유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 의료 분야에서는 상황인지기술을 이용하여 환자의 안전 향상을 도모하고 있다. 그럼에도 불구하고 의료 기관의 환자 이상상황은 그 발생 빈도가 상당히 높다. 상황인지정보의 효과적인 관리와 이상상황에 대한 대응프로세스의 체계적인 관리의 부재로 인해 환자의 안전 제고에 대한 요구가 큰 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 세 개의 기능을 수행한다. 첫째, 상황인지 기술을 통하여 의료 기관 내에서 발생하는 모든 상황을 실시간으로 인지할 수 있도록 한다. 둘째, 인지된 상황인지 데이터의 패턴을 정의하고 규칙 기반 시스템으로 설계함으로써, 유의미한 데이터를 추출한다. 셋째, 비즈니스 프로세스 관리 시스템을 연동함으로써 환자의 이상상황을 프로세스 중심적으로 관리하도록 한다. 제안된 시스템은 u-Hospital에서 효율적으로 환자의 안전을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 일환으로 무선인식(RFID)을 이용한 많은 응용시스템이 개발되고 있으며, 특히 물류산업에 RFID 칩이 널리 보급될 것으로 예측된다 중소업체의 경우 소규모 창고관리에도 비용과 인력 측면에서 어려움을 격고 있는 상황에서 효율적이고 정확한 지능형 창고관리 시스템의 필요성이 절실하다. 본 논문에서는 로그기반 상황인식 기술을 이용하여 소규모 창고관리시스템을 구현한다. RFID 리더기를 제어하는 클라이언트를 구성하고 서버에 DBMS 시스템을 구축하여 웹상에서 운영되는 창고관리시스템을 구현한다. 특히, 시스템 접근 이력에 대한 로그데이터를 토대로 사용자의 입출고 의도를 파악하며, 관리자에게 사용자의 비정규적인 창고사용 패턴을 보고하고 예측 가능한 재고관리 서비스를 제공한다. 결과적으로, 제안한 시스템은 소규모 창고관리의 효율성과 정확도를 향상시키는데 기여할 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러 응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear(R)PRO_2R$ Armband (BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여, 센서에서 출력되는 가속도 변화량의 절대치의 평균치인 MAD(mean of absolute difference)를 계산하여 활동량을 정량화 하였으며, PC 기반의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태 구분과 한정된 응급상활을 인지하는 퍼지추론 시스템으로 구현하였다. 본 시스템으로 측정한 수직방향의 MAD는 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기에서 각각 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s, 16.243 g/s이었다. 이들을 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 96.7 %, 93.0 %, 95.2 %, 98.4 %로 나타났으며, 제한된 상황에서의 응급상황인식률은 100 %이었다.
최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 개인화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 서비스 모델들이 제안되어 왔으며, 특히, 사용자에게 개인화된 서비스를 선응적으로 제공하기 위한 다양한 추천 서비스 기법들이 고안되었다. 그러나, 기존의 기법들은 수 많은 데이터를 여과 과정 없이 분석함으로써 추천의 효율성이 떨어지며, 한정된 상황 인지 정보만용 추천 요소로 고려하기 때문에 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 현재 상황에 가장 적합한 서비스를 제공하는 적응형 추천 서비스 기법을 제안한다. 본 기법은 사용자의 선호도 예측을 위해 누적된 사용자와 장치 간의 상호작용 상황 정보들을 이용하며, 군집 및 협업 필터링 기법을 이용하여 사용자에게 현재 상황에 적응적인 서비스를 추천한다. 군집 기법을 통해 사용자의 현재 위치에 근접한 데이터만을 분석함으로써, 추천의 효율성을 높이며, 협업 필터링을 이용하여 누적된 정보들이 충분하지 않은 상황에서도 정확한 추천을 보장한다. 끝으로, 시뮬레이션을 통해 본 기법의 성능 및 신뢰성을 평가한다.
