컨텍스트 인지 시스템에서 컨텍스트는 매우 중요한 요소이지만, 기존 요구공학은 컨텍스트를 도출하고 명세화하는 방법을 지원하지 못하기 때문에 이를 지원할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문은 컨텍스트 인지 시스템의 요구사항을 효과적으로 도출하기 위한 방법과 명세화 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 요구사항 도출 방법은 6단계로 구성된 점진적이고 반복적인 프로세스로서 비즈니스 로직을 위한 요구사항을 먼저 파악하고, 이를 기반으로 컨텍스트 로직을 위한 요구사항을 파악하고, 컨텍스트 모델링과 서브시스템 식별 등의 작업을 수행한다. 요구사항 명세화 방법으로는 컨텍스트 인지 유스케이스 다이어그램, 컨텍스트의 개념을 표현할 수 있는 컨텍스트 다이어그램, 컨텍스트 타입에 영향을 받는 유스케이스를 표현하는 컨텍스트타입-유스케이스 의존 다이어그램을 제안한다. 논문에서는 또한 제안한 방법을 적용한 시스템에 대한 사례연구를 소개하고, 이를 정성적으로 평가한 내용을 제시한다. 본 연구는 이해관계자가 컨텍스트 인지 시스템의 요구사항을 효과적으로 파악하고, 이를 명확히 기술하며, 이해할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 유비쿼터스(Ubiquitous) 컴퓨팅 환경에서 이루어지고 있던 기존의 확률 중심의 사용자 패턴 인식에 의한 서비스를 제공하는 방식과는 다른 컨텍스트(context)들이 동적으로 변화하는 상황에 능동적으로 대처하는 통합 컨텍스트 인지 모델을 제안한다. 사용자에게 가장 익숙하고 보편적인 환경인 홈에서 얻어 낼 수 있는 다양한 정보들을 통합 분석한 정보를 이용하여 사용자에게 개별화된 서비스를 제공할 수 있는 통합 컨텍스트 인지 모델을 제안한다.
본 논문에서는 착용형 컴퓨팅을 위한 정형화된 컨텍스트 인식 응용 모형인 wear-UCAM (Unified Context-aware Application Model for Wearable Computing)을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 고조되고 이와 함께 관련된 기술들이 발전함에 따라서, 언제 어디서나 손쉽게 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 사용자 중심의 착용형 컴퓨팅에 관한 연구도 학계나 산업계에서도 활발히 진행 중이다. 제안된 wear-UCAM은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자와 관련된 개인 정보를 센서로부터 획득하고 획득된 정보를 처리 및 분석해서 사용자의 컨텍스트에따른 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 모델이다. 제안된 wear-UCAM의 특징은 다음과 같다. 1) 센서에서 획득된 정보로부터 사용자 정보 (User Profile)의 갱신, 2) 사용자의 생체 신호 수집 및 생체 신호 분석, 그리고 3) 다른 착용형 컴퓨터나 환경으로부터 사용자에 대한 개인 정보 보호이다. 본 논문에서 제안된 wear-UCAM은 컨텍스트 처리 과정의 추상화 및 센서와 응용 서비스간의 독립성 보장을 위한 다양한 컴포넌트들을 포함하고 있다. 따라서, 제안된 wear-UCAM은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 착용형 컴퓨팅에 필요한 사용자 중심의 컨텍스트기반 어플리케이션을 지원할 수 있는 모델이다. 본 논문에서는 제안된 wear-UCAM의 설계와 디자인된 wear-UCAM의 구체적인 구현 방법에 대해서 자세히 설명한다.
