본 연구는 의료기관의 효율적인 고객정보관리와 분석을 위해 온톨로지 기반의 모바일 CRM 시스템을 구축하였다. 온톨로지 기법을 이용함으로써 고객들을 차별화하여 고객 데이터를 바탕으로 고객의 특성과 건강 상황에 따라 개인화된 의료 정보서비스를 제공할 수 있다. 본 CRM 시스템은 병원에서 제공하는 정보 및 세미나를 필요로 하는 환자들의 우선순위 검색과 이를 통해 검색 결과 내의 인원별, 지역별 등의 연관 검색이 가능하도록 하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
2005년도 국민건강영양조사에 의하면 우리나라 30세 이상의 인구에서 남자는 32.9%, 여자는 31,8%에서 대사증후군이 있는 것으로 보고되었다. 이러한 대사증후군은 유전적, 환경적 요인이 결합된 복합질환으로 다른 만성질환들과 같이 예방 및 관리에 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 시스템 아키텍처, 온톨로지와 Jena2.0 추론엔진을 사용하며 질병관련 가이드라인을 정리한 데이터를 통하여 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 상황에 따른 정확도 실험을 하였으며, 실험데이터는 930개의 데이터를 선별하여 실시하였다. 그 결과 상황데이터가 많을수록 맞춤형 서비스가 가능하다는 결과를 얻었으며, 대사증후군의 위험요소가 다양하기 때문에 여러 가지 상황데이터로서 맞춤형 서비스를 추천하는 것이 효과적으로 보인다.
최근 IoT 기술에서 BLE Beacon은 실내 측위를 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그러나 정확한 측위를 위하여 필터링 기술은 필요하다. 그것은 대부분 고정형 비콘을 이용되었다. 정확한 위치 산출은 비콘을 통해 발생된 정보를 수신하여 측정하는 것은 정확성이 떨어지기 때문에 필터링이 중요하다. 그래서 위치를 산출하고, 불필요한 값을 필터링하는데 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 실내에 고정된 비콘이 아니라 이동하는 비콘의 정확한 위치 측정하고, 이를 재사용하는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안한다. 수신세기(RSSI)는 비콘과의 거리를 나타내는 대표적인 값이다. 이 값은 값들 간의 연관관계 분석을 통한 정규화로써 위치 온톨로지를 구성한다. 이 온톨로지는 이동하는 비콘의 위치 정보를 산출하는 방법이 된다. 사용자를 식별하기 위한 식별 온톨로지와 식별된 사용자를 위한 서비스를 제공하기 위한 서비스 온톨로지를 제공한다. 이는 실내에서 빠르고 정확한 위치 정보 및 서비스를 제공할 수 있다.
In this paper, we introduce the general way for producing context information to support context-aware applications. It can fetch raw data from the service environments, translate it to reasonable context information, and provide to multiple applications. It is designed originally for the ubiquitous computing middleware and based on the ontology processing model. Automated service applications can use this system as the form of libraries or of web services for deciding its semantic cause of action.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.38-57
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2016
Service discovery is one of the major challenges in cloud computing environment with a large number of service providers and heterogeneous services. Non-uniform naming conventions, varied types and features of services make cloud service discovery a grueling problem. With the proliferation of cloud services, it has been laborious to find services, especially from Internet-based service repositories. To address this issue, services are crawled and clustered according to their similarity. The clustered services are maintained as a catalogue in which the data published on the cloud provider's website are stored in a standard format. As there is no standard specification and a description language for cloud services, new efficient and intelligent mechanisms to discover cloud services are strongly required and desired. This paper also proposes a key-value representation to describe cloud services in a formal way and to facilitate matching between offered services and demand. Since naïve users prefer to have a query in natural language, semantic approaches are used to close the gap between the ambiguous user requirements and the service specifications. Experimental evaluation measured in terms of precision and recall of retrieved services shows that the proposed approach outperforms existing methods.
The need for content-based retrieval from visual media, such as image and video data, is ever increasing rapidly in many applications, such as electronic art museums, internet shopping malls, internet search engines, and medical information systems. In our previous research, we proposed an architecture, called the HERMES, which is a Web Service-enabled visual media retrieval framework. In this paper, we propose the Web Service workflows that are employed in the HERMES. We describe how we designed the workflows for service registration and query processing in the framework. We especially explain how metadata and ontology can be utilized to realize more intelligent content-based retrieval on visual media data.
본 논문에서 제안하는 사물인터넷 브로커 (게이트웨이) 플랫폼은 개발자와 사용자 측면을 고려하여서 설계하였다. 제안 플랫폼은 주변 디바이스를 Virtual-Entity로 서비스화하고 온톨로지를 이용하여 소유자를 추론함으로써 개발자가 쉽게 서비스를 조립할 수 있게 하는 한편 사용자 입장에서는 서비스가 자동으로 설치 및 설정될 수 있도록 한다. 또한 로컬 네트워크의 다양한 플랫폼과 프로토콜을 통합하는 방안으로 개발자 어댑터를 개발하여 플러그인 할 수 있게 하였다. 실험을 통하여 AllJoyn 플랫폼 플러그 인을 Node-RED에 추가하여 서비스 플로우를 테스트 하였다.
This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.
본 논문에서는 위치 기반 서비스로서의 U-Learning에 적용할 수 있는 구성 및 온톨리지 이론을 정의하였다. 또한 본 논문에서는 위치 기반 서비스로서의 U-Learning에 대한 확실한 비전을 제공하고자 하였다. 상황 인식을 적용한 전형적인 U-Learning을 소개하였으며, 핵심 아이디어 및 기술적 개념을 포함한 학습 환경 구조도 소개하였다. 고급 정보통신 기술의 원리를 적용하여, 위치 기반 서비스로서의 U-Learning을 위한 인공지능 기반 상황 인식 개념도 정리하였다. 본 논문에서 언급하는 위치 기반 서스비로서의 U-Learning 및 하위 개념들은 새로운 패러다임을 제공할 것이며, 학습 환경 구조에 포함된 하위 요소들도 모두 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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