유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 서비스 지향 적응형 시스템의 중요성이 커지고 있다. 서비스 지향 적응형 시스템의 개발 단계에 있어, 개발자들은 상황이나 서비스 탐색과 관련한 문제들에 부딪히게 된다. 지금까지 이러한 문제를 해결하기 위한 연구들이 개별적으로 수행되어 왔지만, SOA를 적응형 시스템에 도입하여 통합적으로 문제를 해결하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 서비스 지향 적응형 시스템 개발에 관련된 문제들을 해결하는 통합 프레임워크를 제안한다. 먼저 프레임워크의 프로세스를 정의하고 각 프로세스 요소 별로 지원 방법과 산출물을 설명한다. 그리고 시스템의 개발 단계에서 구체적인 서비스의 사례를 통해 본 프레임워크의 프로세스가 어떻게 적용될 수 있는지 살펴본다.
본 논문은 헬스케어 홈 환경에서 얻어진 정보를 헬스케어 데이터베이스로 구축하고, 이를 헬스케어 홈 서비스에 활용하는데 목적을 둔다. 특히, 본 논문에서 우리는 헬스케어 데이터베이스 스키마의 설계 및 이전에 우리가 개발한 헬스케어 통합 서비스를 지원하는 프레임워크(FSHIS)상에서 구축된 데이터베이스를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 둔다. 헬스케어 정보는 다양한 센서로부터 수집한 데이터의 특정 저장타입에 맞추어 설계하였고, 헬스케어 홈 서비스의 사용목적에 따라 구축된 헬스케어 데이터베이스는 실제 스키마를 가진 기본 정보와 뷰 스키마로 제공되는 상황정보로 분류하였다. 첫 번째 기본 정보는 물리적 센서로부터 얻어지는 위치, 건강, 환경관련 가공없는 데이터와 개인 건강관련 프로파일 정보로 이루어진다. 두 번째의 상황정보는 기본 정보들을 이용하여 혼합 가공한 정보이다. 이 상황정보는 헬스케어 응용 서비스에 따라 다양한 뷰 스키마를 통해 얻어진다. 마지막으로, 구축된 헬스케어 데이터베이스의 실질적인 활용을 검증하기 위해, 우리는 본 연구실에서 개발된 FSHIS상에 구축된 데이터베이스와의 연동을 통해, 독거노인을 위해 생활 활동 영역으로 부터 필요한 기본정보와 상황정보를 이용하여 응급상황 호출 그리고 홈 가전 제어 등의 헬스케어 홈 모니터링 서비스를 보였다.
네트워크기술의 빠른 발전과 다양한 정보들의 디지털화는 정보 간의 융합을 가속시키고 있다. 따라서 사용자에게 음성, 영상, 텍스트 등 다양한 정보가 통신망, 방송망 등으로 구분되어 있는 네트워크 다양한 디바이스에 상관없이 제공될 수 있는 서비스 컨버전스 환경이 요구된다. 일반적으로 Enabler는 BcN의 IMS에 적용되어 응용서비스 계층으로부터 미디어, 통신 등 다양한 서비스를 네트워크에 상관없이 통합 제공해 주기 위한 기능을 포함하며 응용 서비스에 필요한 다양한 기능을 담당한다. 하지만 통합서비스 제공을 받기 위해서는 네트워크나 디바이스 등에 대한 프로파일을 통해 사용자의 환경에 대한 상황을 추론하여 적합한 서비스 방식을 결정, 제공해야한다. 본 논문에서는 IMS Enabler를 통한 통합 서비스 제공환경에서 프로파일(profile)에 따라 서비스 제공 방식을 도출해 내는 상황인지 모듈의 구조 및 기능을 제안한다.
