• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.88-90
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• 2004

유비쿼터스 환경에서 에이전트는 사용자와 시스템의 인터페이스 역할을 한다. 본 논문에서는 현재 상황을 인지하여 사용자의 행위에 따른 서비스를 제공하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서 사용하는 서비스 추론 방법은 온톨로지를 기반으로 정의한 도메인에 대한 규칙을 사용한다. 온톨로지는 다양한 환경에서 도메인의 지식(knowledge)을 공유하고 재 사용할 수 있기 때문에 현재 상황에 맞는 서비스를 추론할 수 있다. 또한 본 논문에서는 에이전트의 역할을 나누고 에이전트간의 커뮤니케이션을 통해 추론된 서비스를 환경에 반영한다. 이처럼 온톨로지를 이용하여 환경을 모델링 하고 규칙을 기반으로 서비스를 추론함으로, 같은 상황이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 서비스가 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 제공되는 서비스가 달라지도록 사용자 중심의 서비스 예측의 정확성을 높이도록 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.247-250
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.239-242
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• 2009

본 연구에서는 독립차원 감성추론이 가능한 추론엔진과 하드웨어를 모바일 상황에서 사용가능 하도록 설계하였다. 설계된 시스템은 크게 감성 신호 센싱 디바이스에서 수신한 생체 신호 데이터를 이용해 독립차원의 감성을 판단하는 모바일 기반 감성 추론 엔진 소프트웨어 시스템과, 감성 추론 엔진을 탑재하고 감성 신호 센싱 디바이스와 최종 감성 응용 서비스 단말과의 인터페이스 기능을 갖는 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템으로 구성된다. 모바일 독립차원 감성 추론 엔진은 감성 신호 센싱 디바이스로부터 측정되어 정규화(Normalization)된 감성 유발 채널별 특징 신호 데이터를 입력 받아 사용자 별 감성 추론을 위한 개인화 인자를 추출하고, 최종적으로 사용자의 현재 감성 상태를 추론하는 기능을 수행한다. 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템은 독립차원 감성 추론 엔진을 내장해 실행하고, 감성 추론을 위한 감성 신호 센싱 디바이스와의 인터페이스와 추론된 감성 정보 데이터를 감성 증강 UI 기반 서비스 플랫폼으로 전송하기 위한 인터페이스 기능을 수행한다. 본 연구에서 설계된 시스템은 다양한 환경에서 실시간으로 감성을 추론할 수 있는 알고리즘과 하드웨어를 구축하는 기술로 향후 다양한 제품에 접목하여 다양한 감성 서비스가 가능할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.100-102
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• 2006

연구자 간 협업을 지원하기 위한 정보 유통 플랫폼은 통제 가능한 검증된 정보의 유통을 보장하여야 한다. 그렇지만, 기존의 정보 유통 관련 연구들은 어떠한 유형의 정보를 유통시킬 것인가, 또는 어떤 명세로 플랫폼을 설계 할 것인가에만 국한되어 왔다. 본 연구에서는 기존 정보 유통 연구들이나 P2P 시스템들에서 다루지 못한 정보 검증과 추적에 초점을 맞추고 있으며, 연구자들을 위한 추론 서비스 제공까지도 가능한 플랫폼의 설계와 구현을 기술한다. 본 정보 유통 플랫폼을 통해 제공되는 서비스는 연구자들의 자발적 정보 교류를 지원하는 정보 유통 서비스와 단순 정보 검색이나 질의 응답으로 제공하기 힘든 지식 서비스로 구성된다. 지식 서비스는 다시 온톨로지를 이용한 지식화 과정과 시멘틱 웹 기반 추론 엔진을 이용한 추론 서비스로 나누어진다. 특히, 본 연구에서는 기존의 시멘틱 웹 기반 시스템들이 보여주지 못한 동적인 지식 추가와 이를 반영한 추론 과정을 연구자 간 협업 지원 서비스 시나리오에 맞추어 구현하였다. 국가 R&D기반 정보 모델링을 위해 온톨로지를 구축하였으며, 한국과학기술정보연구원 내부 성과 정보 2,300여 건으로부터 얻어진 37,656 RDF Triple들을 이용하여 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구 맵 등 세 가지 추론 서비스를 제공할 수 있도록 하였다. 본 연구는 실제적인 시멘틱 웹기반 정보 유통 플랫폼의 실현 가능성을 보여주었다는 데 그 중요성이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.985-988
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 공유 가능한 자원들이 산재되어 존재하며 사용자는 이를 기반으로 최적의 서비스를 제공받기를 원한다. 그러나 환경 내에는 다양한 상황과 서비스들이 존재하며 사용자 개인의 선호 정보 역시 매우 다양한 것이 현실이다. 그러므로 사용자가 원하는 서비스의 제공을 위해서는 사용자가 어떠한 상황에서 어떠한 서비스를 요청했으며, 어떤 자원이 사용자의 현재 상황에 적절한지를 판단하여, 사용자 요구사항에 맞는 자원을 추론하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 최적의 서비스를 제공받을 수 있도록 주변의 공유 가능한 자원들을 추론하고 이들을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자의 상황을 인식하기 위한 방안으로 온톨로지를 이용한 상황추론 방법을 제안한다. 또한 사용자 선호 정보를 반영하여 개인 맞춤형 자원을 추천하기 위한 추론방법의 하나로 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.200-204
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• 2006

