유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 도래함에 따라 사용자의 명시적 요구에 따라 제공되는 서비스 보다는 상황정보를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 추천 서비스 에이전트와 상황인식 기반 태스크를 포함하는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 시스템을 이용한 상황인식 기반 능동형 서버스를 제안한다. CAMUS 는 사용자의 요청이 없더라도 로봇 또는 컴퓨터가 현재의 상황을 인식하여 그 상황에 맞는 정보와 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크이다. 제안된 서비스를 평가하기 위하여 TV 응용 도메인에 적용한다. 이를 위해, TV 프로그램 추천 및 TV 제어 서비스 에이전트 그리고 TV 도우미 태스크를 구현한다. TV 도우미 태스크는 사용자 위치, 음성 등의 상황 정보에 따라 TV 프로그램 추천 및 제어 서비스를 실행할 수 있도록 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 관심과 요구가 고조됨에 따라 다양한 상황에 능동적이고 지능적인 에이전트의 역할이 점차 중요시 되고 있다. 이러한 에이전트는 ACL(Agent Communication Language)을 통신 언어로 사용하여 에이전트간 자율적인 상호 운용성 문제를 해결하기 위해 정보를 교환 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 에이전트의 국제표준화 단체인 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents)의 에이전트 프레임워크와 CORBA 이벤트 서비스 기반으로 자체 개발한 인포메이션 버스 어댑터간의 효율적인 통신을 보장하는 상호 운용성 기법을 제안한다. 비에이전트 플랫폼인 인포메이션 버스 어댑터와 JADE 플랫폼간 통신(메시지 교환)을 보장하기 위한 인터페이스인 EMTI(Efficient Message Transport Interface) 설계 및 구현 방법에 대해 살펴보고, 이기종 플랫폼간 다량의 메시지를 송수신하여 그 안정성과 성능에 대해 평가한다.
유비쿼터스 시대에서 새로운 교육형태인 유러닝(Ubiquitous Learning: U-learning)은 언제(Anytime) 어디서나(Anywhere) 어떠한 형태의 네트워크를 이용하여(Any Network) 어떠한 단말기로도(Any Device) 정보의 전달이 가능한 새로운 교육형태이다. 유러닝은 무선인터넷과 휴대단말기의 발달과 더불어 더욱 진화되고 있으며, 대중화되고 있다. 유러닝 지원시스템(U-learning Support System: ULSS)은 유러닝을 지원하는 포괄적인 시스템이다. 한편 최근들어 스마트폰(Smart Phone도 급속히 대중화되고 있으며, 교육 분야의 활용에도 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서의 유러닝지원시스템을 정의한다.
최근 컴퓨팅 환경은 네트워크의 급속한 확산과 더불어 신개념 컴퓨팅 디바이스의 등장으로 다양한 삶의 영역에 컴퓨팅을 적용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 되고 있다. 이러한 환경은 물리적 객체와 디지털 정보가 유기적으로 연계되어 사용자에게 컴퓨팅을 통한 편리한 생활 환경을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 컴퓨팅 발전 추세에 따라 다양한 물리적 객체와 디지털 정보를 연동하기 위하여 바코드 등의 이미지 코드나 RFID등을 이용한 태그 인터페이스에 관한 여러 연구가 진행중이다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 태그 인터페이스는 폭넓게 사용되고 있는 이미지 코드와 근래에 다양한 영역에 적용되는 RFID를 결합하여 사용하는 인터페이스 모델로서, 물리적 객체에 관련된 다양한 정보를 이미지 코드와 RFID를 혼용하여 그 관계에 따라 듀얼, 부분, 연관, 속박, 이산의 5가지 모델로 정립하였다. 하이브리드 태그 인터페이스는 이미지 코드와 RFID 같은 태그 인터페이스의 장단점을 분석하여 사용자의 편의성을 향상시키고 적용 어플리케이션을 다양화 함으로써 효율적이고 편리하게 적용가능한 태그 인터페이스이다.
유비쿼터스 시대의 도래와 함께, 사용자 중심 서비스를 위해 HCI 요소를 최대한 활용하는 HCI 미들웨어에 대한 중요성이 점점 증가하고 있다. 이에 따라 사용자 중심 서비스를 제공하기 위한 HCI 미들웨어에 대한 여러 연구가 진행되었다. 하지만 기존의 연구들은 사용자 중심 서비스 제공에 반드시 필요한 HCI 기능들에 대한 종합적 지원이 부족하다. 본 논문에서는 사용자 중심 서비스 지원을 위한 에이전트 기반 지능형 HCI 미들웨어인 AIM(Agent-based Intelligent Middleware)을 제안한다. 먼저 기존의 여러 HCI 미들웨어들을 분석하여 HCI 미들웨어의 요구조건을 도출하고, 상황 정보 관리, 사용자 행동 패턴 추론, 동적 에이전트 생성 등을 통해 여러 HCI 기능들을 종합적으로 제공할 수 있는 AIM을 설계한다. 또한 스마트 공간에서 사용자 모달리티 기반 서비스 시나리오를 소개하고, 프로토타입 구현을 통해 소개한 미들웨어의 이점을 보인다.
