상황 인식(context-awrare)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황 인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황 인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계되고, 성공적으로 테스트되었다. 제안한 SoC 기반의 상황 인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 이동 통신 기술의 발달과 모바일 단말기의 급속한 확산에 맞추어 사용자의 위치정보를 바탕으로 사용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(LBS, Location Based Service)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 모바일 기기를 이용한 이런 서비스 소비과정에서 사용자 주변환경의 변화는 상대적으로 빈번하며 이런 상황의 변화는 서비스의 진행에 직접 혹은 간접적으로 영향을 주게 된다. 지능화된 사용자 중심의 서비스의 실현을 위하여 모바일 디바이스의 컨텍스트를 인식하는 기술과 수집된 컨텍스트를 응용프로그램에 적용하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 GIS 웹 서비스에 필요한 사용자 컨텍스트 정보의 분류와 구조를 분석하였다. 또한 사용자 디바이스의 컨텍스트 정보를 자동 처리하는 액티브프록시를 제안하였다.
컴퓨터가 우리의 일상적 환경으로 스며드는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 인터페이스는 '컨텍스트 인식'과 더불어 이용자들과의 '긍정적인 사회적 관계'를 형성할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이 두 가지의 관점을 충족시킬 수 있는 인터페이스 에이전트의 유형으로 '자기를 노출하는 에이전트'를 제안하고, 에이전트의 자기노출에 대한 사용자의 사회적 반응을 측정하였다. 실험 결과, 1) 에이전트로부터 친밀성이 높은 노출을 받은 피험자들은 더 깊은 자기노출을, 많은 양의 자기노출을 받은 피험자들은 더 많은 양의 자기노출을 하였다. 2) 에이전트 자기노출의 깊이가 깊을수록 에이전트에 대한 호감과 신뢰는 감소하였다. 3) 피험자들은 처음 만난 자리에서 극히 개인적인 노출을 하는 에이전트보다는 일반적인 노출을 하는 에이전트와 장기적으로 더 친밀해질 것이라고 예측하였다. 이러한 결과는 컨텍스트를 인식하는 인터페이스 에이전트로 자기노출 에이전트를 이용할 경우 사용자의 심리적 구조를 파악하는데 효과적임을 보여주며, 단기적인 사용자 정보의 추출보다는 장기적 관점에서 호감과 신뢰를 쌓을 수 있는 이용자와 에이전트의 사회적 관계 달성이 우선적으로 고려되어야 함을 시사한다.
Free-form annotation 환경에서 정확한 annotation 정보를 생성하기 위해서는 free-form 마킹의 기하 정보와 annotated part간의 관계를 분석하는 과정에서 발생하는 ambiguity를 인식 및 해결할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 먼저 XML 기반의 annotation 환경에서 free-form 마킹과 다양한 컨텍스트 간에 발생할 수 있는 ambiguity를 분석하였으며 이를 해결하기 위한 annotation 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 free-form 마킹과 annotated part간의 다양한 textual 및 문서구조를 포함하는 컨텍스트를 기반으로 하며 본 연구에서 구현한 annotation 시스템을 통하여 출력 및 교환된다. 그 결과 본 연구의 제안 기법을 통하여 생성된 free-form 마킹 정보는 기존의 기법보다 사용자가 원하는 annotated part 영역을 포함할 수 있으며 따라서 다중사용자 및 서로 다른 문서환경에서도 명확한 교환 결과를 보장할 수 있다.
컨텍스트 인식과 적응에 더불어 유비쿼터스 컴퓨팅 실현의 필수 요소는 보안이다. 유비쿼터스 환경에서 자원과 서비스는 응용이 실행되는 지역에 있을 수도 있지만 대게는 물리적으로 분산된 환경 안에 존재하게 된다. 유비쿼터스 환경은 응용이 실행되는 환경에서의 보안은 물론이고 분산 환경에서의 자원과 서비스에 대한 보안도 필수적으로 고려되어야 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅의 새로운 취약점을 다루기 위해 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 보안은 미들웨어의 추가사항으로 고려되는 것보다는 미들웨어의 설계단계에서부터 고려되어야한다. 또한 유비쿼터스 환경에서 응용과 서비스는 미들웨어에 항상 고정되어 있는 것이 아니라 동적으로 결합되고 분리되므로 사용자가 실행한 응용이 신뢰할 수 있는지와 그 응용이 이용하려고 하는 서비스에 대해 접근 권한이 있는지는 중요하다. 기존의 유비쿼터스 미들웨어는 동적으로 변하는 컨텍스트에 대해 응용이 잘 적응 할 수 있는 구조로는 되어있지만 응용이 이용하려는 서비스에 접근 권한이 있는지에 대해서는 조사하지 않기 때문에 서비스는 여러 보안위협에 대해 안전할 수 없다. 본 논문은 유비쿼터스 환경에서 편재된 자원과 서비스를 사용하는 프로그램의 실행여부를 접근통제 관점에서 분석하고 유비쿼터스 보안 미들웨어의 접근통제 기능에 대해 고찰한다.
