유비쿼터스 컴퓨팅에서 컨텍스트 인식을 위해서는 물리적 공간과 전자적 공간에서 사용자의 컨텍스트 정보가 수집되며, 정보 수집을 위해 모바일 장치들이 사용된다. 이러한 모바일 장치들을 사용함으로써 사용자의 컨텍스트 정보 수집이 용이하며, 실시간으로 컨텍스트 인식 과정을 거쳐 사용자에게 적합한 서비스를 제공할 수 있다. 하지만 현재 P2P 모바일 컨텍스트 인식을 위한 표준화된 기반 구조가 존재하기 않기 때문에 P2P 모바일 서비스의 지원이 미흡하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자의 물리적, 전자적 공간의 컨텍스트 정보를 속성별로 빠르게 분류한다. 그리고 서비스의 상관 관계를 분석하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공할 수 있는 P2P 모바일 에이전트 기반의 사용자 컨텍스트 인식 및 서비스 처리 구조를 제안한다.
유비쿼터스 환경에서는 동적으로 변하는 사용자의 상태정보를 바탕으로 상황에 맞는 서비스가 실시간으로 제공되는 상황인지 서비스를 지향한다. 이러한 상황인지 서비스는 실제 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주기적으로 센싱되어 들어오는 컨텍스트 정보에 대한 빠르고 정확한 컨텍스트 비교를 바탕으로 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 다양한 상황정보를 {주어, 동사, 목적어}형태의 RDF기반 컨텍스트 모델로 표현하고, 컨텍스트 유형별로 구분되는 컨텍스트 타입과 값의 튜플 조합을 컨텍스트 비교에 이용하는 상황인지 서비스를 위한 컨텍스트 비교기를 제안한다. 제안하는 컨텍스트 비교기는 센싱되어 들어오는 컨텍스트 정보를 컨텍스트 타입에 따라 세부 인덱스를 부여하여 컨텍스트 비교횟수를 최소화할 수 있으며, 센싱된 입력 컨텍스트의 재활용 수준을 높일 수 있다. 따라서, 제안하는 컨텍스트 비교기는 동적인 유비쿼터스 환경에서 상황인지 서비스를 제공하기 기반 기술로써 위한 관련 응용프로그램 및 시스템 설계에 그 활용도가 클 것으로 기대된다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상황 인식 기술은 수집된 컨텍스트 정보를 효과적으로 구조화하여 표현하고, 이러한 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악한 후, 서비스를 제공하는 기술 등의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 상황 인식 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 WS-CAM으로 명명된 웹 서비스에 기반한 상황 인식 미들웨어를 제안한다. WS-CAM은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 사용하여 다양한 종류의 컨텍스트 정보에 대한 충분한 표현력과 추론 기능을 제공하고, 미들웨어로부터 응용 서비스로의 컨텍스트 정보 전달에 있어서 웹 서비스를 적용하여 미들웨어 독립적인 응용 개발을 이룰 수 있는 구조로 설계한다. 또한, WS-CAM의 유용성을 검증하기 위하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 기반을 둔 강의 서비스 시나리오를 기술하고, 웹 서비스 기반의 장점을 보이기 위하여 미들웨어 독립적인 시스템 확장의 예를 보인다. 강의 서비스에 적용한 WS-CAM은 도메인 환경 내의 컨텍스트 정보를 OWL 기반 온톨로지 모델로 효과적으로 표현하였고, 사용자 정의 규칙에 의하여 고수준의 컨텍스트 정보로 추론됨을 확인하였다. 또한, 웹 서비스에 의해 제공되는 다양한 웹 메서드를 통하여 컨텍스트 정보가 응용 서비스에 미들웨어 독립적으로 전달됨을 확인할 수 있었다.
정보 통신 기술의 발달로 사람들은 언제 어디서나 정보에 접근하고 서비스를 받을 수 있게 되었다. 이러한 기술의 발전은 로봇에도 영향을 미치고 있고 언제 어디서나 나와 함께 하며 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크 기반 로봇을 개발 중에 있다. 이러한 로봇을 URC 라고 하는데 이 URC 가 사용자에게 맞는 서비스를 제공하기 위해서 상황인지 기능이 필요하다. 이에 본 논문에서는 로봇 서비스를 표현할 수 있는 상황인지 워크플로우 언어(CAWL)를 바탕으로 상황인지 URC 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 비교기를 제안한다. 컨텍스트 비교기는 트리플릿으로 표현된 사용자 주변 환경으로부터 발생하는 동적인 상황 정보를 로봇, 센서, 모바일 등의 상황정보를 저장하고 있는 온톨로지와 비교하여 현재의 상황을 인식할 수 있는 모듈이다. 제안하는 컨텍스트 비교기를 이용하여 상황에 따른 서비스를 제공할 수 있다.
