유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지 서비스는 동적으로 발생하는 사용자의 상황 정보에 따른 서비스 제공을 지향한다. FollowMe와 uFlow와 같은 상황인지 워크플로우 시스템은 사용자의 상황 정보를 서비스의 분기 조건으로 표현한 워크플로우 기반의 상황인지 웹 서비스를 제공한다. 그러나 그들은 워크플로우의 실행 중에도 동적으로 발생할 수 있는 사용자의 서비스 요구에 대해 진행 중인 워크플로우 시나리오에 즉각적으로 적용할 수 있는 방법을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 실행 중인 워크플로우 서비스의 중단없이 사용자가 입력하는 새로운 서비스 요구를 초기 워크플로우 시나리오에 동적으로 반영할 수 있는 상황인지 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 새로운 서비스 요구에 대해 실행중인 시나리오에서의 변경 위치를 점진적 파싱(Incremental Parsing)을 통해 정확히 인식하고 초기 시나리오에서 영향을 받는 부분만을 신속히 재구성함으로써 동적으로 발생하는 사용자의 상황정보를 보다 빠르고 효율적으로 초기 시나리오에 적용할 수 있으며, 워크플로우 흐름의 중단없이 계속적인 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시간과 공간에 관계없이 원하는 서비스를 상황인지 워크플로우 시나리오에 반영할 수 있으며, 기술된 사용자 컨텍스트에 따라 상황인지 서비스의 실행을 보장받을 수 있다.
모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 기존의 모바일 증강 현실의 한계점을 간단히 설명하고, 이를 극복할 수 있는 대안으로 맥락인식(Context-aware) 모바일 증강 현실 프레임워크인 CAMAR (Context-Aware Mobile Augmented Reality) Core 플랫폼을 제안한다. 최근 모바일 장치의 기능 향상과 증강 현실과 관련된 기술의 발전으로 모바일 증강 현실에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 모바일 증강 현실을 활용하기 위해서는 다양한 컨텍스트 활용, 사용자에 따른 개인화된 콘텐츠 증강, 그리고 여러 사용자가 공유할 수 있는 기능들이 제공되어야 한다. 따라서 제안된 CAMAR Core플랫폼은 이와 같은 기능들을 개발자들이 쉽게 활용하여 맥락인식 모바일 증강 현실 시스템을 구현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 제안된 프레임워크의 유용성을 보이기 위해서 제안된 프레임워크로 구현된 시스템을 소개한다.
유비쿼터스 환경에서는 사용자의 주변 환경에서 발생할 수 있는 상황이 매우 다양하므로, 이에 대응하기 위한 자동화 서비스의 개발이 요구된다. 그러나 기존의 상황인지 기반 워크플로우 시스템들은 단일 워크플로우 서비스만을 제공할 수 있으므로, 다수의 워크플로우 조합을 통해 복합적이고 다양한 서비스를 제공하는데 제약이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 다수의 워크플로우에 존재하는 개별적인 서비스 흐름을 하나의 워크플로우로 통합 표현할 수 있는 상황인지 기반의 워크플로우 언어인 CAWL(Context-Aware Workflow Language)를 기반으로 하는 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 CAWL를 이용하여 작성한 시나리오를 바탕으로 사용자에게 다양한 복합 워크플로우 서비스를 제공할 수 있다. 또한 각각 존재하는 다수의 워크플로우를 복합 워크플로우 서비스를 구성하기 위한 일부로써 재사용할 수 있으므로, 자동화 서비스 개발의 효율성을 증대시킬 수 있다.