상황인식(context-aware)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방범으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then 규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템의 규칙의 매칭부분은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계하여 구조의 타당성을 확인하였고, 마이크로프로세서에 내장될 행위모듈에 대해서는 소프트웨어적으로 타당성을 확인하였다. 제안한 SoC 기반의 상황인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
도메인 지식은 텍스트의 포맷과 의미 정보를 이용하여 웹에 존재하는 텍스트의 다양한 의미를 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 도메인 지식은 텍스트에 데이터의 의미를 표현하는 레이블이 존재하지 알을 경우에 텍스트 인식을 제대로 수행할 수 없기 때문에 무용지물이 되고 만다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레이블이 존재하지 않는 텍스트의 의미를 효과적으로 추론할 수 있는 엔티티 인식 모델을 제안한다 엔티티 인식 모델은 베이지언 모델과 컨텍스트 정보를 결합한 방법으로서, 구조 분석을 수행한 HTML 문서의 텍스트 토큰에 대해서 어떤 엔티티에 속할 것인가를 결정하는 기능을 수행한다. 실험 결과 본 모델을 사용할 경우 기존에는 레이블이 없어서 인식되지 않았던 텍스트들을 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었다.
펜 기반 교정 환경에서 정확한 마킹영역을 판별하기 위해서는 사용자가 드로잉한 교정마킹과 문서영역간의 관계를 판별하는 과정에서 발생하는 모호성(ambiguity)을 해결하여야 한다. 또한 웹 및 XML과 같은 구조문서 환경에서는 변경된 문서구조가 반드시 정의된 DTD에 따라야 한다. 본 논문에서는 자유형 마킹에 의한 교정부호 입력이 가능하며, 교정 마킹과 원본문서의 영역을 판별하는 과정에서 발생하는 모호성 문제를 최소화하기 위한 컨텍스트 기반의 영역인식 및 보정 인터페이스(Context-based Proofreading Interface)를 제안한다. 제안 인터페이스에서는 교정부호의 입력에 따른 문서내용 및 구조의 변화가 발생할 경우 올바르게 문서 구조를 유지하기 위한 구조변경 방법을 제공한다. 그 결과 본 논문에서 생성된 교정 마킹 정보는 기존 교정시스템에 비하여 보다 정확한 영역정보를 포함할 수 있으며, 교정부호 입력에 따른 구조문서 변경시에도 원본문서의 DTD에 따르는 문서구조를 유지할 수 있다.
본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.
미래 정보사회로 의미가 확대된 유비쿼터스 환경은 글로벌 컴퓨팅 환경에 기반한 유비쿼터스 인프라에서의 최적 보안 서비스 제공을 위한 지속적인 정보보호 기술이 요구되고 있다. 이와 같이 보안 서비스는 사용자에게 유비쿼터스 사회에서의 안전성, 신뢰성, 건전성을 제공하기 위한 다양한 수단을 포괄하는 개념으로, 개인의 프라이버시 침해 및 컨텍스트의 무분별한 사용이라는 문제점에 대응할 수 있어야 한다. 현재의 ID/Password를 사용한 인증 단계에서 발생되는 여러 문제들에 대한 대응 방안으로 OTP(One Time Password)가 부각되고 있다. OTP는 다양한 어플리케이션으로의 적용 및 유연한 사용자 권한 설정이 가능한 장점을 통해 다른 사용자 인증 방식에 비해 유비쿼터스 환경으로의 효율적인 적용이 가능하다. 하지만 OTP에 대한 인식의 부족 및 사용자 인증에 대한 중요성 인지 미흡으로 인하여 OTP 활용을 위한 시스템과 구조 연구가 부족하고, 제한적인 서비스에 OTP가 활용되고 있다. 본 논문에서는 사용자를 위한 보안 서비스를 제공하고자 유비쿼터스 환경에서의 보안 요소 강화를 위한 OTP의 보안 요구사항을 분석하고, OTP를 이용한 다양한 적응 방안을 고려한다. 이와 같은 연구를 통해 OTP의 효율적 관리 방안과 다양한 서비스 및 환경에서의 적용 방안 연구를 통하여, 기존 인증 방식보다 보안성이 강화된 인증 체계의 구현과 다양한 보안 서비스 제공이 가능할 것으로 기대 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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