기존의 예측 알고리즘들은 실시간 환경에서 학습 데이터 처리에서 오는 시간지연 문제, 구현의 어려움 등으로 개인화된 실시간 서비스를 제공하는 컨텍스트 인식 환경에서 사용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 사용자 모델을 이용하여 컨텍스트 예측 알고리즘의 처리시간 단축과 예측 정확도를 향상시키기 위한 연구를 제안한다. 컨텍스트 예측을 위하여 사용자의 컨텍스트 중에서 이동경로를 사용한다. 이동경로를 기반으로 시계열 분석 방법을 통하여 사용자 모델을 생성하고, 생성된 사용자 모델을 시퀀스 매칭 방법을 이용하여 사용자의 컨텍스트를 예측한다. 기존 예측 알고리즘과 본 연구에서 제안한 예측 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 처리시간 및 예측 정확도를 비교한 결과, 실시간 서비스 환경에서 예측 정확도는 기존 예측 알고리즘들과 비슷한 결과를 보였고, 처리시간은 사용자 모델을 사용한 경우가 시퀀스 매칭을 사용한 경우보다 평균 40% 정도 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.
사용자 컨텍스트에 의거하여 개인화된 서비스를 제공하는 것은 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 따라서 많은 서비스들은 더 나은 서비스를 제공하기 위해 Context-awareness 기술을 적용하고 있다. MPEG과 W3C 등의 표준화 기구에서도 Context-awareness 서비스를 개선하기 위한 컨텍스트 표준화를 위해 노력하고 있다. 하지만 기존의 MPEG7, MPEG-21, MPEG-V, EmotionML와 같은 컨텍스트 기반 표준화들은 다양한 시스템과 서비스에 적용하기에는 적합하지 않다. 이를 극복하기 위해 MPEG-UD 표준은 사용자를 위한 추천시 관련한 컨텍스트 정보를 사용하여 추천 결과를 만들어내는 서비스들과의 상호 호환성을 고려한 컨텍스트 표준화를 목표로 한다. 본 논문에서는 MPEG-UD를 비롯한 컨텍스트 관련 표준화 연구를 소개 하고 MPEG-UD 표준을 기반으로 한 RD-Engine 구조와 사용자 인터페이스 제공 서비스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 MPEG-UD로 서술되는 사용자의 컨텍스트를 사용하며, 특정 조건에 맞는 단위리소스를 수집하고 디바이스의 특성을 반영하여 실시간으로 적응적인 사용자 인터페이스를 생성한다. 자동적으로 적응적인 개인 컨텍스트에 따른 적응적 사용자 인터페이스를 생성하는 시스템은 복합적 서비스 제공시 사용자의 UX 만족도를 높일 수 있을 것이다.
도서관 이용자의 복잡한 환경과 이용패턴에 따라 생성된 정보는 지식구조화를 통해 이용자에게 적합한 상황인지 정보서비스에 활용된다. 따라서, 도서관 이용자의 다양한 컨텍스트를 정의하고 상호 관련된 컨텍스트의 지식구조화를 위한 컨텍스트 모델 구축이 필수적인 요건이다. 본 연구에서는 컨텍스트의 개념 및 컨텍스트 모델링을 고찰하고, Engestrom의 행위이론의 개념을 활용하여 도서관 이용자의 행위 모델을 1) 주체, 2) 목적, 3) 도구, 4) 노동단위, 5) 커뮤니티, 그리고 6) 규칙으로 설계하였다. 또한, 도서관 이용자의 컨텍스트를 분석하기 위하여 행위정보를 수집하여 그들의 행태를 관찰 및 기록하는 사용자 추적법 (Shadow Tracking)을 활용하였고 수집된 행위정보는 CAbAT(Context Analysis based on Activity Theory)의 방법론을 활용하여 도서관 이용자의 컨텍스트를 설계하였다.
