모바일 디바이스의 발전과 무선 네트워크의 확산은 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 클라우드 컴퓨팅 기술과의 결합으로 "모바일 클라우드" 서비스에 대한 관심의 증대로 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 갖춘 '개인화 서비스'의 중요성이 더욱 커지고 있다. 적절한 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 상황에 대한 인식과 함께 사용자의 성향, 선호도 등과 같은 사용자 프로파일을 분석하여 사용자의 요청에 부응하는 서비스를 도출할 수 있어야 한다. 그러나 개인화 서비스를 지원하는 기존의 프레임워크들은 대부분이 웹을 기반으로 제안되었기 때문에 모바일 디바이스에는 적합지 않으며, 사용자의 상황정보 중 위치정보를 제외한 다른 상황정보들을 거의 고려되지 못한다. 따라서 기존의 프레임워크에서 고려하지 않은 사용자의 상황정보들과 프로파일을 이용하여 보다 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황인식 프레임워크를 제안하였다.
무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
댁내에서 발생할 수 있는 안전사고는 인간의 주의 또는 안전관리 시스템의 도움을 통해 미리 예방하거나 빠른 대처를 함으로써 그 피해를 최소화 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 댁내에서 발생할 수 있는 안전사고 중에서도 홈 네트워크 환경에서 주로 사용되는 센서와 무선 네트워크 기술을 활용해 예방/관리 할 수 있는 서비스를 도출하였고, 이러한 서비스를 제공하기 위해 댁내의 환경정보를 수집하여 위험상황을 인지하고 안전사고를 예방할 뿐 아니라 구조대상자와 사고 발생장소의 상황정보를 이용해 대응을 할 수 있는 댁내 안전관리 시스템을 설계하였다. 안전관리 시스템이 대처하는데 있어서의 센서 감지의 정확성을 평가하기 위해 상해손해를 일으킬 수 있는 사고유형을 센서를 활용하여 구현하였으며, OPNET 시뮬레이터를 이용해 이벤트 발생 횟수에 따라 발생하는 트래픽 양을 측정하여 평상시의 네트워크 트래픽 양과 비교하고, IEEE 802.15.4에서 제공하는 대역폭이 제안하는 안전관리 시스템이 필요로 하는 대역폭을 만족시키는지 평가하였다. 또한 종단 지연 시간 및 베터리 소모량을 기반으로 제안하는 안전관리 시스템에 좀 더 적합한 IEEE 802.15.4의 무선 패킷 데이터 전송방법을 결정하였다.
최근 CAN, Chord, Pastry와 Tapestry 등과 같이 안전한 분산 시스템기반의 P2P (Peer to Peer) 오버레이 네트워크가 일반화되고 있다. 이러한 시스템은 효율적이고 결함에 허용적인 라우팅과 개체의 위치추정 및 스스로 초기화시킬 수 있는 오버레이 네트워크가 갖는 로드 밸런싱을 제공한다. CDN (Contents Delivery Network)온 네트워크 하부구조의 중간 단계로서 궁극적으로 CP(Contents Provider)가 고객에게 전달하고자하는 멀터미디어 데이터를 포함한 컨텐츠의 효율적인 전송을 돕는다. 본 논문에서는 CDN에 적합한 토폴로지-인식 P2P 오버레이 네트워크를 새롭게 제안하였다. 제안된 기법인 Rosary에서 CDN 서버는 구조화된 오버레이 네트워크상에서 두 단계의 Inter-pastry와 Intra-pastry 라우팅을 수행한다. Rosary는 기존의 Pastry 기법을 CDN 환경에 맞도록 적응적으로 수정, 보완 및 추가하였으며 언급한 Intra-pastry 방식과 동적인 랜드마크 토폴로지 기법에 기반을 둔 세미-해싱방법을 제공하고 토폴로지-인식 오버레이 네트워크의 구성과 운용에 이용되었다. NS-2를 이용한 시뮬레이션에서 Rosary 기법은 네트워크 구성 후 안정화 된 컨텐츠 전송에서 보다 전송실패가 적고 효율적이며 견고한 것으로 증명되었다.
