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.
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.
클라우드 컴퓨팅 서비스 환경에서 인증 및 접근 제어와 같은 여러 보안 이슈가 발생하고 있다. 특히, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 자원에 접속을 할 경우, 통합적으로 관리 및 제어가 가능한 인증 및 접근제어 모델이 필요하다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 상황인식 기술과 통합인증 기술, 접근제어 기술, OSGi 서비스 플랫폼 기술을 접목하여, 상황인식 기반의 통합 인증(SSO) 및 접근제어 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템을 설계 및 구현함으로써, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 상황에 따른 다양한 Multi Fact기반의 통합인증을 통하여 유연하고, 편리한 보안 시스템을 검증하였다. 이를 통하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자 상황에 따라, 유연하고, 안전한 무중단 보안 서비스를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 요약한 정보로 정의될 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보의 상호 작용에 의하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 상황인식 능력을 지향하는 시스템, 즉 지능형 홈 서비스를 제공하는 상황인식 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 가정 내에 설치된 센서장치로부터 사용자 생체 신호 데이터와 환경 데이터를 획득하한 후에, 획득된 컨텍스트 데이터를 정규화하고, 정규화된 컨텍스트 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통하여 처리한 후에 자동적으로 지능형 홈오토메이션 서비스를 제공하는 게이트웨이에 대한 설계에 대하여 서술한다.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 요약한 정보로 정의될 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보의 상호 작용에 의하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 상황인식 능력을 지향하는 시스템, 즉 지능형 홈 서비스를 제공하는 상황인식 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 가정 내에 설치된 센서장치로부터 사용자 생체 신호 데이터와 환경 데이터를 획득하한 후에, 획득된 컨텍스트 데이터를 정규화하고, 정규화된 컨텍스트 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통하여 처리한 후에 자동적으로 지능형 홈오토메이션 서비스를 제공하는 게이트웨이에 대한 설계에 대하여 서술한다.
URC는 기존 로봇에 네트워크 및 정보 기술을 접목한 지능형 서비스 로봇의 새로운 개념으로서, 언제, 어디서나 나와 함께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크기반 로봇이다. URC 개념이 구현되기 위해서는 유비쿼터스 네트워크 또는 센서 네트워크, 고성능 로봇용 서버 등과 같은 하드웨어 인프라가 구축되어 있어야 하며, 이러한 인프라 상에서 구동되는 소프트웨어 인프라가 필요하다. 본 고에서는 URC의 소프트웨어 인프라의 구현에 요구되는 많은 기술 중 특히 상황인식 컴퓨팅 기술에 대해 논의하고 ETRI에서 개발중인 상황인식 미들웨어인 CAMUS에 대해 소개하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
정보 통신 기술의 발달로 유비쿼터서 컴퓨팅 기술을 이용한 u-러닝이 교육의 새로운 패러다임으로 대두되고 있다. u-러닝은 학습자들이 생활 속에서 물리적, 시간적 제약 없이 원하는 교육내용과 방법을 통해 학습하고, 이를 생활 속에서 적용할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 u-러닝을 위해 필수적인 상황인식 미들웨어의 모델을 제안한다.
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.
최근 우리 생활과 밀접하게 연관되어 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 컴퓨터 스스로 사용자가 처한 환경을 인식하는 상황 인식(situation-awareness) 시스템이 필수적이다 상황 인식(situation-awareness)시스템은 센서로부터 주변 환경 정보의 수집 및 결합을 통해 상황을 인식하고, 해석과 추론 처리과정을 거쳐 사용자에게 적절한 서비스를 제공한다 주변 환경이 시간에 따라 계속 변화하므로 더 좋은 서비스를 제공하기 위해서는 현재의 환경 정보뿐만 아니라 과거의 환경 정보도 고려하여 현재 상황이 어떻게 변화되고 있는지도 파악할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 동적으로 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 시간을 처리할 수 있는 상황 인식 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 컨텍스트의 시간처리를 JESS와 JAVA를 이용하여 처리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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