유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식하고 그에 따른 상황인지 서비스를 실현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. u-City에서는 도시의 곳곳의 센서 등을 통해 상황 정보가 수집되고, 개인들은 자신의 모바일기기와 도시의 정보 통신 인프라를 통하여 상황인지 서비스를 제공 받게 된다. 본 논문에서는 u-City의 네트워크에 연결된 센서나 디바이스에서의 정보를 구조화하는데 유용하고 상호 관계성 및 부분적인 상황의 정보를 표현할 수 있는 OWL(Web Ontology Language)을 사용한 온톨로지를 설계하고, 수집된 상황정보와 사용자의 의도를 기반으로 서비스를 추론하는 맞춤형 u-City 서비스 제공을 위한 상황인지 추론 시스템을 제안한다.
침수상황감시/현장안내시스템은 핸드폰망(CDMA)등 다양한 통신채널과 이들의 DTMF, SMS, Data 통신 등을 활용하여 수위 등 현장위험 상황을 실시간으로 감시 위험요인 발생 시 비즈니스 룰(Business Rule)을 이용 자동으로 현장안내 및 관리자, 지역주민, 수문 인근 경작지 농민에게 SMS를 이용 즉각 위험 상황을 전달하고, 상황실에 현장 상황 자동표출을 통하여 관계기관 및 국민들이 재난상황에 신속히 대응할 수 있도록 하는 시스템이다. 지방자치단체에서 재난상황 관리에 있어 유형별 표준행동 매뉴얼을 관리 시군구재난관리시스템을 이용 운영하고 있으나, 많은 분야별 자료들이 행정적인 업무지시 및 응답에 치중되고 있는 게 현실이다. 이에 지방자치단체에서 관리중인 배수문, 잠수교, 하상주차장 등 위험지역의 침수상황을 실시간으로 감시하며 공무원, 민원인, 인근주민에게 상황단계에 따른 안내 및 관리에 대한 업무프로세스는 상황에 따른 변화가 있어 단순한 프로그래밍에 의한 전산화하기 힘들다. 본 논문에서는 재난전문가의 전문지식을 적극 활용하여 다양한 상황에 대처할 수 있는 BRMS(Business Rule Management System)를 이용하여 침수상황감시/현장안내시스템의 설계를 제안하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 변화하는 상황에 적응함으로써 사람들에게 더 좋은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 프로그램을 정해진 규칙에 따라 변화하는 상황에 적응시키는 상황 적응 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 개발자로 하여금 상황 적응 정책만을 간단히 기술하게 함으로써 프로그램을 변화하는 상황에 적응시킬 수 있도록 해준다. 본 시스템의 상황 적응 엔진은 상황 적응 정책에 따라 유비쿼터스 프로그램을 변화하는 상황에 적응시킨다. 또한 본 시스템은 개발자로 하여금 가상으로 자신의 유비쿼터스 프로그램을 변화하는 상황에 적응시켜 볼 수 있도록 하기 위하여 시뮬레이터를 제공한다. 본 시스템은 자바 기반 상황 인식 프로그래밍 프레임워크인 JCAF 위에서 구현되었다.
상황기반 정보제공 에이전트는 주위의 상황을 인식하고 상황에 적합한 정보를 능동적으로 제공해주는 서비스 또는 애플리케이션 프로그램을 말한다. 상황기반 정보제공 에이전트는 현재의 상황을 정확하게 인식하고 그 상황에 적합한 정보를 추천해야 하기 때문에 상황인지 기능, 상황인식 기능, 정보검색 및 추천 기능 등 다양한 기능이 요구된다. 본 논문에서는 프로야구에서 상황기반 정보제공 서비스 실현을 위해 상황기반 관전포인트 제공 시스템을 구현한 사례를 소개하였고, 구현에 있어 시간에 따른 상황변화를 정의할 수 있는 지식화 모델 구조를 제시하였다. 그 결과 이전 프로야구에서 제공되고 있는 일방적이고, 제한적인 관전포인트 제공 서비스를 개선할 수 있었다.
