URC 로봇은 인간을 중심으로 발생하는 주변 상황을 이해하고, 그것에 따라 최적의 서비스를 제공하는데 목적이 있다. 따라서 URC 로봇을 위한 미들웨어에는 인간 친화적인 서비스 제공을 위한 상황정보 기반의 프로세스 제어와 서비스 자동화 기술이 요구된다. 본 논문에서는 상황 정보에 따라 사용자에게 표준 웹 서비스 기반의 상황인지 URC 서비스를 제공하기 위한 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 이기종의 URC를 제어하기 위해 플랫폼에 독립적인 XML 기반의 명령어 객체 모델을 제공하고, 웹 서비스 형태의 상황인지 URC 서비스를 지원한다. 따라서 제안하는 시스템은 다양한 로봇과 플랫폼이 존재하는 유비쿼터스 네트워크 환경에서의 URC 서비스에 대한 신뢰성을 향상시키고, URC 시스템의 기능 및 구조 변화에 대한 높은 유연성과 적용성을 제공할 수 있다.
사물 인터넷 기기가 일반화됨에 따라 사용자의 상황을 파악하고 다른 사용자에게 알림을 주어 위급 상황에 대처하기 위한 서비스가 증가하고 있다. 이와 같은 시스템은 대부분 기기의 값이 일정 기간 이상 변하지 않거나 이상치가 발견되면 이벤트로 판단하고 분석한다. 그러나 기기가 비활동 상태라면 상황을 파악하거나 다시 서비스를 제공할 수 없다. 이 때 만약 사용자의 요구를 파악하고 주변의 다른 기기들을 통해 서비스를 제공하거나 다른 사용자에게 상황 정보를 알린다면 적절한 조치를 취할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구를 포함한 상황 인지 모델과 이를 반영한 기기 탐색 시스템을 제안한다. 시스템은 수집한 데이터를 기반으로 사용자의 상황과 요구를 분석한다. 만약 사용자 기기가 비활동 상태일 때는 다른 기기를 탐색함으로써 상황을 인지하고 나아가 사용자에게 다시 서비스를 제공할 수 있다. 제안하는 방법을 통해 사용자 중심의 서비스 제공하고 여러 응급 상황에서 필요한 요소들을 분석, 대처한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 현재의 상황 인식 어플리케이션은 다루고 있는 상황 정보가 정확하다고 가정하지만, 실제로 센서로 입력되고 해석된 상황 정보들은 종종 모호하거나 불확실하다. 본 논문에서는 상황 정보의 모호성을 해결하기 위하여 베이지안 네트워크를 사용하고 상황 정보를 표현하기 위해 온톨로지 기반 모델을 확장한 확률 모델을 제안한다. 이 논문에서 제시한 확률 확장 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.
끊임없이 진화하는 이동통신 네트워크 기술로 인하여 대부분의 CDMA망은 다양한 대역폭을 가진 네트워크 표준들이 공존하게 되었다. 이는 사용자의 위치나 모바일 디바이스의 네트워크 접속 기능에 따라 서로 다른 대역폭의 이동통신 네트워크를 통하여 모바일 응용 서비스에 접근하게 된다는 것을 의미한다. 이러한 이동통신 네트워크의 대역폭의 차이는 곧 서비스 응답 시간의 큰 편차를 야기하게 된다. 이와 같은 문제점을 다루기 위해 본 논문에서는 CANS (Context-Aware framework for mobile Navigation Services)라고 부르는 프레임워크를 제시한다. CANS는 휴대폰 상에서 실행되는 CDRG기반 항법 서비스에 필요한 다양한 컨텐츠를 사용자의 네트워크 프로파일을 고려하여 적응화시키므로써 모바일 항법서비스를 가능케 한 최초의 상황인지형 프레임워크이다. 상용 CDMA망 하에서의 다양한 실험을 통해 CANS가 대역폭에 맞추어 컨텐츠를 적응화 하므로써 네트워크의 종류에 관계없이 일정한 서비스 응답 시간으로 서비스할 수 있음을 보인다.
기존의 상황 인식 서비스 모델에서는 리소스에 대한 접근 권한을사용자의 인증으로만 리소스에 대한 접근을 허용하였으나, 사용자의 주변 상황 정보가 빈번하게 변화하는 유비쿼터스 환경에서는 상황 변화에 따른 리소스 접근제어가 제공될 필요가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보가 변경되는 경우에 따라 리소스에 대한 접근 권한을 동적으로 제어하고자 한다. 접근 제어는 기존의 CASA(Context-Aware Security Architecture)를 기반으로 하지만 현재 서비스를 받고 있는 사용자라 할지라도 리소스 접근 권한을 제한할 수도 있다. 즉, 주위 환경 정보를 실시간으로 검사하여 주위 환경에 따라 동적으로 접근 권한을 달리 부여하여 기존의 상황 인식 서비스보다 리소스에 대한 강인한 보안 서비스를 제공한다.
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.
본 연구의 목적은 상황 인식 기반의 개인 맞춤형 안내 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 위치 인식 기반의 서울시 버스 안내 시스템을 PDA와 GPS를 기반으로 개발하였다. 이 시스템은 GPS를 이용하여 사용자의 현재 위치를 파악하고 현재 위치를 기준으로 주변 버스 정류장 및 선택한 버스 정류장의 노선 정보 등을 안내한다.
상황 인식은 유비쿼터스 환경에서 여러 가지 상황 정보를 인식하고 이를 기반으로 자동으로 서비스를 제공하기 위한 요소 기술이다. 유비쿼터스 환경을 지원하기 위한 기존 미들웨어들은 중앙 집중화된 저장 장치나 DBMS를 이용하여 획득된 상황 정보와 서비스 컨텐츠를 저장 관리하였다. 집중화된 상황 정보 및 서비스 컨텐츠의 관리는 이동 노드의 자율성과 서로 다른 미들웨어 간에 상호 운영을 저해하는 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 분산된 유비쿼터스 환경에서 상황 정보를 이동 노드에 분산 관리하고 서비스를 위한 컨텐츠를 미들웨어 간에 공유할 수 있는 시스템을 설계한다. 이와 더불어 상황 정보의 정의와 서비스의 추론 및 호출을 지원하기 위한 상황 인식 스크립트를 제공한다. 본 연구에서 설계된 응용 시스템을 상황 인식 기반의 음악 재생 서비스를 제공하는 시나리오에 적용함으로서 유용성을 보이고 있다.
상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.
Mobile Augmented Reality (mobile AR), as one of the most prospective mobile applications, intends to provide richer experiences by annotating tags or virtual objects over the scene observed through camera embedded in a handheld device like smartphone or pad. In this paper, we analyzed the current status of the art of mobile AR and proposed a novel Points of Interest (POIs) data model based on ontology to provide context-aware information retrievals on lots of POIs data. Proposed ontology was expanded from the standard POIs data model of W3C POIs Working Group and established using OWL (Web Ontology Language) and Protege. We also proposed a context-aware mobile AR platform which can resolve three distinguished issues in current platforms : interoperability problem of POI tags, POIs data retrieval issue, and context-aware service issue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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