본 연구는 Davis의 기술수용모형을 기반으로 대학도서관에서 제공하는 모바일 서비스 이용 의도에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 기술수용모형의 핵심변수인 인지된 유용성과 인지된 사용용이성을 기본으로 하되 최근 모바일 시스템에 많이 적용되는 인지된 놀이성을 추가하였으며 외부변인으로는 모바일 도서관의 유비쿼터스속성 및 상황인식성과 개인의 모바일 인터넷 자기효능감을 사용하였다. 이를 위해 대학도서관 두 곳의 모바일 도서관 접속 경험이 있는 재학생 325명을 대상으로 설문조사 하였으며 SPSS 18.0과 Amos 21.0을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 분석 결과, 인지된 유용성이 서비스 이용의 결정적인 요인으로 나타났으며 인지된 사용용이성은 인지된 유용성을 매개로 모바일 서비스 이용에 간접적인 영향을 미치고 있었고, 인지된 놀이성은 유의한 영향을 미치지 않았다. 외부변인인 유비쿼터스속성은 인지된 유용성에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 상황인식성은 인지된 놀이성과 인지된 사용용이성에, 모바일 인터넷 자기효능감은 인지된 사용용이성에 영향을 미쳤다. 대학도서관의 모바일 서비스 이용의도를 결정하는 영향력 있는 요인들을 파악함으로써 대학도서관 모바일 서비스 영역의 이론적 의의와 실무적 의의를 함께 고찰하였다.
지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트 개발을 통해서 시맨틱 웹 응용사례에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 통해서 인지된 상황 정보를 역방향 추론하고 지능적인 행동의 수행을 결정한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 사용자 중심의 메타데이터 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 사용자 요구에 맞춰 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.
일반적으로 가정 내에서 발생하는 안전 사고의 비율은 비장애인에 비해 청각장애인이 높다. 이는 외부인에게 도움을 받을 수 없는 상황에서 청각장애인 스스로 위험상황에 대한 소리를 인지하지 못하기 때문이다[1]. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시각적 효과 또는 진동 신호를 통해 청각장애인들에게 사고 상황 인지를 돕는 시스템을 제안한다. 현재 상용 제품의 경우는 청각장애인이 스마트기기를 소지하고 있을 때만 알림을 인지할 수 있기 때문에 긴급 상황에서 효과가 떨어질 수 있다. 따라서 제안 시스템에서는 어플리케이션 알림과 함께 건물내 전등 색상에 변화를 주는 서비스를 개발하여 스마트 기기를 소지하지 않는 상황에서도 위험상황에 대한 즉각적인 인지를 통해 위험에 대처할 수 있도록 한다. 소리를 시각화하는 것이 본 연구의 핵심 방법론이며 이를 위해 Convolutional Neural Network 모델과 라즈베리파이를 활용하였다.
무선 통신의 용량 증대와 음성 지역 해소 그리고 QoS를 위하여 최근 활발하게 연구개발되고 있는 femtocell은 사용자에게는 저렴한 통신 요금과 위치 인식 서비스 그리고 위치 통지에 의한 closed subscriber group간의 가족 위치 확인같은 편리성 제공과 통신사업자에게 OPEX, CAPEX 경감 등 장점을 제공하고 있다. 한편 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅환경하에서 주변 상황 정보를 감지하여 인지하는 context awareness에 센싱과 서비스가 동시에 이루어지는 새로운 파라다임을 제공해 주고 있어 상황인지 시스템 구축에 파라다임의 변화가 필요한 시점이다. 즉, raw data 취득, 가독 data로 변환, 고수준 상황추론, 서비스 제공 등의 시스템 구축이 휴대 단말의 응용 프로그램이나 네트워크에서 단말을 인식하여 연결된 기기들에 대해 정보 전달이 가능해져 별도의 시스템 구축 없이도 상당 부분의 상황인지 framework 기능이 가능하게 되었다.
개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.
