센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
기존의 위치 기반 서비스는 사용자의 환경과 의도, 취향을 고려하지 않은 검색 결과를 제시한다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위해서는 상황 인식이 요구된다. 본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반의 상황 인식 기반의 동적 스케줄링을 제안하고, 여행 정보 제공을 위한 앱을 구현하여 테스트한다. 즉, 사용자의 위치와 여행 목적지 사이의 예상 이동 시간을 계산하고, 예상 출발 시간 전에 알림 서비스를 제공한 실시간 여행 스케줄을 개발하였다. 그리고 여행 정보뿐만 아니라 스케줄러를 추가하여 여행 중의 편리성을 제공하고자 한다.
It was already realized at a current technological level of home network systems that the systems recognizes a user's simple order and carry out the order in the ubiquitous computing environment. However home is not a simple environment consisting into a large number of family members, so various order and situation would be needed accordingly. From now on we need to reach the technological level to infer that how is the user's behavior patterns and what kinds of service is the fittest to user who belong to the ubiquitous computing environment by using the result of the context interpreter. In this regards, active inferred-model needs to be suggested upgrading user's command into one step more higher level than the simple one adapting diversified feature. This study would like to suggest this active model recognizing context, which is user's environmental information applying basic network and inferring Context-based Service that user wants through the recognized result This study proposes a new method that can infer the user's desire in ubiquitous computing environment. First of all, we define a context as user's information of ubiquitous computing environment situation that user belongs to and we classify the context into 4W1H(Where, Who, When, What) formats. We construct Bayesian network and put the factor of context use as Bayesian network nodes. As a result, we can infer the user's behavior pattern and most proper service for user in the intelligent space from the probabilistic result of Bayesian network.
본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.
정보통신기술의 발달로 우리의 생활에는 많은 서비스들이 등장하였다. 이런 서비스들은 우리의 삶은 편리하고 안전하게 하지만 서비스의 증가와 비례하여 우리가 이를 인식하고 활용하는데 필요한 관심과 노력도 증가하게 되었다. 상황인식서비스는 이런 문제를 해결하기 위해 사용자 주변 상황을 스스로 인식하고 적시적소에 자동으로 제공되는 서비스이다. 기존 상황인식서비스에 관한 연구들을 살펴보면 상황인식서비스는 주로 개발자에 의해 정의된다. 개발자에 의한 상황인식서비스 정의는 사용자 주변 환경이나 개개인의 생활패턴을 반영할 수 없다는 중요한 문제를 가진다. 본 논문에서는 서비스의 필요성을 느끼는 사용자 스스로가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하는 사용자인터페이스인 EUCAS(by End-User, Context-Aware Service development)를 소개한다. EUCAS는 사용자가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하기 위해 주변 상황정보와 실행 가능한 서비스들을 객체의 형태로 표현하고 이를 쉽게 조작할 수 있는 사용자인터페이스를 제공한다. EUCAS는 사용자가 자신이 필요한 상황인식서비스를 직접 정의하고 관리할 수 있게 함으로써 개인화된 상황인식서비스 환경구축을 가능하게 한다.
상황인지(Context-Aware) 모바일 클라우드 컴퓨팅은 어플리케이션이 사용자의 위치, 시간, 근처에 사용자와 장치 그리고, 사용자의 상황적인 정보를 분석함으로써, 사용자 경험을 증대시킬 수 있는 새로운 전도 유망한 패러다임이다. 본 논문에서는 Volare 미들웨어를 탑재한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능 연구를 제공한다. Volare 미들웨어는 리소스와 장치의 상황을 모니터하고, 실행시간에 클라우드 서비스 요구를 동적으로 적용한다. 이러한 접근은 실행시간에 상당한 비용절감 뿐 아니라, 더욱 효과적인 자원과 신뢰할 만한 클라우드 서비스를 제공할 것이다. 또한, 다른 QoS적용 정책에 대한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅의 성능을 연구했다. 시뮬레이션 결과는 배터리 레벨이 낮고 CPU 사용량은 높고, 사용자가 초기단계 QoS를 유지할 수 없을 때, 현 적용 정책에 의해서 서비스 비용이 줄어드는 것을 보여준다. 결과적으로, 본 논문에서 제안된 적용정책을 사용하면 상황에 따라 다르게 서비스 비용을 사용자들에게 제공할 수 있다.
종래의 응용들은 하나의 컴퓨터 상에서 한정된 자원만을 사용하고 컨텍스트를 고려하지 않으므로 이동하는 사용자를 서비스하기 힘들다. 그러나 유비쿼터스 응용은 사용자 주변의 컨텍스트 정보와 여러 컴퓨터에 있는 다양한 자원을 이용하여 이동 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다. 이를 위해 유비쿼터스 응용들은 컨텍스트 인지(contort awareness), 사용자 이동성(user mobility), QoS 적응성(QoS adaptability) 등의 기능을 가져야 한다. 본 연구는 유비쿼터스 응용을 위한 CMQ(Context-aware, Mobility-aware, QoS-aware) 미들웨어 프레임웍을 설계하고 자바(Java) 와 지니(Jini) 기술을 이용하여 미들웨어 프로토타입을 구현한다. 구현된 미들웨어 시스템은 사용자 주변의 다양한 컨텍스트 정보를 효과적으로 표현 및 처리한 수 있고, 사용자의 이동에 따라 세션 핸드오프를 지원하며 적응적 QoS 조절 메카니즘을 응용에게 제공할 수 있다.
This paper presents that TD method is applied to the human adaptive devices for smart home with context awareness (or recognition) technique. For smart home, the very important problem is how the appliances (or devices) can adapt to user. Since there are many humans to manage home appliances (or devices), managing the appliances automatically is difficult. Moreover, making the users be satisfied by the automatically managed devices is much more difficult. In order to do so, we can use several methods, fuzzy controller, neural network, reinforcement learning, etc. Though the some methods could be used, in this case (in dynamic environment), reinforcement learning is appropriate. Among some reinforcement learning methods, we select the Temporal Difference learning method as a core algorithm for adapting the devices to user. Since this paper assumes the environment is a smart home, we simply explained about the context awareness. Also, we treated with the TD method briefly and implement an example by VC++. Thereafter, we dealt with how the devices can be applied to this problem.
Ubiquitous computing is a vision of our future computing lifestyle in which computer systems seamlessly integrate into our everyday lives, providing services and information in anywhere and anytime fashion. Augmented reality (AR) can naturally complement ubiquitous computing by providing an intuitive and collaborative visualization and simulation interface to a three-dimensional information space embedded within physical reality. This paper presents a service framework and its applications for providing context-aware u-car maintenance services using augmented reality, which can support a rich set of ubiquitous services and collaboration. It realizes bi-augmentation between physical and virtual spaces using augmented reality. It also offers a context processing module to acquire, interpret and disseminate context information. In particular, the context processing module considers user's preferences and security profile for providing private and customer-oriented services. The prototype system has been implemented to support 3D animation, TTS (Text-to-Speech), augmented manual, annotation, and pre- and post-augmentation services in ubiquitous car service environments.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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