일반적으로 사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 제공하는 과정에서 '상황'을 사용하는 경우 이를 상황인식 시스템으로 정의한다. 상황인식 컴퓨팅 기술이 내장된 기기나 컴퓨터는 상황을 감지하여 적절하고 유용한 서비스를 제공하는 능력을 갖게 된다. 이러한 기술은 교육, 의료, 사무실 환경 등 다양한 분야에 걸쳐 활용된다. 특히 현대화된 강의실 환경은 각종 매체의 설치로 인해 전력소모가 심해지며, 매체들과 강의 환경의 효율적인 관리가 어려워지는 문제를 발생시키므로 상황인식 컴퓨팅 기술이 적용될 필요가 있다. 본 논문에서는 상황인식 기술을 이용한 강의실 관리 시스템을 제안한다. 이 관리 시스템은 다양한 센서 (온도, 조도, $CO_2$, 인체감지) 로부터 획득되는 저수준의 데이터를 사용자가 식별할 수 있는 추상화된 고수준의 정보로 변환하여 사용자에게 알려준다. 이 시스템을 구축함으로써 관리자는 강의실 내부에 설치된 매체들과 환경요소에 대한 상황을 쉽게 인식 할 수 있고, 강의실 내부의 상황변화에 대해 능동적으로 관리 할 수 있게 된다. 또한 강의실에 대한 과거의 이력정보를 검색 할 수 있음으로써 사전관리가 가능해짐에 따라 수동적인 관리로 인한 전력소비에 비해 전력절감 효과가 있고 쾌적한 강의실 환경을 학생들에게 제공 해 줄 수 있게 된다.
IoT 환경에서는 정확한 정보의 전달을 위하여 사용자의 상황에 따라 수집된 정보를 추론하여 새로운 정보, 즉 상황 정보를 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 센싱 되는 민감한 정보를 보호하기 위해 상황인식을 통한 정보의 접근제어 기법을 제안하고자 한다. 이는 사용자의 상황을 고려하여 접근을 허가하는 접근권한 관리에 중점을 두고 있으며 승인되지 않은 사용자가 네트워크에 저장되어있는 데이터에의 접근 제약(접근제어 정책)을 둔다. 이를 위해 기존에 연구된 CP-ABE 기반의 상황 정보 접근제어 기법에 대해 분석한 후, 상황 정보의 범위에 동적인 상황을 포함시켜, 확장된 다차원 상황 속성(Context Attribute)을 반영하는 접근제어 정책을 제안한다. 본 논문에서는 동적인 상황을 고려한 접근제어 정책을 IoT 센서퓨전 환경에 적합하도록 설계하였다. 따라서 기존의 연구와 비교해 데이터의 다양성 확보 및 정확한 정보의 수집이 가능하고, 기존 상황 속성의 확장이 가능하다는 장점을 갖는다.
본 논문에서는 실내 거주자의 위치를 기반으로 분산객체그룹 프레임워크의 구성요소인 모바일 프락시(Mobile Proxy)를 이용하여 상황정보 지원 시스템 구축에 대해 기술하였다. 본 시스템은 가정 내 거주자의 이동을 고려하여 건강상태 및 상황정보를 제공하는 헬스케어 상황정보 서비스를 수행한다. 이를 위해 분산객체그룹 프레임워크의 그룹관리 서비스는 가정 내 위치 탐색 및 추적 센서와 서비스 수행객체 및 다양한 출력 장치들을 거실이나 침실과 같은 분할된 영역으로 그룹화하고, 모바일 프락시는 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 헬스케어 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 상황정보에 따라 헬스케어 맞춤형 정보 서비스가 지원되도록 했다. 상황정보 지원 시스템이 제공하는 서비스는 이동성을 고려한 멀티미디어 서비스와 시간 및 위치에 따라 처방 주의 정보 및 스케줄 알림 서비스로 구현했으며, 상황정보 지원 헬스케어 서비스의 수행 결과를 원격 데스크 탑과 상황정보 서비스 인터페이스를 통해 확인했다.
