유비쿼터스와 퍼베이시브 환경에서의 위치인지 기술은 자동차 내비게이션, 지능형 로봇, 대화형 가상 게임, 물류 서비스, 그리고 자산 추적 등 다양한 응용 기회를 제공해 주고 있다. 더욱이 위치 인식 정보뿐 아니라 객체 혹은 센서 노드 주변의 상황 정보까지도 전달하여 제한된 공간에서의 다양한 응용에 활용될 것으로 보인다. 그러나 위치 측정에 있어 환경적 요소와 측정 매체 등에 의해 간섭이라는 문제점을 갖는다. 특히 실내 좁은 공간에서 비컨 신호간의 간섭은 거리 측정의 심각한 오류뿐 아니라 더 나아가 위치 인식 시스템 전체 성능에도 영향을 미치게 된다. 이러한 간섭 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비컨의 초음파 및 RF 신호 세기를 각 노드 별로 차별화하는 방식인 EEM을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅이란 사용자에게 지속적인 서비스를 제공해주는 컴퓨팅 환경을 말한다. 끊임없이 동적으로 변하는 유비쿼터스 환경에서 수많은 상황데이터가 발생을 하고 상황정보로 추상화하는 과정이 필수적이다. 상황인지시스템은 동적인 상황정보에 대한 생성, 조작, 공유 등이 일관성 있게 이루어져야 한다. 이러한 상황정보의 조작을 위한 수많은 상황인지 모델이 제시되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템을 제시한다. 상황정보에 대한 생성, 컨텍스트 추론, 지식의 공유을 위해 온톨로지 표준언어인 OWL을 사용한 컨텍스트 온톨로지를 생성한다. 디바이스의 상황정보 생성을 위해 SWRL 규칙언어를 사용하고 생성된 디바이스 상황에 고장진단 및 수리서비스를 제공하기 위해 규칙추론기반 언어인 Jess를 사용하고 OWL기반의 컨텍스트 온톨로지와의 연계를 위해 Jess Tab API를 사용한다.
소비자가 선호하는 유통의 현대화를 위한 정부의 유통 현대화 정책에 따라 현대 시장이이 급속히 성장했다. 이에 반해 전통적인 시장은 작은 시장규모, 시장 내 복잡한 관계 및 부적절한 공간, 유통 구조, 비효율적인 운영 및 무질서한 거래 등으로 인해 소비자에게 인기를 잃고 있다. 따라서 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅, 즉 컨텍스트 인식 정보를 6W1H로 업그레이드하고 스마트 폰과의 인터페이스를 통해 시장을 활성화하고 증강 현실 기술을 통해 고급 정보를 제공하고자한다. 사용자 문맥을 이용한 상황인지 시스템의 구축은 지식 기반에 참조 규칙을 적용하고 구현하는 방법에 따라 결과가 크게 다르게 나타난다. 이를 통해서 제안하는 방법은 RFID 기술과 6W1H 문맥 인식을 통해 전통 시장을 홍보하는데 목적을 가지고 있다.
최근에 커뮤니티 컴퓨팅에서 그룹형성과 그룹 의사결정에 관한 이슈가 제기되고 있다. 그러나 기존의 커뮤니티 컴퓨팅 시스템에서는 그룹의 욕구를 인지함에 있어서 임시적인 방법으로 그룹을 형성하지 못하고 있다. 임시적인 방법의 그룹형성은 유비쿼터스 컴퓨팅의 의사결정지원 시스템과 서비스에서 중요한 특성 가운데 하나이다. 따라서 본 연구에서는 유목 커뮤니티 컴퓨팅에서 임시적으로 욕구를 인지하고 그룹을 형성할 수 있는 NAMA-US 에이전트 중심의 다중 에이전트 방법론을 제시하고자 한다. 이 방법론은 어떤 커뮤니티에서 상대적으로 작은 그룹의 복수의 개별 사용자의 그룹의사결정을 지원할 때 다음과 같은 세 가지 특성을 만족하고자 한다. 첫째 임시적인 그룹형성과, 둘째 상황인지 그룹 욕구인지, 그리고 셋째 실내. 외에서 동작 가능한 모바일 장비의 활용이다. RFID 기반의 프로토타입 시스템인 NAMA-US는 본 연구에서 제시하는 이런 개념을 실현시키기 위해 구축되었다.
