• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.152-157
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• 2006

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.90-93
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• 2014

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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1869-1870
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• 2008

현재의 상황인지 컴퓨팅(Context-aware Computing)은 센서로부터 전달받는 상황정보가 완벽하다는 가정을 하고 있으며 따라서, 이에 근거한 상황인지는 불확실성(Uncertainty)을 제대로 다루지 못하고 있는 실정이다. 또한 상황인지 컴퓨팅에서 상황 정보를 표현하는데 주로 사용되고 있는 온톨로지(Ontology) 모델링 역시 현실 세계의 불확실성을 다루기에는 한계가 있다. 본 논문은 선행 연구인 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 처리에서 발생할 수 있는 불확실성을 탐지하고 이를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 홍수 상황인지를 위한 센서 종류와 수량을 보강하고 기 설계된 온톨로지 모델의 추론 과정 보완을 통하여 홍수 상황인지의 불확실성을 최소화한다. 이는 홍수 상황인지 뿐만 아니라 일반적인 온톨로지 기반의 상황인지 u-서비스에 응용할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.340-347
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• 2007

"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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.308-315
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• 2007

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.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.28 no.3
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• pp.123-139
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• 2011

Context-awareness as a key technology of ubiquitous computing needs a context model that understands and processes situational information coming from diverse sensors and devices, and can be applied diversely in various domains. Semantic web based ontologies use structured standard format and express meaning of information, so it is possible to recognize effectively context-awareness situations, allowing the system to share information and understand situation by inference. In this paper, we propose a layered ontology model to support generality and scaleability of the context-awareness system, and applied the model to u-Convention domain. In addition, we propose a effective reasoning method to handle compound situation by combining OWL-DL and SWRL rules.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.7
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• pp.1444-1452
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• 2009

Probabilistic distribution functions based data generation method is very effective. Probabilistic distribution functions are defined under the assumption that daily routine contexts are mainly depended on a time-based schedule. However, daily life contexts are frequently determined by previous contexts because contexts have consistency and/or sequential flows. In order to refect previous contexts effect, a situation propagation network is proposed in this paper. As proposed situation propagation network make parameters of related probabilistic distribution functions update, generated contexts can be more realistic and natural. Through the simulation study, proposed context-data generation model generated general outworker's data about 11 daily contexts at home. Generated data are evaluated with respect to reduction of ambiguity and confliction using newly defined indexes of ambiguity and confliction of sequential contexts. In conclusion, in case of combining situation propagation network with probabilistic distribution functions, ambiguity and confliction of data can be reduced 6.45% and 4.60% respectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1867-1868
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• 2008

u-City(Ubiquitous city)는 유비쿼터스 컴퓨팅과 정보통신 기술을 기반으로 다양한 u-서비스(Ubiquitous service)를 제공하는 도시이다. u-서비스를 제공하기 위해서는 시스템이 주변 상황(Context)을 인지하여 사용자와 상호작용을 지원하는 상황인지 기술이 중요하다. 최근 상황인지(Context-aware) 기술은 지능형 회의실이나 스마트 홈을 개발하기 위하여 활발히 적용되고 있으나, 광범위한 도시공간을 대상으로 하는 u-서비스를 구현하기 위한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 홍수 모니터링 서비스를 대상으로 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 모델을 제안한다. 모델설계를 위해 현재의 홍수 모니터링 시스템을 분석하여 요구사항을 도출하고 홍수 모니터링 시나리오를 작성하였다. 상황 데이터를 분석하고 상황 데이터 수집을 위한 센서(Sensor) 온톨로지(Ontology)를 설계하였다. 다음으로 센서 온톨로지를 통해 수집한 상황 데이터를 추론하여 적절한 서비스를 제공하기 위한 홍수 상황인지 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 향후 다양한 u-서비스를 설계하고 구현하는데 응용모델로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.998-1000
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• 2014

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.

• TTA Journal
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• s.99
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• pp.55-60
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• 2005

유비쿼터스 홈은 유무선 통신 네트워크를 기반으로 가정 내의 다양한 가전 기기 및 센서들이 네트워크로 상호 연결되어 다양한 서비스 제공이 가능하며, 또한 지식적이고 상황적응적인 상호 연동을 통한 사용자의 편의를 극대화시키기 위한 기술이다. 현재 세계 각국은 핵심 기술의 선정뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화되어진 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중하고 있으며, 우리나라에서도 세계 최고 수준의 통신 인프라를 바탕으로 유비쿼터스 홈 산업분야의 발전 가능성은 매우 클 것으로 기대된다. 본 고에서는 유비쿼터스 홈을 위한 상황인지 서비스 기술 및 핵심 요소 기술에 관해 기술하고 상황인지 서비스 모델을 기반으로 유비쿼터스 홈을 위한 상황인지 서비스의 예를 제시한다.