유비쿼터스 환경 하에서 다중 상황 기반 권유 서비스에 대한 요구가 증대하고 있다. 이러한 환경에서는 상황의 수가 증가함에 따라 권유 정보의 양이 크게 증가하게 되어 효과적인 정보 제공이 어려워진다는 문제를 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 다중 상황 적응적인 효과적인 권유 기법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 상황별로 의미 있는 정보를 제공할 수 있도록 하기 위해 사용자들의 상황별 선호도와 행위를 권유 정보의 양을 결정하는 가중치 요소로서 사용한다. 이를 위해 권유 기법과 시나리오를 제시하고, 본 논문에서 제안하는 기법의 효과성을 실험을 통해 평가한다.
무대에서 노래한다는 것은 개인연습을 하는 것과는 전혀 다르다. 관객과 호흡 할 수 있는 여유나 그 날의 날씨, 장비 셋팅, 자신의 컨디션이 주는 요인에 대해 확실한 이해가 있어야 한다. 이 연구는 보컬들이 무대에서 노래할 때 겪게 되는 여러 가지 상황 중에서 날씨의 변화에 따른 적응법과 무대장치에 따른 적응방법을 연구한다.
퍼지 논리를 기반으로 한 적응형 스트리밍 기법인 FDASH 적응 알고리즘은 빠르게 변하는 네트워크 상황에서 우수한 콘텐츠의 화질을 보장하면서 끊김 없는 서비스를 제공하는 특성을 보이지만 비디오의 화질이 자주 변하기 때문에 최고의 사용자 체감 품질 (QoE: Quality of Experience)을 제공하지 못 할 수도 있다. 본 논문에서는 제한된 버퍼 크기를 가지고 동일한 콘텐츠의 화질을 보장하면서도 비디오 화질의 변화 횟수를 줄여서 최적의 QoE를 제공할 수 있도록 하는 변환된 퍼지 논리 기반의 DASH 적응 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 우선 퍼지 논리 제어부(FLC : Fuzzy Logic Controller)의 수정을 통하여 다음 세그먼트의 비트율에 대해 최적의 판단을 하도록 하였고, 세그먼트 비트율 필터링 모듈 (SBFM: Segment Bitrate Filtering Module)을 추가하여 비디오 화질의 변화 횟수가 최소화 될 수 있도록 하였으며, 스트리밍 서비스 시작 시 SBFM에 의해 일정시간 저화질의 비디오를 시청해야 하는 상황을 막기 위한 Start Mechanism을 추가하였고, 마지막으로 버퍼의 오버플로우를 방지하기 위해 Sleeping Mechanism을 추가하였다. NS-3를 이용한 네트워크 모의실험 결과를 통해 제안된 방식이 FDASH 방식에 비하여 제한된 버퍼크기 상황 하에서도 오버플로우가 발생하지 않으며 점대점(Point to Point) 상황에서는 거의 동일 화질 성능을 보이면서도 비디오 화질 변화 횟수를 50% 이상 줄일 수 있음과 일반 Wifi환경에서는 오히려 17.8%정도 더 뛰어난 비디오 화질 성능을 보이면서 비디오 화질변화 횟수 측면에서는 53.1%정도 줄일 수 있음을 보여준다.
인터넷의 발달과 멀티미디어 콘텐츠 수요의 증가에 따라 콘텐츠 산업이 발달하고 있다. 하지만 현재 콘텐츠 산업은 제한된 환경(사용자 디바이스 환경, 네트워크 환경 등)에서 동일화된 콘텐츠를 제공하고 있다. 또한, 사용자의 상황 및 감성에 맞는 콘텐츠를 서비스하기 위해서는 사용자가 콘텐츠를 검색하여 찾아야하는 어려움이 있다. 이에 사용자의 상황 및 감성에 따라 콘텐츠를 제공하는 시스템에 대한 필요가 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자가 언제, 어디서든지, 다양한 디바이스를 통해 사용자의 상황 및 감성 정보에 따라 적응화된 콘텐츠를 제공할 수 있는 시스템을 제안하고 사용자 단말기 상에서 적응화된 콘텐츠를 제공받을 수 있는 사용자 단말기 프레임워크를 설계하고 구현한다.
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.
