유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 자율적으로 수집하고, 수집된 정보를 관리 및 제어하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 상황인지 미들웨어는 무선 센서들로부터 습득한 정보를 기반으로 사용자게 어떤 서비스를 제공할지 결정한다. 이를 통해 사용자는 적절하게 필요로 하는 서비스를 받을 수 있다. 따라서 현재 유비쿼터스 환경을 제공하기 위해서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 우리는 실제 환경을 신속히 판단할 수 있도록 다양한 기기로부터 들어오는 환경 정보들을 수집하여 컴퓨팅 시스템에게 적합한 컨텍스트로 가공하여 관리 및 전달하는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 다양한 환경 정보를 수집하는 센서, 무선 및 유선 디바이스로부터 전달받은 정보를 컴퓨팅 시스템이 사용하기 적절하도록 수집, 관리, 여과, 통합하는 모니터링 시스템에 대한 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 이는 다양한 양식의 정보를 컴퓨팅 시스템이 인식하기 최적의 형태로 변경하여 상황판단 컴퓨팅 시스템이 신속하고 정확하게 상황판단을 할 수 있도록 설계되어있다. 마지막으로 홈 및 지하주차장 시나리오에 기반하여 구현한 상황인지 미들웨어의 환경 모니터링 시스템을 검증하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황 인식 시스템을 실현하기 위해 필요한 상황 정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황 인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황 정보를 통합하고 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다치 함수의 차분 및 구조적 성질을 이용하여 주변 상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하여 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공할 수 있는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.
컴퓨팅 디바이스의 존재를 의식 하지 않고 원하는 서비스를 제공 받을 수 있는 유비쿼터스 환경하에서는 최소한의 HCI 또는 배제된 HCI 가 요구된다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 효율적인 서비스를 제공하는 시스템들은 추론을 통해 사용자의 의도 파악 및 그에 따른 서비스를 제공 할 수 있으나 그것에 대한 정확한 판단은 실질적으로 달성하기 어렵다. 또 다른 접근 방법으로는 Event-Condition-Action (ECA) Rule 형태 기반으로써 명확한 Event Trigger 와 Event 발생시의 상황 조건을 기반으로 이미 기술된 서비스를 제공하는 것이다. ECA에 의한 서비스의 제공은 확률 기반의 추론을 통한 서비스 제공보다 더욱 명확한 서비스 제공의 판단이 가능하나 복잡한 환경에서 방대한 양의 발생 가능한 모든 Rule에 대한 기술은 많은 노력이 필요하거나 심지어는 그것이 불가능하다는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 효과적인 서비스 제공을 위한 ECA Rule 자동 생성 기법을 소개하고자 한다. 본 논고에서 제안하는 시스템은 사용자의 행동과 상황을 추적 및 저장하여 그 정보를 바탕으로XML 형태의 ECA Rule을 자동 생성하여 그를 바탕으로 동일한 조건 및 상황 발생시 이미 기술된 서비스를 제공한다. 이러한 과정은 ECA Rule 기반의 서비스 제공 운용에 있어 가장 취약점인 ECA Rule 작성에 대한 사용자의 노력을 Rule의 양에 상관없이 손쉽게 해결 할 뿐만 아니라 각 사용자 별 Rule을 생성함으로써 유비쿼터스 환경하에서의 개인화된 서비스를 효율적으로 제공할 것이다.
사용자는 시간적, 공간적 상황에 따라 다양한 정보를 요구한다. 상황변화에 맞는 서비스 정보를 제공하는 것이 중요하다. 그러므로 사용자의 행동 및 서비스 이력의 최신정보를 기반으로 마이닝하여 최적의 서비스를 사용자에게 제공해야 한다. 본 논문에서는 시공간 정보 및 서비스 정보 온톨로지를 기반으로 사용자의 서비스 사용 이력을 이용하여 연관 있는 서비스 규칙을 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 이를 위해 서비스 온톨로지 계층에 대한 레벨 교차 기반의 연관 서비스 규칙을 발견한다. 제안된 마이닝 방법은 일정한 시간과 공간에 대한 시기별, 위치별, 연령별에 대한 연관 서비스 패턴을 발견할 수 있으므로 사용자의 상황변화에 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다.
상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.
