상황 인식(context-awrare)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황 인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황 인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계되고, 성공적으로 테스트되었다. 제안한 SoC 기반의 상황 인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 우리생활은 언제 어디서나 네트워크에 접속하여 통신할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경화 되고 있다. 이러한 환경에서 상황인식 서비스는 의료, 여행, 가정, 교육 등 사회 전 분야에 걸쳐 응용될 수 있어 사회 전반에 걸쳐 영향을 주고 있다. 기존의 대부분의 상황인식 시스템의 연구들은 센서로부터 입력된 주변 환경 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 서비스 제공에 중점을 두고 있다. 이로써 환경정보와 별개로 사용자가 궁극적으로 원하는 분야에 상황인식 시스템을 적용하기 위해서는 서비스 부합되지 않은 여러 요소가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 요소를 착안하여 사용자의 의도를 포함한 상황인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지능형 홈 도메인 환경에서 시간에 따라 변화하는 사용자의 행위 정보를 기반하여 사용자가 향후 궁극적으로 원하는 의도를 예측 할 수 있는 시스템으로 되어있다. 또한 여러개의 작은 행위에 따른 사용자의 의도가 모여 보다 큰 사용자의 의도를 파악하는 기법을 정의하였다.
과거 유비쿼터스 기술의 출현 이후로 사물에 간단한 인식 센서를 이용한 형태의 서비스가 널리 보급되었고, 스마트 기기의 발달로 인해 PC가 아닌 환경에서도 인터넷을 사용하기 용이한 환경이 정착되어, 이들을 이용한 사물 인터넷 (Internet of Things) 환경이 빠르게 확산중이다. 본 논문에서는 상황 인식 서비스와 추론 서비스를 사물 인터넷 환경에 적용 시킨 스마트 홈 상황인식 추론 프레임 워크의 설계 및 구현을 서술한다. 해당 프레임 워크는 실질적인 상황 정보를 제공하는 이기종의 사물 인터넷 기기 간 데이터 타입을 수용하기 위해 온톨로지 언어인 OWL 규격을 사용하여 상황 정보를 수용하고, 룰 입력 모듈을 통해 다양한 환경을 모델링 할 수 있는 XML 규격의 서비스 룰을 입력받는다. 이후, 상황 정보와 서비스 룰을 기반으로 추론엔진을 통해 상황을 추론하여, 단순히 조건 만족 시 실행 구조가 아닌 상황 기반의 추론에 의한 서비스를 제공하게 된다. 프레임 워크를 활용 방안을 설명하기 위해 예제 방범 시나리오를 통해 해당 프레임 워크의 특징 및 서비스의 흐름을 서술한다.
IT분야의 하드웨어 발달에 따라 저전력, 저가 및 센싱 및 통신이 가능한 IoT 디바이스들 출시 되고, 이를 이용한 새로운 솔루션 제품들이 출시되면서 IoT 시장 규모가 급격히 확대 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 IoT 기기들의 연동을 통한 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 상황 인식 추론 시스템의 설계 및 구현에 대해 서술한다. 해당 시스템은 상황 인식을 위한 상황 정보를 기존의 상황 인식 시스템과는 달리 클라이언트 기기에서 규격화 하여 서버로 전송한다. 이러한 이기종 데이터의 규격화는 RDF 문서의 정보 표기 방법인 Triple을 이용해 이루어진다. 이후, 서버로 전송된 상황 정보는 추론 엔진을 통해 현재 상황에 대한 추론 결과를 도출하고, 사용자에 의해 입력된 룰을 기반으로 상황에 적합한 서비스를 제공한다. 해당 시스템의 정상 동작 확인 여부를 위해, 본 논문에서는 방범 시나리오를 설정하여 테스트를 진행하였다.
상황인식 처리기술을 위한 응용 소프트웨어를 개발하기 위해서는 다양한 상황인식에 대한 판단과 그에 따른 적절한 처리를 모두 프로그램 언어로 기술해야 하며, 이는 무수한 프로그램 코드의 반복과 소프트웨어 생산성의 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 상황인식을 위해 요구되는 일련의 복잡한 과정을 간략하고 명료하게 기술하고 상황에 대한 정의를 미리 규격화된 구문으로써 표현함과 동시에 자동적으로 처리할 수 있는 상황인식을 위한 컨텍스트 스크립트 언어 및 언어 처리기를 구현한다. 제안하는 컨텍스트 스크립트 언어는 주어진 상황을 효율적으로 정의 할 수 있는 기능을 제공함은 물론 보다 다양한 상황을 범용적으로 표현할 수 있도록 설계한다. 아울러 제안하는 언어 처리기의 유용성을 보이기 위해, 상황인식에 근거하여 음악 재생 서비스를 제공하는 응용 시스템을 구축한다.
