지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.
컨덱스트 인식 환경에서의 정보 검색 기법은 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 핵심 연구 분야 중 하나이다. 컨텍스트 인식 환경에서의 정보 검색 기법에서 정보의 정확성과 신속성은 중요한 고려요소이다. 이를 위해 본 논문에서는 컨텍스트의 레벨화 특성을 이용한 검색 기법을 통해 정보를 정확하고 신속하게 검색하는 새로운 기법을 제안한다. 컨텍스트의 레벨화 특성에 가장 적합한 정보를 검색하기 위해 규칙을 추출한다. 현재 컨텍스트 값과 규칙을 사용하여 가까운 미래에 나타날 컨텍스트 값별 권유 정보를 추출한다. 그리고 접근 점수를 이용하여 가장 가까운 미래에 나타날 레벨화된 컨텍스트 값별 권유 정보를 프리패칭한다. 제안한 기법에서는 컨텍스트의 레벨화 특성을 이용한 권유 정보를 미리 저장함으로써 사용자의 컨텍스트 값이 변경될 때 마다 정확하고 신속하게 정보를 검색할 수 있다.
인간과 인간 사이에 컨텍스트의 역할이 중요한 것처럼 기계가 컨텍스트를 인식할 수 있는 능력을 갖추는 것은 중요하다. 특히 지능적인 서비스를 제공하기 위해서는 고수준 컨텍스트를 추출하는 것이 필요하고, 최근 베이지안 네트워크를 이용해 컨텍스트를 추출하려는 연구가 많이 있었다. 그러나 대부분은 단순한 컨텍스트를 추출하는 연구들이고, 상황이나 사용자에 따라 다른 특성을 보이는 경우에 대한 처리는 하지 못하고 있다. 본 논문은 퍼지 소속 함수를 통해 각 센서에서 오는 정보를 전 처리하고, 이를 베이지안 네트워크를 이용해 고수준 컨텍스트로 추출하는 방법을 제안한다. 특히 여러 개의 퍼지 노드가 있을 경우 퍼지 소속값의 곱을 사용하여 베이지안 추론에 적용하였다. 각 센서의 정보를 처리하는 퍼지 소속 함수는 사용자가 쉽게 설계할 수 있고, 컨텍스트 추출모듈과 별개로 설계가 가능하기 때문에 베이지안 네트워크의 유연하고 적응적인 특성을 유지하면서 개인화가 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 세계의 문제를 모델링한 베이지안 네트워크의 예를 보이고 이를 분석한다.
가상기업은 다양한 역할의 에이전트들이 상호 작용함으로써 공동의 목표를 달성하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)으로 구현될 수 있다. 다만, 가상기업을 지원하기 위한 MAS는 멤버들의 이질성(heterogeneity), 복합구조(complex structure) 등의 특성을 고려한 가운데 자율성(autonomy)과 역동성(dynamism)을 보장할 수 있어야 한다는 점에서 보다 고도화 된 기능(예 : 컨텍스트)을 필요로 한다. 본 논문은 가상기업의 구성과 운영을 지원하기 위한 플랫폼으로 컨텍스트(context) 기반 MAS를 제안하기 위한 것이다. 컨텍스트 기반 MAS는 가상기업의 구성요소를 액터(Actor)와 액터 간의 인터랙션(Interaction), 그리고 액터 컨텍스트 (Actor Context)와 인터랙션 컨텍스트(Interaction Context) 등으로 정의한다. 컨텍스트 기반 MAS는 액터들에 대한 단순한 상태 정보뿐만 아니라 목표, 역할, 작업, 작업자의 시간, 장소, 사용 기기 등 상황정보 즉, 컨텍스트를 활용함으로써 의사결정이나 실행의 신속성, 정확성과 자동화 수준을 높일 수 있다. 컨텍스트 기반 MAS는 다양한 컨텍스트를 제어하기 위한 컨텍스트 온톨로지, 컨텍스트 모델, 컨텍스트 분석기와 추론기 등으로 구현될 수 있다. 하나의 가상기업이 공동 기술개발 파트너를 찾는 예제를 통해 본 연구의 타당성을 검토하였다.
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.
