유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 정보를 효과적으로 관리하기 위한 움직임들이 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 이러한 움직임에 맞추어 데이터를 유비쿼터스 환경에서 개인화된 서비스를 구축하기 위해 개체화된 컨텍스트 구조를 설계한다. 또한, 방대한 컨텍스트 데이터를 관리하기 위한 모델링으로 5W1H와 컨텍스트 사용 우선순위를 적용한 HFC기법을 제안한다. 따라서 미래에 개인 서비스 중심의 유비쿼터스 환경을 구현하고 컨텍스트 기반 서비스 제공을 위한 기반모델로서의 역할을 담당할 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 및 프로파일을 이용하여 사용자들 간의 소셜 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 최근 협업 시스템과 관련하여 소셜 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 연구의 경우, 사용자 로그 및 프로파일과 같은 정적인 데이터에 기반하고 있어서 동적으로 변화하는 환경에서의 소셜 네트워크를 구성하기 어렵다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정적인 사용자 프로파일과 함께 사용자의 행동을 반영하는 컨텍스트를 이용하여 소셜 네트워크를 구성한다. 컨텍스트 도메인 지식 모델의 계층적 구조 특성을 이용하여 컨텍스트들 간의 유사도를 계산하고, 컨텍스트 모델의 카테고리에 가중치를 부여하여 컨텍스트들 간의 관계성을 계산한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용자의 컨텍스트 변화에 따른 소셜 네트워크의 동적 구성을 실험하였다. 제안된 방법을 활용하여 사용자들의 행동에 동적으로 반응하는 관계 분석이 가능하게 될 것으로 기대된다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상황 인식 기술은 수집된 컨텍스트 정보를 효과적으로 구조화하여 표현하고, 이러한 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악한 후, 서비스를 제공하는 기술 등의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 상황 인식 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 WS-CAM으로 명명된 웹 서비스에 기반한 상황 인식 미들웨어를 제안한다. WS-CAM은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 사용하여 다양한 종류의 컨텍스트 정보에 대한 충분한 표현력과 추론 기능을 제공하고, 미들웨어로부터 응용 서비스로의 컨텍스트 정보 전달에 있어서 웹 서비스를 적용하여 미들웨어 독립적인 응용 개발을 이룰 수 있는 구조로 설계한다. 또한, WS-CAM의 유용성을 검증하기 위하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 기반을 둔 강의 서비스 시나리오를 기술하고, 웹 서비스 기반의 장점을 보이기 위하여 미들웨어 독립적인 시스템 확장의 예를 보인다. 강의 서비스에 적용한 WS-CAM은 도메인 환경 내의 컨텍스트 정보를 OWL 기반 온톨로지 모델로 효과적으로 표현하였고, 사용자 정의 규칙에 의하여 고수준의 컨텍스트 정보로 추론됨을 확인하였다. 또한, 웹 서비스에 의해 제공되는 다양한 웹 메서드를 통하여 컨텍스트 정보가 응용 서비스에 미들웨어 독립적으로 전달됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 MyGuide라는 컨텍스트 인지 전시물 안내 시스템에 Simtext 개발 방법론을 적용한 개발 사례를 소개한다. 특히, 개발과정에서 컨텍스트와 관련되어서 고려할 사항, 문제를 해결한 방법 등을 소개한다. MyGuide 개발의 요구사항 도출단계에서는 비즈니스 로직과 컨텍스트 서비스를 위한 요구사항을 분리해서 도출함으로써 시스템의 복잡도를 줄일 수 있었다. 설계 단계에서는 컨텍스트 모델링, 아키덱처 설계, 클래스 및 데이타베이스 설계를 순차적으로 수행하였다. 특히 컨텍스트 모델링은 시스템의 요구 사항에 부합하도록 하였으며, 컨텍스트 모델에 따라 클래스와 데이타베이스를 설계하였다.
휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.
스마트 폰의 사용이 증가하고, 광고, 개인정보를 QRCode에 삽입하여 제공하는 서비스 기술이 이슈가 되면서 프라이버시 침해의 위험 발생이 높아지고 있다. 본 연구는 개인정보 공개등급에 따른 서비스 제공을 위한 스마트폰 환경에서의 규칙기반 컨텍스트 모델링을 제안한다. 제안하는 모델은 스마트 폰 상에서 QRCode 스캔 시, 정보 주체자의 공개등급을 고려하여 등급별 서비스를 제공한다. 사용자는 스마트폰을 통해 QRCode를 스캔한 사용자이다. 공개등급은 개인정보를 사용자에게 보여주는 것에 대한 접근 권한이다. 컨텍스트 모델은 데이터로부터 컨텍스트를 추상화하고, 규칙을 정의하여 QRCode 사용자의 프로파일 정보를 토대로 특정인의 프라이버시 정보를 사용자의 등급에 따라 제공한다. 제안하는 방법은 오프라인 상에서의 학회 정보 서비스 도메인에 적용하여 본 시스템의 정확성을 증명한다.
가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 사용자 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. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다. 또한 제한한 추론 요소들을 컴퓨팅 환경에서 실현화하기 위해 제안한 정형 모델들을 기반으로 추론 엔진을 설계 및 구현하고 추론 실험을 통해 추론 엔진의 실효성과 재사용성을 검증한다.
영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경의 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 필요한 시나리오를 웹 서비스 기반의 워크플로우를 이용하여 편집할 수 있는 uFlow 시나리오 편집기를 소개한다. 시나리오 편집기는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 컨텍스트와 이를 이용하는 서비스간의 연관 관계를 구조적 컨텍스트 모델 기반의 서술 방식으로 표현하는 uWDL (Ubiquitous Workflow Description Langauge)을 자동으로 생성하기 위한 도구로서 해당 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용 가능한 컨텍스트 및 서비스의 검색과 검색된 컨텍스트 리스트 정보에 따라 워크플로우의 흐름을 결정하기 위한 컨텍스트 표현 기술을 포함하며, 시나리오 개발자가 손쉽게 유비쿼터스 환경을 위한 시나리오를 uWDL 형태로 작성할 수 있는 기능을 제공한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 패러다임은 사용자 컨텍스트에 반응하는 컴퓨팅 환경을 구축하는데 있다. 유비쿼터스 환경에서 이상적인 파일 시스템은 현재 컨텍스트를 성공적으로 인식하여 파일관리를 자동화할 수 있는 시스템이다. 유비쿼터스 파일관리에서의 핵심은 휴리스틱(heuristics)에 기반한 클러스터링 방법을 시스템에 적용함에 의해서 수립될 수 있다. 적용된 휴리스틱은 전통적인 파일 시스템에서 파일을 손으로 다루기 위해 사용자에 의해서 파일 속성으로 사용되어졌던 것들이다. 파일 속성은 파일들을 가장 적절한 작업 컨텍스트로 관련짓기 위해서 사용될 수 있고 파일간 관계(inter-file relationship)를 이끌어 낼 수 있다. 본 논문에서는 파일 시스템으로부터 주어진 파일 정보를 연결하는 방법에 대해 논의한다. 이 방법은 개별적인 파일보다는 컨텍스트 관련 작업 집합으로서 파일 관리를 가능하게 해 준다. 조사는 규칙적인 컴퓨터 사용자를 대상으로 수행되었으며 집계된 결과는 본 논문에서 제안한 컨텍스트 기반 파일 클러스터링 방법을 지지해 준다. 수행된 실험 결과는 파일 휴리스틱에서 본 논문에서 제안하는 모델이 파일간 의미있는 관계를 찾아주는 효과적인 결과를 보여주게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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