유비쿼터스 환경에서의 응용은 사용자의 요구사항 변경과 사용자의 서비스 환경 변화를 적응시킴으로써 사용자에게 최선의 서비스를 제공할 수 있어야 하며 상황 변화에 따른 하부 플랫폼의 동작에 서비스의 동작을 적응시킬 수 있어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스를 제공하기 위하여 상황 변화에 대한 동적인 응용 적응성을 지원하는 2-레벨 상황 적응 기법을 제안한다. 상황 적응성을 지원하기 위하여 상황의 범위를 사용자 요구사항으로 확대하여 응용 서비스 제공에 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 하였으며. 응용의 적응성은 적응 정책을 사용하여 발생할 수 있는 특정 상황에 대한 적응 방법을 명시적으로 요구함으로써 실제 상황이 발생했을 때 응용이 능동적으로 대처할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear^{(R)}$ PRO2 Armband(BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여 데이터를 획득하고, 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태의 구분은 PC 기반의 퍼지추론 시스템으로 구현 하였다. 이를 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 100%, 98.64%, 99.27%, 100%로 나타났다.
사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.
Power consumed by modern computer systems, particularly servers in data centers has almost reached an unacceptable level. However, their energy consumption is often not justifiable when their utilization is considered; that is, they tend to consume more energy than needed for their computing related jobs. Task scheduling in distributed computing systems (DCSs) can play a crucial role in increasing utilization; this will lead to the reduction in energy consumption. In this paper, we address the problem of scheduling precedence-constrained parallel applications in DCSs, and present two energy- conscious scheduling algorithms. Our scheduling algorithms adopt dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) to minimize energy consumption. DVFS, as an efficient power management technology, has been increasingly integrated into many recent commodity processors. DVFS enables these processors to operate with different voltage supply levels at the expense of sacrificing clock frequencies. In the context of scheduling, this multiple voltage facility implies that there is a trade-off between the quality of schedules and energy consumption. Our algorithms effectively balance these two performance goals using a novel objective function and its variant, which take into account both goals; this claim is verified by the results obtained from our extensive comparative evaluation study.
유비쿼터스와 퍼베이시브 환경에서의 위치인지 기술은 자동차 내비게이션, 지능형 로봇, 대화형 가상 게임, 물류 서비스, 그리고 자산 추적 등 다양한 응용 기회를 제공해 주고 있다. 더욱이 위치 인식 정보뿐 아니라 객체 혹은 센서 노드 주변의 상황 정보까지도 전달하여 제한된 공간에서의 다양한 응용에 활용될 것으로 보인다. 그러나 위치 측정에 있어 환경적 요소와 측정 매체 등에 의해 간섭이라는 문제점을 갖는다. 특히 실내 좁은 공간에서 비컨 신호간의 간섭은 거리 측정의 심각한 오류뿐 아니라 더 나아가 위치 인식 시스템 전체 성능에도 영향을 미치게 된다. 이러한 간섭 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비컨의 초음파 및 RF 신호 세기를 각 노드 별로 차별화하는 방식인 EEM을 제안한다.
Khalid A. Almarhabi;Adel A. Bahaddad;Ahmed M. Alghamdi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.203-209
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2023
The paper brings across data that is utilized in the Bring Your Own Device (BYOD) status collected between February and April of 2021 across Saudi Arabia. The data set was collected using questionnaires established through online mechanisms for the respondents. In the questionnaire, personal details included five questions while seven questions addressed the working model of personal mobile devices. Six questions addressed the awareness of employees bring your own device awareness for employees comprised seven questions and two questions addressed the benefits of business achievements. In the identification of suitable respondents for the research, two approaches were applied. The research demanded that the respondents be Saudi Arabian nationals and have attained 18 years. Snowball and purposive techniques were applied in the collection of information from a wide area of Saudi Arabia while employing social media approaches that include the use of WhatsApp and emails in the collection of data. The approach ensured the collection of data from 857 respondents used in the identification of the status as well as issues across the BYOD environment and accompanying solutions. The data was also used in the provision of awareness in the community through short-term courses, cyber security training and awareness programs. The results of the research are therefore applicable to the context of the Saudi Arabian country that is currently facing issues in dealing with the application of personal devices in the work environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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