기존의 응용에 따라 보호 객체들에 대한 접근을 역할들로 분류하여 역할을 중심으로 접근제어를 수행하는 역할 기반의 접근제어에 사용자 및 환경 정보를 이용한 정보 접근제어 기법이 연구되고 있다 중요 정보와 자원에 대하여 상황 정보를 이용하여 사용자와 환경에 유연하면서 강력한 접근제어의 수행에 관하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 상황에 대한 정의와 중요한 의미 정보에 대하여 사용자와 자원, 환경을 고려한 유연한 접근제어 방법을 제시하고, 이때 발생할 수 있는 접근에 대한 충돌을 찾아내고 해결 방안을 제안한다. 상황 정보의 분류와 정의를 이용하여 상창 정보를 접근제어에 적용하는 방법과 상황 정보를 접근제어에 이용하였을 경우 발생할 수 있는 충돌을 분류하여 해결 방안을 제시한다. 이 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 정의와 분류론 이용하여 적절한 사용자가 적절한 객체와 어플리케이션 서비스의 사용을 보장하는 보안 정책과 모델의 개발을 위한 기초 연구이다. 권한이 있는 사용자에 의한 객체 접근의 단순 접근제어가 아니라 사용자는 자신의 상황과 연관된 객체, 자원, 서비스에 접근할 수 있음을 보장한다.
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.
본 논문에서는 실내에서 이동하는 사용자를 적외선에 기반을 둔 근접방법으로 추적하는 시스템인 ubiTrack을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 성능 및 정확도 향상을 위해 중앙 집중적인 방식으로 사용자를 추적하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 수많은 센서들이 환경에 편재되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시 문제를 야기할 수 있으며 다수의 사용자로 위치 추적을 확장하는 경우 연산의 부하가 크다는 문제점이 있다. 제안된 ubiTrack은 사용자의 모바일 기기에서 위치정보를 획득하는 passive mobile 구조로 설계되어 프라이버시 문제를 완화하며, 이동하는 사용자에 적합한 영역기반의 근접방법을 사용하여 위치 추적을 위한 연산의 효율을 높인다. 이를 위해 ubiTrack은 센싱 영역을 시분할 방식 (Time-Division Multiplexing)으로 중첩시켜 사용자에게 적합한 영역을 생성하며, 시분할 방식에 따른 성능 저하를 막기 위해 짧은 발신 주기를 가지는 적외선 통신 방식을 사용한다. 아울러 ubiTrack은 위치 추적의 정확도와 정밀도를 높이기 위해 하드웨어로 구현된 수신기와 소프트웨어로 구현된 활용 모듈에서 외부로부터의 충격이나 신호 강도 약화에 의해 발생하는 노이즈를 필터링하는 방법들을 각각 사용한다. ubiTrack은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 어플리케이션들의 통신을 지원하는 네트워크 모듈과 연계되어 있어, 단순히 위치 정보에 의존적인 어플리케이션뿐만 아니라 사용자 컨텍스트 정보를 활용하는 어플리케이션 등의 다양한 서비스들에서 쉽게 응용될 수 있다.
In this paper, we propose policy-based authentication framework which consists of policy server, CA and a policy language designed for ubiquitous environments. Using policies allows the security functionality to be modified without changing the implementation of the entities involved. Policy-based authentication framework needs to be very expressive but lightweight and easily extensible. We propose the feasibility of our policy language and policy-based authentication framework in ubiquitous-environment through a prototype and solve the problem that traditional framework have a simple registration and authentication to provide dynamic service.
The increasing popularity of mobile devices, such as cellular phones, smart phones, and PDAs, has fostered the need to recommend more effective information in ubiquitous environments. We propose the recommendation method for mobile contents service using contexts and prefetching in ubiquitous environment. The proposed method enables to find some relevant information to specific user's contexts and computing system contexts. The prefetching has been applied to recommend to user more effectively. Our proposed method makes more effective information recommendation. The proposed method is conceptually comprised of three main tasks. The first task is to build a prefetching zone based on user's current contexts. The second task is to extract candidate information for each user's contexts. The final task is prefetch the information considering mobile device's resource. We describe a new recommendation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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