User-centric Context Model for Context-aware Application

맥락 인식 애플리케이션을 위한 사용자 중심의 맥락 모델

본 논문에서는 맥락 인식 (context-aware) 애플리케이션 개발에 있어서 사용자의 맥락 정보를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 사용자 중심의 맥락 모델을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 확산과 함께 맥락 인식 애플리케이션들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 맥락에 대한 정의는 여전히 모호하며, 애플리케이션들 마다 서로 다른 형태의 맥락을 활용하고 있기 때문에, 맥락에 대한 보다 구체적인 정의와 다양한 애플리케이션에 활용 가능한 형태의 맥락 모델이 필요하다. 제안된 사용자 중심의 맥락 모델에서는 사용자가 애플리케이션과 상호작용할 때 사용자의 직접적인 명령을 제외한 사용자와 관련된 정보를 맥락으로 정의한다. 또한, 제안된 사용자 중심의 맥락은 5W1H 형태로 구조화한 맥락요소 (ContextElement), 맥락 요소들을 편리하게 처리할 수 있는 연산자들을 포함하는 맥락 (Context), 그리고 단편적인 맥락 정보뿐만 아니라 기존의 맥락 정보까지도 활용할 수 있는 맥락메모리 (ContextMemory)로 구성된다. 특히, 다양한 센서들로부터 획득된 정보를 맥락 모델의 인터페이스를 통해서 맥락 인식 애플리케이션에서 활용할 수 있기 때문에, 서로 다른 맥락 인식 애플리케이션들을 개발함에 있어서도 동일한 맥락 모델을 사용할 수 있는 장점이 있다. 제안된 맥락 모델의 유용함을 보이기 위해서, 센서로부터 획득된 맥락 정보를 처리하는데 소요되는 시간을 측정하는 실험을 하였다. 따라서 제안된 사용자 중심의 맥락 모델은 사용자와 맥락 인식 애플리케이션간 자연스러운 상호작용을 지원할 것으로 기대된다.) kcal/mol의 생성활성화 에너지 감을 나타내었고, TGA로부터의 분해활성화 에너지는 각각 31.94, 30.84, 24.16 kcal/mol의 값을 나타내었다.로 감소되었다(35.2% vs. 77.4%; p<0.01). 실험 2에서 다양한 정자 농도에 의한 정자 침투율과 정상 수정률을 바탕으로 판단했을 때 $4.6{\times}10^6/ml$의 정자 농도가 다른 정자 농도에 비해 난구 세포부착 난자의 체외 수정에 적합한 것으로 나타났다. 체외 수정과정에서 난구 세포 부착된 상태로 수정된 난자는 나화 난자에 비해 유의적으로(p<0.05) 높은 분할률(48.8% vs. 58.9%), 배반포 형성률(11.0% vs. 22.8%)과 배반포 세포수$(22{\pm}2\;vs.\;29{\pm}2)$를 나타내었다. 본 연구의 결과로부터 돼지의 체외 수정과정에서 난구 세포의 존재는 정자 침투를 저해하지만 분할률, 배반포 형성률 및 배반포의 세포수를 증가시키는 것으로 사료된다.수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과