• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.393-396
• /
• 2004

유비쿼터스 환경은 어디서든지 항상 컴퓨터 액세스가 가능한 세계를 뜻한다. 유비쿼터스 환경에서의 멀티 에이전트들은 객체들의 상황을 인지하고 그 상황에 따르는 이벤트 메시지를 서로 전달한다. 본 논문은 유비쿼터스 환경에서 각 개인의 위치를 인지하여, 최적의 환경을 만들어주기 위한 온톨로지 기반의 멀티 에이전트 시스템을 제안하고 다음 두 가지 부분의 중점을 두어 시스템을 설계하였다. 첫째, 각 객체의 위치와 상황을 인지하는 센서기반의 상황인지 시스템을 이용하여 이벤트 메시지를 서로 주고받는 온톨로지 기반 에이전트들을 설계한다. 둘째, 각 객체의 현재 상황과 위치를 기준으로 객체에 맞는 이벤트를 추론하는 추론 엔진을 설계한다.

• KSCI Review
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.165-173
• /
• 2006

To support service based on context-aware in ubiquitous computing environment, there are required context managing, context reasoning and context modeling technologies. In this paper, we propose a hierarchical ontology-based context management model and design a context-aware middleware based on this model for supporting active application adaptability and reflecting users' requirements dynamically in contextual changes. It also provides efficient support for inferencing, interpreting, acquiring and discovering various contexts to build context-aware services and presents a resolution method for context conflict which is occurred in execution of service. The proposed middleware can support the development and operation of various context-aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.1869-1870
• /
• 2008

현재의 상황인지 컴퓨팅(Context-aware Computing)은 센서로부터 전달받는 상황정보가 완벽하다는 가정을 하고 있으며 따라서, 이에 근거한 상황인지는 불확실성(Uncertainty)을 제대로 다루지 못하고 있는 실정이다. 또한 상황인지 컴퓨팅에서 상황 정보를 표현하는데 주로 사용되고 있는 온톨로지(Ontology) 모델링 역시 현실 세계의 불확실성을 다루기에는 한계가 있다. 본 논문은 선행 연구인 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 처리에서 발생할 수 있는 불확실성을 탐지하고 이를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 홍수 상황인지를 위한 센서 종류와 수량을 보강하고 기 설계된 온톨로지 모델의 추론 과정 보완을 통하여 홍수 상황인지의 불확실성을 최소화한다. 이는 홍수 상황인지 뿐만 아니라 일반적인 온톨로지 기반의 상황인지 u-서비스에 응용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.281-286
• /
• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅이란 사용자에게 지속적인 서비스를 제공해주는 컴퓨팅 환경을 말한다. 끊임없이 동적으로 변하는 유비쿼터스 환경에서 수많은 상황데이터가 발생을 하고 상황정보로 추상화하는 과정이 필수적이다. 상황인지시스템은 동적인 상황정보에 대한 생성, 조작, 공유 등이 일관성 있게 이루어져야 한다. 이러한 상황정보의 조작을 위한 수많은 상황인지 모델이 제시되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템을 제시한다. 상황정보에 대한 생성, 컨텍스트 추론, 지식의 공유을 위해 온톨로지 표준언어인 OWL을 사용한 컨텍스트 온톨로지를 생성한다. 디바이스의 상황정보 생성을 위해 SWRL 규칙언어를 사용하고 생성된 디바이스 상황에 고장진단 및 수리서비스를 제공하기 위해 규칙추론기반 언어인 Jess를 사용하고 OWL기반의 컨텍스트 온톨로지와의 연계를 위해 Jess Tab API를 사용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.53-56
• /
• 2009

본 연구는 차세대 네트워크 환경에서 동적인 상황에 관련된 지식서비스를 제공하기 위해 서술논리와 SWRL 기반의 온톨로지 모델 프레임워크를 제공하여 추론과 상황 결정에 있어 온톨로지 기반의 지식베이스가 유용함을 제시한다. 기존 대부분의 온톨로지 모델은 단일 온톨로지나 정적인 온톨로지를 중심으로 모델링되었으나 본 연구에서 제시하는 온톨로지 모델은 서비스를 중심으로 동적인 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 온톨로지 구조와 사용자를 중심으로 다양하게 변화하는 지식을 동적으로 처리할 수 있는 지식표현 패턴을 제안하여 공간과 시간에 따른 동적인 상황서비스가 적합함을 보여주었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.239-248
• /
• 2006

