유비쿼터스 지능형 공간에서 사용자의 개입 없이도 자율 실행하는 서비스 플러그 앤 플레이 시스템(Service Plug and Play System)은 기능적인 모델로서 총체적인 시스템의 협력 프로토콜 부재로 그 동시성 및 병렬성을 반영한 실행관리를 하기 어렵다. 이는 시스템을 구성하는 모듈로, 컨텍스트 수집기, 서비스 실행기, 공간관리기, 모바일 제어기 등이 UML의 시퀀스 다이어그램으로 모델링하여 각 기기의 기능과 실행흐름을 독립적으로 표현할 뿐, 기기간의 상호작용, 특히 병렬 및 동시 실행 알고리즘을 설계하고 검증하는 절차의 부재 때문이다. 본 논문에서, 각 기기의 실행 흐름 및 상호작용을 Petri Net을 이용하여 모델링함으로써, 시스템을 구성하는 각 디바이스의 상호작용 및 실행 흐름을 정의 하고 검증한다.
EJB(Enterprise Java Beans)는 웹 응용 서버 스펙인 J2EE(Java2 Enterprise Edition)의 핵심으로서, 비즈니스 업무를 웹 환경에서 컴포넌트 형태로 작성하여 재 사용성을 높이기 위한 서버 측 컴포넌트 프로그래밍 모델이다. EJB 2.1에서는 기존 EJB 2.0에 기술된 기능 이외에 웹 서비스, 타이머 서비스, EJB QL 업그레이드 등의 기능을 추가하였다. 타이머 서비스는 지정된 시간마다 EJB 빈의 특정 함수를 호출하는 기능이다. 또한, 타이머 서비스는 트랜잭션과 연관된 경우 해당 트랜잭션 컨텍스트(context) 내에서 타이머의 롤백(rollback)을 지원해야 하며, 시스템의 고장 후 재시작 시에 기존 타이머의 복구 기능을 지원해야 한다. 본 논문에서는 EJB 스펙 2.1에서 제시한 타이머 서비스의 요구 사항에 대해 알아보고, ETRI 에서 개발한 E504 EJB 서버에서 타이머 서비스를 구현한 방법에 대해 논의한다.
문맥광고 또는 컨텍스트 기반 광고란 사용자들이 선택한 웹 콘텐츠 내용을 기반으로 하여 연관성 있는 광고를 자동으로 선택하여 사용자에게 제공하는 광고기법이다. 즉, 웹 사이트를 방문하는 고객을 타겟으로 하여 그들이 찾고자 하는 것과 관련된 광고를 내보냄으로써 효과적인 광고가 이루어지도록 하는 것이다. 그러나 기존의 문맥광고는 사용자가 관심을 가지는 키워드가 아닌 광고주가 선택한 키워드를 중심으로 광고 내용을 선택하기 때문에 사용자의 실제적인 관심이 반영되지 않아 광고의 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 웹 콘텐츠를 선택할 때 마다 사용자의 선호도를 동적으로 학습하고, 학습된 선호도를 문맥광고에 활용하는 개인화된 문맥광고를 제안한다. 실험을 위해서 제안한 방법으로 광고를 생성해서 보여주는 웹 브라우저를 구현하여 기존의 문맥광고와 개인화된 문맥광고에 대한 사용자의 평가를 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개인화된 문맥광고가 ‘콘텐츠의 내용과의 연관성’, ‘사용자의 클릭여부’ 등의 항목에서 기존의 문맥광고에 비해 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.
상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 일반적인 어플리케이션이 소비하는 전력보다 전력 소비가 크고, 이는 사용자에게 주요한 문제점으로 부각되었다. 더불어 상황인지 어플리케이션을 개발하는 개발자의 입장에서도 전력 소비를 고려하며 상황인지 어플리케이션을 개발하기 위해서는 모바일 디바이스의 다양한 센서가 소비하는 전력에 대한 정보가 필수적으로 요구되었다. 하지만 기존의 전력 소비에 대한 정보는 전체적인 소비량만을 제공하거나, 어플리케이션 별 소비량을 제공하여, 모바일 디바이스 내 센서가 소비하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안한다. 이 BMT 모델은 첫째, 다양한 모바일 디바이스에 적용하여 상황인지 어플리케이션을 평가할 수 있다. 둘째, 컨텍스트에 따라 사용하는 센서를 선택하여 평가할 수 있다. 마지막으로, 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있다.
