건강증진과 고령화 사회를 대비하기 위한 효과적인 문제 해결 방안으로 유헬스 서비스가 주목받고 있다. 현재의 유헬스 서비스는 질병 치료를 목적으로 개발되고 서비스되고 있지만, 더 근본적인 질병 예방과 건강증진을 위해서는 건강과 관련된 환경정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 상황인식 정보를 반영하는 유헬스 환경정보 서비스를 제안한다. 제안하는 서비스는 사용자 지역의 기상 및 보건 정보를 이용하여 환경정보를 도출하고 건강관리에 이용하여 유헬스 서비스의 수준을 향상시킨다. 상황인식 기반의 유헬스 환경정보 서비스에서는 건강 및 생활 날씨 지수 기반의 식단, 운동 서비스뿐만 아니라 사용자 위치기반의 위험지역에 대한 경고메시지와 원격 응급 서비스를 제공한다. 즉 상황인식을 통하여 사용자에게 일어날 수 있는 이벤트를 감지하고 적절한 서비스를 제공하므로 유헬스 서비스의 만족도와 질을 향상시킬 수 있다.
Today many companies introduce new mobile office environments evolved from the recent rapid development in mobile device technologies. Most of the recent mobile office systems use a simple authentication scheme such as ID/Password. This method is easy to use, but it does not consider the user's context. Thus it cannot provide appropriate security service required by the user's proper contexts. Therefore, this paper proposes a context based authentication system which applies security level verification and uses fuzzy algorithm based on the importance of access authority control.
Personalized reminder systems have to identify the user's current needs dynamically and proactively based on the user's current context. However, need identification methodologies and their feasible architectures for personalized reminder systems have so far been rare. Hence, this paper aims to propose a proactive need identification mechanism by applying agent and semantic web technologies and RFID-based context subsystem for a personalized reminder system, which is one of the supporting systems for a robust ubiquitous service support environment. We have created a prototype system, RFID-based NAMA (Need Aware Multi-Agent), to demonstrate the feasibility of the methodology and of the mobile settings framework that we propose in this paper. NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to discover the user's current needs and then link the user to a set of services, which are implemented as web services.
본 논문은 사용자에게 '상황에 따른 개인화된 서비스'를 추천하기 위한 사용자 프로파일을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일은 상황정보와 사용자의 서비스 사용 정보를 '학습'하여 생성된 [상황 정보, 서비스]의 이차원 조합으로 표현되며, 사용자에게 서비스를 '추천'하고자 할 때 사용된다. 학습단계에서는 강화학습의 기본 개념을 활용하여 미리 설정된 모델 없이 행동과 보상 값만으로 사용자 프로파일을 구성하며, 추천단계에서는 시간 및 장소 등의 현재 가용한 상황정보와 학습된 사용자 프로파일을 이용하여 현재 상태에서 사용자가 선호할 만한 서비스 목록을 생성하고 가장 높은 선호도 값을 갖는 서비스를 추천한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 학습 및 추천 알고리즘을 검증하기 위해 UCI 데이터를 사용한 모의 실험을 통해 Weka tool-kit의 주요 알고리즘들과 성능을 비교한다.
