유비쿼터스 켬퓨팅 환경에서는 디지털 멀티미디어 컨텐츠를 사용자가 언제 어디서나 컨텐츠를 소비할 수 있도록 다양한 환경에 맞게 능동적으로 적응변환 시켜주는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 가능하도록 구성된 가정에서 여러 종류의 디스플레이에 색각인 사용자에게 필요한 서비스와 정보를 제공해 주는 시스템을 제안한다. 단순히 세션 정보를 이용하여서 다양한 위치의 디스플레이에 정보를 제공해주는 기능에 '사용자의 취향과 색각 유무에 따라 변형되어진 정보' 를 제공해주게 되는 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템은 크게 사람의 위치 정보를 인지하는 센서 입력부, LCD 모니터나 TV 브라운관과 같이 영상 정보를 출력해 줄 수 있는 출력부, 사용자에 대한 세션 정보 관리와 스트리밍 서비스를 제공해주는 서버 부분으로 구성되어 있다. 사용자의 위치에 대한 정보는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 구성된 테스트 베드 내부 센서를 통해 각 디스플레이의 해당 서비스 지역에 사용자가 들어가게 되면 사용자를 인지하도록 하였다. 제공되는 영상은 인지된 사용자 정보를 통해, 색각자인 경우, 색각자를 위해서 변환 되어진 영상을 사용하며, 또한 미리 설정되어진 사용자의 취향에 관련되어진 장르로 구성되어진 메뉴를 통해서 제공된다. 제안한 시스템은 가정에서 유비쿼터스 컴퓨팅이 가능하도록 한 구성한 Active Home상에 구현하였다. Active Home에서는 서버에서부터 실시간으로 사용자의 위치 정보를 제공 받으며, 사용자의 색각 유무에 따라 색각자를 위해 변환된 영상 또는 원본 영상을 보여준다. Active Home에서의 실험을 통해, 제안한 시스템은 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서 사용자의 취향에 따라 자연스러운 인터렉션과 세션 정보를 Seamless하게 제공해주는 도구로 사용 가능함을 보였다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.30-34
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2000
인간의 능력은 유전과 환경에 의해 결정되며, 정보는 인지와 감성의 긴밀한 상호작용을 통하여 처리된다. 이런 관점에서 보면, 정보처리모델에서는 유전과 환경, 인지와 감성 작용이 모두 고려되어야 한다. 본 논문에서는 감성이론과 정보처리모델을 바탕으로 감성필터모델을 제시하였다. 이 모델에서는 감성필터가 입력을 선별적으로 수용하며, 수용된 입력은 자신의 현재 능력과 함께 상호작용을 하며 정보를 처리하게 된다. 정보를 처리하는 과정에서 인간은 지식과 경험을 재구성하거나 잠재력을 계발할 수 있다. 이 모델을 통하여, 새로운 관전에서 유전과 환경의 의미 그리고 감성과 인지의 역할을 살펴보았다. 또한 교육적인 관점에서 감성교육과 감성공학의 의미에 대하여 살펴보았다.
"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.
본 논문에서는 IoS (Internet of Signage) 환경에서 실감형 데이터 전송을 위한 상황 인지 기반 적응형 전송기법을 적용하고 이를 분석한다. 사이니지 네트워크 환경에서는 임의적인 다중 경로 페이딩, 간섭 등과 같은 왜곡 요소가 존재할 수 있기 때문에 이를 대처하기 위해 무선 송신기에서는 채널 환경에 대한 인지 이후, 그에 따른 MCS (Modulation and Coding Scheme)를 선정 및 안테나 기법을 선정한다. MCS 및 안테나 기법 선정을 위해 무선 송신기에서는 사전에 알고 있는 통계적인 SNR (Signal-to-Noise Ratio) 값을 통해 문턱값을 계산하고, 수신 사이니지로부터 얻은 CSI (Channel State Information)와의 크기 비교를 한다. 시뮬레이션 결과에서는 상황 인지를 기반으로 매 순간 최적의 전송률을 달성할 수 있음을 볼 수 있다.
