본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 개인화 된 서비스를 제공하기 위해서 사용자 모델은 필수적 요소이다. 기존의 사용자 모델에서는 시스템이 사용자가 원하는 서비스를 자동으로 인지하고 해석하도록 하기 위하여 사용자가 원하는 서비스를 미리 기술한다. 또한, 사용자 모델에 상황 정보가 고려되지 않음으로 인해 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 없다. 위와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 경험을 학습하여 자가 성장 가능한 사용자 모델을 제시하였으며 상황에 따른 사용자 선호 서비스를 추출하여 자동으로 개인화 커뮤니티 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.
"유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.
본 연구는 다중 사용자가 존재하는 환경에서 각 사용자의 요구를 만족시킬 수 있는 서비스를 탐색하고, 선택된 서비스를 또 다른 사용자에게 제공되는 서비스와의 충돌 없이 제공하기 위한 서비스 선택 모델을 제안한다. 이 모델은 개별 사용자의 프로파일을 관리하는 사용자 에이전트(User Agent), 환경 정보를 인지하는 센서 매니저(Sensor Manager), 현 환경에 존재하는 기기들의 상태를 관리하는 장치 매니저(Device Manager), 그리고 개별 서비스들 사이의 충돌을 회피하고 서비스를 선택하는 서비스 브로커 (Service Broker) 의 4 가지 타입의 에이전트로 구성되어있다. 사용자 에이전트는 사용자의 과거 행동 정보로부터 사용자의 선호 패턴 및 프로파일을 추출해 낸다. 센서 매니저는 현재 환경에 존재하는 센서들로부터 전달받은 환경 정보를 조합함으로써, 현재 상황을 특징 짓는다. 사용자 에이전트와 센서 매니저로부터 현재 사용자의 특성과 현재 상황 정보를 전달 받은 서비스 브로커는 그 사용자가 현재 상황에서 어떠한 서비스를 필요로 하고 있는지 판단한다. 서비스 선택은 인지된 현재 상황에서 수행 가능한 서비스 목록 중에서, 사용자의 선호도 및 프로파일에 의해 적절한 서비스가 선택 된다. 이렇게 선택된 서비스는 그 서비스를 제공하기 위한 장치들의 작동을 제어함으로써 사용자에게 제공된다. 서비스를 위한 장치를 선택하고, 작업을 할당하기 위해 서비스 브로커는 장치 매니저를 통해 현재 사용 가능한 장치들의 상태와 제공하려는 서비스와 충돌을 일으킬 수 있는 장치들의 상태 정보를 받아와 서비스를 위한 최적의 장치들을 선택하고 동작에 대한 제어 정보를 작성한다. 이렇게 만들어진 서비스 제공 계획은 장치 매니저에게 전달되고, 장치 매니저는 계획에 따라 실제 장치들을 제어한다. 이상의 다중 에이전트 모델을 통해, 특정 상황에 존재하는 사용자 개개인에게 특성화된 서비스를 충돌 없이 제공할 수 있다.
상황인식은 사용자의 상황을 분석하고 이에 적합한 서비스를 자동으로 제공하는 컴퓨팅 기술이다. 상황인식에 관한 대부분의 기존 연구들은 개발자가 만든 서비스를 사용자에게 공급하는 전통적인 개발 모델을 따르고 있다. 이런 일방적인 모델은 원하는 서비스가 서로 다른 다양한 사용자들의 요구를 만족시키기 어려울 뿐만 아니라 상황인식서비스가 설치되는 각 지능공간의 특징을 반영하기도 어렵다. 사용자와 대상 컴퓨팅 환경을 고려하지 않고 서비스를 개발하고 배포하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 지능공간을 구성하는 기기들의 기능을 활용해 직접 원하는 서비스를 개발 할 수 있도록 하는 새로운 상황인식서비스 개발 모델을 제안한다. 기존에도 이와 유사한 방법을 제안한 연구들이 몇몇 있었으나 기기의 일부 기능 간 연동만을 지원해 확장성이 낮았다. 본 연구는 독립된 다수 기기의 모든 기능을 사용자가 자유롭게 연동할 수 있게 한다는 점에서 이런 연구들 문제를 개선하였다. 본 논문에서는 지능공간을 위한 사용자주도형 상황인식서비스 개발을 지원하는 도비(Dobby) 시스템을 소개하고 이를 구현한 결과를 설명한다.
