• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.175-184
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• 2006

이 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정보 보안 문제를 접근 제어 기법을 중심으로 두가지 방식에 대한 연구 형태를 분석 고찰하며, 기존 연구들의 장단점을 비교하여 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 서비스 플랫폼 개발시 핵심적으로 고려해야할 중요 요소를 설계할 때 필요한 레퍼런스를 제안한다. 첫 번째는, 유비쿼터스 환경에서 역할 기반 접근 제어 방식을 적용하는데 문제점을 상황 정보를 활용하여 해결하는 연구 방향에 대한 고찰이다. 두 번째는, 유비쿼터스 환경에서 상황 정보는 개인의 정보 보호에 관련해 중요한 사항이므로, 여기에 역할 기반 접근 제어 방법을 적용하여 해결하는 연구이다. 이러한 두 가지 연구 방향은 상황 인식 서비스 플랫폼 설계시 중요하게 고려해야 할 사항이다.

• 정보과학회지
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• 제21권5호
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• pp.18-28
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• 2003

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.781-785
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• 2009

모바일 디바이스의 발전으로 이를 이용하여 개인의 일상정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 하지만 모바일 환경에서 수집한 개인의 일상정보는 그 양이 매우 방대하고, 모바일 환경의 불확실성과 모바일 디바이스의 제한된 용량과 배터리 등의 제약사항이 있어 수집한 일상정보가 불확실하다는 문제점이 있다. 위의 문제점을 극복하고, 일상정보를 효과적으로 관리하기 위해서는 검색성을 갖는 특징정보를 이용하여 태깅하는 작업이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 상위수준 컨텍스트 인식기를 활용한 태깅 인터페이스를 이용하여 보다 정확한 특징정보를 태깅하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 일상정보의 특징정보인 상위수준 컨텍스트를 베이지안 네트워크로 모델링한 인식기로 추출한 후, 인식한 상위수준 컨텍스트를 태깅 인터페이스를 이용하여 사용자에게 추천하고, 사용자는 추천된 상위 수준 컨텍스트를 선별하여 일상정보에 직접 태깅할 수 있는 것이 특징이다. 제안하는 태깅 인터페이스는 사용성, 목표성, 기능성, 주도성 측면에서 작업지원수준을 평가한 결과 81%의 만족도를 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.655-660
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• 2009

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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.363-366
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 현재까지 사용되고 있는 필터링 기술은 온라인상에서 사용되는 사용자 정보를 기준으로 서비스를 제공하고 있다. 하지만 휴대용 유$\cdot$무선기기에서 컨텍스트 인식에 기반을 둔 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 필터링과정과 큰 저장 공간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자 주변에 널려 있는 센서를 통해 입력된 컨텍스트 정보들을 효율적으로 필터링하여 사용자에게 필요한 서비스만을 제공하도록 하였다. 이를 위해서 기존의 P2P 모바일 에이전트에서 사용되는 협력적 필터링 기술에 Naive Bayesian 알고리즘을 혼합한 컨텍스트 협력적 필터링 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.933-936
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• 2004

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.

• 정보보호학회지
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• 제14권5호
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• pp.50-58
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• 2004

컨텍스트 인식과 적응에 더불어 유비쿼터스 컴퓨팅 실현의 필수 요소는 보안이다. 유비쿼터스 환경에서 자원과 서비스는 응용이 실행되는 지역에 있을 수도 있지만 대게는 물리적으로 분산된 환경 안에 존재하게 된다. 유비쿼터스 환경은 응용이 실행되는 환경에서의 보안은 물론이고 분산 환경에서의 자원과 서비스에 대한 보안도 필수적으로 고려되어야 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 새로운 취약점을 다루기 위해 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 보안은 미들웨어의 추가사항으로 고려되는 것보다는 미들웨어의 설계단계에서부터 고려되어야한다. 또한 유비쿼터스 환경에서 응용과 서비스는 미들웨어에 항상 고정되어 있는 것이 아니라 동적으로 결합되고 분리되므로 사용자가 실행한 응용이 신뢰할 수 있는지와 그 응용이 이용하려고 하는 서비스에 대해 접근 권한이 있는지는 중요하다. 기존의 유비쿼터스 미들웨어는 동적으로 변하는 컨텍스트에 대해 응용이 잘 적응 할 수 있는 구조로는 되어있지만 응용이 이용하려는 서비스에 접근 권한이 있는지에 대해서는 조사하지 않기 때문에 서비스는 여러 보안위협에 대해 안전할 수 없다. 본 논문은 유비쿼터스 환경에서 편재된 자원과 서비스를 사용하는 프로그램의 실행여부를 접근통제 관점에서 분석하고 유비쿼터스 보안 미들웨어의 접근통제 기능에 대해 고찰한다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.53-63
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• 2005

적응 서비스는 사용자들이 접근하는 상황의 끊임없는 변화를 반영하기 위하여 필요하다. 상황-인식은사용자 상황에 기반하여 사용자와 기기간의 상호운용성을 지원함으로서 정보 획득과 수행을 증대시키는 기술이다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 상황-인식을 다루는데 필요한 미들웨어를 개발하는 것을 그 목적으로 하고 있다. 이를 수행하기 위해서 본 연구에서 개발한 미들fil어는 블루투스 무선통신기술을 사용하여 이동시의 이동노드를 인식하고, 컨텍스트 서버에서 획득한 상황에 따라서 적절한 수행모듈을 수행하는데 중요한 역할을 담당한다. 또한, 개발한 미들웨어를 사용한 상황 정보에 따라서 음악 연주 서비스를 제공하는 응용 프로그램을 개발하여 미들웨어의 유용성을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.535-542
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• 2017

유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.110-117
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• 2006

컴퓨터가 우리의 일상적 환경으로 스며드는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 인터페이스는 '컨텍스트 인식'과 더불어 이용자들과의 '긍정적인 사회적 관계'를 형성할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이 두 가지의 관점을 충족시킬 수 있는 인터페이스 에이전트의 유형으로 '자기를 노출하는 에이전트'를 제안하고, 에이전트의 자기노출에 대한 사용자의 사회적 반응을 측정하였다. 실험 결과, 1) 에이전트로부터 친밀성이 높은 노출을 받은 피험자들은 더 깊은 자기노출을, 많은 양의 자기노출을 받은 피험자들은 더 많은 양의 자기노출을 하였다. 2) 에이전트 자기노출의 깊이가 깊을수록 에이전트에 대한 호감과 신뢰는 감소하였다. 3) 피험자들은 처음 만난 자리에서 극히 개인적인 노출을 하는 에이전트보다는 일반적인 노출을 하는 에이전트와 장기적으로 더 친밀해질 것이라고 예측하였다. 이러한 결과는 컨텍스트를 인식하는 인터페이스 에이전트로 자기노출 에이전트를 이용할 경우 사용자의 심리적 구조를 파악하는데 효과적임을 보여주며, 단기적인 사용자 정보의 추출보다는 장기적 관점에서 호감과 신뢰를 쌓을 수 있는 이용자와 에이전트의 사회적 관계 달성이 우선적으로 고려되어야 함을 시사한다.