다양한 모바일 기기들이나 무선 네트워크들에 의한 무분별한 자원 접근은 시스템에 문제를 일으킬 수 있으므로 접근 권한 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 프로그래머가 각 응용 프로그램에 맞는 접근 권한 규칙을 정책 파일로 작성하고 이를 실행시키는 접근 제어 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 접근 제어 시스템인 CACM(Context-awareness Access Control Manager)은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 JCAF을 바탕으로 구현하였다. CACM은 프로그래머가 작성한 정책 파일을 바탕으로 접근을 제어한다. 또한 본 논문에서는 정책 파일을 정적 분석하여 잘못된 정책 파일 규칙 알려주는 지원 시스템을 제공하며 본 시스템을 사용하여 개발된 유비쿼터스 응용 프로그램의 실행을 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터와 시뮬레이션 결과를 제공한다.
정보 통신 및 인공지능 기술의 발전은 우리 군의 지휘통제체계의 지능화를 요구하며, 이를 달성하기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문은 특히, 지휘통제 워크플로우에서 활용 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 지휘통제체계 사용자에게 제공되는 정보 중 수행 업무에 가장 핵심적인 정보를 제공할 수 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF) 및 추천 시스템(Recommendation System, RS)에 주목한다. 군 지휘통제체계에서 정보의 필터링을 수행하는 RS는 가장 우선 설명 가능한 추천을 수행하여야 하며, 그 다음 지휘관들이 임무를 수행하는 다양한 상황을 고려한 추천이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 지휘통제 워크플로우를 지원하기 위하여 정보를 선택적으로 추천하는 contextual pre-filtering CARS 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 1) 지휘결심자의 상황 및 관계에 기반하여 데이터를 사전에 필터링하는 contextual pre-filtering, 2) CF의 취약한 데이터 희소성 문제를 극복하기 위한 피쳐 선택, 3) 피쳐 간의 디스턴스를 사용자의 유사도 산출에 활용한 CF, 및 4) 사용자의 선호를 반영하기 위한 규칙 기반 포스트 필터링의 4 단계로 구성되어 있다. 본 연구의 우수성을 평가하기 위해서 상용 수준의 실험 데이터셋 2종에 대해 기존 CF 방법의 다양한 디스턴스 방법을 적용하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과 제안된 프레임워크가 3가지 평가지표(MAE, MSE, MSLE) 측면에서 우수함을 나타내었다.
오늘날 소프트웨어가 다양한 환경에서 광범위하게 사용됨에 따라 적응형 소프트웨어에 대한 요구가 증가하고 있다. 적응형 소프트웨어는 환경의 변화에 반응하여 스스로의 행동을 변화시키는 견고하고 유연한 소프트웨어이다. 그러나 환경으로부터 상황 정보를 획득하는 데 있어서의 시간 제약이나 계산복잡도가 높은 등의 어려움으로 인해, 실제 구현 시 보다 획득이 쉬운 데이타로 환경을 한정하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 충분한 복잡도를 지니면서 획득이 쉬운 평면 영상을 환경으로 가정, 상황 정보를 획득하고 행동 규칙 정보를 바탕으로 추론하여 행동하는 적응형 소프트웨어의 프레임워크를 제안한다. 이를 바탕으로 간단한 게임을 자동으로 조작하는 소프트웨어를 구현하였다.
기술이 발전함에 따라 인터넷 사용량은 더욱 증가하고 있으며, 이를 통해 네트워크 트래픽 및 통신량이 기하학적으로 증가하고 있다. 인터넷의 핵심 요소 중 하나인 네트워크 경로 선택 프로세스는 이에 따라 더욱 복잡하고 고도화되고 있으며, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 중요하다. 또한 이를 직관적으로 이해할 수 있는 표현 및 가시화 방안이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 네트워크 경로 선택 방법인 BGP를 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고, 상황인식을 위한 사이버 공통작전상황도에 이를 적용하는 프레임워크를 설계한다. 그 후 정보들을 가시화하기 위해 필요한 작전상황도 가시화 요소들을 분석하고 간단한 가시화를 구현하는 실험을 진행한다. 실험에서 수집되고 전처리된 데이터를 기반으로 구현된 가시화 화면들을 통해 지휘관 또는 보안 담당자들이 네트워크 상황을 효과적으로 파악하고 명령 및 제어를 할 수 있도록 도움을 준다.
유비쿼터스 컴퓨팅이 발전하면서, 스마트 홈 환경에서 개인화 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 이용한 상황정보 기반의 스마트 홈 개인화 서비스를 제안한다. 제안된 서비스에서는 OSGi 프레임워크 기반의 서비스 이동 관리자, 서비스 관리자, 음성인식 관리자, 위치 관리자로 구성된다. 스마트 홈 공간을 정의하고 정의된 공간에서 가장 많이 사용하는 유닛의 명령어 및 센서 정보, 사용자 정보를 상황정보로 구성하였다. 특히, 본 서비스는 음성인식의 훈련모델과 패턴매칭 분석을 통하여 RFID로 구별하기 어려운 동일한 공간의 사용자들을 구별하고 상황 및 개인 정보를 사용하여 스마트 홈 어플리케이션의 개인화 서비스를 지원한다. 실험 결과, 동일 공간에서 사용자 확인을 통한 OSGi 기반의 자동화되고 개인화 된 서비스가 가능함을 확인하였다.