사용자 중심의 디자인 패러다임 변화와 사용자 경험 디자인의 부상으로 특정 공간에서의 제품과 서비스에 대한 사용자 경험의 중요성도 증대되었다. 또한 IoT서비스의 등장과 함께 미래 업무환경의 새로운 변화가 예상된다. 본 연구는 미래 업무공간의 컨텍스트를 고려하여 새로운 사용자 경험 디자인을 제안하는 것을 목적으로 한다. 우선 IoT의 개념과 본질에 대한 고찰을 통해 미래 업무환경에 영향을 줄 수 있는 다양한 요소들을 정의하고 각 요소들의 관계를 파악하였다. 다음으로 현재 업무환경에서의 사용자리서치를 통해 다양한 형태의 업무환경에서 사용자의 행태에 영향을 미치는 컨텍스트를 파악하고, 이를 통해 미래 업무환경에서의 새로운 사용자 경험의 가능성을 보여줄 수 있는 인사이트(insight)를 도출하였다. 그리고 위의 분석과 인사이트를 바탕으로 새로운 미래의 업무환경에 대한 다양한 컨텍스트모델을 구성하고, 그에 따른 UX모델링을 통해 구체적인 UX시나리오와 대안을 제시하였다. 본 연구는 UX디자인의 관점을 디바이스 중심에서 공간과 컨텍스트 중심으로 확장시킴으로써, UX디자인 연구의 다양성에 기여할 것이며 공간디자인 분야와 서비스디자인 분야와의 협력적 연구 및 IoT서비스 관련분야와의 학제적 연구에 기여할 것이다.
본 논문은 UWB 센서를 이용한 위치인식 시스템의 구현 및 실험결과와 상황인지형 서비스 구현에 대하여 기술한다. 정확한 위치측정을 위해 UWB 센서의 경사도(pitch), 편주(yaw), 센서 개수, tag 높이 등의 변화에 따른 위치인식 오차를 측정하여 각 변수의 설정 방법을 실험하였다. 이를 이용한 응용으로 상황인지 기술에 바탕한 지능형 헬스트레이닝 관리 시스템 구현하였다. 지능형 헬스 트레이닝 관리 시스템은 헬스장에서 피 훈련자의 위치와 장비의 사용 상태를 인식하여, 적절한 훈련 스케줄을 피 훈련자에게 제공하며, 그에 따른 훈련 장비들의 사용법을 PDA를 통해 안내한다. 상황인지형 서비스의 제공을 위해서는 사용자의 위치와 이동 정보에 대한 오차 보정이 요구되어 사용자의 이동하는 속도를 이용한 위치 보정 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과는 제안된 보정 알고리즘을 적용함으로써 이 알고리즘이 적용하지 않았을 때에 비해 오류 데이터가 30% 정도 감소하였다.
사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.454-458
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2008
It can improve human being's life quality that all people can have more convenient medical service under pervasive computing environment. For a pervasive health care application for diabetes patient, we've implemented a health care system, which is composed of three parts. Various sensors monitor both outer and inner environment of human such as temperature, blood pressure, pulse, and glycemic index, etc. These sensors form zigbee based sensor network. And medical information server accumulates sensing values and performs back-end processing. To simply transfer these sensing values to a medical team is a low level's medical service. So, we've designed a new service model based on back propagation neural network for more improved medical service. Our experiments show that a proposed healthcare system can give high level's medical service because it can recognize human's context more concretely.
Guide robots that provide services in public places have recently emerged as a non-face-to-face solution with the spread of COVID-19 and are growing. However, most guide robots provide only the same level of intelligence and the same interaction in different and changing environments. Therefore, its usefulness is limited and customers' interest is quickly lost. To solve this problem, it is necessary to develop social intelligence that can improve the robot's environment and situational awareness performance, and to continuously maintain customer interest by providing personalized and situational services. In this study, we developed guide robot services based on social HRI components that provides multi-modal context-aware. We evaluated service usefulness by measuring user satisfaction and frequency of use of the service through the survey. We analyzed the service quality attributes to identify the differentiating factors of guide robot based on social HRI components.
Recently people have increased to climb mountain. Owing to developing IT technology, the number of people using smart phone have increased remarkably as well. In this context, the Korea Forest Service has implemented the project of Mountain Climbing Information Public Service(MCIPS). The purpose of the MCIPS is to support climbing safely based on a trail map of spatial data of GIS(geographic information system). The customer will be able to access the MCIPS through n-screen(IP-TV, Web Site, Smart phone, Galaxy tab) provided a broadcasting and telecommunication convergence service. In addition, the MCIPS would support two-way communication through connecting to Twitter and Youtube. The MCIPS will make the customer fun using Augmented Reality(AR) of Smart phone(Android) and contribute to protecting people from mountain accidents.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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