유비쿼터스 환경에서 사용자는 개인용 디바이스를 이용하여 보이지 않는 수많은 자원들과 서로 연결하여 원하는 서비스를 제공 받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 유비쿼터스 지능 공간에 존재하는 자원들 사이의 공유가 필요하며 이를 효율적으로 수행하기 위한 연구는 새로운 연구 주제이다. 그러나 동일한 환경이라 할 지라도 각 사용자들의 상황은 서로 다르며 개인적인 성향 역시 다양하다. 그러므로 동일한 공간에서 동일한 서비스를 원하는 사용자들이라 할 지라도 현재의 상황과 사용자 개개인의 개성에 따라 필요로 하는 자원이 다른 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 상황을 인지하여 맞춤형 자원을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천 시스템은 사용자의 상황을 인지하기 위한 방법으로 온톨로지 기반 추론을 수행하고, 개인화 추천 서비스를 제공하기 위하여 규칙들 이용한 규칙 기반 추론 방법을 수행한다.
중대 핵심 시스템은 변화하는 상황에 대해서 정보를 빠르게 획득하고, 대처하는 것이 매우 중요하다. 임무 수행 중에 시스템의 환경이나 예상하지 못한 상황이 발생하였을 경우, 임무를 효율적으로 처리하는 데 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 상황 인지를 중대 핵심 시스템에 적용하여 환경의 변화와 상황에 대해서 유연하게 대응할 수 있게 한다. 이는 시스템 주변 환경과 상황을 인지하여서 적절한 판단을 내릴 수 있도록 하여 임무에 도움을 준다. 본 논문에서는 상황 인지를 적용한 시스템의 아키텍처를 제안하고 이를 검증하기 위해서 공중 방어 시스템 시뮬레이션에 적용한 실험 결과를 통해서 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 상황 인지 역할 기반 접근 제어(CA-RBAC: Context-Aware Role-based Access Control) 모델을 제안한다. 이 모델의 설계는 이러한 응용에서 상황 기반 접근 제어 요구사항에 의해 안내된다. 이러한 요구사항은 역할에서 사용자의 멤버쉽(memership), 역할 멤버에 의한 수행을 허용하는 것과 하나의 응용 환경에서 상황 기반 서비스 통합과 관련된다. 상황 정보는 역할 멤버에 의한 수행을 허용하는 것과 관련된 정책과 역할 멤버에 의해 역동적으로 인터페이스되는 서비스의 접근과 관련된 정책인, 역할 허용 정책에서 사용되어진다. 상황 정보의 역동적인 속성은 어떤 상황 조건이 유지되는데 실패했을 때, 허용 활동과 역할 멤버쉽의 해제를 위한 모델 수준의 지원을 요구한다. 이러한 모델을 근거로 하여 본 논문에서는 상황 인지 응용을 구축하기 위한 프로그래밍 프레임워크를 표현하고 상황 기반 접근 제어 요구 사항을 명시하고 강화하는 메커니즘(mechanism)을 제공한다.
본 논문에서는 선택적 노이즈 캔슬링을 위한 환경 인지 기술을 제안한다. 기존의 노이즈 캔슬링은 모든 소리를 구분 없이 차단하여 여러 가지 문제를 유발할 수 있으며 공통된 노이즈 캔슬링 동작으로 각 소음에 최적화된 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 대표적 오디오 특성인 멜-스펙트로그램과 스펙트로그램 기반의 시간적 특성 벡터를 사용하여 환경 인지를 진행한다. 본 논문에서는 attack, rotation, sawing으로 구성된 3가지 소음과 speech, tonal로 구성된 2가지 비 소음으로 총 5가지 클래스를 분류한다. 제안하는 방법에서 특성 벡터로 멜-스펙트로그램만을 사용했을 때 87.5%의 분류 성능을 보였으며, 스펙트로그램 기반의 시간적 특성을 추가했을 때 분류 성능이 91.2%로 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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