In the future, the ubiquitous computing environment will provide users with context-aware services, intelligently interacting with omnipresent resources and surrounding environments at any location and time. Therefore, the ubiquitous computing environment requires context-aware applications in order to gather and analyze context information in various situations. However, existing context-aware applications have mainly focused on providing services and adapting themselves to users based on user related contexts. But this environment requires not only user related contexts but also Quality-of-Service (QoS) related contexts. In this paper we propose a frame-work for supporting user-oriented QoS in ubiquitous environments. The proposed approach adopts a semantic ontology and a neural network algorithm in order to reason about explicit and uncertain contexts. We also show the possibility of applying the framework to real environments such as collaborative engineering service, automobile maintenance service and ubiquitous home service.
전 세계가 물 부족, 수질오염, 수재해, 물환경 생태계 파괴 등과 같은 물 문제에 직면한 상황에서 본 연구는 기존 물 문제에 대한 현실 인식을 기반으로 현재까지의 물 안보 논의를 정리하고 비판적으로 검토함으로써 물 안보에 대한 체계적인 정의를 내리고자 하였다. 또한, 각국의 물 안보 현황을 분석하기 위하여 물 안보 평가 프레임워크를 제시하여 사회적 형평성, 경제적 효율성, 환경적 지속가능성, 수재해 회복 탄력성 등 4개 핵심 분야(core area)에서 물 안보 상황을 평가하였다. 대상으로는 한국을 포함한 아시아 28개국을 선정하여 4개 핵심 분야에서 각국의 물 안보를 평가하였고 한국은 일본, 말레이시아와 함께 물 안보 상황이 좋은 상위군에 속하였고 인도, 파키스탄, 필리핀 등은 물 안보 하위권에 속하는 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 물 안보 정의와 평가 프레임워크는 각국의 물 안보 현황 인식에 도움을 줄 뿐만 아니라 향후 물 안보 향상을 위해 중점적으로 노력해야 하는 부분을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 홈 내에서 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 모바일 프락시에 대해 기술한다. 모바일 프락시는 헬스케어 홈 서비스의 목적에 따라 분산자원의 통합 및 맞춤형 관리모델인 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 한다. 모바일 프락시의 주요 기능은 이동성을 지원 및 멀티미디어 스트림 동기화 그리고 그룹통신 지원한다. 특히, 클라이언트의 가용환경에 따라 수행객체에 대한 이동성을 제공한다. 이를 기반으로 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 사용되는 상황정보는 거주자의 위치, 홈 내에 설치된 센서/기기로부터 수집된 위치, 건강 그리고 쾌적환경 정보를 포함한다. 또한 헬스케어 상황정보 서비스를 위한 응용객체, 자원들의 그룹관리 지원 DOGF를 기반으로 이동성 지원 컴포넌트인 모바일프락시는 거주자 위치이동에 따라 적합한 헬스케어 상황정보 서비스를 제공한다. 모바일프락시를 이용한 헬스케어 상황정보 서비스는 헬스케어 지원 음악치료, 원격상담 서비스와 처방 주의 및 스케줄 알림서비스를 구현했다. 끝으로 제안한 환경에서 거주자의 위치, 시간 및 상황인식에 따라 구현하여 수행한 헬스케어 상황정보 서비스 결과를 보였다.
본 논문에서는 시니어를 위한 라이프 데이터 수집 및 행동분석 프레임 워크를 설명하고, 이의 부분적 구현을 자세히 설명한다. 본 연구는 시니어를 위한 라이프 데이터를 바탕으로 보호자가 없는 시니어를 보살핌과 동시에, 보호자가 미처 인지하지 못하는 시니어의 비정상적인 상태를 분석하여 판단하는 시스템을 연구한다. 먼저, 시니어가 시간을 많이 소요하는 TV 앞 상황을 가정하고, 방영되는 TV 콘텐츠와 TV 카메라를 이용한 시니어의 영상/음성 정보로 이상상태와 감정상태, TV 콘텐츠에 대한 반응과 반응속도를 체크한다. 구체적으로는 딥 러닝 기반의 API 와 멀티미디어 데이터 분석에서 사용되는 오픈 패키지를 바탕으로, 영상/음성의 키 프레임을 추출하여 감정 및 분위기를 분석하고 시니어의 얼굴 표정 인식, 행동 인식, 음성 인식을 수행한다.
본 연구의 목적은 정보보안을 기술, 조직, 인적 요소 등을 포함하는 포괄적인 관점에서 접근하는 것이다. 정보보안 역시 최종 사용자와 관련된 기술을 포함하고 있기 때문에 기술스트레스를 증가시킬 수 있다. 따라서 기술스트레스 프레임워크를 활용하여 보안상황에서 보안인식훈련이라는 상황적 요인이 기술스트레스에 어떠한 영향을 미치며, 기술스트레스가 보안정책준수행위에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석해보았다. 분석결과 보안인식훈련은 업무과중과 기술불확실성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이들은 보안정책 준수에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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