센싱 기술이 발달함에 따라, 다양한 도메인에서 각각 다른 목적을 가진 상황인지 기술들이 개발되어 왔다. 많은 서비스들이 개발되고 실제로 사용되고 있지만, 특정한 공간을 도메인으로 둔 서비스는 미흡하였다. 이를 해결하고자 여러 시도들이 있어왔으며 실제로 성과를 거둔 연구도 많이 있었다. 이 중, 온톨로지 기반 추론을 이용한 방법들이 상황인지 시스템에 비교적 신뢰성 있고 적합하였으나, 복잡한 규칙을 사용하지 않는 이상 사용자 별로 상황을 인지하지는 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 중심의 상황 모델링에 기반 한 추론에서 벗어나 개체 중심으로 그 범위를 확대하였다. 또한, 사용자 및 홈 프로파일을 사용하여 사용자 별 상황을 인지 할 뿐만 아니라 각 개체 별 상황을 인지함으로써 더욱 구체적인 상황정보를 제공하고자 한다.
위치 인지(localization)는 유비쿼터스 응용의 중요 기술로서 사용자 및 센서 노드 주변의 환경 상태와 같은 정보를 지능적으로 판단하는 상황 인지(context awareness)와 더불어 실재 지리적 위치를 인지(location awareness)할 수 있는 지능화된 서비스를 말한다. 기존의 센서 네트워크를 이용한 위치 인지 기술들은 실내(Indoor) 공간에서 미리 설치된 센서 노드블을 기반으로 능동형 혹은 수동형 방식으로 움직이는 노드의 위치를 측정 하는 인프라스트럭척 기반의 기술 이었다. 그러나 이러한 방식은 위치 인지를 위해 미리 특정 노드 들을 설치해야 하는 근본적인 문제점이 있어서, 군사 작전이나 위급 상황과 같은 환경에서도 강건하게(robust) 사용하기 위해서는 새로운 구조가 필요로 하다. 본 논문에서는 인프라스트럭쳐 기반이 없는 환경에서도 센서 네트워크를 이용해서 강건하게 위치 인식을 할 수 있는 하이브리드(hybrid) 알고리즘 및 시스템을 제안하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅이란 사용자에게 지속적인 서비스를 제공해주는 컴퓨팅 환경을 말한다. 끊임없이 동적으로 변하는 유비쿼터스 환경에서 수많은 상황데이터가 발생을 하고 상황정보로 추상화하는 과정이 필수적이다. 상황인지시스템은 동적인 상황정보에 대한 생성, 조작, 공유 등이 일관성 있게 이루어져야 한다. 이러한 상황정보의 조작을 위한 수많은 상황인지 모델이 제시되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템을 제시한다. 상황정보에 대한 생성, 컨텍스트 추론, 지식의 공유을 위해 온톨로지 표준언어인 OWL을 사용한 컨텍스트 온톨로지를 생성한다. 디바이스의 상황정보 생성을 위해 SWRL 규칙언어를 사용하고 생성된 디바이스 상황에 고장진단 및 수리서비스를 제공하기 위해 규칙추론기반 언어인 Jess를 사용하고 OWL기반의 컨텍스트 온톨로지와의 연계를 위해 Jess Tab API를 사용한다.
상황인지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변 상황을 인지하여 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해 필요한 핵심 기술이다. 이러한 상황인지를 위해 여러 센서로부터 발생하는 저수준의 컨텍스트 정보를 처리하는 다양한 방법들이 존재한다. 그러나 현재 상황인지 처리에 관련된 표준 방법이 없어 서비스 도메인에 제한되고 복잡한 구현방법을 따라야 하며, 상황정보를 처리하는 시스템에 정형화된 상황정보를 제공하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 정형화된 상황정보를 제공하기 위한 센터 데이터 변환 방법을 제안한다. 제안하는 센서 데이터의 변환 방법은 센서로부터 발생하는 저수준의 컨텍스트를 RDF 기반의 고수준의 상황정보로 변환하며, 변환된 정보는 상황인지 시스템에 제공된다.
최근, 현대인들은 자동차의 성능과 기능을 뛰어넘어 좀 더 감성적이고, 정서적 만족감을 제공하는 제품을 기대하고, 원하고 있다. 감성 Information & Communication Technology(ICT)는 정보 통신 기술을 기반으로 인간의 감성을 자동 인지하고, 사용자의 감성과 상황 정보를 처리하여 상황에 맞게 적용하는 기술을 말한다. 향후 감성 ICT 기술은 인간의 감성을 인지하여 사용자와 기기가 서로 교감하는 형태인 감성 맞춤형 서비스로 발전될 전망이다. 본 논문에서는 자동차 감성 ICT의 기술 동향을 분석하고 향후 방향성을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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