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.
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.
식물 저장을 위한 저온 저장고의 수요가 증가함에 따라 지능화되고 효율적인 저장고 관리 시스템에 대한 요구 또한 증가하고 있다. 기존의 저장고 관리 시스템은 관리자의 경험에 의존적이거나 센서의 임계치에 따른 단순한 상황 판단만이 가능한 수준으로, 식품에 따른 정밀한 신선도 관리가 불가능하다. 그에 따라 식품의 신선도 관리, 저장고 관리의 효율성 향상을 위해 상황인지 기술 도입이 고려되고 있으며, 그 중 환경 정보(Context)에 대한 관계를 모델링하기 위한 적합한 온톨로지 기반 상황인지 기술이 가장 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지를 이용하여 식품 저장고 운영에 필요한 상황인지 기능을 제공해줄 상황인지 미들웨어를 제안하며, 환경 정보 모델링 도구와 센서 및 저장고 운영 정보를 획득하는 방법, 이를 활용한 상황 추론을 수행할 온톨로지 매핑 방법을 제시하였고 이를 실질적으로 수행해 줄 상황인지 프로세스를 설계하고 구현하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 동적으로 변화하는 외부 환경에서의 소프트웨어 역할이 중요해지고 있다. 유비쿼터스 환경에서는 소프트웨어가 외부환경의 변화를 감지하고 이에 대응하는 적절한 서비스를 제공하기 위해서 지속적으로 외부환경에 대한 정보를 이용하게 된다. 이러한 외부환경에 대한 정보, 즉 상황정보를 이용하는 상황인식 애플리케이션을 개발하기 위해서는 소프트웨어의 기능을 분석하고 설계하는 것뿐만 아니라 소프트웨어가 동작하는 외부환경의 변화를 분석하고 설계하는 것이 병행되어야 한다. 기존의 소프트웨어 설계 방법들은 소프트웨어가 동작하는 외부환경의 변화를 분석하고 이를 상황정보로서 획득하기 위한 방법에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 상황인식 애플리케이션을 위해 획득되어야 하는 상황정보를 분석하고 모델링하는 방법을 제시한다. 또한 이를 이용하여 상황인식 애플리케이션이 수행해야 하는 상황규칙을 정의하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 적용한 상황인식 강의실 관리시스템에 대한 개발 사례연구를 소개한다.
모바일은 사용자의 여섯 번째 감각의 도구로써 신체의 일부가 되고 있으며 사용자의 감정이나 행동패턴 등의 상황 정보를 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 수가 있다. 본 논문에서는 안드로이드를 기반으로 사용자의 감정을 포함한 다양한 상황을 인지하고 감정과 상황에 따른 사용자의 행동을 추론할 수 있는 상황인지 스마트 폰을 제안한다. 상황인지 스마트폰은 카메라에서 입력된 사용자의 얼굴 영상을 통해 감정을 인지하고 감정에 따른 행동과 그 때의 상황정보를 조합하여 히스토리 DB에 축적된다. 또한 현재의 감정과 상황 정보에 따라 과거의 히스토리DB를 비교 분석하고 현재의 행동을 추론한다. 이것은 사용자에게 고차원적인 서비스를 제공해줄 수 있다. 상황인지 스마트폰은 감정을 인지하는 감정인지 매니저와 상황 정보를 수집하고 관리하는 컨텍스트 매니저, 행동을 추론하는 추론 매니저로 구성된다.
새로운 상호작용 장치와 응용 시스템에 대한 유비쿼터스 접근을 위한 요구사항이 창안되어, 사용자 상호작용은 데스크탑 너머로 이동하여 개발되는 경향이 있다. 사용되어지는 응용에서 상황은 시스템을 수행하는 활동의 총체적인 부분이 되었다. 상황 인지를 포함하는 것은 유비쿼터스 접근을 위해서 사용자에게 편리함과 효율성을 제공해 준다. 우리는 상황의 개념이 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 컴퓨팅 상황, 사용자 상황과 물리적 상황의 서로 다른 카테고리로 확장되어져야 한다고 믿고 있기 때문에, 전통적인 HCI 이론은 상황 인지 응용을 개발하는데 부적절하다. 이것들은 확장된 상황 정보를 잘 사용하기 위해 시스템 요구사항 분석과 설계에 있어서 새로운 패러다임을 요구한다. 본 연구에서는 성능 매칭(capability matching)에 의해서 상황 인식 요구사항 분석을 위한 방법과 목표 상황에 대한 상황 인식 속성을 매치시키는 방법을 소개한다. 이런 모델을 근거로 본 연구에서는 몇몇 공통적인 유비쿼터스 접근 상황의 설계 문제를 분석하고 유비쿼터스 관광 응용 요구사항을 고려함에 의해 상황 인지 응용을 체계적으로 적용시키는 방법을 보여준다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.
자율 캐릭터는 게임에서 사용자 캐릭터와 협업하여 게임을 진행하거나, 사용자 캐릭터와 대전을 수행한다. 자율 캐릭터의 자연스러운 행동 제어를 위해, 본 논문에서는 상황인지 기법을 제안한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상태에서 활용할 수 있는 상황 정보를 분석한 후, 현재 상황에 맞는 행동을 자동 생성한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상황에서 발생하는 상황 요소의 정보 가치를 분석하고, 분석된 상황 요소 정보를 활용하여 캐릭터의 자연스러운 행동을 생성한다. 본 실험에서 상황인지 기법이 규칙기반 기법보다 평균 39%의 성능 향상을 나타냈고, 정보획득 기법보다는 평균 8%의 성능 향상을 나타냈다.
상황인식은 사용자에 적응된 컴퓨팅 환경 및 서비스를 가능하게 한다. 따라서, 상황인식이 추가된 홈 환경은 인간의 주거생활의 편리성을 향상시킬 수 있다. 상황인식 서비스의 기반이 되는 상황정보는 일반적으로 서비스 종속적이다. 스마트 홈 환경에서의 상황인식 서비스의 통합을 위해서는 서비스 종속적인 상황정보의 형태를 통일시키는 것이 중요하다. 본 논문에서는 홈 환경에서의 상황인식 서비스를 위해서 특정 서비스에 종속되지 않고 환경 내의 모든 서비스들이 공통으로 인식할 수 있는 상황정보의 형태를 정의한다.
유비쿼터스 홈(U-Home)에서 사용자의 편의를 극대화 하기위해서 상황인지 기술이 필요하다. 현재 상황인지 기술에 대한 연구는 PC(Pesonal Computer) 시스템 상에서 이뤄지고 있다. 하지만 홈 네트워크 환경에서 사용하는 홈서버나 홈게이트웨이에서 상황인지 기술을 적용하기 위해서는 임베디드 시스템 상에서의 구현이 필수적이다. 본 논문에서는 상황인지 미들웨어인 UTOPIA에 대해 분석하고 임베디드 시스템 상에서 구현할 방법에 관해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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