유비쿼터스 환경에 있는 사용자는 현재 자신의 위치, 시간 그리고 주변의 상태에 기반한 상황 인식 서비스를 받을 수 있다. 이러한 상황 인식 컴퓨팅에서 위치 기반서비스는 매우 중요한 역할을 한다. 위치를 측정하기 위하여 전용 장비를 설치하고 운영하는 데 많은 비용이 소요되기 때문에 기존의 WLAN(Wirless Local Area Netowork) 인프라스트럭처가 구축된 환경에서 무선 장비만을 이용하여 위치를 측정하는 방법들이 연구되고 있다. 이미 위치가 알려지고 고정된 AP(Access Point)와 노드간의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)만을 이용하는 비콘 기반의 위치 측정 시스템 보다 무선 장비들 간의 RSSI 까지도 이용하는 상호 협력 위치 측정 시스템(Cooperative Positioning System)은 정확성이 높기 때문에 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 상호 협력 위치 측정 시스템 중의 하나인 기존의 WiPS(wireless LAM based indoor Positioning System)의 문제점을 분석하고, 이웃하는 노드간의 영향 관계를 밝히고, 노드의 밀도에 따라 위치 수렴 조정 계수를 결정하여 성능을 개선한 WiCOPS-d(Wireless Cooperative Positioning System using node density)를 제안한다.
미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.
이동하면서도 디지털 방송을 볼 수 있는 모바일 TV가 세계에 보급되기 시작하였다. TV 또는 HDTV와 같은 대화형 데이터 서비스를 제공 하기 위해서 데이터 표현, 전송 및 처리가 아주 중요하다. 특히 제한된 대역폭과 낮은 성능의 단말과 같은 모바일 방송통신 환경에서 오디오, 비디오, 이미지 등의 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받기 위해서는 효율적으로 전송 및 적응형 데이터 서비스 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서모바일 환경에서 사용자 중심으로 비디오서비스 대한 미들웨어 기술을 효율적으로 개발하기 위하여 사용자 환경상황인식(Usage Environment), 개인화(Personalization)를 위한 데이터 수정 및 처리 기술, 사용자 중심으로 맞춤형 적응 서비스 미들웨어 UP-SAM(User Personalization Context-Aware Service Adaptation Middleware) 모델을 제안한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 내부자가 합법적인 권한을 이용하여 불법적인 정보 유출 행위를 차단하는 접근통제 모델 IM-ACM(Insider Misuse-Access Control Model)을 제안하였다. IM-ACM은 상황역할과 개체의 보안속성을 활용하여 보안성을 강화시킨 CA-TRBAC(Context Aware-Task Role Based Access Control)에 오용 모니터 기능을 추가하여 내부자가 데이터를 올바르게 사용하는지 감시한다. 내부자에 의한 정보 유출은 합법적인 접근권한, 접근시스템에 대한 풍부한 지식 등의 내부자의 특성으로 인해 차단하기가 곤란하다. IM-ACM은 CA-TRBAC의 장점인 상황과 보안속성을 이용하여 서로 상이한 보안등급의 객체간 정보 흐름을 방지하고 오용 모니터를 활용하여 내부자의 실제 진행 프로세스를 최근 역할, 직무와 작업 프로세스 패턴 프로파일과 비교하여 내부자의 오용행위을 차단한다.
Siddiqi, Muhammad Hameed;Khan, Adil Mehmood;Lee, Seok-Won
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2839-2852
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2013
Context-awareness is an essential part of ubiquitous computing, and over the past decade video based activity recognition (VAR) has emerged as an important component to identify user's context for automatic service delivery in context-aware applications. The accuracy of VAR significantly depends on the performance of the employed human body segmentation algorithm. Previous human body segmentation algorithms often engage modeling of the human body that normally requires bulky amount of training data and cannot competently handle changes over time. Recently, active contours have emerged as a successful segmentation technique in still images. In this paper, an active contour model with the integration of Chan Vese (CV) energy and Bhattacharya distance functions are adapted for automatic human body segmentation using depth cameras for VAR. The proposed technique not only outperforms existing segmentation methods in normal scenarios but it is also more robust to noise. Moreover, it is unsupervised, i.e., no prior human body model is needed. The performance of the proposed segmentation technique is compared against conventional CV Active Contour (AC) model using a depth-camera and obtained much better performance over it.
현재 활발하게 진행되고 있는 편재 컴퓨팅을 위한 기반에 대한 연구들은, 문맥-인식(Context-Aware) 어플리케이션 및 이를 지원하는 서비스 컴포넌트들을 기반으로 하는 능동 공간(Active Spaces, Smart Spaces)[1][2]을 규모 있게 구현할 수 있도록 해준다. 이러한 기반들의 근간에는 편재 컴퓨팅 디바이스들간의 통신을 위한 분산 서비스가 자리잡게 되며, 환경 내에 있는 주체들과 객체들간의 상호 작용이 이러한 분산 서비스를 통하여 이루어진다. 본 논문에서는 능동 공간을 위한 기반에 대한 설명과 이와 관련한 연구들을 소개하고 공간 내에 있는 주체와 객체들 사이에서 일어날 수 있는 보안 문제에 대한 고려사항을 살펴본다. 또한 편재 컴퓨팅 환경 기반의 보안 서비스를 위한 인증 및 접근 통제 컴포넌트를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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