상황정보기반 컴포넌트 모델은 상황인식 어플리케이션이 상황정보에 민감한 부분과 그렇지 않은 부분으로 구성된다는 아이디어에서 출발하여, 상황정보에 민감한 부분을 각 상황정보의 모습과 수행 조건에 따라 분할하고 각각을 소프트웨어 컴포넌트로 구성하는 모델이다. 본 모델은 상황인식 컴포넌트들을 조합하는 방식으로 어플리케이션을 구현함으로써, 상황인식 어플리케이션의 상황정보에 따른 확장성을 지원한다. 더불어 어플리케이션 소스코드 자체에 내재되어져 있는 상황정보를 어플리케이션 로직과는 분리시킴으로써, 변화하는 상황정보에 효율적으로 적응하도록 한다. 본 모델이 갖는 특성을 보이기 위하여, 대표적인 상황인식 어플리케이션의 하나인 Call-forwarding 어플리케이션 구현에 제안한 모델을 적용하고, 이를 통해 실제 상황정보 확장에 대한 지원과 상황정보의 분리를 어떻게 해결하는지를 분석한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이 논문에서 제시한 계층적 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.
주변상황에 대한 상황정보를 이용하여 지능형 서비스를 제공하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 연구중의 하나로서, 규칙과 온톨로지를 이용하여 주변상황인식을 위한 상황정보 표현 방법과 표현된 상황정보를 이용한 상황정보 처리 방법을 제시한다. 상황을 기술하고 있는 규칙베이스를 이용하여 주변상황을 개념화하고, 개념 및 기타 시스템에 필요한 정보는 온톨로지를 이용하여 표현한다. 이렇게 표현된 상황정보들은 상황정보 처리기를 통해 하위 수준에서 상위 수준까지의 상황정보들이 도출되어 상황기반의 지능형 서비스 제공을 위해 사용된다.
최근 상황정보 관리의 범위가 단일 도메인에서 다중 도메인으로 확장되면서 사용자의 상황정보는 사용자가 위치하고 있는 도메인뿐만 아니라 여러 도메인에 연관되게 되고 그로 인해 제공될 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스가 점점 다양해졌다. 다중도메인 환경에서 같은 종류의 상황정보는 다수의 로컬 상황정보 관리자에 의해 제공될 수 있기 때문에, 해당 상황정보에 대한 적합한 로컬 상황정보 관리자가 글로벌 상황정보관리자에 의해 선택되어야 한다. 본 논문에서 우리는 하나의 글로벌 상황정보 관리자와 여러개의 로컬 상황정보 관리자로 구성된 연합 구조를 제안하고, 연합 상황정보 처리를 위해 상황정보 제공자 선택 문제에 대해 논하고 선택 방법을 제안한다. 또한 연합 상황정보 관리에서 어떻게 이 선택 방법이 상황추론의 결과를 향상시키는지 보여준다.
본 연구에서는 위성영상 활용 지능형 재난관측·감시 기술 개발을 목적으로 위성영상과 멀티소스(CCTV, 항공영상, 공공DB 등)와의 연계·융합을 통해 재난상황관리의 정확도 향상과 위성영상 활용성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 위성영상 수집·배포시스템으로부터 전달되는 위성영상과 멀티소스의 연계 융합을 통한 재난상황정보의 표출을 목적으로 상황판연계 표출시스템 가동 절차와 위성영상 수집을 통한 위험탐지 알고리즘과의 연계를 위해 재난상황업무 기반 시스템 가동절차를 수립하고, 위기관리표준 매뉴얼 상 상황업무절차를 적용해 예비설계를 진행하였다. 상황실 실무자 설문을 통해 작성된 시스템 요구사항과 규격서를 기반으로 상황업무절차를 적용해 먼저업무시스템 설계를 진행하였다. 평시에는 GIS통합상황판에서 관리됨을 전제로 위성영상 수집에 대한국가적 예산 투입 측면을 고려해 중대본 설치가 필요한 대형재난 발생상황을 가정하여 상황판연계·표출시스템의 가동되도록 설계하였다. 또한, 위성영상 분석을 통한 피해위험도와 재난이력통계 등 멀티소스와 중첩한 결과를 실시간으로 표출함에 따라 상황실근무자는 재난확산 여부를 판단하고, NDMS를 통해 재난상황을 전파할 수 있도록 설계하였다. 상황판연계 표출시스템의 원활한 데이터 입/출력을 위해 재난유형 및 분석단계별 클래스 정의, 유스케이스 ID(요구기능)와 1:1 또는 1:n매칭을 수행하여 재난유형 및 분석단계별 클래스를 정의하였다. 정의된 클래스는 유스케이스인 요구기능과 매칭을 수행하였고, 시스템 가동절차 중 피해위험도분석, 재난이력통계, 중첩결과표출, NDMS 상황전파에 대한 상황업무절차를 기반으로 산불·홍수·산사태·대설·태풍 총 5종의재난별 시퀀스를 설계하였다. 마지막으로 화면정의서와 UI/UX설계서를 기반으로 Figma를 통해 시스템구동화면을 사전에 모의하였다. 향후, 진행되는 연구에서는 위성영상과 멀티소스를 연계한 화면을 실체화하여 더욱 정확한 재난상황관리가 가능하도록 NDMS 연계 상황판 표출 시스템을 개발하고자 한다.