운동 효과를 극대화하기 위하여 개인의 신체 상태를 측정한 후, 운동 처방을 통하여 적합한 운동 프로그램을 생성해 주는 운동 관리 시스템이 도입되어 활용되고 있다. 하지만, 2주$\sim$3개월 주기로 신체 상태를 파악하여 생성되는 운동 프로그램은 다양하게 변화하는 개개인의 운동 습관이나 운동 주기를 실시간으로 반영하지 못하기 때문에, 운동 기간이 길어질수록 사용자의 현재상태에 적절치 않은 운동을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 운동 프로그램을 제공하기 위한 문맥 인지 운동 모델(Context Aware Exercise Model : CAEM)을 제안하며, 이를 지능형 운동 가이드(Intelligent Fitness Guide : IFG) 시스템으로 구현한다. IFG 시스템은 사용자의 상황에 따라 필요한 측정치를 선택적으로 입력 받고, 운동 종류 및 운동 횟수, 운동 강도의 변경 시 운동 최적화 알고리즘 및 운동 지식베이스를 통해 운동 프로그램을 생성한다. IFG는 사용자 상황에 알맞은 운동 프로그램을 실시간으로 제공함으로써, 사용자 상황에 알맞은 효율적인 운동 관리를 할 수 있다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 PARLAY X기반 서비스 전송 플랫폼상의 MDA(Model Driven Architecture)기반 SCE(Service Creation Environment)를 이용하는 ACS(Adaptive Conte저-aware Service)에 관하여 서술하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 망 수준에서 문맥인식성과 더불어 적응성이 요구된다. 그러나 기존의 문맥인식성 미들웨어는 적응성에 대한 고려가 부족하다. 그러므로 본 논문의 목적은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 문맥인식성과 적응성이 동시에 지원 가능한 PARLAY X기반의 신규 망 서비스 구조 및 PARLAY X API를 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서 제안한 ACS(Adaptive Context-aware Service)는 사용자 주변에 변화하는 문맥 제약조건을 감지하고, 변화하는 문맥 제약 조건에 따라서 적응성 있는 망 서비스를 제공하는 것을 의미하며, ACS를 이용하는 예로 위치와 속도 등의 문맥정보를 인식한 후, 사용자에게 망에서 문맥정보에 따라서 적합한 차별화된 QoS를 지원하는 경우를 보였다. An의 구조는 SCE, Adaptive Context Broker, 그리고 PARLAY G/W로 구성되어 있다. SCE는 기존 지능망의 망 서비스와 같은 망 서비스로서 문맥인식성과 적응성을 표현하고 지원하기 위한 망 서비스 개발 환경으로 본 논문에서는 CCL(Context-based Constraint Language)을 이용하였다. Adaptive Context Broker는 SCE의 문맥인식성 및 적응성 표현과 기존 PARLAY G/W사이의 브로커 역할을 한다. PARLAY G/W는 PARLAY X기반의 서비스 전송 플랫폼을 위한 API(Application Programming Interface)를 제공한다.
Treatment and management of chronic low back pain (CLBP) should be tailored to the patient's individual context. However, there are limited resources available in which to find and manage the causes and mechanisms for each patient. In this study, we designed and developed a personalized context awareness system that uses machine learning techniques to understand the relationship between a patient's lower back pain and the surrounding environment. A pilot study was conducted to verify the context awareness model. The performance of the lower back pain prediction model was successful enough to be practically usable. It was possible to use the information from the model to understand how the variables influence the occurrence of lower back pain.
현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제안하였다.
상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 전력 소비가 크고 이에 대한 상세한 평가 결과를 제공하는 연구는 미비하였다. 또한 기존의 전력 소비에 대한 정보는 사용자의 사용 패턴을 고려하지 못하고 전체적인 소비량만을 제공하거나, 센서가 사용하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하였다. 그렇기 때문에 개발자들이 전력 소비를 고려하여 어플리케이션을 개발하는 데 유의미한 정보가 제공되지 않았다는 문제점이 있다. 개발자들에게 상황인지 어플리케이션이 사용하는 모바일 디바이스의 컴포넌트가 소비하는 전력에 대한 상세한 평가 정보가 제공된다면, 전력 소비를 고려하여 상황인지 어플리케이션의 개발이 가능해 질 것이다. 본 논문에서는 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 작동 시 사용되는 다양한 컴포넌트가 소비하는 전력을 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안하고, 이를 통한 상세한 평가 결과를 개발자들에게 제공하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 주변 환경에 의해 발생하는 방대한 컨택스트 정보에 대한 모델 정의와 컨택스트 인지를 통한 지능적인 서비스 제공을 위하여 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론과 관련한 연구가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 컨택스트 인지 분야에서는 고수준의 서비스 지원을 위한 온톨로지 특성을 효과적으로 반영한 모델링 기법이 부재하며, 지능적인 추론(응용, 조합)을 지원하는 기법 부재 및 컨택스트 정보간 상호운용성 지원의 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구의 최종 목표는 실세계에 존재하는 실체(entity)에 대한 상태를 특징화하고 정의하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법 컨택스트 인지를 위한 육하원칙 온톨로지를 개발하고 보다 양질의 지능화된 컨택스트 인지 서비스를 제공하기 위해 컨택스트 정보에 대한 관리 및 컨택스트 추론을 지원하는 프레임워크를 개발함에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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