유비쿼터스 환경에서 컨텍스트의 의미가 점차 중요해진다. 시간이 지날수록 더욱 더 많은 컨텍스트가 우리 주위를 장식해가고 많은 정보들을 제공해 줄 것이다. 이러한 상황에서는 새롭게 추가되는 컨텍스트를 유지하고 관리하는 기법들이 중요한 이슈로 자리잡게 된다. 하지만, 기존의 Context Toolkit 에서 이렇게 동적으로 변하는 컨텍스트들을 효율적으로 유지, 관리할 수 있는 방법이 없었다. 이에 따라, 우리는 새롭게 추가되는 컨텍스트들을 유지, 관리하고 동적으로 어플리케이션에 게 바인딩 해 주어 미리 컨텍스트들에 대한 환경 설정을 해야 하는 부담을 줄일 수 있도록 하는 DWB (Dynamic Widget Binder)에 대한 개념을 소개한다. 어플리케이션이 어떠한 컨텍스트를 사용하려고 할 때, 어플리케이션은 DWB 에게 컨텍스트를 요청한다. DWB 에서는 요청한 컨텍스트가 존재하는지 확인한 이후, 컨텍스트가 존재한다면 요청한 어플리케이션으로 콜백을 걸어주고, 컨텍스트가 존재하지 않는다면, 시간이 지나 요청한 컨텍스트가 추가 될 때, 어플리케이션으로 관련 내용을 통보해 준다. 새로운 컨텍스트가 추가되었을 때, 컨텍스트는 DWB 에 자신을 등록하여 DWB 가 자신을 요청하는 어플리케이션과 바인딩 시켜줄 수 있도록 한다. 이처럼 컨텍스트를 유지, 관리하는 DWB 의 개념을 추가하여 어플리케이션은 동적으로 추가, 삭제되는 다양한 종류의 컨텍스트를 쉽게 이용할 수 있다. 우리의 연구는 DWB 의 개념 정립과 더불어 Context Toolkit 에 관련 모듈을 추가하여 구현함을 목표로 한다.
지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.
전자상거래상에서 경매가 활발해짐에 따라 경매용 에이전트와 경매 에이전트의 비딩 스트레티지 개발에 관한 연구가 중요한 관심의 초점이 되고 있다. 특히, 우세한 스트레티지가 알려져 있지 않는 복잡한 경매 환경에서의 에이전트 스트레티지 개발은 실용적인 의미를 가지고 있다 이 논문은 최적의 스트레티지가 존재하지 않는 연속이중경매(Continuous Double Auction, CDA) 환경에서 사용할 수 있는 "적응성 스트레티지"를 소개한다. 적응성 스트레티지는 현재 알려져 있는 P-스트레티지에 실시간 적응력을 부가하는 것을 주 아이디어로 한다. 적응성 스트레티지는 여러 종류의 알려진 스트레티지들 중 이제까지 좋은 성능을 보여준 스트레티지를 계속 사용하려는 탐색(exploitation)과 바뀌어졌을지도 모르는 새로운 환경에 적합한 스트레티지를 찾아내려는 이용(exploration)간의 균형을 꾀하며, 이를 각 스트레티지의 기대이득과 실행횟수사이의 상반관계를 고려하는 휴리스틱 탐색 함수를 이용하여 결정한다. 실험분석의 결과, 적응성 스트레티지는 (1) P-스트레티지가 잘 작동하지 않는 환경에선 P-스트레티지보다 높은 이득을, (2) P-스트레티지가 다른 종류의 단순한 스트레티지를 앞서는 환경에서는 P-스트레티지와 비슷한 이득을 보인다.