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.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발달하면서 홈네트워크 환경의 사용자 상황을 쉽게 인식하고 사용자의 상황 정보에 따라 좀 더 지능적인 서비스를 제공 할 수 있게 되었다. 지능적 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 상황 정보를 객관적으로 표현할 수 있어야 한다. 상황 정보는 개체의 상황을 특성화 하는데 사용 될 수 있는 정보를 의미한다. 본 논문에서는 홈네트워크 서비스를 효과적으로 제공하기 위하여 상태 정보를 User context, Device context, Proximity(유저와 장치간의 거리) context로 분류하고, 그 상황 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 XML기반의 HIML(Human Interaction Markup Language)을 설계하였다. 또한 설계된 HIML 문서를 통해 다양한 플랫폼에서 작동하고, 여러 가전기기와 센서장비들의 상호작용이 가능하게 하는 미들웨어를 설계하고 그 기능을 실험하였다.
본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경과 불확실성을 지원하는 다중추론지원 분산형 상황인식 시스템의 지식 베이스(KB: Knowledge Base)를 위한 모델로써 상황정보(OWL), 온톨로지 추론정보(OWL DL), 규칙 추론정보(SWRL), 베이지안 추론정보(PR-OWL)를 통합적으로 표현하는 UniOWL 통합상황모델을 제안한다. 제안한 통합상황모델은 상황정보와 다중 추론정보를 단일 구문, 즉 OWL 구문으로 표현하여 지식베이스 설계를 수월하게 하고 표현을 단순화하는 장점이 있다.
본 논문은 기존의 위치기반정보와 시간정보를 고려하여 좀더 효율적인 상황인식 서비스 모델을 제안한다. 현재의 위치와 시간을 모두 고려하여 수집된 정보는 위치정보만 고려하는 상황인식 서비스보다 효율성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 위치정보 및 시간정보를 기반으로 주변정보를 수집하는 상황인식 서비스모델과 그에 기반한 시나리오를 구성했다. 마지막으로 본 문서에서 제안하는 상황인식 서비스기반 시스템 및 새로운 상황인식 서비스시스템과의 상호운용성을 고려하여 위치기반정보를 표현하는 문서를 XML 로 정의하였다.
유비쿼터스 환경에 대한 관심이 증대되면서 주변상황을 인식(context-awareness)하여 적응적으로 서비스를 제공하기 위한 연구들이 증가하고 있다. 본 논문은 이러한 연구중의 하나로서, 규칙과 온톨로지를 이용하여 주변상황인식을 위한 상황정보 표현 방법을 제시한다. 기존의 상황인식을 위해 각 컴포넌트간의 프로토콜 및 인프라의 중점을 둔 연구들과 달리 본 논문은 실제 상황인식에 필요한 정보들을 정의하고 이를 적용하여 최적의 서비스 제공을 위한 기반을 제시한다. 상황을 기술하고 있는 규칙베이스를 이용하여 주변상황을 개념화하고, 개념 및 기타 시스템에 필요한 정보는 온톨로지를 이용하여 표현한다.
유비쿼터스 환경에서는 무선 네트워크 연결의 불안정으로 발생되는 비즈니스 프로세스의 부분 연결문제를 관리하는 네트워크 상황정보와 개인 취향 정보, 사무 환경 정보들을 지능적으로 취합, 상황분석, 및 관리하는 서비스 개발이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 온톨로지 기반 상황인식 구조인 상황인식 추론 시스템을 제안하였다. 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 일반적인 상황인식 메커니즘을 제공함에 따라 어플리케이션 개발 시 가상공간에서 상황인식 어플리케이션 구현에 대한 비용을 절감하고 복잡성을 줄여 확장성을 갖게 되었다.
자율운항선박의 효과적인 운영을 위해서는 자선 주변 해상 환경의 장애물 및 자선, 타선에 대한 통합적인 상황인식 정보가 요구된다. 상황인식은 현재의 시점에서 관측되는 정보를 바탕으로 운항 해역에 대한 종합적인 인식과 함께 가까운 미래에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 비정상 상황에 대한 추론까지를 포함한다. 본 연구에서는 이러한 자율운항선박의 원격 상황인식을 위한 기초연구로써, 선박자동식별시스템 AIS의 항적 정보 분석에 대한 내용을 수행한다. AIS에서 얻어지는 항적 정보를 이용한 해상 상황인식을 수행하기 위한 전처리 과정으로써, 손실 데이터에 대한 보간 방법에 대한 연구를 수행한다. 구체적인 방법론은, 추적필터를 이용한 보간 방법과 항적 정보 학습 기반의 보간 방법을 적용하였으며, AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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