모바일 디바이스의 발전으로 인해 사람들에 대한 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 컴퓨팅 기술과의 결합으로 모바일 컴퓨팅을 이용한 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 또한 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 맞는 추천 서비스의 필요성은 더욱 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개개인의 성향과 적절한 추천 서비스를 제공하기 위해서 사용자의 현재 상황을 인식한 뒤 각각의 사용자에 따른 능동적 추천 서비스를 위해 각 개인의 프로파일을 분석하여 추론 및 분석을 통해 서비스를 도출할 수 있는 상황인식 프로토타입을 제안하였다.
Pharmacists must be aware of veterinary drugs to prevent abuse and misuse of the drugs, and to ensure the safety of livestock under the veterinarian prescription system. In this study, the awareness of animal pharmacies was surveyed in order to find out the role of animal pharmacies and the necessity of veterinary drug education for pharmacists. Surveys were conducted by 187 animal owners and 115 community pharmacists. 80% of the animal owners had purchased drugs for their animals. 63% of respondents were not aware of the existence of animal pharmacies. The best selling drug class for animals was antiparasitic. The most common drug that respondents wanted to buy in animal pharmacies was also antiparasitic. About 80% of respondents answered affirmatively on the question of whether they would buy the drugs from animal pharmacies regardless of the location of the pharmacies. Most community pharmacists were aware of the existence of animal pharmacies. 70% of pharmacists had considered trading in veterinary drugs. 41% of respondents answered that they did not trade in them because they were not familiar with veterinary drugs. 80% of respondents answered that what they needed most was education in order to increase the number of animal pharmacies. Pharmacies for animal will expand the choice of animal owners, and enable pharmacists to improve their specialty as well as to diversify the pharmacy services. To achieve this, promotion of animal pharmacies and education about veterinary drugs for pharmacists would be needed in regular education system.
다양한 센서가 부착된 스마트 폰의 보급으로 상황인지 어플리케이션 시장의 규모가 발달하고 있다. 하지만, 한정된 전력으로 인해 원활한 서비스를 제공받기는 어렵다. 상황인지 어플리케이션 관점에서 볼 때, 컨텍스트의 종류에 따라 필요한 센싱 정보가 다르기 때문에, 컨텍스트의 전이가 발생하면 필요한 센서들의 변화로 인해 센서 모듈들을 끄고 켜는 과정에서의 전력 소비가 크며, 정확한 센싱이 되지 않는 상황에서 과도한 센싱을 시도하게된다. 본 논문에서는 실내/실외 컨텍스트 전이에서 발생하는 전력 소모에 초점을 두고 해당 컨텍스트와 연관된 센서 활동을 모델링 한 뒤, 컨텍스트 전이가 일어나는 시점을 감지하여 전력 소모를 최소화할 수 있는 freezing 알고리즘을 적용하는 기법을 제안한다. 시중의 실내/실외 위치추적 어플리케이션을 이용하여 컨텍스트 전이가 발생하는 지점에서, 제안하는 기법의 유무에 따른 소비 전력 차이를 실측하였으며, 시중의 어플리케이션의 실제 구동 중 컨텍스트 전이과정에서의 전력 절감이 있었으며, 전체 시나리오에서 약 20%의 전력 절감 효과를 얻었다.
