유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 진화하면서 사용자의 상황정보를 이해하고 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하고자 하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 이러한 상황정보 서비스에 사용자의 의도를 반영함으로써 정확한 서비스 제공을 가능하게 하면서도 사용자가 서비스의 내용을 알 수 있도록 하기 위하여 Public Code라는 개념을 정의한다. 이를 이용하여 사용자의 의도를 해석하여 서비스를 시작하고, 의미 있는 서비스 제공을 위하여 사용자의 상황정보를 조합하여 이용함으로써 사용자 입장에서 직관적이면서도 편리한 서비스를 제공하기 위한 서비스를 제안한다.
위치기반서비스(LBS)는 사용자의 위치를 기반으로 다양한 정보제공 서비스를 하고 있다. 최근 연구에서는 단순한 정보제공이 아닌 사용자의 상황인식(Context-Aware)을 통하여 사용자에게 적합한 정보를 제공해주는 지능화된 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 연구들은 사용자의 기본정보와 선호도정보를 이용한 단일기준 추론을 통하여 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 이것은 사용자의 다양한 기준의 의사결정을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 정보, 선호도, 공간지리선호도 정보 Ontology를 구축하고, 의사 결정 기준에 가중치를 부여하는 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 Ontology 추론시스템을 제안한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 이 시스템을 통해 사용자의 선호도 Ontology를 구축할 수 있으며 이를 이용한 추론을 통하여 사용자의 현재상황에 적합한 결과를 도출함을 보였다.
인터넷의 대중화로 인하여 인터넷상에 많은 음악 정보가 존재하게 되었다. 이에 따라서 사용자에게 음악 정보를 손쉽게 접근할 수 있게 해주는 서비스뿐만 아니라, 사용자에게 적절한 음악을 추천해주는 서비스의 중요성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 인식하고 사용자와의 대화를 통해서 적절한 음악을 추천해주는 인공 DJ를 제안한다 인공 DJ는 센서로부터 실내 온도, 습도, 조도, 소음을 입력받고, 인터넷을 통하여 날씨 정보를 입력받고, 사용자의 감정추론을 위하여 사용자가 입력하는 문장을 분석하여 Activation-Evaluation Space상에서 사용자의 감정을 표시함으로써 사용자의 주변 상황을 인식하고, 사용자의 성향을 파악하여 IF-THEN 규칙을 만들어 대수학적 연산자(algebraic operator)를 통한 퍼지 추론 방법을 이용하여 적절한 음악을 추천한다. 피험자 10명을 대상으로 실시한 설문조사 결과 제안하는 방법이 유용함을 알 수 있었다.
Ubiquitous Computing System란, 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능하고 컴퓨팅 시스템이 상호간에 정보를 공유하고 협력하는 컴퓨팅 시스템이다. 이로써 기존의 컴퓨팅 환경과 같이 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아닌 물리적인 환경 상황(Context)등을 시스템이 스스로 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황인식 기술이 필수적인 요소로 부각되고 있다. 또한, Ubiquitous Computing System을 위해 사용자 및 주변 환경 정보를 감지하는 센서(Sensor) 기술이 필요하다. 하지만 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 이런 이유에서 Rule-based System을 기반으로 CRS와 DOS의 개념을 도입한 새로운 상황인식 기반의 Architecture를 제안하고, 이를 VHDL을 통해 SoC로 구현하였다. CRS를 통해 실시간으로 다양한 센서에서 들어오는 많은 데이터에 가중치를 부여하여 각 센서마다 중요도를 달리 부여한다. 이로써, System은 Sensor 입력 값의 중요도에 따라 처리 순서를 우선적으로 부여하여 처리 속도를 높인다. 또, DOS를 통해 각양각색의 사용자에게 획일적인 서비스를 제공하는 것이 아니라 상황 변화의 패턴에 따라 개별화되고 특화된 서비스를 제공한다. 마지막으로, Ubiquitous Computing System의 향후 발전 가능성을 예상하고, 본 논문에서 제시한 Context-aware Architecture에 의해 구현된 UoC의 유용성을 짐작해 본다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발달하면서 홈네트워크 환경의 사용자 상황을 쉽게 인식하고 사용자의 상황 정보에 따라 좀 더 지능적인 서비스를 제공 할 수 있게 되었다. 지능적 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 상황 정보를 객관적으로 표현할 수 있어야 한다. 상황 정보는 개체의 상황을 특성화 하는데 사용 될 수 있는 정보를 의미한다. 본 논문에서는 홈네트워크 서비스를 효과적으로 제공하기 위하여 상태 정보를 User context, Device context, Proximity(유저와 장치간의 거리) context로 분류하고, 그 상황 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 XML기반의 HIML(Human Interaction Markup Language)을 설계하였다. 또한 설계된 HIML 문서를 통해 다양한 플랫폼에서 작동하고, 여러 가전기기와 센서장비들의 상호작용이 가능하게 하는 미들웨어를 설계하고 그 기능을 실험하였다.