최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 구현하는 어플리케이션의 대표적인 형태가 상황인식 어플리케이션이다. 기존의 상황인식 어플리케이션의 구현 형태는 IF-Then 구문을 사용하거나 규칙기반시스템을 사용하는 형태를 취하였다. 이는 상황정보가 어플리케이션 기능 구현 코드에 내재되어져 있으므로, 변화하는 상황정보에 적응하기 어려운 구조이다. 본 논문에서는 컴포넌트기반 소프트웨어 개발의 개념을 이용하여, 구현하고자 하는 상황인식 어플리케이션을 상황정보에 따른 소프트웨어 컴포넌트들의 조합으로 구현하는 연구를 제안한다. 이렇게 함으로써, 상황정보의 변화를 컴포넌트 단위로 적용할 수 있게 되며, 이를 통하여 상황정보 확장에 대처하는 확장성을 상황인식 어플리케이션에 부여할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 상황인식 어플리케이션 가운데 하나인 액티브 배지 시스템의 Call-forwarding 어플리케이션을 제안한 방법을 통해 구현하는 예제를 보이고, 이를 통해 얻는 특징인 확장성을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 사물에 컴퓨터 기능이 내장되어 언제, 어디에서나, 어느 장치로도 편리하게 주변 환경으로부터 서비스를 사용할 수 있게 하는 정보기술의 패러다임이다. 이를 위해선 상황인지가 전제되어야 하는데 여기서 상황인지라 함은 시스템의 다양한 센서 정보를 바탕으로 스스로 상황(Context)을 인지하는 것으로서, 그 정의에 있어서, 아직 논란이 많으나 지능형 서비스를 위한 중요한 개념이다. 본 논문에서는 센서로부터 바로 생성된 Raw Context 정보를 Low-Level Context라고 하고 이를 복합(Fusion)하여 이미 알려진 High-Level Context로 분류하는 논리적 연산을 추론에 기반한 상황인지로서 정의한다. 이때 센서 정보를 통해 특정한 상황정보를 추론하기 위한 모델을 설계하여 상황인지 미들웨어에 적용시켜 보고 그에 따른 효율적인 구조를 기술한다.
URC는 언제 어디서나 나와 함께 하며 나에게 필요한 서비스를 제공하는 로봇이라는 의미의 새로운 네트워크 기반의 지능형 서비스 로봇 패러다임이다. URC 환경에서 로봇은 사용자의 현재 상황을 이해한 뒤 적절한 정보와 서비스를 지능적이고 능동적으로 제공할 수 있어야 하며, 이를 위하여 상황 인식 시스템의 개발이 필요하다. 상황 인식시스템의 핵심 기능 중의 하나는 상황 인식 응용에서 이용 가능한 사용자의 주변 환경에 관한 정보를 표현하기 위한 형식적인 상황 정보 모델 및 이를 관리하고 이용하는 방법을 제공하는 데 있다. 본 고에서는 상황 인식 컴퓨팅의 기술 동향을 상황 정보 모델중심으로 소개하고, URC를 위한 상황 인식 미들웨어인 CAMUS의 상황 정보 모델 및 상황 정보 관리 모듈에 관하여 소개한다.
사용자와 취향이 비슷한 사용자를 찾고, 이 유사 사용자가 선호한 아이템을 추천하는 협력적 필터링방식은 일반적으로 많이 사용되는 추천 방식이다. 하지만 협력적 필터링 방식은 어떤 상황적 요소도 고려하지 않아 모든 상황에서 동일한 추천 결과를 제시하게 된다. 반면, 상황을 고려한 추천 방식은 다른 상황에서 그 상황에 적합하다고 판단되는 추천 리스트를 보여주는 다양성을 가지지만 개인의 선호를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 협력적 필터링 방식과 상황에 따른 추천 방식을 함께 고려하려는 시도가 있다. 본 논문에서는 시간 상황에 따른 음악 추천 시, 전체 상황에서 가장 유사한 사용자를 찾고 이 유사 사용자의 현재 상황에서의 선호 아이템을 추천하는 모델을 제시하고 실험을 통하여 이 모델의 한계와 실용 가능한 상황을 제시한다.
이 논문에서는 다매체를 사용하여 데이터를 수집한 후 기계학습을 통해 분석하고 주어진 상황에 대응하기 위한 시스템의 개발을 기술한다. 개발 시스템은 센서데이터 수집부, 상황인지 및 상황대응부로 이루어지며, 아두이노와 라즈베리파이를 사용하여 구성한다. 구성된 시스템은 영상 카메라 및 온습도을 포함한 다수의 센서를 사용하여 환경정보를 수집한 후 수집자료를 전처리하고 주어진 상황을 인지하여 상황에 가장 적절하다고 판단되는 대응을 안내하도록 기능을 구성하였다. 상황인지를 위해서는 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 사용하였으며 100%의 상황인지 정확률을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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