상황인식은 지능공간의 핵심기술로 개인화 및 자동화된 서비스를 제공하는 데 있어 가장 유용한 방법 중 하나로 대두되고 있다. 그러나 대부분의 상황인식 서비스들은 실제적인 상용화로까지 이어지지 못하고 있으며 그 가장 큰 이유 중 하나로 지적되고 있는 것이 사용자의 프라이버시 염려이다. 또한 현재 제공되는 상황인식서비스의 종류 및 수준은 매우 제한적이고 한정적인 수준에 머무르고 있는데 이는 지금까지의 상황인식이 외면적이고 관찰 가능한 상황을 인지하는 데만 주력하였을 뿐 인간의 내면적이고 인지적인 상황은 상황정보로 고려하지 않았기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 개인의 내면적인 정보인 프라이버시 염려 수준을 또 하나의 상황정보의 형태로 예측할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 개인에게 가해지는 다양한 외부 자극 정보를 기본 상황정보로 하여 이미 검증된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델베이스를 통해 특정 서비스에 대한 사용자의 프라이버시 염려 수준을 예측하는 접근법을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성 및 실현 가능성을 검증하기 위해 상황인식으로 얻어진 자료 및 수집된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델들을 가지고 예측한 프라이버시 염려 정도와 실제 조사한 프라이버시 염려 수준을 통계적 방법으로 비교하였다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 PARLAY X기반 서비스 전송 플랫폼상의 MDA(Model Driven Architecture)기반 SCE(Service Creation Environment)를 이용하는 ACS(Adaptive Conte저-aware Service)에 관하여 서술하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 망 수준에서 문맥인식성과 더불어 적응성이 요구된다. 그러나 기존의 문맥인식성 미들웨어는 적응성에 대한 고려가 부족하다. 그러므로 본 논문의 목적은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 문맥인식성과 적응성이 동시에 지원 가능한 PARLAY X기반의 신규 망 서비스 구조 및 PARLAY X API를 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서 제안한 ACS(Adaptive Context-aware Service)는 사용자 주변에 변화하는 문맥 제약조건을 감지하고, 변화하는 문맥 제약 조건에 따라서 적응성 있는 망 서비스를 제공하는 것을 의미하며, ACS를 이용하는 예로 위치와 속도 등의 문맥정보를 인식한 후, 사용자에게 망에서 문맥정보에 따라서 적합한 차별화된 QoS를 지원하는 경우를 보였다. An의 구조는 SCE, Adaptive Context Broker, 그리고 PARLAY G/W로 구성되어 있다. SCE는 기존 지능망의 망 서비스와 같은 망 서비스로서 문맥인식성과 적응성을 표현하고 지원하기 위한 망 서비스 개발 환경으로 본 논문에서는 CCL(Context-based Constraint Language)을 이용하였다. Adaptive Context Broker는 SCE의 문맥인식성 및 적응성 표현과 기존 PARLAY G/W사이의 브로커 역할을 한다. PARLAY G/W는 PARLAY X기반의 서비스 전송 플랫폼을 위한 API(Application Programming Interface)를 제공한다.
인덱싱 기법은 무선 환경에서 클라이언트의 선별적인 청취를 지원하기 위하여 사용된다. 즉, 서버는 브로드캐스트 채널을 통해 데이타와 인덱스를 함께 전달함으로써 클라이언트의 선택적인 청취를 지원할 수 있다. 그러나 부가적인 인덱스 정보는 브로드캐스트 주기를 증가시키는 단점이 있다. 위치기반 서비스에서의 질의에 대한 응답지연은 잘못된 결과의 전달이라는 문제점을 가져올 수 있다. 본 논문에서 우리는 무선 브로드캐스트 환경에서 k-인접질의 서비스를 지원하기 위한 BBS(Broadcast Based LDIS Scheme) 기법을 제안한다. BBS 기법에서 서버는 전달하고자 하는 데이타를 위치에 기반을 두어 정렬하며 이를 인덱스 정보와 함께 클라이언트들에게 전달한다. 또한 클라이언트의 질의 처리 수행시간을 단축시키기 위하여 프리패칭과 OBC(Object Boundary Circle)기법을 새로이 제안한다. 제안 논문에 대한 성능평가는 데이타의 분포, 클라이언트의 이동 속도 그리고 서비스 영역의 크기 등 다양한 환경에서 이루어 졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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