International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.254-259
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2008
Uncertainty of result of context awareness always exists in any context-awareness computing. This falling-off in accuracy of context awareness result is mostly caused by the imperfectness and incompleteness of sensed data, because of this reasons, we must improve the accuracy of context awareness. In this article, we propose a novel approach to model the uncertain context by using ontology and context reasoning method based on Bayesian Network. Our context aware processing is divided into two parts; context modeling and context reasoning. The context modeling is based on ontology for facilitating knowledge reuse and sharing. The ontology facilitates the share and reuse of information over similar domains of not only the logical knowledge but also the uncertain knowledge. Also the ontology can be used to structure learning for Bayesian network. The context reasoning is based on Bayesian Networks for probabilistic inference to solve the uncertain reasoning in context-aware processing problem in a flexible and adaptive situation.
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.
Context-Awareness system provides an appropriate service to user by recognizing situation from surrounding environment. There are many successful studies on this framework, but still has some limitations. In this paper, we are describing a context-awareness middleware that can enhance the limitation of the previous approaches. We first defined a new concept of context-awareness environment as a social intelligence. This concept implies that intelligent objects can make relationships, can aware of situation from surrounding environment, and can collaborate to accomplish a given task. The significance of the study is as follows. First, the system is capable of multi context-awareness since it is designed with a structure that supports multiple lines of reasoning. Second, the system is capable of context planning by adapting AI planning mechanism. Third, the system is capable of making the intelligent objects as a group for collaboration, and provides adaptive service to user. We have developed a prototype of the system and tested with a virtual scenario.
유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.
품질뿐만 아니라 물질적 풍요가 되어가는 IT융합 환경에서 상황정보를 파악하는 것은 개인화 추천 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반의 상황인식 모델링을 이용한 추천을 제안하였다. 이기종 디바이스 구축을 위해 OSGi 프레임워크 기반의 데이터 획득 모듈을 구축하고 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 개발한다. 상황정보 모델을 위해서 추천 시스템에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 상황정보를 사용하여 온톨로지 기반의 상황인식 모델을 개발하고 협력적 필터링의 추천에 반영한다. 상황인식 모델은 Na$\"{\i}$ve Bayes 분류자를 사용하여 상황에 따라 서비스를 선택한 정보를 반영하고 사용자에게 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다.
컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 물리적 공간과 상호 작용하는 실시간 센서 네트워크 상황 인식 서비스는 시간적 특성을 포함한다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 실시간 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성이 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 개선된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 센서 네트워크 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 새만금 온도 변화 탐지에 적용예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만 아니라 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 발전과 함께 유비쿼터스 환경에 적용할 수 있는 상황인식 모델에 대한 연구 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 자동차 공간을 위한 매트릭스 기반 상황인식 모델을 설계하고 구현하였으며, 상황인식 모델링을 위해 5W1H와 CAM 수식을 이용한 매트릭스 구성 방법을 제안하였다. 개인 식별과 위치 확인을 위한 Zigbee 모듈과 GPS의 현재의 공간과 시간 정보를 위한 네비게이터를 이용하여 제안된 모델을 이용한 시스템을 구현하였다. 시험 결과 제안된 모델이 유용 가능함을 보였다.
인구의 급속한 고령화와 더불어 국민의 복지수준이 향상됨에 따라 건강문제에 대한 효율적인 해결방안으로 병원을 방문하지 않고 의료 서비스를 받는 U-Healthcare의 필요성이 증대되고 있다. 최근 다양한 센서들을 이용하여 사용자의 생체정보 및 주변의 상황정보들을 수집하고 분석해 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 U-Healthcare 서비스를 위한 시스템들은 특정 서비스만을 대상으로 하여 다른 서비스로의 확장 및 연계가 어렵고, 다수의 사용자를 대상으로 일반화된 서비스를 제공하고 있어 사용자 개개인의 특성을 고려한 서비스를 제공 기능이 미약하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멀티에이전트 기반의 상황인식 에이전트를 이용해 시스템의 확장성을 높이고, GUI 기반의 모델링 툴킷 JaUCE를 사용하여 고객 개개인의 상황에 맞는 상황 정보를 모델링 함으로써 고객들에게 가장 적합한 상황인식 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제안된 상황 인식 에이전트와 모델링 툴킷의 이용하여 상황인식 기반의 U-Silvercare 서비스를 설계하고 구현하였다.
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.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 주변 환경에 의해 발생하는 방대한 컨택스트 정보에 대한 모델 정의와 컨택스트 인지를 통한 지능적인 서비스 제공을 위하여 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론과 관련한 연구가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 컨택스트 인지 분야에서는 고수준의 서비스 지원을 위한 온톨로지 특성을 효과적으로 반영한 모델링 기법이 부재하며, 지능적인 추론(응용, 조합)을 지원하는 기법 부재 및 컨택스트 정보간 상호운용성 지원의 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구의 최종 목표는 실세계에 존재하는 실체(entity)에 대한 상태를 특징화하고 정의하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법 컨택스트 인지를 위한 육하원칙 온톨로지를 개발하고 보다 양질의 지능화된 컨택스트 인지 서비스를 제공하기 위해 컨택스트 정보에 대한 관리 및 컨택스트 추론을 지원하는 프레임워크를 개발함에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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