인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.
서비스 시스템은 서비스를 시스템 개발의 기본 구성 단위로 이용하는 시스템으로, 새로운 응용분야로 등장하고 있다. 서비스 시스템은 웹 환경 외에 움직이는 여러 장치들이 유선 또는 무선으로 연결되어 있는 유비쿼터스 환경에서도 운영되며, 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공한다. 서비스는 사용자가 수행하는 작업을 수월하게 하기 위해 제공 받는 기능의 단위로, 사용자의 요구뿐만 아니라 사용자 주변의 여러 컨텍스트 정보를 고려해서 가장 적절한 서비스가 실행되어야 한다. 그러므로, 사용자의 요구에 충분히 만족하는 서비스를 제공하기 위해서 서비스 시스템은 컨텍스트 인지와 컨텍스트에 맞게 서비스를 적응시키는 것이 매우 중요하다. 이러한 특성 때문에 동일한 서비스는 사용자의 컨텍스트에 따라 다수의 사용자에게 다르게 제공될 수 있으며 이는 서비스 시스템의 가변성이 생기는 주요한 원인이 된다. 컨텍스트 인지와 관련된 많은 연구에서는 컨텍스트에 따라 시스템을 적응시키는 것을 다소 정형화되지 않은 임시적인 방법을 이용해서 해결하려고 시도했었다. 본 논문에서는 컨텍스트에 따라 다양하게 서비스가 제공되는 것을 가변성으로 간주하고, 가변성을 체계적인 방법으로 다루기 위해서 대표적인 재사용 방법론 중의 하나의 프로덕트 라인 공학 개념을 적용함으로써 컨텍스트 기반의 동적으로 적응 가능한 아키텍처를 제안한다.
URC의 개념은 "언제 어디서나, 나와 힘께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇"으로 간단하게 정의할 수 있다. URC 기술은 다양한 로봇 단말이나 환경 내 컴퓨터와 URC 서버 간은 통신 프레임워크 기술이다. 본 논문에서는 지능형 로봇 시뮬레이션 툴을 이용하여 개발자가 쉽고 편리하게 지능적이고 능동적인 URC 서버와 연계하여 URC 로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 시스템을 모델링하였다. URC 로봇 시뮬레이션 시스템은 다양한 로봇과 다양한 환경을 구성가능하며, 개발자가 다양한 개발 언어를 사용하여 제어 가능하도록 구성하였다. URC 시스템과 연계하여 다양한 로봇과 환경을 3D로 구성하고 시뮬레이션을 통해 다양한 콘텐츠 개발을 가능하도록 지능형 로봇 시뮬레이션 시스템을 설계 및 구현 하였다. URC통신 프로토콜 및 URC 서버는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발된 Planet v.1.2 ; Network Protocol, CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems); URC Server, SAM(Service Agent Manager) v.1.2 ; Service API 모듈을 기반으로 하였다.
If we are to realize the everyday benefits promised by pervasive computing and context-aware applications, we must first develop the infrastructure to provide contextual location and orientation information through pervasive computing elements. We have implement indoor positioning system to supply orientation information. We have used ultrasound in indoor positioning system for distance and orientation measurements, then propose a set of methods to calculate orientation from an array of well placed ultrasonic sensors operating in the indoor positioning system. We have design and implement a indoor positioning system using a combination of hardware and software and demonstrate end-to-end functionality of the system.
본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.
본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 Jena의 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 구축한다. 본 논문에서는 제안하는 앱스토어 시스템 모듈은 기존의 소비자 중심의 앱스토어에 비해 소비자의 상황정보에 따른 서비스 전달 및 정확성 면에서 기존의 앱스토어 보다 우수함을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 변화하는 상황에 적응함으로써 사람들에게 더 좋은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 프로그램을 정해진 규칙에 따라 변화하는 상황에 적응시키는 상황 적응 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 개발자로 하여금 상황 적응 정책만을 간단히 기술하게 함으로써 프로그램을 변화하는 상황에 적응시킬 수 있도록 해준다. 본 시스템의 상황 적응 엔진은 상황 적응 정책에 따라 유비쿼터스 프로그램을 변화하는 상황에 적응시킨다. 또한 본 시스템은 개발자로 하여금 가상으로 자신의 유비쿼터스 프로그램을 변화하는 상황에 적응시켜 볼 수 있도록 하기 위하여 시뮬레이터를 제공한다. 본 시스템은 자바 기반 상황 인식 프로그래밍 프레임워크인 JCAF 위에서 구현되었다.
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.
본 논문은 웹서비스로 구현되는 상황인식 어플리케이션에서 상황정보에 적응하는 방안으로서 다형성을 적용하여, 웹서비스 통합을 구현하고, 그를 통한 비용 감소의 효과를 보인다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 대두로, 상황인식어플리케이션에 대한 관심이 높아지고 있으며, 그에 따른 상황정보 적응성 보장이 주요한 이슈로 등장하고 있다. 상황정보가 꾸준히 변화되어지고, 어플리케이션은 그 변화에 적응해야 하는데, 이때 보다 적은 비용으로 적응성을 해결하려고 하는 노력을 요구된다. 이는 최근 주목을 받는 서비스 기반 아키텍쳐를 통하여 웹서비스 기술을 보다 체계적으로 접근할 수 있다. 웹서비스로 구현되는 상황인식 어플리케이션의 경우, 서비스들의 통합 구현에 상황인식 적응성을 반드시 고려해야 하며, 나아가 보다 적은 비용으로 해결할 수 있는 방안을 요구하게 된다. 본 논문은 객체지향의 다형성 기술을 통하여, 통합 서비스를 구현하는 방안을 제안하고, 구체적인 웹서비스 구현을 분석하여, 제시한 통합 서비스 구현 방안이 적응성을 구현에 어느정도 수행 코드 감소를 가져오는지를 보인다.
스마트폰, 스마트TV, 태블릿, 게임 콘솔과 같은 스마트 디바이스는 기기가 가진 기본 기능 이외에도 주변의 여러 현상을 인지하고 반응하는 상황인지 컴퓨팅(Context-aware Computing) 기술을 탑재, 이러한 정보를 합성하여 지능적인 애플리케이션 개발을 가능하게 하는 모든 범주의 지능형 통신 기기(Intelligent Communication Device)를 포괄한다. 본 논문에서는 학생안전 네트워크 서비스 시스템에 미리 등록된 학생의 이동경로와 유해업소를 학생용 데이터베이스에 저장한 후, 스마트 디바이스의 위치기반 서비스를 이용하여 학생의 동선을 파악하되 경로를 이탈하는 정도와 유해업소를 출입하거나 우범지역에 머무르는 경우를 파악하고, 학생안전 네트워크 서비스 시스템과 비교분석하여 학생의 안전한 생활지도가 이루어질 수 있도록 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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