Currently, RFID is receiving attention from the industry and the academy because it is considered as an enabling technology for ubiquitous computing, in particular context perception. In this paper, we survey the existing context-aware RFID systems and introduce three main issues in the systems - the context information, the context-aware services, and the context-aware RFID system architectures. We classify context information into six groups, the services into five context-aware service types, and the systems into four architecture styles. This study will help stakeholders such as customers and developers to understand their RFID systems and to develop new services.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 이슈중의 하나는 상황인지(Context-Aware)가 가능한 환경을 구축하는 것이다. Context-Aware 환경이 구축되면 주변의 상황을 감지하여 특정 어플리케이션을 실행한다거나, 시스템을 재구성하는 등의 일을 수행할 수 있다. 그동안 이런 상황인지가 가능한 환경을 Context-Aware 미들웨어를 통해 구현하려는 연구가 많이 수행되었다. Context-Aware 미들웨어를 구현하기 위해 무엇보다도 중요한 것은 실제 세계의 다양한 종류의 상황을 컴퓨팅 환경에 적용시키는 것이다. 그러나 현실 세계에서 Context의 종류는 거의 무한하다고 할 수 있다. 기술이 발전하게 되면서 인지 가능한 Context의 종류도 무한정 늘어나게 될 것이다 또한 실제 세계에서의 Context들은 추상적인 경우가 많이 있다. 그러나 Context가 추상적이라 해도 다른 Context 정보를 이용해서 구체화 할 수 있다. 이런 과정을 위해 Conte지들을 계층적으로 관리해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 Context-Aware 미들웨어를 구현할 때 Context들의 이런 여러 가지 특성들을 고려해서 Context Type을 관리랄 수 있는 하나의 객체를 제안하고, 다른 방법들과 비교, 분석해 보았다.
A URC, which is a Ubiquitous Robot Companion, provides services to users in ubiquitous computing environments and has advantage of simplifying robot's hardware and software by distributing the complicated functionality of robots to other system. In this paper, we propose SOWL, which is a software architecture for URC robots and a mixed word of SOMAR and CAWL. SOWL keeps the advantages of URC and it also has the loosely-coupled characteristics. Moreover it makes it easy to develop of URC robot software. The proposed architecture is composed of 4 layers: device software, robot software, robot application, and end user layer. Developers of the each layer is able to build software suitable for their requirements by combining software modules in the lower layer. SOWL consists of SOMAR and CAWL engine. SOMAR, which is a middleware for the execution of device software and robot software, is based on service-oriented architecture(SOA) for robot software. CAWL engine is a system to process CAWL which is a context-aware workflow language. SOWL is able to provide a layered architecture for the execution of a robot software. It also makes it possible for developers of the each layer to build module-based robot software.
Owl-based ontology is useful to realize the context-aware services which are composed of the distributed and self-configuring modules. Many ontology-based inference engines are developed to infer useful information from ontology. Since these engines show the uniqueness in terms of speed and information richness, it's difficult to ensure stable operation in providing dynamic context-aware services, especially when they should deal with the complex and big-size ontology. To provide a best inference service, the purpose of this paper is to propose a novel methodology of context-aware engine selection in a contextually prompt manner Case-based reasoning is applied to identify the causality between context and inference engined to be selected. Finally, a series of experiments is performed with a novel evaluation methodology to what extent the methodology works better than competitive methods on an actual context-aware service.
최근 언제 어디서나 컴퓨팅이 가능한 Ubiquitous Computing System 을 구현하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 이를 구현하기 위해 사용자의 상황에 따라 최적의 서비스를 제공하기 위한 상황인식 (Context-awareness) 컴퓨팅 기술 또한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 Ubiquitous Computing System 을 구현하기 위해 복합 센서로부터 입력되는 다양한 상황 정보에 대해 CRS(Context Recognition Switch) 개념을 포함하여 보다 정확하고 빠르게 사용자의 상황 정보를 추출하게 된다. 또한 제안된 DOS(Dynamic and Optimal Standard) 개념으로부터 노드의 고유 속성을 분석하여 특화된 시스템 서비스가 가능한는 IEEE 802.15.4 WPAN Standard 기반의 UoC(Ubiquitous system on Chip) Architecture 를 제안하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 위치 추적 및 길찾기 서비스와 같은 위치 기반 서비스가 빠르게 발전하고 있다. 또한, 사용자 또는 사물의 위치가 다양한 장치 및 방법으로 획득되고 있다. 그러나, 기존의 위치 데이터 관리 시스템은 단일 위치 획득 시스템만을 기반으로 하여 설계되어 있어서 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에는 많은 문제를 가지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 다양한 센서로부터 획득되는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 위치 데이타 관리 시스템과 효율적인 위치 데이타 갱신을 위한 갱신 전략을 제시하였다. 특히, 본 논문에서 제시한 위치 데이타 관리 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 위치 기반의 효율적인 context-aware 서비스나, 자동화 서비스에 중요한 컴포넌트로 제공될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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