인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.
사용자와 취향이 비슷한 사용자를 찾고, 이 유사 사용자가 선호한 아이템을 추천하는 협력적 필터링방식은 일반적으로 많이 사용되는 추천 방식이다. 하지만 협력적 필터링 방식은 어떤 상황적 요소도 고려하지 않아 모든 상황에서 동일한 추천 결과를 제시하게 된다. 반면, 상황을 고려한 추천 방식은 다른 상황에서 그 상황에 적합하다고 판단되는 추천 리스트를 보여주는 다양성을 가지지만 개인의 선호를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 협력적 필터링 방식과 상황에 따른 추천 방식을 함께 고려하려는 시도가 있다. 본 논문에서는 시간 상황에 따른 음악 추천 시, 전체 상황에서 가장 유사한 사용자를 찾고 이 유사 사용자의 현재 상황에서의 선호 아이템을 추천하는 모델을 제시하고 실험을 통하여 이 모델의 한계와 실용 가능한 상황을 제시한다.
의료정보는 환자의 프라이버시 침해 뿐 아니라 환자의 생명에도 직결되기 때문에, 견고하고 유연한 보안모델에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 특히, u-헬스케어 환경은 사용자 상황변화가 다양하기 때문에, 보다 더 유연하고 세밀한 접근 권한제어가 필요하다. 본 논문은 u-헬스케어 영역에서 상황타입(Context Type)과 상황제한(Context Constraint)을 정의하고, 의료정보의 비밀등급, 사용자의 권한등급, 사용자의 역할, 사용자 상황에 따른 권한 변경 등을 정의하였다. 또한, 사용자 역할을 기반하여 상황정보 변화에 적용할 수 있는 상황기반 접근제어 모델을 설계하였다. 상황기반 접근제어 모델은 K2BASE를 이용하여 자원과 권한의 관계성과 접근 포인트로 부터 도달 가능한 모든 자원에 대한 권한을 분석하였다. 상황기반 접근제어 모델은 u-헬스케어 영역에서 상황을 기반으로 권한변경과 역할을 유연하게 변경할 수 있고, 권한이 부여된 자원에 의미적으로 연결된 자원을 획득할 수 있어, 상황변화가 다양한 u-헬스케어 영역에서 유연하고 적응적인 접근제어 모델로서 적용 가능할 것이다.
스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.
사물 인터넷 기기가 일반화됨에 따라 사용자의 상황을 파악하고 다른 사용자에게 알림을 주어 위급 상황에 대처하기 위한 서비스가 증가하고 있다. 이와 같은 시스템은 대부분 기기의 값이 일정 기간 이상 변하지 않거나 이상치가 발견되면 이벤트로 판단하고 분석한다. 그러나 기기가 비활동 상태라면 상황을 파악하거나 다시 서비스를 제공할 수 없다. 이 때 만약 사용자의 요구를 파악하고 주변의 다른 기기들을 통해 서비스를 제공하거나 다른 사용자에게 상황 정보를 알린다면 적절한 조치를 취할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구를 포함한 상황 인지 모델과 이를 반영한 기기 탐색 시스템을 제안한다. 시스템은 수집한 데이터를 기반으로 사용자의 상황과 요구를 분석한다. 만약 사용자 기기가 비활동 상태일 때는 다른 기기를 탐색함으로써 상황을 인지하고 나아가 사용자에게 다시 서비스를 제공할 수 있다. 제안하는 방법을 통해 사용자 중심의 서비스 제공하고 여러 응급 상황에서 필요한 요소들을 분석, 대처한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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