상황인지(context awareness)기술은 유비쿼터스 컴퓨팅환경의 지능형 도시공간정보 서비스 제공을 위한 핵심기술이다. 상황인지기술은 상황정보 모델링 기술과 상황정보 센싱기술, 상황인식 서비스 미들웨어기술 등 다양하다. 특히, 상황정보를 모델링하고 추상화하기 위한 방법으로 온톨로지(ontology)가 매우 유용하다. 온톨로지를 통해 다양한 도메인이나 환경에서 유연하게 상황을 분석, 최적의 서비스를 제공할 수 있다. 여기서는 공간정보를 중심으로 이런 기존의 상황인지기술 및 이를 위한 온톨로지 개발 동향을 파악, 지능형 도시 공간정보 서비스제공을 위한 개념적 아키텍쳐를 수립하고, 이에 근거하여 이를 효율적으로 활용하는 방안 및 개발전략을 제시하였다.
퍼베이시브 컴퓨팅(pervasive computing) 기술이 현실화됨에 따라, 사용자에게 언제 어디서나 맞춤화된 서비스를 제공하기 위한 연구가 확대되고 있다. 기존 연구에서는 주로 단일 서비스가 센서 정보를 처리하는 제한된 방향으로 맞춤화된 서비스를 제공하고 있어, 사용자의 다양한 요구에 적응적인 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 시뮬레이션 기반 상황 인식 웹 서비스(CAS: Context-Aware Web services) 개발 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 사용자 상황 정보(예. 위치), 웹서비스 상황 정보(예. 반응시간), 사용 기기의 상태(예. 가용성), 환경 정보(예. 센서 데이터) 등을 시뮬레이션을 통해 종합적으로 고려하여 사용자 환경에 적응적인(adaptable) 서비스를 제공하도록 한다.
본 논문에서는 기존의 모바일 증강 현실의 한계점을 간단히 설명하고, 이를 극복할 수 있는 대안으로 맥락인식(Context-aware) 모바일 증강 현실 프레임워크인 CAMAR (Context-Aware Mobile Augmented Reality) Core 플랫폼을 제안한다. 최근 모바일 장치의 기능 향상과 증강 현실과 관련된 기술의 발전으로 모바일 증강 현실에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 모바일 증강 현실을 활용하기 위해서는 다양한 컨텍스트 활용, 사용자에 따른 개인화된 콘텐츠 증강, 그리고 여러 사용자가 공유할 수 있는 기능들이 제공되어야 한다. 따라서 제안된 CAMAR Core플랫폼은 이와 같은 기능들을 개발자들이 쉽게 활용하여 맥락인식 모바일 증강 현실 시스템을 구현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 제안된 프레임워크의 유용성을 보이기 위해서 제안된 프레임워크로 구현된 시스템을 소개한다.
상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.
The ubiquitous environment is to support people in their everyday life in an inconspicuous and unobtrusive way. This environment requires information such as the person, his/her preferences, and habits which is available in the ubiquitous system. In this paper, we propose the context aware system that can provide the tailored information service for user in ubiquitous computing environment. Our system architecture is divided into 4 domain models such as context awareness, presentation, interface and inference domain. Each domain model can perform some predefined tasks independently. And we suggest the hybrid algorithm combined with fuzzy and Bayesian method in order to reason what is the suitable information for user. We show the possibility for the real application through applying the system to the TGA (Tour Guide Assistant) for Kyoungju historical site.
