The ubiquitous environment is to support people in their everyday life in an inconspicuous and unobtrusive way. This requires that information of the person and her preferences, liking, and habits are available in the ubiquitous system. In this paper, we propose the context aware system that can provide the tailored information service for user in ubiquitous computing environment. The system architecture is composed of 4 domain models that can perform some pre-defined tasks independently. And we suggest the hybrid algorithm combined with fuzzy and Bayesian network to reason what information is suitable for user environment. Finally, we apply to agent based RGA(Research Guide Assistant).
Effective energy consumption now becomes one of the area of knowledge management which potentially gives global impact. It is considerable for the energy management to optimize the usage of energy, rather than decreasing energy consumption at any cases. To resolve these challenges, an intelligent and personalized system which helps the individuals control their own behaviors in an optimal and timely manner is needed. So far, however, since the legacy energy management systems are nation-wide or organizational, individual-level energy management is nearly impossible. Moreover, most estimating methods of energy consumption are based on forecasting techniques which tend to risky or analysis models which may not be provided in a timely manner. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel individual-level energy management system which aims to realize timely and personalized energy management based on context-aware computing approach. To do so, an index model for energy consumption is proposed with a corresponding service framework.
상황 인식 환경에서는 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호작용을 지원하는 상황 인식 기술이 중요한 요소로 자리잡고 있다. 온톨로지 기반의 상황 정보 모델은 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 최근 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 상황 인식 환경에서 온톨로지를 이용한 새로운 프로액티브 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온톨로지의 계층적 개념 트리를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 정보의 개념 수준을 결정함으로써 보다 효율적인 검색이 가능하다. 이를 위해 제안된 기법을 설명하고, 실험을 통해 기존 기법보다 제안 기법이 우수함을 보인다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황 인식 시스템을 실현하기 위해 필요한 상황 정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황 인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황 정보를 통합하고 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다치 함수의 차분 및 구조적 성질을 이용하여 주변 상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하여 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공할 수 있는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.
Ubiquitous Computing System란, 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능하고 컴퓨팅 시스템이 상호간에 정보를 공유하고 협력하는 컴퓨팅 시스템이다. 이로써 기존의 컴퓨팅 환경과 같이 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아닌 물리적인 환경 상황(Context)등을 시스템이 스스로 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황인식 기술이 필수적인 요소로 부각되고 있다. 또한, Ubiquitous Computing System을 위해 사용자 및 주변 환경 정보를 감지하는 센서(Sensor) 기술이 필요하다. 하지만 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 이런 이유에서 Rule-based System을 기반으로 CRS와 DOS의 개념을 도입한 새로운 상황인식 기반의 Architecture를 제안하고, 이를 VHDL을 통해 SoC로 구현하였다. CRS를 통해 실시간으로 다양한 센서에서 들어오는 많은 데이터에 가중치를 부여하여 각 센서마다 중요도를 달리 부여한다. 이로써, System은 Sensor 입력 값의 중요도에 따라 처리 순서를 우선적으로 부여하여 처리 속도를 높인다. 또, DOS를 통해 각양각색의 사용자에게 획일적인 서비스를 제공하는 것이 아니라 상황 변화의 패턴에 따라 개별화되고 특화된 서비스를 제공한다. 마지막으로, Ubiquitous Computing System의 향후 발전 가능성을 예상하고, 본 논문에서 제시한 Context-aware Architecture에 의해 구현된 UoC의 유용성을 짐작해 본다.
퍼베이시브 컴퓨팅(pervasive computing) 기술이 현실화됨에 따라, 사용자에게 언제 어디서나 맞춤화된 서비스를 제공하기 위한 연구가 확대되고 있다. 기존 연구에서는 주로 단일 서비스가 센서 정보를 처리하는 제한된 방향으로 맞춤화된 서비스를 제공하고 있어, 사용자의 다양한 요구에 적응적인 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 시뮬레이션 기반 상황 인식 웹 서비스(CAS: Context-Aware Web services) 개발 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 사용자 상황 정보(예. 위치), 웹서비스 상황 정보(예. 반응시간), 사용 기기의 상태(예. 가용성), 환경 정보(예. 센서 데이터) 등을 시뮬레이션을 통해 종합적으로 고려하여 사용자 환경에 적응적인(adaptable) 서비스를 제공하도록 한다.
모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.
본 논문에서 제안한 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 상황 인식 서비스와 주변 환경에 지능적인 상호 작용을 제공한다. 따라서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 다양한 상황과 환경에서 시스템은 컨텍스트 정보를 수집과 분석을 하기 위해 상황 인식 능력을 필요 하게 된다. 그러나 현재의 상황 인식 시스템은 다양한 타입에서 컨텍스트의 체계적인 이용에 부족하고, 단지 몇몇 시스템들은 한정된 환경에서 각자 사용자의 선호도를 획득하는 학습 매커니즘을 가진다. 본 논문에서는, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식을 위한 개괄적인 프레임워크를 제안한다. 본 프레엄워크는 다양한 센서로부터 컨텍스트의 다양한 타입을 쉽게 이용하고 생성할 수 있게 만들어졌다. 프레엄워크는 동적 환경에서 사용자에게 서비스를 제공하기 위하여 센서, 통합, 추론 그리고 학습 컨텍스트 정보를 제공한다. 그리고 사용자의 건강을 실시간으로 관리할 수 있는 u-Health 시스템에 제안한 프레임워크를 적용을 하여 구현을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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