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.
IoT 환경의 서비스는 상황정보를 끊임없이 수집하여, 상황에 적합한 행동을 수행해야 한다. 따라서 수집한 상황정보를 표현할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 환경의 상황정보를 표현할 수 있도록 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 온톨로지 기반이므로 의미적인 상호운용성을 지원한다. 또한 다양한 IoT 도메인의 상황정보를 모델링하기 위하여 상위 온톨로지를 작성한다. IoT 환경을 구성하는 사람, 환경, 사물을 클래스로 표현하고, 그 상황을 나타내는 속성을 정의하여 일관성 있게 상황정보를 기술하므로 이해하고 사용하기 쉽다. 또한 상황정보는 시시각각 변하는 동적인 상황을 반영해야 하므로 상황정보 온톨로지의 유효성을 판단할 수 있도록 상황정보의 생성시간 및 생존시간을 모델링하여 제공하는 특성을 가진다. 제안하는 온톨로지 모델은 OWL을 사용하여 기술하며, 구축한 온톨로지를 기반으로 서비스를 기술할 수 있다.
모바일 환경이 발전하고 보편화됨에 따라 사용자의 상황정보를 인식하고 추론하여 서비스를 제공하는 상황인식 서비스에 대해 관심이 높아지고 있다. 상황인식 서비스는 사용자 및 주변 환경의 상황을 알아내고 공유하여 그에 맞는 서비스를 제공한다. 이를 위한 상황정보는 사용자의 요구와 주변 상황이 수시로 변화하는 이동통신 환경에서 중요하게 활용된다. 본 논문에서는 컨텍스트의 수집과 공유를 위해 안드로이드 기반의 컨텍스트폰 플랫폼과 컨텍스트 서버를 구현하여 사용자 상황 정보를 시각화 하고 서로 공유할 수 있게 하였다. 상황인식에 대한 연구에는 주로 위치 및 이동에 관한 연구가 많은 부분을 차지하고 있는데, 위치정보는 상황인식을 위해 반드시 필요한 정보이며 이를 통해 사용자의 현재 상황을 파악할 수 있는 중요한 정보로 활용되고 있다. 안드로이드 기반의 컨텍스트폰 플랫폼과 컨텍스트 서버, GPS를 이용하여 사용자의 위치를 추적하거나 찾아내어 실시간으로 상대방의 위치 정보와 사용자 간의 거리를 알아내어 공유하고 맵을 통해 사용자 위치를 파악하여 위치와 관련된 서비스를 제공하려 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 상황정보들은 서비스기반아키텍쳐와 같은 환경에서 XML기술을 기반으로 구성되며 공유된다. 따라서 상황인식 어플리케이션은 상황정보를 표현하는 XML문서를 대상으로 하는 행위들의 구현으로 볼 수 있다. 이때 상황인식 어플리케이션 구현의 시작을 XML 스키마 기반의 소스코드 템플리트를 이용한다면, 보다 정확하게 상황정보를 표현하는 어플리케이션을 구현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서는 XML을 이용하는 방법 가운데, 기존의 파서를 통한 접근 방법이 아닌 바인딩 기술을 이용한 접근방법을 통해, 상황정보를 가지고 있는 XML 파일의 스키마 구조를 표현하는 어플리케이션 템플리트 생성한다. 이를 위해 본 논문은, 첫째, 바인딩 기술이 기존의 파서를 통한 접근법보다. 유비쿼터스 상황인식에 유리한 이유를 분석하였으며, 둘째, 여러 가지 바인딩 기술들을 항목별로 분석하여 상황인식 어플리케이션 템플리트를 만드는데 가장 적합한 한가지를 선정한다. 마지막으로 상황정보를 표현하는 XML을 이용하여 어플리케이션을 구현하는 방법의 이해를 돕기 위해 액티브 배지 시스템의 한 부분인 "Call Forwarding"에 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하는 예제를 보인다.
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.
