상황 정보 관리 시스템은 외부에서 입력된 상황 정보의 숨겨진 의미를 파악하여 상황인지 에이전트 및 상황인지 브로커가 효과적으로 상황정보를 획득하도록 한다. 본 논문에서는 외부 환경으로부터 받은 상황정보의 숨겨진 의미를 파악하기 위해 DL 추론과 시간적 추론을 적용한 상황 정보 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해서 3가지 부분에 초점을 두었다. 첫 번째, 외부에서 입력된 상황 정보를 효율적으로 표현하고 여러 에이전트간의 상황 정보 공유가 가능하도록 온톨로지 모델을 적용한다. 온톨로지로 표현된 상황정보는 정보의 속성을 제약함으로써 숨겨진 상황 정보를 추론할 수 있도록 해준다. 두 번째로 상황 정보의 관계를 추론할 수 있도록 서술 논리(Description Logic)를 적용한다. 마지막으로 상황 정보의 시간적 관계를 추론할 수 있도록 시간 논리(Temporal Logic)을 적용한다. 따라서 본 논문에서의 최종 목표는 상황 정보 관리 시스템 연구를 통해 상황인지 에이전트 및 상황인지 브로커에 활용이 가능한 온톨로지 기반 추론 기능을 보유하는 지능형 모듈의 기본 프레임워크를 구축하는 것이다.
상황 인지 컴퓨팅에서 상황정보 추론 기능은 상황정보 관리를 위해 중요한 기능 중의 하나이다. 상황정보 추론 기능은 하위 레벨의 상황정보들로부터 사용자의 상황을 나타내는 상위 레벨의 상황정보를 제공한다. 인프라 기반 지능형 공간에서 중앙 집중 형의 상황정보 관리 시스템은 상황정보 추론을 위한 자원 소모를 고려할 필요가 없었다. 하지만 자원이 제약된 장치들로만 구성된 개인 지능형 공간에서는 공간 내 전체의 자원 소모뿐만 아니라 상황정보 관리자 역할을 하는 장치 (coordinator)들의 자원 소모가 최소화 되어야 한다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 상황정보 추론 작업을 분배하여 개인 지능형 공간 내의 다른 장치들에게 작업을 분산시키는 상황정보 추론 작업 분배 기법을 제안한다. 제안된 분배 기법은 건강정보, 환경정보, 지리정보 같이 상황정보가 자주 발생하는 환경에서 더 효율적이다. 상황정보 추론작업을 분배 함으로써 상황정보 추론을 위한 개인 지능형 공간의 전체의 처리량을 크게 증가시키지 않으면서 코디네이터의 처리량을 줄일 수 있다. 본 논문의 작업분배 기법은 상황정보 추론의 역할을 하는 코디네이터와 분산된 로컬 상황정보 추론기능을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 상황정보 추론 기능을 개인 지능형 공간을 구성하는 장치들에 각각 구현하고 상황정보 추론을 위한 처리부하를 측정하여 제안된 기법의 실행 가능성을 보였다.
일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.
상황인지 기술은 사용자 주변의 정보를 이용하여 사용자의 현재 상황을 판단하는 기술로써 사용자의 요청 없이 최적화된 시점에 서비스를 제공하기 위한 것이다. 이러한 상황인지 기술은 일반적으로 별도의 추론 과정을 거쳐 응용 서비스에 적용된다. 본 논문에서는 서비스를 제공하기 위한 상황정보 비교 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상황인지 워크플로우 언어로 표현한 상황정보와 센서로부터 발생한 컨텍스트에 바탕을 둔 상황정보를 비교한다. 이를 통해 사용자 주변의 상황을 판단할 수 있으며 적합한 응용 서비스를 제공할 수 있다. 실험에서는 RDF 기반의 고수준 상황정보를 포함하고 있는 제약조건 테이블을 이용하여 상황정보의 비교 과정을 보인다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 기존 컴퓨팅 환경에서의 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아니라 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이에 따라서 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황 인식서비스가 중요한 요소로 자리잡고 있다. 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어로부터 전달된 상황 정보를 해석할 수 있어야 한다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 연구에서는 계층적 상황 온톨로지 관리 모델을 제안하고 이를 이용한 상황 인식 서비스 미들웨어를 설계한다. 제안한 모델은 상황 인식 서비스가 실행 중에 필요로 하는 상황 정보를 동적으로 추가할 수 있도록 함으로써 보다 유연하게 상황 인식 서비스를 운용할 수 있도록 지원한다. 또한 상황 온톨로지의 동적인 변화로 인해서 센서로부터 얻은 데이터를 상황 정보로 추론하는 과정에서 발생할 수 있는 상황 모호성(Context Uncertainty)을 해결하기 위해서 상황 충돌 해결 모델을 정의한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 동적으로 변화하는 외부 환경에서의 소프트웨어 역할이 중요해지고 있다. 유비쿼터스 환경에서는 소프트웨어가 외부환경의 변화를 감지하고 이에 대응하는 적절한 서비스를 제공하기 위해서 지속적으로 외부환경에 대한 정보를 이용하게 된다. 이러한 외부환경에 대한 정보, 즉 상황정보를 이용하는 상황인식 애플리케이션을 개발하기 위해서는 소프트웨어의 기능을 분석하고 설계하는 것뿐만 아니라 소프트웨어가 동작하는 외부환경의 변화를 분석하고 설계하는 것이 병행되어야 한다. 기존의 소프트웨어 설계 방법들은 소프트웨어가 동작하는 외부환경의 변화를 분석하고 이를 상황정보로서 획득하기 위한 방법에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 상황인식 애플리케이션을 위해 획득되어야 하는 상황정보를 분석하고 모델링하는 방법을 제시한다. 또한 이를 이용하여 상황인식 애플리케이션이 수행해야 하는 상황규칙을 정의하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 적용한 상황인식 강의실 관리시스템에 대한 개발 사례연구를 소개한다.
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.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.
상황인식은 사용자에 적응된 컴퓨팅 환경 및 서비스를 가능하게 한다. 따라서, 상황인식이 추가된 홈 환경은 인간의 주거생활의 편리성을 향상시킬 수 있다. 상황인식 서비스의 기반이 되는 상황정보는 일반적으로 서비스 종속적이다. 스마트 홈 환경에서의 상황인식 서비스의 통합을 위해서는 서비스 종속적인 상황정보의 형태를 통일시키는 것이 중요하다. 본 논문에서는 홈 환경에서의 상황인식 서비스를 위해서 특정 서비스에 종속되지 않고 환경 내의 모든 서비스들이 공통으로 인식할 수 있는 상황정보의 형태를 정의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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