유비쿼터스 환경에서는 동적으로 변하는 사용자의 상태정보를 바탕으로 상황에 맞는 서비스가 실시간으로 제공되는 상황인지 서비스를 지향한다. 이러한 상황인지 서비스는 실제 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주기적으로 센싱되어 들어오는 컨텍스트 정보에 대한 빠르고 정확한 컨텍스트 비교를 바탕으로 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 다양한 상황정보를 {주어, 동사, 목적어}형태의 RDF기반 컨텍스트 모델로 표현하고, 컨텍스트 유형별로 구분되는 컨텍스트 타입과 값의 튜플 조합을 컨텍스트 비교에 이용하는 상황인지 서비스를 위한 컨텍스트 비교기를 제안한다. 제안하는 컨텍스트 비교기는 센싱되어 들어오는 컨텍스트 정보를 컨텍스트 타입에 따라 세부 인덱스를 부여하여 컨텍스트 비교횟수를 최소화할 수 있으며, 센싱된 입력 컨텍스트의 재활용 수준을 높일 수 있다. 따라서, 제안하는 컨텍스트 비교기는 동적인 유비쿼터스 환경에서 상황인지 서비스를 제공하기 기반 기술로써 위한 관련 응용프로그램 및 시스템 설계에 그 활용도가 클 것으로 기대된다.
상황인지 시스템은 주변상황을 인지하고 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위해서 센서데이터 수집 모델과 컨텍스트 표현모델이 필요하다. 센서데이터 수집 모델은 센서접근정보, 센서 값과 타입 정의로 구성된다. 컨텍스트 표현모델은 마크업 언어로 기술되며, 센서데이터 수집 모델이 제공하는 정보와 주변상황을 정의하기 위한 키워드로 구성된다. 그러나 서비스 개발자가 컨텍스트 정보를 기술할 때, 하나의 주변상황에 대한 키워드를 중복하여 사용하면 센서 식별을 위한 접근정보가 불분명해진다. 이러한 이유로 상황인지 시스템은 컨텍스트 정보를 올바르게 판단할 수 없다. 본 논문에서는 상황에 적합한 올바른 컨텍스트 정보를 얻기 위해, 센서 정보를 식별하기 위한 컨텍스트 분류 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통해 컨텍스트 정의가 갖는 효용성을 보인다.
최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 수집이 가능해졌고 이러한 사용자의 컨텍스트는 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위한 데이터로 활용이 가능하다. 컨텍스트는 물리적 컨텍스트(Physical Context)와 소프트 컨텍스트(Soft Context)로 구분할 수 있는데 이 두 가지의 컨텍스트를 조합하면 사용자의 취향과 상황 그리고 생활 패턴 등을 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이렇게 상황정보를 이용하여 추출된 데이터는 사용자에게 친화적인 서비스를 제공할 수 있는 토대로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보에 기반을 둔 로그 수집 방법과 분석방법을 제시하여 사용자의 상황에 적합한 애플리케이션을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 애플리케이션 추천 시스템은 소프트 컨텍스트와 물리적 컨텍스트의 조합으로 생성한 통계정보를 사용하기 때문에 보다 사용자에게 친화적으로 애플리케이션을 추천할 수 있다. 또한 애플리케이션 추천 시스템은 애플리케이션 카테고리 또는 애플리케이션 사용 횟수에 따른 분류 등으로 사용자의 스마트폰 활용패턴을 통계정보로 나타내준다. 애플리케이션 추천 시스템을 사용함으로써 사용자는 개인에게 가장 알맞은 스마트폰 환경을 사용할 수 있으며, 자신의 애플리케이션 활용 패턴 및 통계정보도 숙지할 수 있어 사용자에게 보다 밀접한 스마트폰 활용 정보를 제공할 수 있다. 이러한 상황정보 기반의 로그 분석과 수집, 그리고 애플리케이션 추천 시스템은 추후 상황인지 및 사용자의 특화된 서비스 개발에 많은 도움이 될 것이다.