스마트폰을 비롯한 다양한 스마트 디바이스들은 이제 사용자의 일상에서 필수적인 아이템으로 자리 잡았다. 스마트 디바이스 내에 센서정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 필요정보를 파악할 수 있으며, 이를 통해 지능적인 서비스 추천이 가능해진다는 의미이다. 본 논문에서 사용자의 상황정보를 토대로 지능적인 서비스 추천을 위한 퓨전(Fusion) 상황인지 모델을 제안하고자 하다. 서비스 추천 모델은 스마트 디바이스로부터 획득한 시간, 장소, 행동 및 디바이스 정보를 중심으로 퓨전 처리과정을 거쳐 사용자 시나리오를 생성된다. 시나리오란 사용자의 상황을 예측하는데 가장 핵심이 되는 단서이며, 본 시나리오에 맞춰 서비스를 제공 및 추천할 수 있다. 이 뿐만 아니라, 콘텐츠의 카테고리와 더불어 콘텐츠 미디어 형식까지도 사용자 맞춤형을 지향한다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 퓨전 상황인지 모델은 하이브리드 센싱(Hybrid Sensing)을 이용하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식하고 그에 따른 상황인지 서비스를 실현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. u-City에서는 도시의 곳곳의 센서 등을 통해 상황 정보가 수집되고, 개인들은 자신의 모바일기기와 도시의 정보 통신 인프라를 통하여 상황인지 서비스를 제공 받게 된다. 본 논문에서는 u-City의 네트워크에 연결된 센서나 디바이스에서의 정보를 구조화하는데 유용하고 상호 관계성 및 부분적인 상황의 정보를 표현할 수 있는 OWL(Web Ontology Language)을 사용한 온톨로지를 설계하고, 수집된 상황정보와 사용자의 의도를 기반으로 서비스를 추론하는 맞춤형 u-City 서비스 제공을 위한 상황인지 추론 시스템을 제안한다.
이 연구는 담화 맥락을 고려한 교사의 발문 향상 워크숍을 개발하기 위한 연구로 4학년 예비과학교사 4명이 연구에 참여하였다. 예비과학교사들은 워크숍에 참여하였고 이들이 발문을 반성하는 과정에서 나타나는 특징을 담화 맥락을 고려하여 분석하였다. 연구 결과, 예비과학교사가 자신의 발문을 반성하는 과정에서 '새롭게 알게 된 발문 유형을 적극적으로 고려', '학생의 정의적 측면에 대한 고려 부족', '학생의 응답 여부를 중요한 반성 요소로 고려', '발문 빈도를 바탕으로 한 발문 평가', '단일한 발문에 초점을 둔 반성', '다양한 PCK 요소에 대한 종합적인 고려 부족'의 6가지 주요 특징이 나타났다. 이를 바탕으로 담화 맥락을 고려한 교사의 발문 향상 프로그램을 개발하기 위한 방안을 제안하고 논의하였다.
시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.
제안된 OSGi 플렛폼(Platform) 기반의 상황인식 서비스지향 아키텍쳐에서 서비스공급자는 다양한 센서들로부터 상대적인 서비스들을 통합하여 각각 서비스를 SOAP 메시지로 묶어서 웹서비스를 서비스중재자의 UDDI서버에 등록하면, 서비스요청자는 UDDI서버에서 특정한 서비스를 검색하고, 서비스공급자에게 해당 SOAP메시지를 호출한다. 최근 유비쿼터스 홈네트워크 상황인식기술은 RFID/USN. 위치기반 기술을 중심으로 연구가 진행되고 있으나 이를 위한 서비스 지향 아키텍쳐에 대한 연구는 원만하게 진행되지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 OSGi Platform 기반에서 다양한 센서 들로부터 수많은 상황인식 서비스가 동적 으로 움직이게 되고 사용자 요구 및 필요성에 따라 신규서비스의 제공 및 기존 서비스의 변경과 제공된 서비스간에 데이터 공유, 서비스 라이프사이클, 서비스분배의 효과적인 관리를 위하여 ATAM으로부터 추출된 성능 유티리티 트리에서 이산 Little's Law를 적용함에 따라 546 TPS 에서 초당 상황인식트랜잭션 처리횟수를 향상시키는 OSGi Platform을 이용한 eclipse STP 기반의 상황인식 SOA를 제안하고자 한다.
본 논문은 센서로부터 사용자의 환경정보를 수집하여 상황정보 프로파일을 생성히는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지에 대한 연구결과를 바탕으로 상황을 분류하고, 상황정보를 모델링하였다. 제안된 시스템은 다양한 일상생활에서 사용자에게 발생할 수 있는 주변환경 정보 및 신체정보를 수집하여, 상황정보 프로파일을 생성함으로써 콘텐츠 적응화 서비스를 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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