기존에 개발된 사용자 선호 정보를 이용한 TV 추천 시스템은 대부분 사용자의 명시적인 요구에 따라 방송 프로그램을 추천하는 데 중점을 두고 개발되었다. 하지만, 유비쿼터스 환경이 도래함에 따라서 사용자의 요구에 따라 반응하는 수동적인 서비스 보다는 상황정보(Context)를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 상황인식 미들웨어를 이용하여 사용자 위치 상황정보에 따라 능동적으로 추천할 수 있는 TV 추천 서비스 에이전트를 제안한다. 제안된 시스템은 CAMUS 기반 서비스 에이전트와 태스크를 구현함으로써, 상황정보에 따라 능동적으로 다채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천한다.
유비쿼터스 환경에서 사용자는 개인용 디바이스를 이용하여 보이지 않는 수많은 자원들과 서로 연결하여 원하는 서비스를 제공 받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 유비쿼터스 지능 공간에 존재하는 자원들 사이의 공유가 필요하며 이를 효율적으로 수행하기 위한 연구는 새로운 연구 주제이다. 그러나 동일한 환경이라 할 지라도 각 사용자들의 상황은 서로 다르며 개인적인 성향 역시 다양하다. 그러므로 동일한 공간에서 동일한 서비스를 원하는 사용자들이라 할 지라도 현재의 상황과 사용자 개개인의 개성에 따라 필요로 하는 자원이 다른 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 상황을 인지하여 맞춤형 자원을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천 시스템은 사용자의 상황을 인지하기 위한 방법으로 온톨로지 기반 추론을 수행하고, 개인화 추천 서비스를 제공하기 위하여 규칙들 이용한 규칙 기반 추론 방법을 수행한다.
새로운 상호작용 장치와 응용 시스템에 대한 유비쿼터스 접근을 위한 요구사항이 창안되어, 사용자 상호작용은 데스크탑 너머로 이동하여 개발되는 경향이 있다. 사용되어지는 응용에서 상황은 시스템을 수행하는 활동의 총체적인 부분이 되었다. 상황 인지를 포함하는 것은 유비쿼터스 접근을 위해서 사용자에게 편리함과 효율성을 제공해 준다. 우리는 상황의 개념이 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 컴퓨팅 상황, 사용자 상황과 물리적 상황의 서로 다른 카테고리로 확장되어져야 한다고 믿고 있기 때문에, 전통적인 HCI 이론은 상황 인지 응용을 개발하는데 부적절하다. 이것들은 확장된 상황 정보를 잘 사용하기 위해 시스템 요구사항 분석과 설계에 있어서 새로운 패러다임을 요구한다. 본 연구에서는 성능 매칭(capability matching)에 의해서 상황 인식 요구사항 분석을 위한 방법과 목표 상황에 대한 상황 인식 속성을 매치시키는 방법을 소개한다. 이런 모델을 근거로 본 연구에서는 몇몇 공통적인 유비쿼터스 접근 상황의 설계 문제를 분석하고 유비쿼터스 관광 응용 요구사항을 고려함에 의해 상황 인지 응용을 체계적으로 적용시키는 방법을 보여준다.
스마트 디바이스는 개인 장비이고 내장된 센서들을 사용할 수 있는 능력을 갖고 있다. 따라서 센서 정보를 통해 사용자의 상황을 인지하여 맞춤화된 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 이러한 맞춤화된 서비스를 위해 사용자의 이동 상황은 많은 영역에서 활용이 될 수 있는 중요한 정보이다. 기존의 사용자의 이동 상황을 결정에 관한 연구들은 스마트 디바이스가 가방이나 주머니에 있다고 가정하였기 때문에 사용자가 스마트 디바이스를 사용하고 있는 경우에는 사용자의 이동 상황을 정확하게 결정하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 사용자의 스마트 디바이스 사용과 이동 상황을 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 스마트 디바이스의 이벤트를 활용하여 사용자의 스마트 디바이스 사용 여부를 판단하고 가속도 센서 데이터를 통해 사용자의 이동 상황을 판별한다. 실제 실험을 통해 분석한 결과 평균 약 75%정도의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 이러한 어려움에 대한 해결을 위해 우선 사용자가 가장 필요한 서비스를 어떻게 선정하는가에 대해 TELU 라는 기법을 사용하여 사용자 입장에서 필요로 할 만한 서비스를 선정하는데서 출발을 하였다. 이 유비쿼터스의 사용자 중심의 방법론은 T(시간) E(사건)L(장소)U(사용자)를 중심으로 주요 서비스의 영역을 설정하였다. 또한 유비쿼터스의 서비스는 성격상 미리 시뮬레이션을 하는 것이 매우 어려워서 실제 서비스 상황에서 사용자의 행동이 어떻게 될것인가를 예측하는 것이 애매한데 본 연구에서는 Role Play 이라는 기법을 도입하여 이러한 문제를 해결하려 하였다. 즉 TELU 를 통해 선정된 상황에 존재할 수 있는 다양한 인적/물리적 요소들을 파악하고 각 요소들의 역할을 실제 상황처럼 연출하고 수행함으로써 실제 상황에서 일어날 수 있는 사용자의 여러 행위들을 파악하였다. 이러한 방법은 기술위주가 아닌 사용자 중심의 유비쿼터스 서비스를 제안하는 방법으로 유비쿼터스 서비스가 단순한 '수행(Performance)'이 가능한 것이 아니라 인간이 더 큰 편익을 누리며 '사용(use)'할 수 있도록 돕는데 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 공유 가능한 자원들이 산재되어 존재하며 사용자는 이를 기반으로 최적의 서비스를 제공받기를 원한다. 그러나 환경 내에는 다양한 상황과 서비스들이 존재하며 사용자 개인의 선호 정보 역시 매우 다양한 것이 현실이다. 그러므로 사용자가 원하는 서비스의 제공을 위해서는 사용자가 어떠한 상황에서 어떠한 서비스를 요청했으며, 어떤 자원이 사용자의 현재 상황에 적절한지를 판단하여, 사용자 요구사항에 맞는 자원을 추론하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 최적의 서비스를 제공받을 수 있도록 주변의 공유 가능한 자원들을 추론하고 이들을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자의 상황을 인식하기 위한 방안으로 온톨로지를 이용한 상황추론 방법을 제안한다. 또한 사용자 선호 정보를 반영하여 개인 맞춤형 자원을 추천하기 위한 추론방법의 하나로 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다.