네트워크 기반 로봇에서 로봇은 한정된 자원을 가지며 서비스에 따라 필요로 하는 입출력 장치와 컴퓨팅 능력 및 응답 실시간성이 다르다. 본 논문에서는 네트워크 기반 로봇에서 로봇이 다양한 서비스를 효율적으로 수행하고 서비스의 실시간성을 제공하도록 하기 위하여 서비스 실 행 컨텍스트를 동적으로 관리하는 방법을 제안한다. 실제 네트워크 기반 로봇에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법은 서비스 실행의 실시간 응답성을 만족하며 로봇의 자원 사용률을 향상시켰다. 제안한 방법은 서비스 실행 컨텍스트에 대한 변경이 용이하므로 센서 및 새로운 서비스 에 대한 확장성과 융통성을 제공하며 로봇 서비스의 재사용성을 증대시킨다.
현재 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 컨텍스트 인식을 위한 지능화된 시스템 구조를 요구하고 있다. 컨텍스트를 인식하기 위한 지능화된 시스템은 에이전트를 기반으로 하고 있으며, 사용자를 인식하기 위한 센서의 정보와 서비스를 지원하기 위한 프레임을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 각 센서와 서비스들을 동적으로 연결하고, 각종 컨텍스트를 안정적으로 지원할 수 있는 3-Tier 컨텍스트 인식 처리 서버/클라이언트 구조를 제안한다. 제안하는 시스템의 구조는 사용자의 상황 정보를 인식하는 클라이언트 계층과 인식된 상황정보를 처리하기 위한 응용처리 에이전트 서버(APAS) 계층, 이 두 계층을 관리하기 위한 관리서버(Management Server)로 구성된다. 또한 이 구조에서는 정교한 서비스를 제공하기 위하여 사용자의 정보는 동적 프로파일로 구성되어 있다.
스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.
모바일 환경이 발전하고 보편화됨에 따라 사용자의 상황정보를 인식하고 추론하여 서비스를 제공하는 상황인식 서비스에 대해 관심이 높아지고 있다. 상황인식 서비스는 사용자 및 주변 환경의 상황을 알아내고 공유하여 그에 맞는 서비스를 제공한다. 이를 위한 상황정보는 사용자의 요구와 주변 상황이 수시로 변화하는 이동통신 환경에서 중요하게 활용된다. 본 논문에서는 컨텍스트의 수집과 공유를 위해 안드로이드 기반의 컨텍스트폰 플랫폼과 컨텍스트 서버를 구현하여 사용자 상황 정보를 시각화 하고 서로 공유할 수 있게 하였다. 상황인식에 대한 연구에는 주로 위치 및 이동에 관한 연구가 많은 부분을 차지하고 있는데, 위치정보는 상황인식을 위해 반드시 필요한 정보이며 이를 통해 사용자의 현재 상황을 파악할 수 있는 중요한 정보로 활용되고 있다. 안드로이드 기반의 컨텍스트폰 플랫폼과 컨텍스트 서버, GPS를 이용하여 사용자의 위치를 추적하거나 찾아내어 실시간으로 상대방의 위치 정보와 사용자 간의 거리를 알아내어 공유하고 맵을 통해 사용자 위치를 파악하여 위치와 관련된 서비스를 제공하려 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구의 일환으로 사용자의 상황이나 의도를 파악하여 최적의 서비스를 제공하는 방법에 대한 연구가 활성화되고 있다. 최근 이러한 연구의 일환으로 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템이 제기되고 있는데, 이는 컨텍스트에 대한 다양한 표현력 및 뛰어난 확장성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 부족했던 컨텍스트의 정형화된 표현 및 다양한 도메인에 대한 확장성을 보완한 온톨로지 기반의 Context-awareness Framework 을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 Framework 은 하위 컨텍스트를 사전처리 및 Fuzzy 를 이용하여 상위 컨텍스트로 변환하며 이를 하나의 통합된 컨텍스트인 상황(Situation)으로 표현함으로써 추론 및 서비스를 유연하게 제공할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 수집하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 그러므로 사용자가 원하는 서비스를 다양한 상황에 맞게 적절한 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하고 지능적인 서비스를 제공하기 위해 컨텍스트 온톨로지 기반의 능동 마이닝 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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