최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이 논문에서 제시한 계층적 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.
본 논문에서는 UML 상태 다이어그램으로부터 코드 구현 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 첫째로 상태 다이어그램의 상태를 객체화하고, 상태 디자인 패턴에 기반하여 동작 메커니즘을 구조화한다. 다음으로 이 구조에 기반하여 컨텍스트 클래스와 이의 인터페이스 역할을 하는 추상 상태 클래스, 그리고 하위 구상 클래스의 구현 코드를 생성하는 규칙들을 설정한다. 이들 규칙들은 Java의 언어 구조에 기반해서, 상태 다이어그램의 상태들과 동작들에 대한 코드 구현 모델을 생성하게 된다. 한편, 코드의 자동 생성을 위해서는 코드 모델로부터 코드 생성을 위해 구조화된 정보가 필요하다. 따라서, 코드 생성을 위한 정보를 메타 클래스 모델과 메타 행위 모델 형태로 구조화하여 구축한다. 이 메타 정보들에 기반하여 상태 다이어그램으로부터 Java 프로그래밍 언어로의 자동 코드 생성을 위한 엔진의 구축이 가능하다. 또한 코드 모델 생성 엔진은 독자적으로 또는 UML 도구의 상태 다이어그램 기능을 지원하는 도구에 통합된 모듈로서 사용될 수 있다.
어노테이션(annotation)은 문서에서 개인의 의견, 정리, 요약 등을 표현하기 위한 주석을 의미한다. 따라서 전자문서에서도 어노테이션은 중요하게 사용되며 특히 전자 잉크(digital inking)릉 이용한 이동 단말기 환경에서 효과적으로 사용된다. 그러나 기존 연구에서는 휴대용 단말기 환경의 단점인 적은 디스플레이 공간을 전혀 고려하지 않기 때문에 어노테이션 작성 및 활용이 매우 불편하다. 따라서 본 논문에서는 전자펜과 이동식 단말기 환경을 고려한 어노테이션 모델 및 시스템을 제안한다. 제안 어노테이션 모델은 다양한 컨텍스트(context)를 고려하고 이에 기반한 어노테이션 마크업 언어를 정의한다. 본 모델은 다양한 어노테이션 타입 및 의미(semantic) 모델, 펜 기반 어노테이션의 자동 인식 및 영역 보정 기능 등을 고려하며, 이것을 기반으로 CAML(Context-based Annotation Markup Language)를 정의한다. 또한 본 모델을 이용하여 XML 기반의 전자책문서 및 단말기 환경을 고려한 어노테이션 시스템을 구현하고 그 활용 가능성에 대하여 살펴본다. 본 연구의 결과는 eLearning, Cyber-Class, IETM(Interactive Electronic Technical Manuals) 에서 적절히 응용 가능하다.
서비스 로봇의 물체 인식은 배달, 심부름 같은 로봇이 수행하는 대부분의 서비스를 위해 매우 중요하다. 기존의 방법은 산업 환경에서 기하학적 모델에 기반 하여 물체를 인식하였으나, 환경 조건이 변화하고 로봇의 이동이 발생하는 실내 환경에서는 로봇의 위치에 따라 영상 속에서 물체가 가려져 있거나 작을 수 있어 인식이 잘되지 않는 상황이 발생한다. 이러한 불확실한 상황을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상에서 인식된 물체들을 컨텍스트 정보로 사용하여 관심 있는 물체의 존재를 추론하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 베이지안 네트워크와 온톨로지를 함께 사용하여 확률적 프레임 안에서 도메인 지식을 모델링하기 위한 방법과 추론 모델의 확장을 위해 동적으로 베이지안 네트워크를 생성하고 추론하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 이러한 방법의 성능을 검증하였고 확률적 모델 안에서 귀납적 추론이 갖는 장점을 확인할 수 있었다.
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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