상황 인지 컴퓨팅에서 상황정보 추론 기능은 상황정보 관리를 위해 중요한 기능 중의 하나이다. 상황정보 추론 기능은 하위 레벨의 상황정보들로부터 사용자의 상황을 나타내는 상위 레벨의 상황정보를 제공한다. 인프라 기반 지능형 공간에서 중앙 집중 형의 상황정보 관리 시스템은 상황정보 추론을 위한 자원 소모를 고려할 필요가 없었다. 하지만 자원이 제약된 장치들로만 구성된 개인 지능형 공간에서는 공간 내 전체의 자원 소모뿐만 아니라 상황정보 관리자 역할을 하는 장치 (coordinator)들의 자원 소모가 최소화 되어야 한다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 상황정보 추론 작업을 분배하여 개인 지능형 공간 내의 다른 장치들에게 작업을 분산시키는 상황정보 추론 작업 분배 기법을 제안한다. 제안된 분배 기법은 건강정보, 환경정보, 지리정보 같이 상황정보가 자주 발생하는 환경에서 더 효율적이다. 상황정보 추론작업을 분배 함으로써 상황정보 추론을 위한 개인 지능형 공간의 전체의 처리량을 크게 증가시키지 않으면서 코디네이터의 처리량을 줄일 수 있다. 본 논문의 작업분배 기법은 상황정보 추론의 역할을 하는 코디네이터와 분산된 로컬 상황정보 추론기능을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 상황정보 추론 기능을 개인 지능형 공간을 구성하는 장치들에 각각 구현하고 상황정보 추론을 위한 처리부하를 측정하여 제안된 기법의 실행 가능성을 보였다.
주변상황 정보를 이용하여 지능형 서비스를 제공하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 연구중의 하나로서, 베이지안 네트워크를 이용하여 서비스를 모델링하고 이를 기반으로 서비스의 능동적(proactive) 제공에 대한 방법을 제시한다. 상황인지는 유비쿼터스 환경에서 다양한 응용영역에서 이용되고 있으며, 이와 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나, 관측 대상의 상황정보의 부재 혹은 불확실한 상황에서는 상황정보만으로 사용자에게 지능적인 서비스를 제공하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 확률기반으로 서비스를 모델링 한다. 모델링 결과를 이용하여 상황에 따라 적절한 서비스 제공을 예시한다.
본 연구는 지능형 교통시스템과의 연계성을 고려하여 도형정보와 속성정보를 구축하고 이를 통합분석하고 자 한 것이다. 도형정보는 위치확인의 편리성을 제공하기 위해 축척 1:5000의 수치지도에 지번도를 수치화하여 중첩하였다. 정확한 위치정보와 노선정보를 제공하기 위해서 시간대별 교통정보를 이용하였으며, 공간적인 위치분석을 위해 컴퍼넌트를 개발하여 분석시스템과 연결하였다. 이와 같이 구축된 데이터베이스는 질의 및 통계분석을 통해 적정노선을 효율적으로 선정할 수 있었으며, 도형정보에 지적정보를 연계하여 활용함으로써 위치정보를 보다 용이하게 제공할 수 있었다. 향후 실시간 위치정보와 교통정보가 연계된다면 실시간 지능형 교통시스템에 그 효율성이 증대될 것으로 기대된다.
사물 지능 통신(M2M)은 다양한 통신 기기들 간 서로의 정보를 인식하고, 교환, 및 공유하기 위한 기술이다. 최근 스마트폰 열풍에 힘입어 사물 지능 통신 환경에서 스마트폰을 이용한 서비스 제공에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 이 논문은 사물 지능 통신 환경에서 스마트폰을 사용하는 사용자에게 최적화 된 서비스를 제공하기 위하여, 지능형 단말기와 서버간의 협상 모델을 제안한다. 협상 모델은 4단계로 구성되며 지능형 단말기와 지능형 서버 간 접속, 협상, 서비스 검색과 추론, 서비스 제공의 절차를 거친다. 마지막으로, 이 모델에서 사용하는 온톨로지와 메시지 유형을 정의하고 시스템 구조를 설계하고, 시나리오를 통하여 제안하는 협상 모델의 구체적인 동작 과정을 보인다.
본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.
최근, '유비쿼터스 컴퓨팅'이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크-에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지-에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다.
M2M 관련 업체별 또는 응용분야별 자체적으로 제공되던 M2M 플랫폼의 상호운용을 위한 표준화에 이어 최근에 지능형 M2M 서비스 등 C2C형 서비스를 통한 M2M 서비스의 확산을 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있으며 이와 더불어 인지 컴퓨팅 (Cognitive Computing) 및 하드웨어 기술의 발전으로 단순히 데이터 전송을 위한 M2M 단말의 역할에서 다양한 M2M 데이터를 기반으로 한 지능형 M2M서비스를 제공할 수 있는 지능형 M2M 단말에 대한 요구도 커지고 있다. 소셜 M2M 서비스는 지능형 M2M 플랫폼을 내장한 M2M 단말들이 자율적으로 소셜 네트워크 기반의 협업을 통해 창출된 지능형 M2M 융 복합 서비스로서 모다정보통신이 중심이 되어 소셜 M2M 서비스를 위한 지능형 M2M 플랫폼의 연구 개발과 함께 개발 기술의 선행표준화와 표준특허의 확보를 추진하고 있다. 연구 결과물은 향후 신규 융 복합 M2M 서비스의 발굴의 촉진 및 관련 산업 활성화에 크게 기여할 것으로 예상된다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.
우리나라 정부는 해양사고의 주요 원인으로 지목되는 인적과실에 의한 해양사고를 저감하고자 선박의 충돌예방 지원을 위한 지능형해상교통정보서비스를 개발하였으며, 2021년 1월부터 대국민 서비스를 제공하고 있다. 지능형 해상교통정보서비스의 제공은 디지털 통신을 기반으로 한 안전정보의 실시간 제공이라는 점에서 그 자체로 의미가 있으나, 각 선박에 최적화된 서비스를 제공하기 위해서는 개별 선박의 운항특성을 고려하는 등 보다 발전될 부분이 있는 것으로 생각한다. 이번 연구에서는 지능형 해상교통정보서비스의 하나인 충돌예방 지원서비스의 제공현황을 살펴보고 사용성 및 효용성을 높이기 위해 고려되어야 할 점을 식별하였다. 마지막으로 데이터과학, 인공지능(AI) 등 최신기술의 적용을 통한 서비스의 발전방향을 제시하였다.
본 논문에서는 웹 크롤링을 통한 개인 맞춤형 정보제공 애플리케이션에 관해 연구하였다. 본 서비스는 Java의 Jsoup 라이브러리를 이용해서 웹 크롤링(Web Crawling)한 데이터를 MySQL에 저장한다. 이를 통해 사용자가 지정한 키워드를 필터링하여 사용자에게 정보를 제공한다. 예를 들어 사용자가 지정한 키워드 관련 공지 사항이 업데이트되면 구현한 앱 내에서 확인 가능하며, KakaoTalk 알림톡을 통해서도 업데이트된 정보를 실시간으로 전송받는 서비스를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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