최근 높은 휴대성과 이동성을 특징으로 하는 모바일 도메인에서 사용자의 상황정보를 이용한 모바일 상황인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 모바일 상황인식 서비스들은 사용자의 상황정보를 모바일 기기로부터 수집 및 분석하여 추론 시스템을 통해 상황을 추론해야 한다. 그러나 모바일 도메인의 높은 이동성으로 인해 상황에 적합한 추론 결과를 얻기에 어려움이 있다. 또한, 잘못된 추론 결과를 수정 및 적응하기 위한 체계적인 방법에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 소프트웨어 사이버네틱스 기반 피드백 개념을 적용한 체계적인 프로세스 모델을 제시한다. 또한 피드백 프로세스 모델을 적용, 설계 및 구현한 MADA(Monitoring, Analysis, Determinating, Adaptation) 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 정확한 상황 추론이 가능한 적응적 모바일 상황인식 서비스 개발 환경을 구축할 수 있으며 추론 규칙의 체계적 관리가 가능하다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.225-228
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2005
A context-aware services platform supporting mobile agents consists of sensor nodes and a sensor coordinator. Sensor nodes collect environmental information and transmit the collected information to the sensor coordinator through wireless sensor networks. The sensor coordinator passes the information to the context-aware service module, and the mobile agent. The context-aware service module or the mobile agent performs services suitable for a user's situation based on the environmental information and a service actuation message is delivered to an actuation node through the sensor coordinator. In this paper, we present a context-aware services platform structure employed in our project, and describe context-aware services platform interfaces with a context-aware service module and mobile agents.
미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.
새로운 유형의 임베디드 컴퓨팅 디바이스와 무선 랜의 발달으로 인하여 컴퓨팅의 영역이 직장, 가정부터 일반 생활까지 넓어지고 있다. 이런 트렌드는 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 환경의 발달을 가져오고 있다. 사물 인터넷 환경에서는 비싸지 않고 서로 연결되는 컴퓨팅 디바이스가 사용자의 다양한 작업을 자율적으로 지원한다. 이런 스마트 서비스를 개발하기 위해서는 컨텍스트 인지 컴퓨팅이 핵심 기술이다. 그러나 이런 서비스를 스마트하게 하기 위해서는 다양한 어려움이 있다. 대표적인 어려움으로는 다양한 컴퓨팅 환경, IoT 장비의 자원 제약사항, 다량의 IoT 장비로부터 생산되는 데이터, 컨텍스트 해석에 있어서의 다른 요구 사항 등이 있다. 이로 인하여 IoT 장비를 활용하여 스마트 서비스를 제공하는데에 어려움이 있다. 이런 상황을 해결하기 위하여 본 논문에서는 재사용 가능한 프레임워크를 제안한다.
보완대체 의사소통도구는 구어(口語)로 자신의 의사를 표현할 수 없는 장애인의 의사소통을 보조하는 상호작용 시스템으로 전통적으로는 그림이나 글자로 된 의사 소통판을 활용하여 왔다. 최근에는 스마트폰 기기 등의 높은 휴대성을 가진 기기를 이용한 의사소통도구의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 또한 최근 상황인식 컴퓨팅의 개념이 출현하면서 모바일 디바이스는 사용자에서 즉시적이며 위치기반서비스를 제공하는 주요도구가 되고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기의 다양한 멀티미디어 기능을 이용한 장애인을 위한 맞춤형 보완대체 의사소통도구 제안한다. 맞춤형 의사소통도구를 위해서 가변적인 레이아웃과 장애정도에 따른 AAC 항목의 선택이 가능하게 하였으며 시간정보, 위치정보, 그리고 클릭 수 등의 상황인식 기능을 적용하였다.
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.
오늘날, 모바일 기기는 생활의 필수 요소가 되고 있고, 모바일 컴퓨팅과 상황 인식 및 지능적인 서비스의 결합은 모바일 상호 작용을 촉진한다. 주변의 지능 감지 기술의 중요성은 매우 중요하다. 이러한 기술은 우리의 주변 정보를 자동으로 상황 인식을 취득할 수 있다. 상황 인식은 주변의 다양한 기기들을 식별하고 상태를 감지함으로써 사용자의 다양한 활동을 지능적인 서비스를 위한 폭 넓은 모바일 애플리케이션을 구현할 수 있다. 따라서 본 논문은 기존의 플라스틱 학생증을 NFC가 가능한 모바일 인증 시스템으로 설계하고, 대학 캠퍼스에서의 출석 인증과 같은 학생들의 모바일 인증을 위한 애플리케이션을 제안한다. 실험 결과, NFC 가능한 모바일 기기간의 터치 기반의 상호 작용은 먼 거리에서 읽는 것을 방지하고, 학생 인증을 자동화함으로써 지각 및 결석 처리와 같이 어떤 상황에서의 한계를 감지할 수 있어 NFC 기술의 장점을 극대화할 수 있었다.
스마트 폰은 내장된 다양한 센서와 사용자 휴대성/밀착성으로 인해 정보 수집과 지능형 서비스의 적합한 대상으로 주목 받고 있다. 즉, 센서로부터 사용자의 주변 환경 정보뿐만 아니라 스마트 폰의 사용 정보 등을 수집하여 사용자의 현재 상태를 추론할 수 있고, 추론된 상태 정보는 사용자에게 상황 인지 서비스를 제공하기 위한 중요한 근거로 활용될 수 있다. 하지만 제공하고자 하는 서비스에 따라 필요한 상황 정보가 다르기 때문에, 정확한 상황 추론을 위해서는 컨텍스트 모델링 기법이 전제되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 일상생활 상에서의 상황을 추론하기 위한 모바일 컨텍스트 계층 모델을 제안한다. 센서 데이터로부터 추론할 수 있는 상위 컨텍스트를 컨텍스트-행위-상황의 3-계층으로 분류하여 정의하고, 각 단계를 위한 추론 기법을 제시한다. 이 모델을 통해 사용자의 단순 행위 또는 상태가 아니라 일상생활에서의 의미 있는 상황 추론이 가능해질 것이다.
오늘날 스마트폰의 다양성과 성능의 발전은 스마트폰 사용자 수를 급증하게 하였으며, 다시 모바일 네트워크 및 디바이스의 발전으로 스마트폰 보급을 확산시켰다. 현재 모바일 환경으로 다양한 서비스가 제공되고 있으며 특히 스마트 홈에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 지금까지의 연구는 사용자 중심의 서비스를 구현하기에 부적합하므로 본 논문에서는 사용자의 상황을 파악하여 사용자 중심의 서비스를 제공해 주는 스마트 홈 프로비저닝 시스템 OWL 모델링을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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