인구의 급속한 고령화와 더불어 국민의 복지수준이 향상됨에 따라 건강문제에 대한 효율적인 해결방안으로 병원을 방문하지 않고 의료 서비스를 받는 U-Healthcare의 필요성이 증대되고 있다. 최근 다양한 센서들을 이용하여 사용자의 생체정보 및 주변의 상황정보들을 수집하고 분석해 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 U-Healthcare 서비스를 위한 시스템들은 특정 서비스만을 대상으로 하여 다른 서비스로의 확장 및 연계가 어렵고, 다수의 사용자를 대상으로 일반화된 서비스를 제공하고 있어 사용자 개개인의 특성을 고려한 서비스를 제공 기능이 미약하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멀티에이전트 기반의 상황인식 에이전트를 이용해 시스템의 확장성을 높이고, GUI 기반의 모델링 툴킷 JaUCE를 사용하여 고객 개개인의 상황에 맞는 상황 정보를 모델링 함으로써 고객들에게 가장 적합한 상황인식 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제안된 상황 인식 에이전트와 모델링 툴킷의 이용하여 상황인식 기반의 U-Silvercare 서비스를 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 주행상황의 자동차 정보를 인식하기 위하여 차량, 운전자, 환경 정보와 함께 주행상태 정보, 운전자상태 정보를 추가하여 실시간으로 바뀌는 운전행동에 대한 정보를 상황인식에 활용하여 운전자의 의도를 반영할 수 있도록 하였으며, 온톨로지 기반 상황인식 모델을 구성하여 다양한 상황에서의 상황인식이 가능하게 설계하였다. 상황정보의 획득방법으로 운전자 정보와 주행정보는 카메라를 이용한 영상인식 기술을 활용하며, 자동차 정보는 OBD-II 프로토콜을 이용한 정보 획득 장치를 이용한다. 실험결과 운전자 상태정보와 주행정보의 분석을 통하여 운전자 의도를 반영한 제안 시스템이 고속주행 상황에서의 차선이탈 경고 서비스 및 저속주행 상황에서의 안전거리 경보서비스를 위한 상황인식에 있어서 기존의 차량, 운전자, 환경정보를 활용한 방식보다 운전자 안전지원 서비스에 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
스마트 홈 환경에서는 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 있다. 그리고 상호 작용을 지원하는 개인화 서비스에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 메타 데이터는 물론 상황인식을 동적으로 반영하는 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용한 추천을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상황정보를 정의하였고 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용하여 사용자의 취향에 적합한 서비스를 추천하였다. 따라서 분산 처리 및 서비스 이동성을 지원하여 효율적인 추천에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 제안한 방법을 OSGi 프레임워크에서 MovieLens 데이터에 적용하여 성능 평가를 하여, 기존 연구와 성능을 비교 평가하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.
본 논문은 카메라 영상 정보와 기울기 센서 정보를 통합한 바이모달 응급상황 인식방법을 제안한다. 제안된 방법은 어느 한 센서가 오작동 하거나 사용자가 착용형 기울기 센서를 착용하지 않거나, 영상 획득의 어려움이 있는 욕실과 같은 곳에 있는 경우에도 응급 상황을 감지하여 센서 간에 상호 협력과 보완을 함으로써 응급 상황을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 HMM 학습 및 인식을 통해 걷는 동작, 바닥에 앉는 동작, 소파에 앉는 동작, 눕는 동작, 기절 동작을 판단할 수 있도록 하였다. 영상의 특징 벡터와 기울기 센서의 특징 벡터를 결합하여 학습하고 인식했을 때, 인식률의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 다양한 조명의 변화에도 적응적 배경 모델을 통해 움직이는 객체를 강건하게 검출할 수 있어서 높은 인식률을 유지할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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