최근 휴대폰의 보급과 기능의 고급화로 휴대폰을 이용한 개인 환경 맞춤 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 특히 휴대폰을 이용한 상황인지 기술들이 개발되고 있으며 다양한 분야에 서비스를 제공하는 스마트 모바일 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 휴대폰을 이용하여 사용자 프로파일과 수집된 상황 정보에 적절하게 주변 생활 가전 기기를 제어하는 개인화 맞춤 서비스를 제공하는 플랫폼과 휴대폰에서 작동하는 경량 상황인식 엔진을 제안하였으며 상황인식을 통한 추론 작업을 휴대폰과 홈 서버로 분산시켜 상황 추론 작업의 효율화를 기했다.
이동정보서비스는 휴대단말을 소지한 사용자가 생활현장에서 정보를 처리할 때 유용성을 제공코자 하는 서비스 패러다임을 말한다. 여기서 사용자의 이동성, 현장성으로 인하여 정보를 요구하고 있는 현재 상황(context)에 적응적인 서비스 방법론은 매우 중요한 기술요소로 인식되고 있다. 본 논문은 이동정보서비스에서 고려될 수 있는 상황 중에서 사용자의 위치 변화에 따른 상황인식요소인 위치인식 이동정보서비스를 위한 프리패칭 방법론을 다룬다. 먼저 단말 혹은 사용자의 이동 패턴을 상황인식에 활용하기 위하여 속도기반 이동모델을 채택한다. 이동속도 및 이동방향을 근거로 하여 프리패칭의 대상정보를 선정하는 프리패칭 영역을 정의함으로써, 프리패칭되는 대상 정보의 수를 효과적으로 제한하는 반면에 현재 상황에 최적인 정보서비스를 적응적으로 처리하는 기반을 제공한다. 제안된 프리패칭 방법론은 시뮬레이터를 이용하여 효용성 관점에서 분석 평가하였다. 본 논문에서 제안된 방법론은 다른 이동정보서비스 상황인 서비스 요구시간, 단말 입출력장치, 네트워크 전송률 등의 활용에 개념적으로 확장될 수 있을 것으로 기대된다.
헬스케어에서의 상황정보는 사용자와 관련된 정보를 추론하여 질 높은 서비스를 제공하기 위해서 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 보건기상지수 모니터링 방법론을 제안한다. 체온, 기온, 조도, 습도, 자외선에 따른 건강지수를 사용자의 현재 위치에 따라 실시간으로 제공하기 위해서, GPS와 기상청의 RSS로부터 추출한 XML를 활용한다. 보건기상지수는 천식지수, 뇌졸중지수, 피부질환지수, 폐질환지수, 꽃가루농도지수, 도시고온지수의 요소에 따라 분석하여 모니터링한다. 상황정보 수집과 추론 과정을 통해 장치간의 유동성을 보장하는 환경에서 서비스를 지원하기 위한 도메인 상황정보를 구성한다. 이기종 디바이스의 유동성이 보장되는 환경에서 새로운 상황이 존재하면 추가된 상황정보의 서비스를 지원하기 위해서 Naive Bayes 분류자를 이용한다. 상황정보 수집, 상황인식 추론, 상황정보 모델링에 따른 새로운 상황 분류하는 방법론에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증한다.
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.
상황 인식(Context-Aware) 시스템은 현재 자신이 처한 상황 정보를 인식하여 그에 맞는 행동을 결정하고 그 결과에 따라 동작하는 시스템을 일컫는다. 이러한 상황 인식 시스템은, 유비쿼터스 컴퓨팅을 비롯해 특정 작업을 수행하기 위해 사용자로부터 주어지는 입력 값 이외의 환경 정보를 필요로 하는 분야에서 주로 사용된다. 이때 시스템이 인지하는 상황은 자신의 작업을 수행하기 위해 필요한 환경 정보로 구성되어 있다. 가령 온도조절 서비스를 담당하는 에이전트가 있다고 할 때, 이 에이전트는 사용자의 요청 온도를 맞춰주기 위해 현재 실내 온도를 측정할 수 있어야 한다. 그래야 요청 온도에 도달했을 때, 동작을 멈출 수 있기 때문이다. 이처럼 각 에이전트가 자신이 필요로 하는 정보를 인지하고 그에 따라 작업을 수행할 때, 다일 에이전트 혼자 그 공간에 존재한다면, 자신이 필요한 정보만을 인지하는 것으로 적절한 작업 수행을 기대할 수 있지만. 둘 이상의 에이전트가 동일 공간에 존재하고, 각 에이전트의 작업 과정이 서로의 수해 과정에 영향을 미칠 가능성 즉, 에이전트 사이의 충돌 발생 가능성이 존재한다. 이미 오디오가 동작하고 있는 방안에서 TV를 작동시키게 된다면, 음악을 들을 수도, TV를 볼 수도 없는 상황이 발생한다. 이에 본 논문에서는 동일 공간에 존재하는 상황 인식 에이전트들 사이에 발생하는 충돌을 해결하기 위한 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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