본 논문에서는 상황 정보를 이용하여 사용자에게 필요한 정보를 효율적으로 제공하는 개방형 아키텍처 하에서의 상황 인식 추천 서비스를 설계한다. 상황 인식 서비스에서는 다양한 기기에 대해 서비스를 제공해야 하기 때문에 개방형 아키텍처가 필요하다. 본 논문에서는 이질적인 장치에서 공통적인 서비스를 제공하기 위해 OSGi 프레임워크를 이용하였고, 웹서비스를 이용하여 플랫폼과 어플리케이션에 독립적인 통신 환경을 제공한다. 그리고 상황에 따라 관심도를 측정하여 효율적으로 정보를 제공한다. 이러한 설계를 통해 유비쿼터스의 이질적인 환경에서 사용자에게 필요한 적절한 정보를 적시적지에 받을 수 있도록 하였다.
유비쿼터스 환경에서는 사용자의 주변 환경에서 발생할 수 있는 상황이 매우 다양하므로, 이에 대응하기 위한 자동화 서비스의 개발이 요구된다. 그러나 기존의 상황인지 기반 워크플로우 시스템들은 단일 워크플로우 서비스만을 제공할 수 있으므로, 다수의 워크플로우 조합을 통해 복합적이고 다양한 서비스를 제공하는데 제약이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 다수의 워크플로우에 존재하는 개별적인 서비스 흐름을 하나의 워크플로우로 통합 표현할 수 있는 상황인지 기반의 워크플로우 언어인 CAWL(Context-Aware Workflow Language)를 기반으로 하는 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 CAWL를 이용하여 작성한 시나리오를 바탕으로 사용자에게 다양한 복합 워크플로우 서비스를 제공할 수 있다. 또한 각각 존재하는 다수의 워크플로우를 복합 워크플로우 서비스를 구성하기 위한 일부로써 재사용할 수 있으므로, 자동화 서비스 개발의 효율성을 증대시킬 수 있다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 위한 서비스 지원 구조는 사용자 주변에 공유된 자원을 사용자의 상황에 따라 효율적으로 분배하는 기술이 요구된다. 그러기 위해서는 사용자의 상황 정보에 맞게 제공된 서비스 항목과 자원을 분석하고, 필요한 서비스 및 자원을 적합하게 분배하는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 휴대용 모바일 장치를 이용하여 사용자의 상황을 인식하고, 사용자 상황에 맞도록 서비스된 항목을 공유시킴으로써 지능적인 서비스 지원이 가능한 지능형 P2P 모바일 에이전트 구조를 제안한다. 제안한 구조는 특정 자원에 대한 독점성을 제거하고, 효과적인 사용자 상황 인식 및 서비스 지원을 목적으로 한다.
유비쿼터스 환경에서의 응용은 사용자의 요구사항 변경과 사용자의 서비스 환경 변화를 적응시킴으로써 사용자에게 최선의 서비스를 제공할 수 있어야 하며 상황 변화에 따른 하부 플랫폼의 동작에 서비스의 동작을 적응시킬 수 있어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스를 제공하기 위하여 상황 변화에 대한 동적인 응용 적응성을 지원하는 2-레벨 상황 적응 기법을 제안한다. 상황 적응성을 지원하기 위하여 상황의 범위를 사용자 요구사항으로 확대하여 응용 서비스 제공에 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 하였으며. 응용의 적응성은 적응 정책을 사용하여 발생할 수 있는 특정 상황에 대한 적응 방법을 명시적으로 요구함으로써 실제 상황이 발생했을 때 응용이 능동적으로 대처할 수 있도록 하였다.
빠른 속도로 확산되고 있는 모바일 기기는 카메라, GPS, RFID 등과 같은 다양한 센서를 장착하고 Wi-Fi, WiMAX, WiBro 등의 무선 네트워크를 지원하는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전으로 사용자는 언제 어디서나 주변의 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있게 되었고 모바일 기기의 서비스는 주변의 센서 또는 임베디드 컴퓨팅 장치로부터 수집되는 다양한 주변 환경 정보와 시스템 상태정보, 네트워크 상황정보 등의 디지털 정보를 이용하여 주변상황인식(context awareness)이 가능한 스마트 서비스로 발전하고 있다. 주변상황인식을 위하여 서비스는 주변에 존재하는 다양한 장치를 효율적으로 검색하고 이질적인(Heterogeneous) 장치와 정보의 표현 및 전송에 대한 호환성이 필요하다. 이러한 문제는 규격화된 프레임워크의 사용으로 해결할 수 있으며 상황정보의 관리 기능을 추가하여 서비스 개발의 생산성을 높일 수 있다 본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경에서 상황정보의 제공과 사용에 적합한 프레임워크로서 MoCE(Mobile Context Exploerer) 아키텍처를 설계하였다. MoCE 는 상황정보의 수집, 변환, 분류, 통합 등의 기능을 제공하고 모바일 환경의 특성에 기인한 상황정보 발견 및 전송 프로토콜을 설계하여 사용하고 있다. 또한 Surround multiCam 서비스 예제를 구현하여 제안한 아키텍처의 안정성 및 성능을 실험하였다.
시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.
멀티미디어 데이터를 스트림화 하여 서비스하는 일은 인터넷에서 자주 접할 수 있는 서비스이다. 이런 서비스를 네트웍 상황에 맞게 동적으로 조절한다면 사용자에게 더욱 좋은 서비스가 가능하다. 본 논문에서는 멀티미디어 서비스를 보다 효율적으로 제공하기 위해서 네트웍의 상황을 측정하여 전송률을 조절하는 혼잡제어 방법과 적은 네트웍 대역폭에서도 사용자가 멀티미디어 서비스를 받을 수 있도록 하는 Temporal-Fidelity Scaling 기법을 활용하는 시스템 구성을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 서비스들은 사용자가 제공하는 정보뿐만 아니라 사용자가 있는 환경이 제공하는 많은 정보들을 이용하여 동적으로 변화하는 환경에서 사용자에게 적합한 서비스를 자동으로 제공해야 한다. 비즈니스 및 분산 컴퓨팅 환경에서 사용되는 워크플로우는 여러 작업들을 일련의 작업 절차 규칙에 의해 연계시켜 서비스의 자동화를 지원한다. 따라서 서비스의 자동화에 사용되어 왔던 워크플로우를 유비쿼터스 컴퓨팅에 적용하여 상황인지 서비스를 지원하기 위해서는 컨텍스트 정보를 서비스의 전이조건으로 명시해야 한다 이를 위하여 본 논문에서는 워크플로우를 유비쿼터스 컴퓨팅에 적용하고 워크플로우의 상태 전이 제약조건에 컨텍스트 정보를 명시하기 위한 구조적인 컨텍스트 모델을 제시한다. 또한 이 구조적인 컨텍스트 모델을 사용하기 위해서, 이질적이면서 다양한 플랫폼, 프로토콜 및 언어에 독립적인 표준화된 인터페이스를 제공하는 웹 서비스 기반의 워크플로우 언어인 uWDL을 제안한다. uWDL은 유비쿼터스 환경의 워크플로우 엔진에 의해 해석되고 실행되어 사용자에게 상황인지 기반의 자동화된 서비스를 제공한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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