상황 인지 서비스는 서비스 대상의 주변 상황을 인지하여 상황에 맞는 유용한 서비스를 제공한다. 규칙 기반 시스템은 상황 정보를 IF 구문으로 표현하고 상황에 따른 동작을 THEN 구문으로 표현하는 규칙을 사용하여 상황 인지 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 사물을 위하여 메모리 사용을 최적화한 경량 규칙 엔진을 제안한다. 제안된 엔진은 규칙을 기초 연산 단위로 관리하고 계산 값을 저장하는 메모리를 최소화하였으며 해시 표를 사용하여 규칙 및 상황 정보를 효율적으로 관리한다. 실제 쥐 훈련 시스템에서 사용하는 규칙 집합을 이용하여 제안된 엔진이 기존 Rete 알고리즘에 비하여 실행 속도는 다소 느리지만 매우 작은 메모리를 사용함을 확인하였다.
스마트 디바이스를 보유 및 사용하고 있는 사람들이 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 스마트 디바이스를 보다 효과적으로 사용할 수 있는 기술, 그 중에서도 상황 인지 기술에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 하지만 기존의 상황 인지 기술은 인지할 수 있는 상황이 매우 단편적이며, 시스템을 원활하게 가동하는 데 필요한 사전 작업이 번거로운 등 여러 가지 제한이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상황 인지 기술 중에서도 가장 많이 사용되는 위치 정보 기반 시스템과 화상 데이터 기반 시스템을 융합하여, 위치한 장소의 특성을 파악할 수 있는 상황 인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위치정보가 삽입되어있는 화상 데이터를 분석하여 장소의 특성을 파악하고, 해당 위치에 도달하였을 때 특성에 맞는 서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다. 해당 시스템을 통해 상황 인지 기반 서비스를 쉽게 구축할 수 있고, 사용자가 쉽게 서비스를 제공받도록 할 수 있다.
본 논문은 가정 내 센서 환경에서 주기적인 약복용 지원용 알림 서비스 실시를 위한 상황 인지 기술에 관한 것이다. 적절한 복약 서비스 컨텐츠의 생성을 위해 복약 상황의 모델링 및 관리, 상황 판별을 위한 상황 인지 기술이 요구된다. 본 연구는 Jess 기반의 상황 인지 모듈을 구현하여 복약 상황 인지 및 서비스를 추론할 수 있는 추론 모듈을 제안한다. 그리고, 상황 추론 시 발생할 수 있는 상황 충돌 문제의 해결을 위한 우선순위 기반의 충돌 해소 방법을 제안한다.
본 논문에서는 스마트 홈과 홈 자동화 시스템을 위한 개인화된 헬스케어 서비스를 자동으로 선택하여 제공하기 위한 온톨로지 기술 및 OSGi 플랫폼 기반의 스마트 홈 상황 인지 서비스를 제안한다. OSGi와 같은 표준 프레임워크와 온톨로지와 같은 정교한 모델링 기술의 채택은 단순한 홈 자동화를 뛰어 넘어 가정 내에서의 추론 기반 지식 정보를 통해 헬스케어와 같은 개인화 서비스를 가능하게 해준다. 이를 위해 정보가전 기기와 RFID 및 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 구축된 테스트 베드 상에서 상황 인지 개인화 서비스를 제공하는 프레임워크를 구현한다.
디지털 사이니지(Digital Signage)는 불특정 다수에게 일대다 형태로 정보를 제공하는 디지털 정보 디스플레이(Digital Information Display)에서 사용자의 상황을 인지하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 상황인지기반 텔레스크린(TeleScreen)으로 진화했으며, 앞으로의 디지털 사이니지는 옥내외에 위치한 다양한 형태의 사이니지들이 주변 환경과 사용자 상황에 따라 서로 협업하여 서비스를 제공하는 오픈스크린 서비스로 발전할 전망이다. 본 고에서는 오픈스크린(Open-Screen) 서비스의 등장 배경과 개념을 소개하고 하고 본 연구원에서 개발한 오픈스크린 서비스 플랫폼 기술을 소개한다.
이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.
상황인지 서비스 제공을 위해서는 센서를 이용하여 사용자의 상황, 정황, 상태 정보를 추적하여야 한다. 하지만 센서에서 수집된 데이터는 시스템, 문법, 구조, 의미적인 측면에서 이질성을 가지고 있어 다양한 서비스에 재사용이 어렵다. 이를 위해 센서 데이터는 이와 같은 이질성을 제거하고 상황인지 서비스 제공에 용이한 컨텍스트 정보 형태로 처리 되어야 한다. 또한 기존의 상황인지형 서비스 정의 환경은 상황을 정의하기 위해 필요한 센서의 종류나 상황정보의 기준, 서비스 정의를 위한 프로그래밍 능력 등을 필요로 하여 일반적인 사용자의 이용이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 패러다임을 통해 습득된 데이터를 이용하여 상황을 인지하고 사용자가 원하는 서비스를 제공하는 상황인지 IoT 서비스의 제공을 위한 온톨로지 기반 사용자 친화적 서비스 환경을 제안한다. 제안하는 환경은 센서 데이터를 컨텍스트 정보로 처리하는 온톨로지 기반 시멘틱 센서 데이터 처리 메커니즘과 사용자 친화적 서비스 정의 환경으로 구성된다.
유비쿼터스 지능 공간 환경에서 중요한 이슈는 사용자에게 현재 상황에 최적의 서비스를 제공하는 것이며, 이를 위해서 상황 인식(Context Aware) 기법에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 유비쿼터스 지능 공간은 분산 배치된 수많은 애플리케이션 및 장치와 같은 스마트 객체들이 존재하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 환경이다. 유비쿼터스 지능 공간에서는 각 스마트 객체가 수집하는 데이터는 무수히 많다. 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해선 데이터들을 빠르게 처리하여 서비스를 제공하여야 한다. 현재 연구된 스케줄링 방법은 데이터 처리에만 중점을 두었기 때문에 스스로 상황을 인지하여 예측하여야 하는 유비쿼터스 지능 공간을 위한 미들웨어에는 적합하지 않다. 본 논문은 수집한 데이터를 바탕으로 상황을 인식하고 태스크의 우선순위를 재조정하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법인 U-RM, U-EDF와 기존의 RM, EDF 알고리즘을 비교하여 성능평가를 한 결과 U-RM은 기존의 RM보다 최대 20.7%의 성능 향상을 보였으며, U-EDF의 경우 기존의 EDF 보다 최대 26.8%의 성능 향상을 보였다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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