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. Ubiquitous Computing System을 위해 사용자 및 주변 환경의 정보를 감지하는 센서(Sensor) 기술이 필요하다. 하지만 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 Rule based System을 활용하여 CRS(Context Recognition Switch)라는 새로운 개념을 도입한 Context Aware Architecture를 제시한다. CRS는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템을 위해서는 센서로부터 복합적으로 인지된 사용자 정보 및 주변환경의 정보를 사용자로부터 수동적으로 설정되거나 System의 지속적으로 수집된 정보의 통계 값인 Reference Value와 비교하여, 각 상황에 따른 개별적이고 특화된 서비스를 실행을 하도록 제공한다. 이로써 같은 정보의 입력이 들어와도 그 주변 환경의 상황에 따라 사용자의 필요에 최적화된 실행을 할 수 있다. 마지막으로, Ubiquitous Computing System의 향후 발전 가능성을 예상해고, 본 논문에서 제시한 Context Aware Architecture의 유용성을 짐작해 본다.
다수의 사용자가 동일한 디스플레이 화면을 보면서 의사를 교환하거나 공동 작업을 수행하는 협업환경에서의 인터랙션 기술은 네트워크 기술, 디스플레이 기술만큼이나 효율적인 협업을 위해 중요한 요소 기술이다. 이러한 인터랙션의 성공적인 수행을 위해서 중요한 기능 중의 하나는 사용자의 상황인식을 들 수 있는데 이는 사용자의 돌발 행동, 사용자들간의 의사교환 정도 등을 측정하고 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다. 협업환경 내에서의 사용자의 위치 파악은 사용자의 상황인식뿐 아니라 다수의 사용자가 동시에 레이저 포인터를 이용하여 디스플레이 장치를 가리키고 있는 경우, 어느 사용자가 디스플레이 화면 중 어느 위치를 포인팅 하고 있는지를 계산하는데 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 제한된 환경 내에서 사용자의 3차원 위치를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 시스템은 사용자의 위치 계산뿐 아니라 사용자의 제스처도 함께 인식하여 사용자가 협업환경 시스템을 제어할 수 있고 공중에서 글씨 쓰는 등의 인터랙션도 수행할 수는 기능을 지원한다.
논문은 공공 데이터 Open API와 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자가 선호하는 문화를 맞춤 추천하는 어플리케이션인 '눈치 코칭_문화'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치 코칭_문화'는 사용자가 쉽게 문화를 추천 받을 수 있도록 만들어진 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 취향 분석을 통해 최적의 문화 Contents를 어플리케이션을 통해 제공한다. 사용자의 별도의 상세검색이나 검색, 좋아요 기능, 주변 위치와 같은 상황 정보를 어플리케이션 사용 로그를 저장 후 데이터 전처리를 하여 사용자에게 다시금 피드백 되는 어플리케이션이다. 지속적인 알림을 통해 사용자에게 문화를 추천하도록 만들었다. 또한, 사용자에게 문화의 날 정보와 사용자 주변 위치의 문화센터를 추천하여 사용자의 문화 활동을 지향한다.
본 논문은 공공 데이터 Open API와 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자가 선호하는 문화를 맞춤 추천하는 어플리케이션인 '눈치 코칭_문화'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치 코칭_문화'는 사용자가 쉽게 문화를 추천 받을 수 있도록 만들어진 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 취향 분석을 통해 최적의 문화 Contents를 어플리케이션을 통해 제공한다. 사용자의 별도의 상세검색이나 검색, 좋아요 기능, 주변 위치와 같은 상황 정보를 어플리케이션 사용 로그를 저장 후 데이터 전처리를 하여 사용자에게 다시금 피드백 되는 어플리케이션이다. 지속적인 알림을 통해 사용자에게 문화를 추천하도록 만들었다. 또한, 사용자에게 문화의 날 정보와 사용자 주변 위치의 문화센터를 추천하여 사용자의 문화 활동을 지향한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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