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.
There is a tradeoff between user's privacy and utility of context-aware services in ubiquitous computing environments. Many privacy models have been proposed to support the disclosure of personal information at different levels of detail, in ubiquitous computing environments. However, most of these models do not allow for explicit criteria to assess the benefit users are likely to reap by disclosing their personal information. In this paper, we propose an automated decision making mechanism that evaluates the "benefit of disclosure" for the users based on trust relationships between users and information requesters and manages the disclosure of user's personal information accordingly. Unlike other trust models, we do not regard the reputation of an information requester as sufficient to determine his/her trustworthiness. Instead, we represent trustworthiness as a function of information requester's reputation in the eyes of the user and his/her competence in a given context. To validate our mechanism, we apply it to context-aware healthcare application that monitors physiological condition of a user.
유비쿼터스 컴퓨터 환경의 핵심기술은 상황인식 컴퓨팅기술로써 상황인식기술은 소프트웨어적 성격이 강하여 상황인식의 핵심엔진을 개발하고 이를 적용한 장치 개발이 주요 연구 작업이다. 유비쿼터스 컴퓨팅시대가 도래하면 기존의 인터넷 쇼핑몰에서 고객이 직접 상품을 검색하여 주문을 하는 형태에서 진화되어 상황인식 기술의 핵심기술인 지능형 에이전트 기술이 접목된 검색 엔진이 고객의 입력 정보를 조합하여 비교검색이 이루어진 후 추천하는 형태의 시스템으로 발전될 것이다. 본 논문에서는 사례기반 추론 기법 및 지능형 에이전트 기술을 기반으로 한 검색 엔진을 설계하고 인터넷 패션 상품 전문 몰에 적용하여 고객이 직접 상품을 검색하는 대신 지능형 에이전트가 검색하여 패키지 형태로 제공되는 주문형 맞춤식 패션 전문 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 온툴로지 기반의 상황정보 모델은 추론을 통한 개념적 상황정보의 획득, 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 이 중에서 추론은 상황인지 어플리케이션이 센서로부터 직접 얻을 수 없는 개념적 상황정보를 이용할 수 있도록 해준다. 하지만 추론의 경우, 그 처리 시간이 대상이 되는 상황정보의 크기가 커질수록 증가하게 되며, 이때 야기되는 시간 지연은 상황인지 어플리케이션의 실제적인 동작을 방해한다. 본 논문에서는, 추론 속도를 향상시키기 위해 작업 메모리에서 처리되는 상황정보의 크기를 줄이는 상황정보 선인출 기법을 제안한다. 우리는 상황인지 어플리케이션의 질의와 관련이 있는 상황정보를 결정하기 위해 기존의 쿼리트리를 이용한 방법을 확장한다. 제안한 기법을 이용하여 선인출된 상황정보만 작업 메모리에 유지함으로써, 온툴로지 기반의 상황정보가 제공하는 이점을 유지하면서 추론에 의해 야기되는 시간 지연을 줄일 수 있다. 우리는 제안한 기법을 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어, Active Surroundings에 적용시키고 실험을 통해 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 사용자 중심으로 환경맥락을 정의하고, 이를 기반으로 스마트 홈에서의 응용 서비스를 구현하였다 현재 스마트 홈 환경에 대한 연구가 여러 방면에서 진행되고 있으나 기존의 시스템들은 사용자 관점에서 바라보지 않고 사용자에 대한 환경맥락 정보의 이용이 부족하며 시스템 구축비용을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 각 사용자의 의도에 따른 구별화 된 서비스를 구현하기 위해서 ubi-UCAM을 기반으로 다수의 센서에서 생성되는 환경맥락 정보를 다수의 응용서비스에서 동시에 이용할 수 있는 사용자 중심의 응용 서비스를 구현하고 유용성을 검증하였다. 구현된 응용 서비스는 환경맥락 정보에 따르는 센서/응용 서비스의 분산설계로 인하여 센서와 서비스 사이의 독립성을 보장하고 다수의 응용서비스들의 통합이 가능하기 때문에 다양한 응용 분야에 적용하기 쉽고 통합적인 미래형 스마트 홈 환경의 기반을 마련하게 될 것이다.