유비쿼터스 컴퓨팅의 시대로 접어들면서, 컴퓨터 시스템은 언제 어디서나 우리의 일상생활에서 필요로 하는 적절한 서비스와 정보를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 학습의 개념으로 발전시켰다. 본 논문에서는 기존의 ERSS(Korea's Educational Resources Sharing System)를 발전시켜, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 적용된 U-스쿨을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 기존의 ERSS를 기반으로 하여 모바일 기술, 센서 단말 기술과 상황 인식 기술을 적용하였고 사용자 중심의 시나리오를 사용하여 사용자 중심의 러닝 환경을 제공한다. 특히 유비쿼터스 교육 환경에서의 상황인식 서비스는 학생, 교사, 객체 및 환경의 동적인 상황 정보를 기반으로 즉시 학습 및 개인별 맞춤 학습에 적용될 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 온툴로지 기반의 상황정보 모델은 추론을 통한 개념적 상황정보의 획득, 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 이 중에서 추론은 상황인지 어플리케이션이 센서로부터 직접 얻을 수 없는 개념적 상황정보를 이용할 수 있도록 해준다. 하지만 추론의 경우, 그 처리 시간이 대상이 되는 상황정보의 크기가 커질수록 증가하게 되며, 이때 야기되는 시간 지연은 상황인지 어플리케이션의 실제적인 동작을 방해한다. 본 논문에서는, 추론 속도를 향상시키기 위해 작업 메모리에서 처리되는 상황정보의 크기를 줄이는 상황정보 선인출 기법을 제안한다. 우리는 상황인지 어플리케이션의 질의와 관련이 있는 상황정보를 결정하기 위해 기존의 쿼리트리를 이용한 방법을 확장한다. 제안한 기법을 이용하여 선인출된 상황정보만 작업 메모리에 유지함으로써, 온툴로지 기반의 상황정보가 제공하는 이점을 유지하면서 추론에 의해 야기되는 시간 지연을 줄일 수 있다. 우리는 제안한 기법을 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어, Active Surroundings에 적용시키고 실험을 통해 성능 향상을 보였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황 인식 시스템을 실현하기 위해 필요한 상황 정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황 인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황 정보를 통합하고 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다치 함수의 차분 및 구조적 성질을 이용하여 주변 상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하여 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공할 수 있는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.
모바일 서비스의 수용성에는 사용자 인터페이스가 중요한 요소이다. 특히 모바일 인터페이스에서 청자(listner)인 인간에게 화자(Speaker)인 기계가 어떻게 시의 적절한 대화를 하는가는 수용성에 중요한 요소임에도 불구하고 아직까지 이에 대한 본격적인 연구가 진행되지 못했다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자의 상황을 인식한 존대등분 계산법을 제안하여 이에 근거한 시의 적절한 대화를 지원하는 상황 인식형 모바일 인터페이스를 설계하도록 하는 것이다. 다만 존대등분 계산은 문화별 및 언어별로 차이가 날 수 있으므로 한국어를 대상으로 계산법을 제안하려고 한다. 유비쿼터스 환경과 같은 분산 환경에서 사생활 정보를 보호하면서 사례기반 추론을 수행하기 위해 기존의 Minkowski aggregation 방법을 수정한 Nested Minkowski aggregation 방법을 사용하였다. 또한 본 방법론의 사용가능성을 증명하기 위하여 드라마 사례를 가지고 시뮬레이션 기반의 성능 비교를 수행하였다.
Ubiquitous Computing 환경은 컴퓨터 중심의 환경이 아닌 사용자가 편리성과 효율성이 극대화된 서비스들을 제공 받을 수 있는 사용자 중심의 환경이다. 이러한 환경에서 사용자들은 자신의 정보가 언제 어디서 사용되고 있고 어떠한 목적으로 유출되고 있는지 알기 어렵다. 따라서 사용자를 식별하고 개인의 특성에 따라 관련된 서비스를 제공하는데 있어 사용자의 필요정보를 적절하게 보호할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 Ubiquitous환경에서 특정목적에 국한된 서비스 제공이 아닌 다양한 목적에 따라 서비스가 제공될 수 있도록 사용자의 목적과 상황에 맞는 User Model을 제안하고자 한다. 또한 사용자의 상황에 맞는 Context Content를 구별하여 Privacy등급을 결정하고 사용자마다 독립적이고 안전한 Context-Aware Service를 제공하는 User Model은 사용자마다 정해진 정적 Context와 상황에 따라 변화하는 동적 Context를 모두 고려하여 높은 신뢰성과 안전성을 지닌 방법을 제공한다. 그리고 제안된 User Model의 정의와 시나리오를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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