본 논문에서는 다양한 환경에서 사용자의 각기 다른 사용 상황을 인지하고 그에 맞는 콘텐츠 및 사용자 인터페이스를 실시간으로 구성하여 제공하는 방법에 대해 제안한다. 방송/통신 환경에서도 다양한 사용자가 다매체, 다채널 등 여러 방법으로 컨텐츠를 소비 하고 있기에 단말 환경 및 사용자 특성을 인지하여 그에 적응적인 콘텐츠와 사용자 인터페이스를 제공하는 사용자 반응형 서비스에 대한 논의가 계속 되고 있다. 또한 다양한 디바이스가 보편적으로 보급됨에 따라 사용자는 하나의 스크린에 모든 관심을 주는 것이 아니라 다양한 스크린으로 동시에 관심을 분산시킨다. 그 동안 사용자가 선호하는 콘텐츠가 제공될 경우 더욱 그 주목도를 높이기에 다양한 세컨 디바이스에 개인 적응적 사용자 인터페이스 및 컨텐츠를 제공하는 것이 서비스 차별화의 중요한 요소로 작용하고 있다. 제안하는 프레임워크는 다양한 세컨 디바이스 사용자가 IPTV 와 같은 VOD 서비스를 동시에 이용할 경우 개인화 디바이스를 통해 각자의 서로 다른 환경에 적응적인 부가 서비스를 제공 받는 서비스에 적용하여 테스트를 진행하였다.
현재 컨테이너 물동량은 지속적으로 증가하고 있는 추세이며 이에 따라 수송 원가를 절감하기 위해 초대형 컨테이너선들이 늘어나서 컨테이너 운송이 대형화되어지고 있다. 그러나 항만의 자원은 한정되어 있어서 효율적이고 안전하게 운송하기 위해서는 컨테이너에서 수집된 센서 데이터를 기반으로 환경과 상황에 따른 정보들을 활용하여 지능적이고 적응적인 서비스를 제공하는 방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 상황인식 기법을 적용한 컨테이너 상황인식 미들웨어를 제시하였다. 먼저 사용자, 사물과 동작, 서비스를 포함하는 모든 것을 통칭 적으로 컨텍스트라는 범주로 포함시키고 이 정보를 바탕으로 서비스의 제공이 필요한 상황마다 활용하기 위해서는 컨테이너 도메인의 상황적 요소를 분석해서 컨테이너가 처할 수 있는 특정 상황들이 어떠한 요소들의 조합으로 이루어지는지 정의하고 그 요소들 사이에는 어떤 관계성이 있는지에 대한 컨테이너 상황 온톨로지 모델링을 하였다. 온톨로지 모델을 바탕으로 컨테이너 및 환경에 대한 컨텍스트를 온톨로지로 구축하고 추론을 위한 규칙을 기반으로 상황인식적인 서비스를 추론하는 미들웨어의 개발 및 우선순위 등 정책적인 상황 관리를 가능하게 하는 기능을 구현하였다.
본 논문은 환경의 변화에 적응하여 지속적으로 서비스들의 협업을 지원하기 위한 통합 시스템으로 커뮤니티 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해 커뮤니티라는 메타포를 사용하여 추상화된 레벨로 협업 모델을 정의하고 이를 런타임에 해석하여 물리적 환경의 실질적인 서비스들간의 실행 모델로 전환한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 서비스들의 협업과 사용자의 인터랙션을 관리하는 커뮤니티 매니저(CM)와 서비스들의 협업모델을 실행 환경으로 매핑시키는 커뮤니티 프레임워크(CF) 그리고 CM 과 CF 에게 통합된 컨텍스트를 제공해 주는 시츄에이션 매니저(SM)로 구성되어 있다. 이 시스템에서 추상화된 협업 모델은 런타임에 물리적 공간으로 매핑되므로, 동적으로 실행 환경과 사용자의 특성을 인식하고 그에 맞는 협업 목표와 협업 대상을 변경시켜 실행 환경에 맞게 재구성 되는 것이 가능하다. 따라서 제안된 시스템을 통해 특정 환경에 고유하게 구축되던 시스템의 개발 비용에 대한 부담을 절감시키는 효과를 가져올 것으로 기대된다.
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.
무선통신의 발달에 따라 모바일 장비 기반의 이동성을 고려한 서비스에 관한 연구가 활발하다. 모바일 장비는 제한된 화면크기, 부족한 리소스 등의 한계와 함께 사용자의 이동 중에 발생하는 이벤트를 처리해야 한다는 문제가 있기 때문에, 사용자에게 친숙한 인터페이스와 개별화된 추천 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 베이지안 네트워크를 이용하여 모바일 장비에서 개인화된 추천 시스템을 개발한다. 실시간으로 변화하는 환경에 적응하도록 네트워크를 설계하기 위하여 전문가에 의해 구조를 설계하고, 수집된 사용자 로그를 바탕으로 파라메터를 학습하여 베이지안 네트워크 모델을 생성한 후, 학습된 모델 기반의 추론결과를 실제 컨텐츠와 비교하여 시스템에 매핑시킴으로써 사용자에게 추천한다. 실제 신촌지역 음식점 추천을 대상으로 실험한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.