본 논문에서는 실시간으로 변하는 사용자의 컨텍스트를 고려하여 재구성되는 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 인터페이스 제공 시스템 및 저작 도구에 관한 기술을 소개한다. 차별적 서비스를 제공하기 위해서 사용자가 컨텐츠를 소비하고 있는 시점에서의 컨텍스트를 해석하고 이를 반영한 유기적이고 적응적인 사용자 인터페이스를 제공할 수 있어야 한다. 사용자 인터페이스를 반응적으로 구성하고 이를 저작하는 도구에 대한 연구는 웹 기술의 발전과 함께 오랜 기간에 걸쳐 연구되었지만 단순 서비스 조합이나 물리적 GUI 생성에 관한 연구가 주를 이루고 있고 표준화된 컨텍스트와의 유기적 연결성을 고려한 연구는 사례 연구 정도에 머물러 있다. 본 논문에서는 웹을 기반하여 세부 기술에 대한 이해 없이 컨텍스트 기반 사용자 인터페이스를 구성하고 서비스 할 수 있는 시스템과 저작 도구에 대해 소개하고 향후 연구 방향에 대해 논의한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경의 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 필요한 시나리오를 웹 서비스 기반의 워크플로우를 이용하여 편집할 수 있는 uFlow 시나리오 편집기를 소개한다. 시나리오 편집기는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 컨텍스트와 이를 이용하는 서비스간의 연관 관계를 구조적 컨텍스트 모델 기반의 서술 방식으로 표현하는 uWDL (Ubiquitous Workflow Description Langauge)을 자동으로 생성하기 위한 도구로서 해당 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용 가능한 컨텍스트 및 서비스의 검색과 검색된 컨텍스트 리스트 정보에 따라 워크플로우의 흐름을 결정하기 위한 컨텍스트 표현 기술을 포함하며, 시나리오 개발자가 손쉽게 유비쿼터스 환경을 위한 시나리오를 uWDL 형태로 작성할 수 있는 기능을 제공한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 직접적인 의사 표현 뿐만이 아니라 사용자 및 사용자 주변에 대한 정보를 파악하여 서비스를 실행시킬 수 있는 컨텍스트 기반 응용 서비스의 중요성이 증가할 것이다. 본 논문은 응용 서비스를 개발하는데 필수적인 컨텍스트 기반 응용 서비스 모형을 제안한다. 제안된 모형에서는 5W1H 형태의 컨텍스트를 사용하여, 센서와 응용 서비스 사이의 독립성을 최대한 보장한다. 또한, 응용 서비스가 5W1H의 컨텍스트를 변형하여 응용 서비스가 실제 동작할 때 필요한 컨텍스트를 직접 생성함으로써 정확도 높은 컨텍스트의 사용을 보장한다. 제안된 모형의 유용성을 검증하기 위해 본 연구실에서 구축하고 있는 ‘유비홈 (ubiHome)’(가정 중심의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실험하기 위한 테스트 베드)의 센서 및 응용 서비스 개발에 제안된 모형을 적용하였다. 제안된 모형은 가까운 미래의 가정 학교, 사무실 등의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 갖춰진 일상 생활의 사용자에게 컨텍스트 기반의 서비스를 구축하기 위한 방법으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 스마트 센서 네트워크에서 컨텍스트 인지 서비스를 제공하는 미들웨어를 제안한다. 미들웨어는 UPnP를 이 용하여 어플리케이션과 스마트 센서 네트워크가 플러그 앤 플레이로 서비스의 상호운용을 제공하며, 컨텍스트 인지 서비스 에이전트를 통해 XML 기반의 서비스 명세가 개별 센서 네트워크에서 자동으로 실행 될 수 있는 코드를 생성한다. 이상의 미들웨어를 이용하여 개발자는 UPnP나 스마트 센서 네트워크에 대한 고려 없이 XML을 이용한 간단한 서비스 명세만으로 손쉽게 컨텍스트 인지 서비스를 지원하는 어플리케이션을 개발 할 수 있다.
이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.
최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 수집이 가능해졌고 이러한 사용자의 컨텍스트는 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위한 데이터로 활용이 가능하다. 컨텍스트는 물리적 컨텍스트(Physical Context)와 소프트 컨텍스트(Soft Context)로 구분할 수 있는데 이 두 가지의 컨텍스트를 조합하면 사용자의 취향과 상황 그리고 생활 패턴 등을 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이렇게 상황정보를 이용하여 추출된 데이터는 사용자에게 친화적인 서비스를 제공할 수 있는 토대로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보에 기반을 둔 로그 수집 방법과 분석방법을 제시하여 사용자의 상황에 적합한 애플리케이션을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 애플리케이션 추천 시스템은 소프트 컨텍스트와 물리적 컨텍스트의 조합으로 생성한 통계정보를 사용하기 때문에 보다 사용자에게 친화적으로 애플리케이션을 추천할 수 있다. 또한 애플리케이션 추천 시스템은 애플리케이션 카테고리 또는 애플리케이션 사용 횟수에 따른 분류 등으로 사용자의 스마트폰 활용패턴을 통계정보로 나타내준다. 애플리케이션 추천 시스템을 사용함으로써 사용자는 개인에게 가장 알맞은 스마트폰 환경을 사용할 수 있으며, 자신의 애플리케이션 활용 패턴 및 통계정보도 숙지할 수 있어 사용자에게 보다 밀접한 스마트폰 활용 정보를 제공할 수 있다. 이러한 상황정보 기반의 로그 분석과 수집, 그리고 애플리케이션 추천 시스템은 추후 상황인지 및 사용자의 특화된 서비스 개발에 많은 도움이 될 것이다.
최근 정보화 사회는 IT 및 멀티미디어 사회를 구현 하고 있다. 또한 새로운 IT의 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴팅 환경에서의 강의실 모델을 제안하고, 제안된 모델을 Ubi-Class로 구현 한다. 또한 제안된 Ubi-Class를 구현하기 위해 컨텍스트(context) 정의 및 생성 모델을 제안하고 프로세싱 과정을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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