안에 응용하는 상황 인식 보안 연구는 최근에야 시작되었기 때문에 본 고를 준비하는데 어려움이 있었다.
상황인식은 사용자에 적응된 컴퓨팅 환경 및 서비스를 가능하게 한다. 따라서, 상황인식이 추가된 홈 환경은 인간의 주거생활의 편리성을 향상시킬 수 있다. 상황인식 서비스의 기반이 되는 상황정보는 일반적으로 서비스 종속적이다. 스마트 홈 환경에서의 상황인식 서비스의 통합을 위해서는 서비스 종속적인 상황정보의 형태를 통일시키는 것이 중요하다. 본 논문에서는 홈 환경에서의 상황인식 서비스를 위해서 특정 서비스에 종속되지 않고 환경 내의 모든 서비스들이 공통으로 인식할 수 있는 상황정보의 형태를 정의한다.
본 연구는 민간항공 조종사 훈련 및 평가에 중요하게 고려되고 있는 8가지 핵심 역량 향상을 위한 기초자료 마련을 위해 수행되었으며, 그 중 가장 중요하다고 판단되는 상황인식(situation awareness) 및 작업부하 관리에 대해 분석하였다. 예비 조종사를 대상으로 항공기 접근 및 착륙 단계를 진행하는 동안 PM(pilot monitoring) 역할을 수행하며 인식하는 항공기 상황과 작업부하량에 대해 평가하였다. 평가 시나리오는 기본비행훈련장치(basic aviation training device)를 사용하여 지형적 상황인식, 공간/시간적 상황인식, 시스템 상황인식, 환경적 상황인식을 평가할 수 있는 요소로 구성하였으며, 모니터링 도중 의도적인 주의분산 상황을 추가하였다. 연구 결과, 전체 비행 단계에 대한 상황인식은 32.3%이고, 지형적 상황인식(60.3%)이 가장 높고, 시스템 상황인식(18%)이 가장 낮은 것으로 나타났다. NASA-TLX 평가방법으로 측정한 작업부하량은 10.8점(20점 만점)으로 나타났다. 또한, 기초공중항법학을 수강한 예비 조종사들이 대체로 높은 상황인식을 하였고, 작업부하 결과는 지형적 상황인식과 밀접한 상관관계를 가지고 있었다.
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.
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.
자율운항선박의 도입이 가시화됨에 따라 자율운항선박의 운항을 관리·감독하는 원격운항자의 운항능력에 대한 관심도 증가하고 있다. IMO에서는 원격운항자의 상시 모니터링과 비상시 원격지원을 기반으로 하는 자율운항 선박모델을 제시하고 있다. 특히 선박의 자동화 시스템으로 대응할 수 없는 복잡한 상황에 직면할 경우 해당상황을 해결하기 위해 원격운항자의 판단력과 지식이 요구되는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 원격운항자는 선체와 주변 상황을 원격으로 인식하는 상황인식능력이 필요하며, 원격운항자의 상황인식능력은 기존 항해사의 상황인식능력과는 상이한 부분이 존재할 수 있다. 본 연구에서는 자율운항선박의 도입으로 인해 발생하는 운항환경의 변화에 따라 원격운항자에게 요구되는 상황인식 요구사항을 분석하고 이를 기존 선원의 상황인식 모델과 비교하여 자율운항선박의 안전한 도입을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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