• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.41-46
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• 2008

사람과 컴퓨터사이에 의사 소통을 위해 컨텍스트 정보(context information)를 최대한 활용하고 이용하는 것이 사람과 컴퓨터 사이의 상호 작용을 극대화 할 수 있다. 그러나, 컨텍스트 정보는 서비스를 받고자 하는 도메인에 따라 시간에 따라 변화하는 환경에 따라 달라지므로 동적인 환경에 대처하기 위해서는 컨텍스트 정보를 관리할 수 있는 메타 데이터 모델이 요구된다. 본 논문에서는 컨텍스트 정보의 메타 데이터를 표현하기 위한 계층 구조인 C-A-V (class-attribute-value)구조를 제안한다. C-A-V구조는 '도메인-컨텍스트 메타 데이터 분류-컨텍스트 메타 데이터'로 각 레벨 별로 의미를 부여하였으며 레벨별로 다중 레벨을 포함하는 계층 모델이다. 제안한 모델은 도메인에 따라 컨텍스트 정보를 다양하게 구성할 수 있는 구조를 제공하였고 메타 데이터 레포지토리를 마스터 데이터와 인스턴스 데이터로 구분하여 동적 환경에 대응이 가능하도록 설계하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.193-196
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• 2005

스마트 홈은 유비쿼터스 환경의 각종 센서와 정보 가전에서 얻어지는 데이터에서 사용자의 Context를 추출하여 사용자에게 적응적인 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 스마트 홈에서 거주자 중심의 정태적, 통태적 컨텍스트 정보를 표현하기 위한 요구사항을 분석하고 이러한 요구 사항을 만족하기 위한 트리플 구조 기반의 컨텍스트 모델을 제안한다. 제안한 스마트 홈을 위한 컨텍스트 모델은 표현력이 강력하고, 확정이 쉽고, 재사용이 가능하며 개인화된 서비스를 위한 추론에 용이한 정보 구조를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1051-1054
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• 2008

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.655-660
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• 2009

기존의 예측 알고리즘들은 실시간 환경에서 학습 데이터 처리에서 오는 시간지연 문제, 구현의 어려움 등으로 개인화된 실시간 서비스를 제공하는 컨텍스트 인식 환경에서 사용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 사용자 모델을 이용하여 컨텍스트 예측 알고리즘의 처리시간 단축과 예측 정확도를 향상시키기 위한 연구를 제안한다. 컨텍스트 예측을 위하여 사용자의 컨텍스트 중에서 이동경로를 사용한다. 이동경로를 기반으로 시계열 분석 방법을 통하여 사용자 모델을 생성하고, 생성된 사용자 모델을 시퀀스 매칭 방법을 이용하여 사용자의 컨텍스트를 예측한다. 기존 예측 알고리즘과 본 연구에서 제안한 예측 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 처리시간 및 예측 정확도를 비교한 결과, 실시간 서비스 환경에서 예측 정확도는 기존 예측 알고리즘들과 비슷한 결과를 보였고, 처리시간은 사용자 모델을 사용한 경우가 시퀀스 매칭을 사용한 경우보다 평균 40% 정도 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.273-276
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• 2011

스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.304-309
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅에서는 각종 센서로부터 사용자의 상황을 파악할 수 있는 정보를 수집하고 사용자의 현재 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 특히 모바일 환경에서는 지역마다 다른 컨텍스트 인식 구조로 인하여 타 지역의 정보를 공유할 수 없기 때문에 사용자의 상황을 인식하기 위한 컨텍스트 자원이 부족하게 된다. 또한 모바일 장치의 처리 능력이 제한적이기 때문에 사용자의 상황을 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로 사용자의 상황을 능동적으로 분석하고 적응적인 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 인식 및 통합 모델을 제안한다 제안한 모델은 사용자의 상황을 분석하기 저한 컨텍스트 구조를 동적, 정적으로 구분하고, 지역 내사용자들의 컨텍스트 정보를 공유시켜 컨텍스트 자원을 확보하였다.

