• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.187-195
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 발전과 함께 유비쿼터스 환경에 적용할 수 있는 상황인식 모델에 대한 연구 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 자동차 공간을 위한 매트릭스 기반 상황인식 모델을 설계하고 구현하였으며, 상황인식 모델링을 위해 5W1H와 CAM 수식을 이용한 매트릭스 구성 방법을 제안하였다. 개인 식별과 위치 확인을 위한 Zigbee 모듈과 GPS의 현재의 공간과 시간 정보를 위한 네비게이터를 이용하여 제안된 모델을 이용한 시스템을 구현하였다. 시험 결과 제안된 모델이 유용 가능함을 보였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.254-259
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• 2008

Uncertainty of result of context awareness always exists in any context-awareness computing. This falling-off in accuracy of context awareness result is mostly caused by the imperfectness and incompleteness of sensed data, because of this reasons, we must improve the accuracy of context awareness. In this article, we propose a novel approach to model the uncertain context by using ontology and context reasoning method based on Bayesian Network. Our context aware processing is divided into two parts; context modeling and context reasoning. The context modeling is based on ontology for facilitating knowledge reuse and sharing. The ontology facilitates the share and reuse of information over similar domains of not only the logical knowledge but also the uncertain knowledge. Also the ontology can be used to structure learning for Bayesian network. The context reasoning is based on Bayesian Networks for probabilistic inference to solve the uncertain reasoning in context-aware processing problem in a flexible and adaptive situation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.22-30
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• 2011

품질뿐만 아니라 물질적 풍요가 되어가는 IT융합 환경에서 상황정보를 파악하는 것은 개인화 추천 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반의 상황인식 모델링을 이용한 추천을 제안하였다. 이기종 디바이스 구축을 위해 OSGi 프레임워크 기반의 데이터 획득 모듈을 구축하고 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 개발한다. 상황정보 모델을 위해서 추천 시스템에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 상황정보를 사용하여 온톨로지 기반의 상황인식 모델을 개발하고 협력적 필터링의 추천에 반영한다. 상황인식 모델은 Na$\"{\i}$ve Bayes 분류자를 사용하여 상황에 따라 서비스를 선택한 정보를 반영하고 사용자에게 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.304-309
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅에서는 각종 센서로부터 사용자의 상황을 파악할 수 있는 정보를 수집하고 사용자의 현재 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 특히 모바일 환경에서는 지역마다 다른 컨텍스트 인식 구조로 인하여 타 지역의 정보를 공유할 수 없기 때문에 사용자의 상황을 인식하기 위한 컨텍스트 자원이 부족하게 된다. 또한 모바일 장치의 처리 능력이 제한적이기 때문에 사용자의 상황을 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로 사용자의 상황을 능동적으로 분석하고 적응적인 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 인식 및 통합 모델을 제안한다 제안한 모델은 사용자의 상황을 분석하기 저한 컨텍스트 구조를 동적, 정적으로 구분하고, 지역 내사용자들의 컨텍스트 정보를 공유시켜 컨텍스트 자원을 확보하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.382-389
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• 2006

상황 인식 서비스가 발전하고 있는 요즘, 공간 인식 접근 제어 시스템에 높은 보안을 요구하고 있다. 이에 공간 역할의 사용자 할당, 권한의 할당, 역할 스키마와 역할 인스턴스, 공간 역할 계층, 그리고 공간제약을 제공하는 GEO-RBAC은 공간 인식 서비스에 적합한 접근 제어 모델이다. 하지만 GEO-RBAC은 공간 인식 환경에 필요한 시간 제약을 고려하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 시간 제약의 개념을 사용하여 효과적인 접근제어 모델을 제시한 GTRBAC의 시간과 기간 제약 개념을 고려하여 GEO-RBAC의 유연성을 높이고 다양한 경우에도 효과적인 접근제어를 할 수 있도록 시간 제약을 고려한 GEO-RBAC 모델을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제28권3호
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• pp.123-139
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.423-429
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• 2006

본 논문에서 제안한 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 상황 인식 서비스와 주변 환경에 지능적인 상호 작용을 제공한다. 따라서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 다양한 상황과 환경에서 시스템은 컨텍스트 정보를 수집과 분석을 하기 위해 상황 인식 능력을 필요 하게 된다. 그러나 현재의 상황 인식 시스템은 다양한 타입에서 컨텍스트의 체계적인 이용에 부족하고, 단지 몇몇 시스템들은 한정된 환경에서 각자 사용자의 선호도를 획득하는 학습 매커니즘을 가진다. 본 논문에서는, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식을 위한 개괄적인 프레임워크를 제안한다. 본 프레엄워크는 다양한 센서로부터 컨텍스트의 다양한 타입을 쉽게 이용하고 생성할 수 있게 만들어졌다. 프레엄워크는 동적 환경에서 사용자에게 서비스를 제공하기 위하여 센서, 통합, 추론 그리고 학습 컨텍스트 정보를 제공한다. 그리고 사용자의 건강을 실시간으로 관리할 수 있는 u-Health 시스템에 제안한 프레임워크를 적용을 하여 구현을 하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제9권1호
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• pp.113-125
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• 2010

Recently, a smart space with Ubiquitous Environment is expanding rapidly due to the development of Ubiquitous Sensor Network. Therefore, more appropriate and intelligent services of the context awareness system is being required. The previous context awareness system can provide a service to the user through the inference only on the current situation. But, it does not handle certain situation properly when the system provides abnormal result. Also it does not have any proper method of generating reliable semantic data from sensed raw data. In this paper, we are trying to solve the problems as the following approaches. First, the system recognizes abnormal result and corrects it by learning feedback from the user. Second, we suggest a method of converting sensed data into more reliable semantic data. Third, we build the system based on an Ontological context model that is capable of interoperability and reusability. Therefore, the context awareness system of our study can enhance the previous system that can generate more reliable context data, can provide more effective inference method, and can provide more intelligent system structure.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.28-36
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• 2010

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 물리적 공간과 상호 작용하는 실시간 센서 네트워크 상황 인식 서비스는 시간적 특성을 포함한다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 실시간 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성이 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 개선된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 센서 네트워크 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 새만금 온도 변화 탐지에 적용예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만 아니라 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.123-134
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• 2006

본 논문에서는 지능형 서비스를 제공하는데 필수적인 상황인식 해석 구조를 제안한다. 제안된 모델은 외부 상황 정보와 내부 상황 정보를 통합한 해석 구조를 가지고 있으며, 상황 정보와 응용 서비스간의 독립성이 유지되도록 설계하였다. 제안된 해석 구조의 검증을 위해서 기존 강의실에 상황인식 개념을 도입한 테스트베드(Ubi-Class)를 구축하고 시나리오를 구성하였으며, 상황 해석에 따라 지능형 서비스가 수행되는지 실험하였다.