낯선 환경에서 이동하며 여행하는 여행자들은 문화와 언어 등의 차이로 인해 어려움에 부딪히며 다양한 문제를 갖는다. 그로 인해 만족스러운 여행을 달성하지 못하거나, 안 좋은 추억들을 가지게 된다. 이러한 상황에 부딪힐 때마다 여행자들은 문제를 해결하기 위한 정보를 매 순간마다 찾아 사용하게 된다. 따라서, 만족하는 여행을 달성하기 위하여 자신의 상황에 가장 적절한 정보에 대한 니즈가 증대 되었다. 본 연구는 '미래의 유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 여행자가 만족스러운 여행을 하기 위하여 정보 서비스는 어떻게 제공되어야 하는가?' 라는 물음으로부터 시작하였고, 이를 위하여 사용자의 상황에 따라 가장 적절한 서비스를 하는 컨텍스트 인식 서비스가 낯선 상황을 매번 접하게 되는 여행자들에게 유용한 방법으로 제시될 수 있을 것이라는 전제하에 진행되었다. 본 연구에서는 여행자가 처한 상황에서 가장 필요로 하는 최적의 정보를 휴대전화 인터페이스를 통해 얻음으로써, 만족스러운 여행을 할 수 있도록 컨텍스트 인식 서비스를 디자인하는 방법을 제안하였다. 연구의 내용으로는 첫 번째로, 여행자의 상황을 사용자의 목적을 이루기 위한 행위의 단계의 시점으로 보았다. 두 번째로, 여행자들은 목적의 행위단계마다 다른 정보를 사용하며, 원하는 정보의 우선순위는 발생하는 컨텍스트와 관련이 있다는 사용자 조사의 결과 도출하였다. 세 번째로, 이를 바탕으로 여행자가 가지는 목적 중 '식사하기'를 중심으로 각 상황마다 여행자가 필요로 하는 정보를 휴대전화를 통해 제공하는 컨텍스트 인식 서비스의 방법을 제안하고, 마지막으로, 이를 사례에 적용하여 서비스의 컨셉을 구체화하였다.
사용자를 중심으로 하는 주변환경과 사용자간 흑은 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지능적, 자동적으로 선택하여 지원해 줌으로써 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하는 상황인식 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 핵심 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상황인식 기반의 미들웨어 및 컨텍스트 서버를 설계 및 구현한다. 먼저 미들웨어는 블루투스 (Bluetooth) 무선 통신 기술을 이용하여 이동성을 지닌 이동 노드를 발견하고, 컨텍스트 서버에 등록하여 해당 컨텍스트에 적합한 실행 모듈을 서비스하는 기능을 담당한다. 컨텍스트 서버는 주어진 원격 객체의 정보와 사용자의 현재 상태 물리적 환경의 상태 등의 상황 정보를 효율적으로 데이터베이스 서버에 저장하고 관리할 수 있는 기능을 수행한다. 마지막으로 응용 시스템을 통해 제안하는 미들웨어와 컨텍스트 서버의 유용성을 보인다.
상황인식 처리기술은 사용자의 컨텍스트에 근거하여 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지원해 줌으로써, 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하도록 해주는 기술이다. 여러 상황변화가 발생할 경우 이에 따라 서비스 전달 방식을 동적으로 적응시키기 위하여 상황에 대한 명시적인 요구사항을 정의하고 이 정의 된 상황을 각 노드에 전파하고 노드에 포함된 미들웨어는 전파된 상황에 적합한 센싱된 정보를 분석하여 특정한 상황의 발생과 이에 따른 액션을 수행하며 또한 센서에서 취득한 컨텍스트로 부터 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성한다. 본 논문에서는 센서로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리 할 수 있는 미들웨어를 제안한다. 이 미들웨어는 변화하는 주변 환경에서 센서로부터 센싱된 컨텍스트 뿐 아니라 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계 되었다. 제안한 상황인식 미들웨어를 기반으로 사용자 질의 요청과 이벤트 상황 질의를 설계하였으며, 이벤트 상황 질의의 추론 DB를 명시하기 위하여 Clips 언어를 사용하였다.
