• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권1호
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• pp.35-44
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• 2008

다양한 모바일 기기들이나 무선 네트워크들에 의한 무분별한 자원 접근은 시스템에 문제를 일으킬 수 있으므로 접근 권한 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 프로그래머가 각 응용 프로그램에 맞는 접근 권한 규칙을 정책 파일로 작성하고 이를 실행시키는 접근 제어 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 접근 제어 시스템인 CACM(Context-awareness Access Control Manager)은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 JCAF을 바탕으로 구현하였다. CACM은 프로그래머가 작성한 정책 파일을 바탕으로 접근을 제어한다. 또한 본 논문에서는 정책 파일을 정적 분석하여 잘못된 정책 파일 규칙 알려주는 지원 시스템을 제공하며 본 시스템을 사용하여 개발된 유비쿼터스 응용 프로그램의 실행을 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터와 시뮬레이션 결과를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.283-290
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• 2009

상황인식 서비스는 유비궈터스 환경의 핵심으로 동적 환경에서 지능적이고 민감하게 동작하기 위해 상황과 서비스간의 연관관계를 명확하게 분류하기 위한 방법론이 요구된다. 기존의 모델링 방법들은 시나리오 중심의 상황정보 수집, 관리 그리고 표현에 초점이 맞추어 있다. 따라서 설계할 때 다양한 실제환경에 적용하여 상황인식 서비스 모델의 적합성을 검증하기는 힘들다. 본 논문에서는 colored Petri-Net을 응용한 모델링 방법을 제시한다. 모델은 상황 정보의 변화와 흐름의 표현과 평가에 초점을 두고 시간을 추가하여 수행시간제약에 대한 표현 및 평가가 가능하도록 하였다. 또한 상황 모델링 툴킷과 에이전트 기반의 상황인식 엔진 그리고 상황정보 시뮬레이터를 활용하여 에이전트 기반의 상황인식 서비스를 개발하였다. 본 논문에서 제안한 모델링 방법은 Usilvercare에 적용하여 실용성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.744-751
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• 2008

정보와 통신 기술의 새로운 경향을 나타내는 유비쿼터스 컴퓨팅은 일반 환경에서 활용할 수 있도록 다량의 정보를 처리할 수 있는 컴퓨팅 기술을 내장하고 있고, 일반 환경의 모든 사물은 통신 기능과의 상호작용을 위해 센서 및 작동기기를 내장하고 있다. 따라서 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 기기에 접속하여 적절한 기능을 수행할 수 있어야 한다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅과 같은 분산 환경에서 다양한 기능들과의 상호 보완 및 상호 작용을 위한 어플리케이션 설계는 매우 어렵다. 따라서 본 논문은 네트워크 기능이 추가된 장비를 이용한 임베디드 응용 소프트웨어와 LabVIEW를 사용하여 서버 모듈 및 가상 프로토타이핑과의 인터페이스를 구현하고자 한다. 그리고 상황 인식(Context-Awareness)과 위치 인식(Location Awareness)을 통해서 수집한 센서의 정보를 기반으로 상황 인식 기반의 유비쿼터스 어플리케이션을 제안하고, 이를 실험실 환경의 상황 인식을 통한 장치 제어 및 모니터링에 응용한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.16-25
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• 2011

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 임베디드 시스템 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 물리 공간과 연동되는 시스템의 예외적 동작은 임베디드 시스템의 운영에 심각한 위험과 피해를 초래 할 수 있다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성과 예외 관리가 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 확장된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 임베디드 시스템 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 예외 동작을 위한 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 응급의료지원 서비스에 적용 예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만아니라 예외 처리를 위한 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.281-286
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• 2007

본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.63-70
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• 2019

상황 인식 환경에서 공황장애의 증상을 추출하고자 일상생활을 통해 자연스런 음직임에서 발생하는 신체 상황정보를 추출하여 공황장애의 구성요소를 찾아내고 온톨로지 이론을 적용하여 의미를 추론 과정을 거쳐 공황장애에 증상의 정도에 대해 정보를 제공할 수 있다. 온톨로지 기반의 정보 처리를 위해 공황장애의 구성요소는 클래스로 정의하고 공황장애의 상태를 이해할 수 있도록 온톨로지 모델링을 통해 공황장애지수를 도출하였다. 공황장애 구성요소와 공황장애 지수의 도출은 공황장애에 대한 상황 인식 기반의 정보 서비스를 가능할 것이며, 상황인식 기반 디바이스와 결합되어 상황정보는 주기적으로 동기화된다. 공황장애 지수의 결과를 관찰할 수 있으며 공황장애의 요인이 되는 생활습관을 개선하는데 적용할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권1호
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• pp.109-116
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식하고 그에 따른 상황인지 서비스를 실현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. u-City에서는 도시의 곳곳의 센서 등을 통해 상황 정보가 수집되고, 개인들은 자신의 모바일기기와 도시의 정보 통신 인프라를 통하여 상황인지 서비스를 제공 받게 된다. 본 논문에서는 u-City의 네트워크에 연결된 센서나 디바이스에서의 정보를 구조화하는데 유용하고 상호 관계성 및 부분적인 상황의 정보를 표현할 수 있는 OWL(Web Ontology Language)을 사용한 온톨로지를 설계하고, 수집된 상황정보와 사용자의 의도를 기반으로 서비스를 추론하는 맞춤형 u-City 서비스 제공을 위한 상황인지 추론 시스템을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.832-840
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• 2004

In ubiquitous environments, context is any information that can be used to characterize the situation of an entity such as a person or an object. Many sensors and small computers collect contexts and provide applications with them. Thus, ubiquitous applications need to represent contexts and exploit them effectively. In this paper, we design and implement a context-aware messaging system, called UMS (Ubiquitous Messaging System), based on Java and Jini. UMS can represent various contexts using XML scripts, and communicate text messages regardless of user's location using the proxy mechanism of Jini.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.63-69
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• 2016

In this paper, we proposed the location tracking system based on MS-Based/Assisted(Mobile Station-Based and Assisted) location trigger service model with context-awareness for the intelligent location tracking of moving objects. It provides the proper resulting value that matches the context of users through the analysis about the situation of the user, physical environment, computing resource and the existing information on user input. In order to provide real-time data, we proposed the location tracking system which realizes the intelligent information such as the expecting arrival time and passing the specific area of the moving object by adopting the location trigger. So, it derives to minimize the costs of communication for the mobile object tracking applications. The proposed location tracking system based on context-awareness can be used for realtime monitoring, intelligent alarm/action, setting up of the optimized moving path, dynamic adjustment of strategies and policies. So it has the advantage to develop the application system which is aimed at optimization of the object tracking and movement.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.867-878
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• 2021

In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.