본 논문에서는 착용형 컴퓨팅을 위한 정형화된 컨텍스트 인식 응용 모형인 wear-UCAM (Unified Context-aware Application Model for Wearable Computing)을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 고조되고 이와 함께 관련된 기술들이 발전함에 따라서, 언제 어디서나 손쉽게 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 사용자 중심의 착용형 컴퓨팅에 관한 연구도 학계나 산업계에서도 활발히 진행 중이다. 제안된 wear-UCAM은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자와 관련된 개인 정보를 센서로부터 획득하고 획득된 정보를 처리 및 분석해서 사용자의 컨텍스트에따른 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 모델이다. 제안된 wear-UCAM의 특징은 다음과 같다. 1) 센서에서 획득된 정보로부터 사용자 정보 (User Profile)의 갱신, 2) 사용자의 생체 신호 수집 및 생체 신호 분석, 그리고 3) 다른 착용형 컴퓨터나 환경으로부터 사용자에 대한 개인 정보 보호이다. 본 논문에서 제안된 wear-UCAM은 컨텍스트 처리 과정의 추상화 및 센서와 응용 서비스간의 독립성 보장을 위한 다양한 컴포넌트들을 포함하고 있다. 따라서, 제안된 wear-UCAM은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 착용형 컴퓨팅에 필요한 사용자 중심의 컨텍스트기반 어플리케이션을 지원할 수 있는 모델이다. 본 논문에서는 제안된 wear-UCAM의 설계와 디자인된 wear-UCAM의 구체적인 구현 방법에 대해서 자세히 설명한다.
This paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. An amended DSS paradigm: CKDDM is proposed in this paper. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems (ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within.
As pervasive computing technology, which aims to get linked to useful knowledge, information or services anytime, anywhere, using any devices and/or artifacts, is proliferating, desirable impacts on knowledge management systems are now available. The pervasive computing technology will potentially enable the knowledge management systems to realize individualization and socialization and ultimately increase the knowledge processing productivity. However, researchers who apply the pervasive computing methodologies to novel way of knowledge management have been very few. These result in unsatisfactory consideration of establishing pervasive knowledge management systems. Hence, the purpose of this paper is to cast the vision of pervasive knowledge management and search for a couple of possible research issues and possibilities. This paper suggests a framework of ubiDSS, an amended knowledge management system for the next generation deploying pervasive and autonomous knowledge acquisition capabilities of ubiquitous computing technologies. Also the CKAM, context-based knowledge acquisition module, is illustrated as a prototype of future knowledge management systems.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2016-2034
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2011
Ubiquitous Healthcare (u-Healthcare) is the intelligent delivery of healthcare services to users anytime and anywhere. To provide robust healthcare services, recognition of patient daily life activities is required. Context information in combination with user real-time daily life activities can help in the provision of more personalized services, service suggestions, and changes in system behavior based on user profile for better healthcare services. In this paper, we focus on the intelligent manipulation of activities using the Context-aware Activity Manipulation Engine (CAME) core of the Human Activity Recognition Engine (HARE). The activities are recognized using video-based, wearable sensor-based, and location-based activity recognition engines. An ontology-based activity fusion with subject profile information for personalized system response is achieved. CAME receives real-time low level activities and infers higher level activities, situation analysis, personalized service suggestions, and makes appropriate decisions. A two-phase filtering technique is applied for intelligent processing of information (represented in ontology) and making appropriate decisions based on rules (incorporating expert knowledge). The experimental results for intelligent processing of activity information showed relatively better accuracy. Moreover, CAME is extended with activity filters and T-Box inference that resulted in better accuracy and response time in comparison to initial results of CAME.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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