현재의 컴퓨팅 환경은 수많은 센서와 컴퓨팅 디바이스에서 사용자와 주위 환경에 대한 상황 정보를 생성하고 있다. 이러한 상황정보는 무선 네트워크와의 결합을 통하여 정보가 필요한 서비스로 전달되어 사용자에게 더욱 지능화된 서비스를 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 환경에서 서비스는 주변에 존재하는 상황정보 제공자를 검색하여 상황정보를 제공받을 수 있어야 한다. 수많은 상황정보 정보제공자가 무선 네트워크를 통하여 상황정보를 제공하는 환경에서 필요한 상황정보 제공자를 찾고 상황정보를 전송하는 효율적인 프로토콜이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 무선 네트워크에 적합한 상황정보 제공자의 검색과 상황정보 전송을 위한 상황정보 발견 프로토콜(Context Discovery Protocol)을 디자인하였다.
"유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.
상황은 단일 사건에 의해 결정되는 경우도 있지만, 많은 경우 일련의 사건이 특정 시간 제약을 만족하면서 발생할 때 상황이 결정된다. 따라서 상황에 대한 추론은 시간 제약 조건 만족 여부와 함께 사건의 발생을 순서를 확인하는 방법으로 수행될 수 있다. 한편, 어떤 상황은 분명하게 정의되는 것이 아니라 애매한 개념을 사용하여 기술되기 때문에, 퍼지 개념을 이용한 상황 기술과 이에 대한 추론이 필요하다. 한편, 유비쿼터스 환경에서와 같이 여러 대상에 대한 상황을 유추하여 서비스를 제공해야 하는 경우에, 대상 간에 동일한 상황이 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 이러한 상황 추론을 위해서 이 논문에서는 Fuzzy Colored Timed Petri net 모델이라는 상황 추론 모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델은 Timed Petri net 성질을 이용하여 일련의 사건 발생을 모델링하고, Colored Petri net의 성질을 이용하여 다수 대상에 대한 상황 추론을 허용하며, fuzzy 토큰 개념을 이용하여 애매한 개념을 사용하여 정의된 상황에 대한 추론을 가능하게 한다.
현재의 상황인지 컴퓨팅(Context-aware Computing)은 센서로부터 전달받는 상황정보가 완벽하다는 가정을 하고 있으며 따라서, 이에 근거한 상황인지는 불확실성(Uncertainty)을 제대로 다루지 못하고 있는 실정이다. 또한 상황인지 컴퓨팅에서 상황 정보를 표현하는데 주로 사용되고 있는 온톨로지(Ontology) 모델링 역시 현실 세계의 불확실성을 다루기에는 한계가 있다. 본 논문은 선행 연구인 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 처리에서 발생할 수 있는 불확실성을 탐지하고 이를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 홍수 상황인지를 위한 센서 종류와 수량을 보강하고 기 설계된 온톨로지 모델의 추론 과정 보완을 통하여 홍수 상황인지의 불확실성을 최소화한다. 이는 홍수 상황인지 뿐만 아니라 일반적인 온톨로지 기반의 상황인지 u-서비스에 응용할 수 있다.
유비쿼터스 환경에서의 상황인식 서비스는 의료, 쇼핑, 교육, 소방, 문화 등 우리 사회 전 분야에 걸쳐 응용되고 있으며, 각 분야에 영향을 미치고 있다. 상황인식 서비스는 사용자의 상황정보를 정확하게 파악하여 신속한 서비스를 제공하는데 목적이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황정보를 바탕으로 보다 효율적이고 정확한 서비스를 제공하고자 지능적인 추론방법인 사례기반추론방법을 제안한다. 사례기반추론은 과거의 경험이나 상황을 사례 데이터베이스로 구축하여 어떠한 상황이나 문제가 발생하면 기존의 사례 데이터베이스에서 가장 유사한 사례들과 비교 분석하여 현재에 처한 상황과 가장 유사한 상황을 검색하여 그에 따른 사용자가 원하는 정보를 제공한다. 즉 사용자의 상황정보를 바탕으로 검색된 유사한 사례들에 대한 유사도를 측정, 구함으로써 유사도가 높은 사례일수록 현재의 상황과 가장 유사한 상황으로 인식하여 그에 따른 해결책을 제시하여 사용자로 하여금 원하는 서비스를 제공받고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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