스마트 홈은 유비쿼터스 환경의 각종 센서와 정보가전에서 얻어지는 데이터에서 사용자의 Context를 추출하여 사용자에게 적응적인 서비스를 제공한다 지금까지의 Context는 사용자가 한 명일 경우를 가정하였지만 실제 집이라는 공간은 가족이라는 구성원이 함께 생활하는 공간으로 동시에 여러 개의 Context가 존재하며 이러한 Context는 서로 충돌할 수도 있다. 본 논문에서는 집에서 여러 Context들 간에 충돌이 일어났을 때 이를 해결하는 방법을 제안한다. 집은 여러 사용자가 공유하고 있지만 각 구성원의 침실이나 화장실처럼 한 개인의 영역이 존재한다 또한 침실은 쉬는 곳, 주방은 요리를 하고 음식을 먹는 곳, 거실은 가족끼리의 모임을 갖거나 TV 시청, 음악감상 등의 여가를 즐기는 곳 등 공간마다 나름의 용도를 가지고 있다 본 논문은 Context들간의 충돌을 조정을 위해 이러한 공간의 특성을 이용할 것을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 사용자가 존재하는 장소와 그곳의 환경에 따른 맞춤 서비스의 제공이 요구된다. 이러한 맞춤 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 주변 환경을 인지 및 판단하여 서비스를 제공하는 소프트웨어가 필요하다. 소프트웨어가 환경을 인지하여 처리하려면 환경은 소프트웨어가 이해할 수 있도록 모델링 되고 언어로 표현되어야 한다. 기존의 Context 모델링 방법은 특정 상황에 초점이 맞추어져있어 다른 상황에의 적용이 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 도메인에 적용 가능한 다단계 상황 모델링 방법, 이를 ontology언어 OWL을 사용하여 나타내는 방법, 이것을 적용하기 위한 적응형 소프트웨어 개발 framework를 제시한다.
실세계의 시각정보로부터 식별된 물체정보를 이용하여 장면에 대해 설명하는 컨텍스트를 추론하는 시각 기반 장면 이해 문제에서는 변화가 많고 불확실한 환경을 극복해야 할 뿐만 아니라, 사용자의 요구 사항을 잘 반영해야 하고 궁극적으로는 지도(teaching)가 가능해야 한다. 본 논문에서는 불확실성 극복을 위해 확률적 접근 방법을 사용하고, 사용자의 요구를 실시간으로 반영하기 위해 논리 네트워크를 이용한 상호 작용 학습 방법을 제안한다. 몇 가지 테스트 환경에서 사용자에 의해 제공되는 논리적, 부분적, 실시간 정보를 이용하여 제안하는 상호작용 학습을 수행한 결과, 장면인식 에이전트의 기능 장 및 적응이 가능하고 새로운 기능의 지도가 가능함을 알 수 있었다.
현재 GPT-4와 같은 거대한 언어 모델이 기계 번역, 요약 및 대화와 같은 다양한 작업에서 압도적인 성능을 보이고 있다. 그러나 이러한 거대 언어 모델은 학습 및 적용에 상당한 계산 리소스와 도메인 특화 미세 조정이 어려운 등 몇 가지 문제를 가지고 있다. In-Context learning은 데이터셋에서 추출한 컨택스트의 정보만으로 효과적으로 작동할 수 있는 효율성을 제공하여 앞선 문제를 일부 해결했지만, 컨텍스트의 샷 개수와 순서에 민감한 문제가 존재한다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 Super In-Context Learning (SuperICL)을 활용한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 SuperICL은 적용한 플러그인 모델의 출력 정보를 이용하여 문맥을 새로 구성하고 이를 활용하여 거대 언어 모델이 더욱 잘 분류할 수 있도록 한다. Super In-Context Learning for Generation은 다양한 자연어 생성 작업에 효과적으로 최적화하는 방법을 제공한다. 실험을 통해 플러그인 모델을 교체하여 다양한 작업에 적응하는 가능성을 확인하고, 자연어 생성 작업에서 우수한 성능을 보여준다. BLEU 및 ROUGE 메트릭을 포함한 평가 결과에서도 성능 향상을 보여주며, 선호도 평가를 통해 모델의 효과성을 확인했다.
웹사이트에서의 고객맞춤 디자인에 대한 요구는 갈수록 증대되고 있다. 웹사이트 디자인을 고객맞춤하는데는 정적/선택적 방식과 투명적/적응적 방식이 적용될 수 있다. 정적/투명적 방식은 구축 비용과 시간상의 장점이 있으나 고객 데이터가 축적되지 않으므로 보다 세련된 고객맞춤이 어렵다. 투명적/적응적 방식은 고객의 내재된 가치를 분석하여 적용하는데 용이하나 데이터가 충분치 않을 경우 부적절한 고객맞춤이 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 접근 방법들의 보다 통합적인 활용을 위하여 "고객 참여 수준의 조정"과 "고객 컨텍스트 정보의 수집, 디자인 요소에 적합한 필터링 도구 개발"과 같은 운영방안들을 제시하였다.t;과 같은 운영방안들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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