본 논문에서는 사용자 상황에 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 필요한 프로파일을 클라이언트에서 처리하기 위한 프레임워크를 설계 및 구현한다. 사용자의 상황에 따라 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 프로파일은 상황 정보뿐만 아니라 다양한 사용자 정보들로 구성되어야 한다. 또한 클라이언트 디바이스는 프로파일 처리를 위해 프로파일의 생성, 관리, 전송 기능을 가지고 있어야 한다. 제안된 클라이언트 프레임워크에서 사용되는 프로파일은 콘텐츠 적응화를 위해 사용자와 관련된 다양한 정보로 구성하였다. 또한 효율적인 프로파일 처리를 위하여 프로파일 생성, 전송, 관리 기술들을 제안하고 클라이언트 프로파일 프레임워크 설계시 적용하였다. 성능평가 결과, 프로파일 처리를 위해 프레임워크에 제안된 기법들은 기존 기법들에 비해 효율적이었다.
최근 높은 휴대성과 이동성을 특징으로 하는 모바일 도메인에서 사용자의 상황정보를 이용한 모바일 상황인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 모바일 상황인식 서비스들은 사용자의 상황정보를 모바일 기기로부터 수집 및 분석하여 추론 시스템을 통해 상황을 추론해야 한다. 그러나 모바일 도메인의 높은 이동성으로 인해 상황에 적합한 추론 결과를 얻기에 어려움이 있다. 또한, 잘못된 추론 결과를 수정 및 적응하기 위한 체계적인 방법에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 소프트웨어 사이버네틱스 기반 피드백 개념을 적용한 체계적인 프로세스 모델을 제시한다. 또한 피드백 프로세스 모델을 적용, 설계 및 구현한 MADA(Monitoring, Analysis, Determinating, Adaptation) 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 정확한 상황 추론이 가능한 적응적 모바일 상황인식 서비스 개발 환경을 구축할 수 있으며 추론 규칙의 체계적 관리가 가능하다.
현대의 컴퓨팅 환경에서, 무선통신과 이동가능한 기기들의 등장 그리고 사용자의 요구조건의 변화로 인해서 소프트웨어는 동적으로 적응할 수 있어야 한다. 특히 새로운 컴퓨팅 패러다임으로 등장하는 이동 에이전트의 경우 어떠한 환경에서 수행될지를 모르기 때문에, 변화하는 상황에 대응한 적응력을 가지는 것이 필수적으로 요구된다. 이 논문은 다양한 변화에 대한 요구 사항들을 수용하기 위해서 이동 에이전트 시스템에서의 AOP을 이용한 환경 적응 코드의 투명한 동적 적응 기법을 제안한다. 본 논문은 동적인 상황에 대한 적응성을 역할의 분리를 통해서 이동 에이전트에 투명하게 적용하는 기법과, 다양한 정책을 적용함으로써 변화하는 환경에 대해서 성공적으로 작업을 수행하게 하는 기법을 보여줄 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅이 소개된 이후로 컴퓨팅 환경에 대한 관점이 변화하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해서는 상환 정보가 필요하다. 스케줄 관리 시스템은 이러한 상황 정보가 매우 필요한 분야이다. 그러나, 기존의 스케줄 관리 시스템에서는 다양한 상황 정보를 고려하지 않고 있다. 이를 극복하고자, 본 논문에서는 각 사용자의 다양한 상황을 고려한 상황 적응적인 새로운 웹 기반 스케줄 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 시스템을 설계하고, 사용자, 시간, 계절, 위치 상황에 이를 적용하여 각 사용자에게 적합한 스케줄을 제공함을 구현결과를 통해 보였다.
비디오 데이터를 실시간으로 스트리밍 할 때, 전송되는 데이터의 손실을 최소화 하고, 안정적인 전송을 가능하도록 하는 것은 매우 중요하다. 무선으로 동작하는 사용자 디바이스가 위치한 환경이 통신을 하기에 적합하지 않은 상황에 놓인 경우에도 위급한 상황을 탈출하기 위한 끊어짐 없는 비디오 스트리밍이 필요할 수 있다. 이를 위해 네트워크의 상태에 따라서 실시간성을 보장하기 위한 적응적 스트리밍 기법이 필요하다. 이 논문에서는 다가올 U-City 환경에서 다양한 형태의 사용자 디바이스를 지원하고 비디오 데이터를 통한 통합형 관리 체계를 위한 네트워크 적응적인 실시간 미디어 데이터 전송 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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