정보 통신 기술의 발달로 사람들은 언제 어디서나 정보에 접근하고 서비스를 받을 수 있게 되었다. 이러한 기술의 발전은 로봇에도 영향을 미치고 있고 언제 어디서나 나와 함께 하며 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크 기반 로봇을 개발 중에 있다. 이러한 로봇을 URC 라고 하는데 이 URC 가 사용자에게 맞는 서비스를 제공하기 위해서 상황인지 기능이 필요하다. 이에 본 논문에서는 로봇 서비스를 표현할 수 있는 상황인지 워크플로우 언어(CAWL)를 바탕으로 상황인지 URC 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 비교기를 제안한다. 컨텍스트 비교기는 트리플릿으로 표현된 사용자 주변 환경으로부터 발생하는 동적인 상황 정보를 로봇, 센서, 모바일 등의 상황정보를 저장하고 있는 온톨로지와 비교하여 현재의 상황을 인식할 수 있는 모듈이다. 제안하는 컨텍스트 비교기를 이용하여 상황에 따른 서비스를 제공할 수 있다.
유비궈터스 환경의 추천 시스템에서는 협력적 필터링을 위하여 컨텍스트 정보를 사용하고 있으나, 컨텍스트 정보의 부족으로 인하여 추천 결과가 정확하지 않는 경우가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텍스트 정보와 더불어 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보를 사용하였으나, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 시간이 지남에 따라 사용자의 기호가 변하거나 유행에 영향을 받을 수 있는 문제점이 있다. 또한 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 상황에 따라 적절히 연동하지 못하여 부정확한 예측을 할 수가 있다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따라 사용자의 기호나 유행이 변하는 경우, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보들을 일률적인 값으로 적용하는 것이 아니라 시간에 따라 가중치를 달리 적용하는 방법을 사용하였다. 그리고 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보가 상황에 따라 적절히 연동하지 못하는 문제는 협력적 필터링하여 나온 결과에 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보의 가중치를 달리 적용하여 통합함으로써 예측성을 높일 수 있었다.
이 논문에서 제안된 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어는 Intelligent Home환경에서 인간과 Home환경과의 지능적인 Agent로써의 역할을 담당한다. 우리는 제시된 논문에서 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어의 아키텍처를 제안하고 상황인식 미들웨어 내에서 동작하는 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에 대한 구조와 구현내용에 대한 설명을 한다. 인간행동패턴을 결정하기 위한 기본 컨텍스트들을 환경 컨텍스트와 생체 컨텍스트로 크게 두 그룹으로 분리하였고 각 그룹은 세 개의 컨텍스트를 포함하고 있다. 환경과 생체로 나뉘어진 총 6개의 컨텍스트들을 정의하고 그 구성에 대하여 설명한다. 또한 컨텍스트는 9단계로 정규화 되어 상황인식 미들웨어에서의 다음 단계인 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서로 정규화 된 값을 전달된다. 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에서는 패턴인식에 대한 세부사항을 설명한다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자 간의 의도충돌 해결을 위한 컨텍스트 관리기를 제안한다. 사용자 간의 의도충돌이란 여러 사용자들이 환경 내의 디바이스를 공유하며 사용함으로 인해 서비스가 적절하게 제공되지 못하는 상황이다. 이러한 사용자 간의 의도충돌은 한 순간에 여러 명의 사용자가 컨텍스트 인식 응용서비스를 이용하는 경우 발생하며 컨텍스트를 단순히 이용하는 것만으로는 해결하기 쉽지 않다. 제안된 컨텍스트 관리기는 이러한 사용자간 의도충돌을 해결하기 위해 사용자의 컨텍스트를 반영하여 상황에 적합한 사용자 컨텍스트를 선택하도록 한다. 또한 현재 서비스를 받고 있는 사용자의 의도를 침해하지 않도록 하기 위해 실행되고 있는 서비스의 컨텍스트와 선택된 사용자의 컨텍스트를 반영하여 서비스 실행을 결정한다. 그리고 사용자가 서비스에 대한 사용철회를 명시적으로 하지 않아도 서비스의 컨텍스트 전환이 가능하도록 환경내의 사용자 컨텍스트를 관리한다. 실험 결과, 제안된 컨텍스트 관리기가 다중사용자 환경에서 기존의 단일 사용자를 위한 컨텍스트 관리기 보다 상황에 적절하게 반응함을 보였다. 따라서 제안된 컨텍스트 관리기는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다중 사용자들이 서비스를 공유하며 사용함에 따라 발생되는 사용자 간의 의도충돌을 감지하고 이를 해결하여 개인화된 서비스가 적절하게 제공되는데 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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