서비스 시스템은 서비스를 시스템 개발의 기본 구성 단위로 이용하는 시스템으로, 새로운 응용분야로 등장하고 있다. 서비스 시스템은 웹 환경 외에 움직이는 여러 장치들이 유선 또는 무선으로 연결되어 있는 유비쿼터스 환경에서도 운영되며, 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공한다. 서비스는 사용자가 수행하는 작업을 수월하게 하기 위해 제공 받는 기능의 단위로, 사용자의 요구뿐만 아니라 사용자 주변의 여러 컨텍스트 정보를 고려해서 가장 적절한 서비스가 실행되어야 한다. 그러므로, 사용자의 요구에 충분히 만족하는 서비스를 제공하기 위해서 서비스 시스템은 컨텍스트 인지와 컨텍스트에 맞게 서비스를 적응시키는 것이 매우 중요하다. 이러한 특성 때문에 동일한 서비스는 사용자의 컨텍스트에 따라 다수의 사용자에게 다르게 제공될 수 있으며 이는 서비스 시스템의 가변성이 생기는 주요한 원인이 된다. 컨텍스트 인지와 관련된 많은 연구에서는 컨텍스트에 따라 시스템을 적응시키는 것을 다소 정형화되지 않은 임시적인 방법을 이용해서 해결하려고 시도했었다. 본 논문에서는 컨텍스트에 따라 다양하게 서비스가 제공되는 것을 가변성으로 간주하고, 가변성을 체계적인 방법으로 다루기 위해서 대표적인 재사용 방법론 중의 하나의 프로덕트 라인 공학 개념을 적용함으로써 컨텍스트 기반의 동적으로 적응 가능한 아키텍처를 제안한다.
최근 u-healthcare 서비스 분야에서 단일 시점의 일반화된 치료가 아닌 장시간 개개인의 특성이 반영된 진료와 의료 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존의 생체 신호 해석은 임상적인 실험을 통해 얻은 표준화된 임계치를 이용해 분석하는 일관된 판단 방법이 주를 이루었다. 본 논문에서는 미래형 홈 환경에서 사용자에 따라 다른 신호 해석을 지원하는 사용자 적응적 생체 신호 해석 방법을 제안한다. 생체 신호 해석은 사용자의 컨텍스트와 환경 컨텍스트를 통합하는 모듈과, 지식표현 기법을 적용한 개인화된 추론 모듈로 구성된다. 제안된 방법은 사용자 정황 정보를 고려하여 사용자 적응적인 생체 신호 해석을 지원하며, 환경 컨텍스트를 고려하여 환경의 변화에 영향을 최소화하는 생체 신호 해석을 지원한다. 또한 사상의학 이론을 생체신호 해석에 동적으로 적용할 수 있는 틀을 제공한다. 이는 추후 미래형 홈 환경에서 다양한 종류의 센서와 함께 개인화된 맞춤형 재택 건강관리 서비스에 활용할 수 있다.
모바일 분산 환경은 네트워크의 형태가 시간에 따라서 동적으로 변화하는 특징을 가지고 있으며, 따라서 유연하고 정확한 서비스 탐색 방법은 매우 중요하다. 또한 사용자의 검색 조건에 가장 적절한 서비스를 제공하기 위해서, 컨텍스트 정보에 대한 고려는 필수적이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 보다 효율적으로 웹 서비스를 탐색할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 서비스의 특성을 정의하기 위해서 사용되는 컨텍스트 항목들은 해당 서비스의 광고 속성을 적절하게 변경하기 위해서 사용된다. 본 프로토콜을 통해서 사용자는 컨텍스트에 기반하여 보다 정확히 서비스를 탐색할 수 있으며, 네트워크론 보다 효율적으로 사용 할 수 있다.
홈 환경은 독립 환경에서 네트워크 환경으로 발전되고 있으며, 더 나아가 센서를 기초로 하는 컨텍스트 어웨어(context-aware) 환경으로 변화될 것이다. 이러한 홈 환경의 변화는 사용자에게 더 많은 요구와 니즈를 발생시키고, 이것을 만족시키기 위해서는 사용자의 관점에서 요구와 니즈를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 '사용자의 행위는 사용자의 요구와 니즈를 표출한다' 와 '사용자의 행위는 홈 환경 컨텍스트를 판단한 사용자 컨텍스트에 의해 발생된다' 라는 두 가지 주장을 전제로 하여, 사용자 행위와 사용자 컨텍스트를 통해 사용자의 니즈를 파악할 수 있는 프레임워크를 제안하는 데 그 목적이 있다. 이러한 프레임워크는 사용자 정보를 체계적으로 분석할 수 있게 하여 디자인 과정에서 사용자의 니즈를 추출하는 효과적인 장치가 될 것이다. 이에 먼저, 사용자 행위의 특성을 파악하기 위해 '행위카드 기록법' 을 이용한 사용자 조사를 실시하여 분석을 위한 데이터를 수집하였고, 그 다음으로, 수집 된 데이터를 도널드 노만(D.A.Norman)의 행동 7 단계 모델과 5W1H를 근거로 분석하여 사용자의 행위는 바라보는 관점에 따라 다른 해석을 가진다는 것을 밝혀내었다. 마지막으로, 그 관점을 '행위간의 연관성', '사용자 컨텍스트 요소간의 연관성', '사용자 행위와 사용자 컨텍스트 요소 간의 연관성'의 세가지 프레임워크로 구성하여 디자인 또는 기획의 과정에서 사용자의 정보를 활용할 수 있는 활용방안과 함께 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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