스마트폰에서 컨텍스트 생성에 관한 연구들과 저전력에 관한 연구들이 진행 중이지만 컨텍스트 생성시에 사용되는 전력 소비 때문에 어플리케이션 개발 시에 컨텍스트를 이용하기가 어렵다. 컨텍스트를 생성하는 연구에서는 컨텍스트 생성 시에 필요한 전력에 대한 연구와 필요 이상의 전력 소비 발생에 관해서는 언급한 바가 적고 진행되어온 저전력 연구는 대부분 디스플레이와 AP 프로세서에 치우쳐 있어 저전력 컨텍스트 생성에 적용하기 힘들다. 그렇기 때문에 컨텍스트 생성 시에 필요한 전력에 대한 측정과 컨텍스트 생성 시에 불필요한 전력 낭비가 일어나는지, 그리고 컨텍스트 생성 시 과다한 전력 소비가 일어났을 경우 효율성에 대해서 생각할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 컨텍스트 생성시에 전력 소비가 얼마나 일어나는지 측정하고, 컨텍스트 생성에 있어 불필요한 전력 소비가 일어나는지 측정한다. 이를 토대로 불필요한 전력 소비가 일어나는 부분에 적용할 저전력 기법을 제안한다.
본 논문에서는 다수 사용자에 의할 다중 컨텍스트 환경을 정의하고 컨텍스트 충돌이라는 상황을 다루었다. 다양한 컨텍스트가 생성/소멸하는 실제 가정환경에서는 스마트 가전기기들이 제공할 수 있는 서비스가 제한적이다. 본 논문에서는 집이라는 공간을 용도와 특징에 따라 분류하여 컨텍스트 충돌 해결의 기준으로 삼고, 사용자 중심으로 스마트 서비스를 분류하여 그 대안으로 삼았다. 그리고 정형화된 컨텍스트를 생성하는 컨텍스트 해석기와 스마트 가전기기와 관련한 서비스를 관리하는 스마트 서비스 관리자 그리고 컨텍스트의 충돌을 관리하는 컨텍스트 충돌 관리자로 구성된 다중 컨텍스트 관리자 기반 구조를 제안하였다.
애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상호작용 미들웨어는 컨텍스트의 변화에 따라 애플리케이션간의 상호작용을 재구성할 수 있도록 지원해야 한다. 또한 미들웨어는 컨텍스트 인지 상호작용을 지원하는데 있어 컨텍스트 종류나 애플리케이션들 혹은 환경의 다양성에 따라 컨텍스트 변화에 대한 적응성을 동적으로 변화시킬 수 있도록 기능을 제공해야 한다. 하지만 기존 연구들은 컨텍스트 변화에 대한 적응성을 변화시키는 이러한 요소들에 대해 고려하지 않으며 그로 인해 컨텍스트 변화에 대한 적응 정도를 정적으로 설정함으로써 컨텍스트 인지 상호작용을 지원하는데 있어 경우에 따라 오버헤드가 발생하거나 컨텍스트 변화에 빠르게 대응하지 못한다. 따라서 본 연구는 애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 동작하는 Publish/Subscribe 기반의 상호작용 미들웨어에서 이벤트 중계의 정확성과 컨텍스트 변화 적응성간의 관계를 기반으로 다양한 컨텍스트 종류나 사용자, 환경에 따라 이벤트 중계의 정확도를 동적으로 조절하는 기법을 제안한다. 그리고 이를 기반으로 이벤트 중계 정보를 동적으로 재구성하여 컨텍스트에 맞춰 효율적으로 컨텍스트 인지 상호작용을 구성할 수 있는 기법을 제안한다. 비교 분석 결과 기존 연구에 비해 컨텍스트 변화에 대한 적응성에서 더 나은 결과를 보여주었다.