오래 전부터 홈 네트워크 컴퓨팅을 위하여 많은 스마트 홈 생활기기의 개발과 함께 지능형 개인화 서비스 연구가 진행되어왔다. 그러나 실제 일상생활에서는 이미 구매한 생활기기의 긴 수명주기 때문에 건축물 신축 시 스마트 생활기기 및 관련 시스템이 설치되지 않으면 사용자는 홈네트워킹을 위한 지능형 개인화 서비스를 이용하는데 어려움이 있다. 따라서 기존(legacy) 생활기기를 사용하면서 지능형 개인화 서비스를 이용하기위해 가전기기에 부착시킬 수 있는 인에이블러(enabler)를 사용한다. 다양한 센서가 내장되어 있는 인에이블러는 각 센서로부터 취득한 데이터들을 사물웹 게이트 웨이로 전달하며 게이트웨이는 사용자의 간섭 없이 입력받은 정보를 통하여 사용자의 상황을 명확하게 파악하여 필요한 서비스를 제공한다. 이에 본 논문에서는 인에이블러의 센서를 활용하여 사용자의 다양한 상황을 자동으로 추론하여 실시간으로 적합한 서비스를 제공할 수 있는 상황인지 온톨로지 모델을 제시한다.
본 논문은 장애인 및 고령자들이 병원과 같은 공공장소에서 복잡한 업무를 수행하는데 있어서, 상황을 인식하고 인식한 상황에 적합한 안내서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 상황인식을 위해 센서로부터 획득한 사용자의 위치정보와 로컬 정보 시스템에서 획득한 사용자의 프로세스정보를 동시에 고려하여 시공간 상황을 인식하고, 이를 바탕으로 사용자에게 필요한 안내서비스를 추론한다. 또한 사용자가 보유한 단말기를 통해 사용자에게 위치, 서비스, 상황정보 안내를 개인화된 형태로 제공한다.
사물인터넷 패러다임의 등장으로 사물인터넷 디바이스로부터 수집되는 컨텍스트를 이용한 개인화 서비스에 대한 수요가 증가하는 추세이다. 하지만, 상황인지 서비스들이 정의한 데이터 교환 방식과 사물인터넷 디바이스가 지원하는 데이터 교환 방식 간에 불일치로 인해 동일한 데이터 교환 방식을 지원하는 사물인터넷 디바이스에서만 컨텍스트를 수집할 수 있다. 본 논문에서는 상황인지 서비스와 사물인터넷 디바이스 간의 데이터 교환 방식의 불일치를 동적으로 중재하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 동적 중재 기법을 이용하여 상황인지 서비스는 사물인터넷 디바이스가 지원하는 데이터 교환 방식에 상관없이 컨텍스트의 수집이 가능하다.
지능로봇이나 유비쿼터스 환경에서는 주변의 상황정보를 파악하여 이를 바탕으로 적당한 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 상황에 따른 서비스를 탐색하여 제공하는 유용한 플랫폼으로 규칙기반 시스템을 활용하는 연구가 많이 진행되어왔다. 이 논문에서는 상황이해 서비스를 위한 규칙기반 시스템의 특성에 대해서 기술하고, 이를 바탕으로 설계하여 구현한 규칙기반 상황이해 서비스 엔진에 대해서 기술한다 구현한 상황이해 엔진은 임베이드 환경을 비롯한 모바일 환경에서도 동작할 수 있도록 수행속도와 메모리요구량에 대한 고려를 하여 설계되었다.
최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 모바일 기기를 이용한 서비스 수요가 급격히 증가함에 따라 대량의 콘텐츠와 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이를 위해 사용자의 상황 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기 위한 다양한 모델들이 제시되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 상황에 따른 사용자의 선호도 혹은 컨텍스트를 자체적으로 수집/분석하여 추천한다는 점에서 신뢰도가 높은 콘텐츠를 추천하지 못하거나 이를 검증할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시공간 복합 상황 정보와 사용자의 컨텍스트를 활용한 분석과 함께 콘텐츠와 서비스를 제공하는 외부 CP(Contents Provider)가 Open API로 제공하는 신뢰도에 따라 소비 가치가 높은 최적의 콘텐츠를 제공할 수 있는 추천 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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