• 정보와 통신
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• 제29권7호
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• pp.56-61
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• 2012

UX 디자인을 하는데 있어서 제품이나 서비스를 대하는 사용자의 컨텍스트(Context)를 파악하는 것은 매우 중요한 일이다. 다양한 사용자 리서치 방법들 가운데 사용자의 컨텍스트를 파악하기 위한 방법으로는 Contextual Inquiry, 사용자 관찰, Cultural Probes, Contextmapping등이 있는데, 사용자의 컨텍스트는 매우 역동적이고 상황에 따라 다양하게 표현될 수 있으므로 이러한 방법들을 적절하게 조합하여 사용하는 것 이 필요하다. 이렇게 파악된 사용자의 행동패턴과 컨텍스트 요소를 반영하여 UX모델을 만드는데, 사용자의 목표와 사용행태를 기술하는 퍼소나(Persona)가 대표적인 방법이다, 또한 퍼소나를 기반으로 제품이나 서비스에 대한 아이디어와 디자인을 이끌어 내는데 활용하는 '사용자 시나리오(User Scenario)'는 미래의 혁신적인 사용자 경험을 제안하기 위한 유용한 방법이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1486-1489
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• 2012

가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅(Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 본 눈문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안한다. 또한 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.169-171
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• 2001

다수 사용자를 지원하는 프로그램에서 쓰레드의 중요성이 증가함에 따라 데이터베이스 관리 시스템의 하부구조인 객체 저장 시스템들도 쓰레드를 이용하도록 확장되고 있다. 기존의 프로세스/쓰레드 모델는 멀티프로세스/단일쓰레드 모델, 단일프로세스/멀티쓰레드 모델, 그리고 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델로 분류할 수 있다. 이 중 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델은 다른 모델들을 포괄할 수 있는 일반적인 형태의 구조이다. 본 논문에서는 멀티프로세스/단일쓰레드 모델로 개발된 객체 저장 시스템 COSMOS를 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델로 확장한 COSMOS/MT를 설계하고 구현한다. 먼저 COSMOS의 트랜잭션 컨텍스트를 분석하여 공유 트랜잭션 컨텍스트와 비공유 트랜잭션 컨텍스트로 분류 후, 각 트랜잭션 컨텍스트의 유지방법을 제안한다. 그리고, 구현한 모델의 유용성을 보이기 위하여 TPC-A 벤치마크에 대해 성능 평가를 수행한다. 실험결과 1000개의 클라이언트를 서비스하는 경우 COSMOS/MT가 COSMOS에 비하여 처리율이 최고 5배까지 향상됨을 보인다. 마지막으로, 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델의 성능을 결정하는 중요 요소인 프로세스 당 쓰레드 개수에 따른 성능 변화에 대하여 고찰하고, 실험을 통하여 프로세스당 쓰레드 개수에 따른 시스템의 성능 변화를 보인다.화를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.140-142
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• 2012

최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 파악이 가능해졌다. 이에 따라서 스마트폰의 컨텍스트 파악을 통해서 사용자에게 각종 친화적 서비스 모델이 많이 생겨 나고 있다. 사용자의 경로 추론, 실내에서의 사용자의 위치파악, 사용자 위치기반 편의시설 추천 등이 그 예이며, 그 중 애플리케이션 추천은 대표적인 서비스라 할 수 있다. 애플리케이션 추천은 사용자의 컨텍스트에 따라서 애플리케이션 사용내역을 로그 데이터로 만들고, 로그 데이터를 기반으로 컨텍스트에 따라서 사용자의 애플리케이션 추천을 해주는 시스템이다. 여기서 로그 데이터를 가공하지 않고 통계를 통해 추천이 가능하지만, 로그 데이터를 사용하여 의사 결정 트리를 만들게 되면 보다 정확하고, 빠르게 추천이 가능하며 적은 로그 데이터로 더 많은 컨텍스트에 적용하여 추천 할 수 있다는 이점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 추출하고 이 데이터를 기반으로 의사결정트리를 만들어 앱을 추천하는 시스템을 제안한다. 이러한 컨텍스트 수집 방법과 추론모델을 이용한 애플리케이션 추천 시스템은 추후 사용자 친화적 서비스 연구에 많은 도움이 될 것이다.