DTN(Delay/Disruption Tolerant Networks)은 노드의 불규칙적인 움직임으로 인한 연결단절과 불안정한 연결 상태를 극복하기 위해 효율적인 포워딩 전략이 필요하다. 제시하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향 등의 상황정보를 활용하며 이를 통해 이후의 이동성을 예측하여 포워딩할 중계노드를 선택하기 위한 방법을 고려한다. 본 논문에서는 중계노드들의 상관관계를 분석하여 안정된 경로를 제공하기 위해 노드의 상황정보를 예측하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 상황 매트릭스라는 상황 분석 도구를 사용하여 시간에 따라 상황정보를 저장하고, 변화의 추이를 분석하여 노드의 속도, 방향 등의 정보를 예측하는데 활용된다. EPCM 알고리즘은 예측된 상황정보를 활용하여 노드 간 미래의 연결성을 분석하고 중계노드를 선택함으로써 안정된 포워딩 경로를 제공할 수 있고, 불필요한 포워딩으로 인한 자원 낭비를 방지할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과 예측된 상황정보의 값이 실제의 값에 대하여 약 2%내의 오차율을 나타내어 예측의 정확도를 확인하였다.
본 논문은 센서로부터 사용자의 환경정보를 수집하여 상황정보 프로파일을 생성히는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지에 대한 연구결과를 바탕으로 상황을 분류하고, 상황정보를 모델링하였다. 제안된 시스템은 다양한 일상생활에서 사용자에게 발생할 수 있는 주변환경 정보 및 신체정보를 수집하여, 상황정보 프로파일을 생성함으로써 콘텐츠 적응화 서비스를 지원할 수 있다.
유비쿼터스 시스템의 발달에 따라 시스템이 다루는 상황정보의 숫자 또한 크게 증가하고 있다. 이러한 상황정보 중에는 정보보호 관점에서 중요한 데이터들이 다수 존재한다. 이러한 중요한 상황정보가 다른 사용자 또는 서비스에게 제공됨에 따라 개인정보의 과도한 노출 가능성 또한 크게 증가되고 있다. 이러한 과도한 정보의 노출을 위하여 여러 시스템은 접근 제어 기법을 주로 이용하나 이러한 기존 기법은 허가되지 않은 정보의 접근을 막을 수는 있으나 허가된 정보의 제공에서 발생하는 과도한 정보의 노출은 막을 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 개인정보의 과도한 노출을 막기 위하여 상황정보를 추상화하여 제공하는 접근 제어 프레임워크를 제안한다. 상황정보의 과도한 노출을 막기 위하여 협상 프로토콜과 RDF를 이용한 상황정보 추상화를 제공하며, 이를 통하여 개인정보의 보호와 동시에 서비스의 연속성을 유지한다.
본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황정보의 품질요소 측정에 관한 관점을 명확하게 하고 신뢰성을 고려하기 위한 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크의 첫 번째 단계는 상황정보의 사용자를 정의하는 것이다. 이것이 중요한 이유는 상황정보의 유형이 결정되고, 그에 따라 측정 방법 및 평가를 위한 임계값이 결정되기 때문이다. 나머지 단계는 상황정보의 품질을 정량적으로 평가 할 수 있도록 각 품질 요소를 측정하기 위한 방법과 인수 가능한 품질 목표 설정 등이 포함되어 있다. 상황정보의 품질 요소로 정확성, 완전성, 최신성, 접근 보안성, 표현성을 선택하고 이들의 측정 방법과 절차를 제시하였다. 이러한 방법을 통하여 정보품질 수준에 대한 객관적인 평가를 할 수 있고, 품질의 질적 향상을 도모하여 궁극적으로 좋은 정보를 사용할 수 있도록 하는 것이다.
헬스케어에서의 상황정보는 사용자와 관련된 정보를 추론하여 질 높은 서비스를 제공하기 위해서 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 보건기상지수 모니터링 방법론을 제안한다. 체온, 기온, 조도, 습도, 자외선에 따른 건강지수를 사용자의 현재 위치에 따라 실시간으로 제공하기 위해서, GPS와 기상청의 RSS로부터 추출한 XML를 활용한다. 보건기상지수는 천식지수, 뇌졸중지수, 피부질환지수, 폐질환지수, 꽃가루농도지수, 도시고온지수의 요소에 따라 분석하여 모니터링한다. 상황정보 수집과 추론 과정을 통해 장치간의 유동성을 보장하는 환경에서 서비스를 지원하기 위한 도메인 상황정보를 구성한다. 이기종 디바이스의 유동성이 보장되는 환경에서 새로운 상황이 존재하면 추가된 상황정보의 서비스를 지원하기 위해서 Naive Bayes 분류자를 이용한다. 상황정보 수집, 상황인식 추론, 상황정보 모델링에 따른 새로운 상황 분류하는 방법론에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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