유비쿼터스 환경에서는 동적으로 변하는 사용자의 상태정보를 바탕으로 상황에 맞는 서비스가 실시간으로 제공되는 상황인지 서비스를 지향한다. 이러한 상황인지 서비스는 실제 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주기적으로 센싱되어 들어오는 컨텍스트 정보에 대한 빠르고 정확한 컨텍스트 비교를 바탕으로 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 다양한 상황정보를 {주어, 동사, 목적어}형태의 RDF기반 컨텍스트 모델로 표현하고, 컨텍스트 유형별로 구분되는 컨텍스트 타입과 값의 튜플 조합을 컨텍스트 비교에 이용하는 상황인지 서비스를 위한 컨텍스트 비교기를 제안한다. 제안하는 컨텍스트 비교기는 센싱되어 들어오는 컨텍스트 정보를 컨텍스트 타입에 따라 세부 인덱스를 부여하여 컨텍스트 비교횟수를 최소화할 수 있으며, 센싱된 입력 컨텍스트의 재활용 수준을 높일 수 있다. 따라서, 제안하는 컨텍스트 비교기는 동적인 유비쿼터스 환경에서 상황인지 서비스를 제공하기 기반 기술로써 위한 관련 응용프로그램 및 시스템 설계에 그 활용도가 클 것으로 기대된다.
많은 연구자들이 스트레칭 운동에 대한 연구를 다양하게 시도했었다. 다음은 많은 연구자들이 제시한 스트레칭 운동의 기본적인 방법을 제의한다. 1) 운동종목에 알맞는 스트레칭 프로그램과 개인별에 따른 스트레칭 방법을 적용해야 한다. 2) 스트레칭 프로그램은 운동전 준비운동 일부분에 포함되어야 하며, 이것은 조직의 유연성을 증가시킨다. 3) 정적 스트레칭과 PNF 스트레칭을 권장하고 있으며, 동적 스트레칭은 권장하지 않고 있다. 4) 통증을 느낄 만큼의 과신장(overstretching)을 피하고 주관적으로 통증을 견딜 수 있을 만큼 천천히 신장시킨다. 5) 스트레칭의 지속시간은 15-30초를 유지한다. 6) 스트레칭 시키는 각각의 근육군을 3-5번 반복한다. 7) 유연성 증진을 위해서는 적어도 4주 이상 스트레칭 프로그램을 시행한다. 8) 항상 스트레칭을 실시할 때 주동근과 길항근을 교대로 실시한다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자 간의 의도충돌 해결을 위한 컨텍스트 관리기를 제안한다. 사용자 간의 의도충돌이란 여러 사용자들이 환경 내의 디바이스를 공유하며 사용함으로 인해 서비스가 적절하게 제공되지 못하는 상황이다. 이러한 사용자 간의 의도충돌은 한 순간에 여러 명의 사용자가 컨텍스트 인식 응용서비스를 이용하는 경우 발생하며 컨텍스트를 단순히 이용하는 것만으로는 해결하기 쉽지 않다. 제안된 컨텍스트 관리기는 이러한 사용자간 의도충돌을 해결하기 위해 사용자의 컨텍스트를 반영하여 상황에 적합한 사용자 컨텍스트를 선택하도록 한다. 또한 현재 서비스를 받고 있는 사용자의 의도를 침해하지 않도록 하기 위해 실행되고 있는 서비스의 컨텍스트와 선택된 사용자의 컨텍스트를 반영하여 서비스 실행을 결정한다. 그리고 사용자가 서비스에 대한 사용철회를 명시적으로 하지 않아도 서비스의 컨텍스트 전환이 가능하도록 환경내의 사용자 컨텍스트를 관리한다. 실험 결과, 제안된 컨텍스트 관리기가 다중사용자 환경에서 기존의 단일 사용자를 위한 컨텍스트 관리기 보다 상황에 적절하게 반응함을 보였다. 따라서 제안된 컨텍스트 관리기는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다중 사용자들이 서비스를 공유하며 사용함에 따라 발생되는 사용자 간의 의도충돌을 감지하고 이를 해결하여 개인화된 서비스가 적절하게 제공되는데 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 컬러 영상에 대해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하고 영상을 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정율을 결정한 후, 최소 밝기 값 및 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 cut를 적용하여 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 스트레칭 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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