본 논문은 지식 기반 정보유통 플랫폼 OntoFrame-K$^{(R)}$ 상에서 추론을 이용하여 연구자 간 협업 서비스를 제공할 수 있도록 하는 DBMS 기반 추론 서비스 OntoThink-K$^{(R)}$에 대해 기술한다. 본 추론 서비스는 URI 서버를 이용하여 RDF 트리플을 생성하고 추론 규칙에 의해 해당 트리플을 확장하며 SPARQL을 통해 질의 결과를 생성해낸다. 특히 이 모든 과정은 DBMS 기반으로 설계 구현되었는데 URI 서버와 성과 비성과 등록 인터페이스를 통해 별도의 추론 엔진을 사용하지 않고도 정합성이 보장되는 지식을 생성 관리할 수 있도록 하며, 불안정한 성능을 보이는 추론 엔진을 이용하지 않기 때문에 안정적인 성능을 보장할 수 있다는 데 그 특징이 있다. OntoThink-K$^{(R)}$는 온톨로지 스키마 트리플, 인스턴스 트리플, 그리고 전방 추론을 통해 획득한 추가 트리플을 포함하는 확장 트리플을 기반 지식으로 하는데, 최종 사용되는 RDF 트리플의 크기는 지식 확장 이전 631,158개, 지식 확장 이후 1,112,100개이다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.17 no.2
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• pp.75-82
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• 2008

The times of service commencement and service completion had been used for inferring the queueing systems. However, the service commencement times are difficult to measure because of unobservable nature in queueing systems. In this paper, for inferring queueing systems, the service commencement times are replaced for arrival times which can be easily observed. Determining the service commencement time is very important in our methods. The methods for first come first served(FCFS), last come first served(LCFS) queueing discipline are already developed in our previous work. In this paper, we extend to random selection for service(RSS) queueing discipline. The performance measures we used are mean queueing time and mean service time, the variances of two. The simulation results verify our proposed methods to infer queueing systems under RSS discipline.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.3
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• pp.356-364
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• 2006

'Ubiquitous Computing' is the most important paradigm of the next generation Information-Communication technology. The one of important problems to develop ubiquitous computing service system get hold of relations between times of transfer objects and events of transfer objects. Another problem is what reason transfer-pattern through location data of transfer objects. In this paper, we propose an approach to offer temporal-relation service in ubiquitous computing environment. The first is temporal reasoning in service viewpoint. The second is temporal reasoning to record user's preference. Users have preferences that are closely connected with time. These preferences are recorded at user profile. Therefore, the user profile-based ubiquitous service system can offer suitable service to users.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.835-840
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• 2007

현재 이슈가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 사용자의 만족도를 높여주기 위해 서비스의 지능화가 필요하다. 이러한 지능적인 서비스를 제공하기 위해 서비스에 필요한 지식을 논리적으로 표현하고, 체계적으로 추론할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해 표현 범위가 넓고 유연한 일차 술어 논리(FOL)는 여러 분야에서 사용되었으며, 추론 시스템에 이용되고 있다. 그러나 풍부한 표현 범위는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 오브젝트 관리에 있어 많은 계산비용이 소요된다. 서비스의 빠른 제공을 목표로 하고 있는 유비쿼터스 환경에서 이러한 계산비용은 서비스 제공 시간을 늦추는 요인이 된다. 이러한 문제를 극복하고 지식의 의미를 부여하는 방법으로 Description Logic과 온톨로지가 연구되고 있다. 특히 OWL(Web Ontology Language)은 풍부한 표현력을 제공하고 있으며, W3C에 의해 온톨로지 기술의 표준으로 제안되었다. 그러나 풍부한 표현 범위는 실제 컴퓨팅 환경에서 모두 사용되지 않고, 기술 및 추론의 복잡함으로 overhead가 발생한다. 본 논문에서는 이를 극복하고자 실제 유비쿼터스 환경에서 요구되는 표현 범위를 만족하는 SUNHI의 표현력을 갖는 EOL을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.401-402
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• 2007

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.