Current context-aware applications In ubiquitous computing environments make the assumption that the context they are dealing with is correct. However, in reality, both sensed and interpreted context informations are often uncertain or imperfect. In this paper, we propose a probability extension model to ontology-based model for rep resenting uncertain contexts and use Bayesian networks to resolve about uncertainty of context informations. The proposed model can support the development and operation of various context-aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.1867-1868
• /
• 2008

u-City(Ubiquitous city)는 유비쿼터스 컴퓨팅과 정보통신 기술을 기반으로 다양한 u-서비스(Ubiquitous service)를 제공하는 도시이다. u-서비스를 제공하기 위해서는 시스템이 주변 상황(Context)을 인지하여 사용자와 상호작용을 지원하는 상황인지 기술이 중요하다. 최근 상황인지(Context-aware) 기술은 지능형 회의실이나 스마트 홈을 개발하기 위하여 활발히 적용되고 있으나, 광범위한 도시공간을 대상으로 하는 u-서비스를 구현하기 위한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 홍수 모니터링 서비스를 대상으로 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 모델을 제안한다. 모델설계를 위해 현재의 홍수 모니터링 시스템을 분석하여 요구사항을 도출하고 홍수 모니터링 시나리오를 작성하였다. 상황 데이터를 분석하고 상황 데이터 수집을 위한 센서(Sensor) 온톨로지(Ontology)를 설계하였다. 다음으로 센서 온톨로지를 통해 수집한 상황 데이터를 추론하여 적절한 서비스를 제공하기 위한 홍수 상황인지 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 향후 다양한 u-서비스를 설계하고 구현하는데 응용모델로 활용할 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.22-30
• /
• 2011

In the IT convergence environment changed with not only the quality but also the material abundance, it is the most crucial factor for the strategy of personalized recommendation services to investigate the context information. In this paper, we proposed the recommendation using the service ontology based context awareness modeling. The proposed method establishes a data acquisition model based on the OSGi framework and develops a context information model based on ontology in order to perform the device environment between different kinds of systems. In addition, the context information will be extracted and classified for implementing the recommendation system used for the context information model. This study develops the ontology based context awareness model using the context information and applies it to the recommendation of the collaborative filtering. The context awareness model reflects the information that selects services according to the context using the Naive Bayes classifier and provides it to users. To evaluate the performance of the proposed method, we conducted sample T-tests so as to verify usefulness. This evaluation found that the difference of satisfaction by service was statistically meaningful, and showed high satisfaction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06d
• /
• pp.208-213
• /
• 2007

상황인식 시스템의 추론 기능은 점점 더 중요해져가고 있다. 정확하고 오류 가능성이 적은 상황 추론 기능은 상황인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 온톨로지는 규정된 규칙을 이용한 추론엔진을 지원한다. 이러한 추론엔진을 이용함으로써 상황 추론에 있어 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반 상황 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 상황 인식 시스템은 상황 해석에서 발생 할 수 있는 모호성을 줄일 수 있다. 온톨로지 기반 상황 인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.67-75
• /
• 2012

For the last few years, LBS has attracted considerable attention from many industries and societies as a result of propagated smart devices. LBS has a high utilization of mobile users as it uses user positions as a significant factor. Current LBS has only taken user position into account and it makes some limits. So, it is necessarily suggested that support for personalized services which consider user's motion, traffic condition, weather condition, time, personal information and preferences that have a huge impact on the accuracy. The purpose of this study is to design the inference systems with user's motion, preferences and schedules and provide users with the personalized information. To achieve this, Movement Ontology, User Profile Ontology, Schedule Ontology and Work Ontology should be constructed and based on this, smart applications were developed. Developed applications induced appropriately recommended results according to user's preference, motion and directions.