온톨로지를 이용한 상황인식 시스템은 추론엔진의 도움을 받아 상황을 추론할 수 있다. 추론엔진의 도움을 받고, 추론규칙 문법에 맞는 추론규칙을 작성함으로써 기존 상황인식 시스템이 가진 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 또한 추론 알고리즘을 프로그램으로부터 배제함으로써 새로운 상황에 보다 쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템을 제안한다. 또한 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.
폭발적인 UCC의 증가로 특정 시간과 장소 등에서 개인이 접한 경험들은 웹상에서 보다 손쉽게 다른 사람들과 공유가 가능해졌다. 또한 자연스럽게 콘텐츠에 대한 평가가 이루어지면서 UCC는 보다 신뢰할 수 있고 유용한 자원이 되었다. 이러한 사용자들의 경험에서 비롯된 유용한 UCC자원들은 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 전반에 걸쳐 중요한 요소로써의 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 기술들이 나날이 발전함에도 불구하고 웹상에서의 UCC자원을 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 가지는 잠재적 정보 요구에 부합하는 서비스를 위해 UCC자원을 이용한 새로운 상황인식 정보검색기법을 제안한다.
Healthcare and wellness industries have become more promising as the interests on healthy living increase. Not only the medical care oriented services for the patients done by medical centers but also the psychological and emotional healthgiving services for the people who are normal have been being stressed. The psychological and emotional healthgiving services should be executed in an agile and timely manner to maximize its effects. This paper aims to propose an emotion healing service spaces which are able to provide the normal people with psychological care services. To achieve the goals, we invented the tripot approach : the ubiquitous computing technology for context-aware and intelligent estimation of psychological index, LED technology to implement emotional atmosphere and wellness healthcare technology. The proposed architecture has been implemented in an actual site.
Aiming at solving the problems associated with existing wireless paging systems, this paper proposed a 4W1H+L+PI concept to context-aware information structure, based on which, a new wireless paging system named 119 system is developed under ubiquitous environment. Bemuse of the adoption of RFID tags in the wireless paging system, hazard and malfunction rates are reduced, thus accuracy is guaranteed. Besides, response time is shortened comparing with existing systems. In the future, if emergency aid information system can be implemented under the ubiquitous computing environment combined with sensor network, then aid service of good quality will be provided.
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.
유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 통해 새롭고 다양한 서비스가 창출되고 있다. 특히, 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 위치기반 서비스(Ubiquitous Location Based Services: u-LBS)가 중요한 서비스로 대두되고 있다. 본 논문에서는 개발한 eCRM 모바일 마케팅 시스템은 기존에 기업들이 eCRM을 이용하여서 고객 마케팅하는데, 이를 보다 더 효율적으로 하기 위해서 u-LBS 기반 기술을 이용하여 eCRM 모바일 마케팅 시스템을 개발하였다.
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.
상황정보기반 컴포넌트 모델은 상황인식 어플리케이션이 상황정보에 민감한 부분과 그렇지 않은 부분으로 구성된다는 아이디어에서 출발하여, 상황정보에 민감한 부분을 각 상황정보의 모습과 수행 조건에 따라 분할하고 각각을 소프트웨어 컴포넌트로 구성하는 모델이다. 본 모델은 상황인식 컴포넌트들을 조합하는 방식으로 어플리케이션을 구현함으로써, 상황인식 어플리케이션의 상황정보에 따른 확장성을 지원한다. 더불어 어플리케이션 소스코드 자체에 내재되어져 있는 상황정보를 어플리케이션 로직과는 분리시킴으로써, 변화하는 상황정보에 효율적으로 적응하도록 한다. 본 모델이 갖는 특성을 보이기 위하여, 대표적인 상황인식 어플리케이션의 하나인 Call-forwarding 어플리케이션 구현에 제안한 모델을 적용하고, 이를 통해 실제 상황정보 확장에 대한 지원과 상황정보의 분리를 어떻게 해결하는지를 분석한다.
본 논문에서는 상황인지 시스템의 작업 부하를 줄이고 추론 성능을 향상시키기 위하여 개선된 역전파 알고리즘을 사용하는 진보된 학습 메커니즘을 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 학습 메커니즘은 상황인지 시스템의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 부분이지만 현재까지 사용자들의 상황 정보를 대상으로 학습 메커니즘의 개선을 통한 상황인지 시스템의 성능을 향상하려는 연구는 많이 진행되지 않았다. 역전파 알고리즘은 상황 인식 시스템의 학습 메커니즘을 위한 가장 적합한 알고리즘 중에 하나로서 제안된 프레임워크는 기존의 역전파 알고리즘을 개선하고, 시스템 캐싱을 이용하여 작업 부하를 효율적으로 관리함으로써 추론 성능을 향상시켜 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시킨다. 성능평가를 통하여 제안된 프레임워크가 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시키는 것을 보인다.
본 논문은 센서로부터 사용자의 환경정보를 수집하여 상황정보 프로파일을 생성히는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지에 대한 연구결과를 바탕으로 상황을 분류하고, 상황정보를 모델링하였다. 제안된 시스템은 다양한 일상생활에서 사용자에게 발생할 수 있는 주변환경 정보 및 신체정보를 수집하여, 상황정보 프로파일을 생성함으로써 콘텐츠 적응화 서비스를 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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