유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 현재의 상황 인식 어플리케이션은 다루고 있는 상황 정보가 정확하다고 가정하지만, 실제로 센서로 입력되고 해석된 상황 정보들은 종종 모호하거나 불확실하다. 본 논문에서는 상황 정보의 모호성을 해결하기 위하여 베이지안 네트워크를 사용하고 상황 정보를 표현하기 위해 온톨로지 기반 모델을 확장한 확률 모델을 제안한다. 이 논문에서 제시한 확률 확장 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.
자율 캐릭터는 게임에서 사용자 캐릭터와 협업하여 게임을 진행하거나, 사용자 캐릭터와 대전을 수행한다. 자율 캐릭터의 자연스러운 행동 제어를 위해, 본 논문에서는 상황인지 기법을 제안한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상태에서 활용할 수 있는 상황 정보를 분석한 후, 현재 상황에 맞는 행동을 자동 생성한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상황에서 발생하는 상황 요소의 정보 가치를 분석하고, 분석된 상황 요소 정보를 활용하여 캐릭터의 자연스러운 행동을 생성한다. 본 실험에서 상황인지 기법이 규칙기반 기법보다 평균 39%의 성능 향상을 나타냈고, 정보획득 기법보다는 평균 8%의 성능 향상을 나타냈다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.243-246
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2005
Recent ubiquitous computing environments increasingly impact on our lives using the current technologies of sensor network and ubiquitous services. In this paper, we propose ubiquitous architectural framework for ubiquitous sleep aid service(UbiSAS) in the subset of ubiquitous computing for refreshing of human's sleep. And we examine technical feasibility. Human can recover his health through refreshing sleep from fatigue. Ubiquitous architectural framework for UbiSAS in digital home offers agreeable sleeping environment and improves recovery from fatigue. So we present new concept of ubiquitous architectural framework dissolving stress. Specially, we apply context to context-aware framework module. This context is transferred to context adaptive inference engine which has service invocation function in intelligent agent module. Ubiquitous architectural framework for UbiSAS using context adaptive rule inference engine without user intervention is technical issue. That is to say, we should take sleep comfortably during our sleeping. And sensed information during sleeping is changed to context-aware information. This presents significant information in context adaptive rule inference engine for UbiSAS. This information includes all sleeping state during sleeping in context-aware computing technique. So we propose more effective and most suitable ubiquitous architectural framework using context adaptive rule inference engine for refreshing sleep in this paper.
In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
상황인식(Context-aware)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 UoC(Ubiquitous system on Chip)로 구현될 수 있는 상황인식 시스템 구조를 제안한다. 본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템을 구현하기 위해 CRS(Context Recognition Switch)와 DOS(Dynamic and Optimal Standard)의 개념을 포함한 Pre-processor, HPSP(High Performance Signal Processor), Network Topology Processor의 부분으로 구성된 UoC Architecture를 제안한다. 또한, IEEE 802.15.4 WPAN(Wireless Personal Area Network) Standard에 의해 구현된 UoC를 보여준다. 제안된 상황인식 기반의 UoC Architecture는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 사용자를 지원하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것이다.
웹서비스는 플랫폼 독립적 인 소프트웨어 어플리케이션으로 이기종간 상호 연동성이 필요한 유비쿼터스 컴퓨팅에 가장 적합한 기술이라 할 수 있다. 유비쿼터스 웹서비스는 어떠한 단말이나 네트워크 환경에서도 다양한 응용 서비스를 연계/융합/이용할 수 있도록 하는 미래형 웹서비스 기술이다. [7] 유비쿼터스의 주요 특징으로서 상황 인식 (context-aware)을 고려하여 유비쿼터스 웹서비스 환경을 구축하기 위해서는 상황 인식에 대한 처리가 필요하다. 아울러 상황 인식은 실시간으로 변하는 개인정보를 수집하므로 사용자에 대한 프라이버시 문제가 함께 고려되어야 한다. 그러나 현재의 웹서비스 표준은 Context의 전달에 대해 구체적으로 명시하지 않고 있으며 따라서 Context 정보를 유연성 있게 부가할 수 있는 프레임워크 구조가 필요하다. 제안한 프레임워크는 Contex에 대한 확장성을 부여하고 세션마다 Contex 정보를 유연하게 전달할 수 있다. 따라서 기존 프레임워크에서 발생할 수 있는 SOAP메시지의 Context오버헤드 문제를 해결할 수 있다. 또한 사용자 Preference에 따라 Context의 공개 여부가 결정되므로 사용자의 프라이버시 문제를 해결하고 있다.
본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.
본 연구에서는 글이해시의 참조관계 처리 과정에서 맥락이 어떤 영향을 미치며 다른 통사 정보와는 어떤 관계를 갖는지를 대명사 해결 패러다임을 중심으로 검토하였다.실험1에서는 무관단어 어휘판단 과제 및 선행참조어 강제선택 과제를 사용하여 글이해시 대용어 문장에서 제공되는 하위 수준의 국소적 맥락편중에 의한 촉진 효과를 입증했다.그러나 맥락 편중에 의한 촉진 효과는 통사적으로 명료한 조건에서는 보다는 애매 조건에서 더욱 강하여,맥락과 통사 간의 상호작용을 나타냈다.실험 2 에서는 대용어 문장 수준에서는 국소적 맥락 정보가 주어지지 않더라도 선행글로 부터 제공된 상위 수준의 전체주제와 관련된 총체적 맥락 정보가 참조관계 해결을 촉진시키는 것으로 밝혀졌다.실험 3 에서는 전체 덩이글 에서의 선행된 총체적 맥락과 후행하는 국소적 맥락간의 일관성 변인이 대명사 해결시에 촉진적 역할을 하는것으로 나타났다.즉 세개의 실험을 통해 글이해에 미치는 맥락 촉진 효과가 다양한 수준에서 일관되게 관찰되었다.
지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.
7차 국민공통기본교육과정 10학년 과학 6종 교과서에 나오는 기본, 보충, 심화과정의 탐구상황요소 분석 결과 전체적으로 순수 과학적 상황이 가장 높게 나타났고, 기본과정에서 탐구상화용소들의 종류와 빈도가 보충, 심화과정보다 높게 나타났다. 이는 과학교과서 내용의 기본 개념이 순수 과학적인 것이 많았기 때문으로 해석할 수 있었다. 과학교육의 목표인 과학이 기술의 발달과 사회의 발전에 미치는 영향을 인식한다는 취지에 따른다면 순수 과학적 상황과 일상적 상황이 높은 빈도를 나타냈으나 기술 산업적 상황과 사회적 상황이 낮은 빈도를 나타내었기 때문에 심화 보충학습시에 사회적 상황과 기술 산업적 상황에 해당하는 자료를 활용하여 과학교육 목표달성에 도움이 되는 학습지도가 요망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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