본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.
This study is aimed at proposing a new approach to designing UDSS (Ubiquitous Decision Support System) which allows context-awareness and connectivity. In the previous studies, the need to design UDSS and analyze its performance empirically was raised. However, due to the complexity of empirical approaches, there is no study attempting to tackle this research issue so far. To fill this research void, this study proposes a Mobile Delivery System (MDS) as a form of UDSS, empirically analyzing how users perceive its context-awareness and connectivity functions. Especially, to add more rigor to the proposed approach to know how much it works well in the decision-making contexts, we considered three decision making phases (intelligence, design, choice) in the research model. With the valid questionnaires collected from 340 users of the MDS, we induced statistically proven results showing that both context-awareness and connectivity of the proposed UDSS (or MDS) influence the decision making steps positively and then contribute to improving the decision making quality.
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.
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.
사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.
컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.
상황인식 서비스는 유비궈터스 환경의 핵심으로 동적 환경에서 지능적이고 민감하게 동작하기 위해 상황과 서비스간의 연관관계를 명확하게 분류하기 위한 방법론이 요구된다. 기존의 모델링 방법들은 시나리오 중심의 상황정보 수집, 관리 그리고 표현에 초점이 맞추어 있다. 따라서 설계할 때 다양한 실제환경에 적용하여 상황인식 서비스 모델의 적합성을 검증하기는 힘들다. 본 논문에서는 colored Petri-Net을 응용한 모델링 방법을 제시한다. 모델은 상황 정보의 변화와 흐름의 표현과 평가에 초점을 두고 시간을 추가하여 수행시간제약에 대한 표현 및 평가가 가능하도록 하였다. 또한 상황 모델링 툴킷과 에이전트 기반의 상황인식 엔진 그리고 상황정보 시뮬레이터를 활용하여 에이전트 기반의 상황인식 서비스를 개발하였다. 본 논문에서 제안한 모델링 방법은 Usilvercare에 적용하여 실용성을 검증하였다.
스마트 홈 분야에 대한 관심의 증가와 기술적인 발전은 상황인지 서비스와 베이시안 네트워크 알고리즘, 트리 구조 알고리즘 그리고 유전자 추측 알고리즘과 같은 예측 알고리즘에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 상황 인지 서비스는 개별적인 사용자의 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 사용자의 삶의 질을 향상시키는 데 도움 주는 것을 의미한다. 하지만 상황인지 서비스를 구현 하는 것은 상황정보와의 부합성 문제와 예외적인 상황 처리가 고려하는데 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 지능형 순차적 매칭 방식 알고리즘(Intelligent Sequential Matching Algorithm : ISMA)을 제안하고, 페트리 넷에 시간 개념을 추가하여 시간 페트리 넷(Timed Petri-net : TPN)으로 모델링한다. 제안한 지능형 순차적 매칭 알고리즘의 유효성을 증명하기 위하여 시나리오를 제시하고, 그것을 모델링 한다. 또한 동일한 실험 조건 아래, 기존의 예측 알고리즘과 비교를 통하여 과 제안된 알고리즘의 예측 정확도가 4~6% 우수함을 보인다.
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.
With the recent advance in smartphones, users are allowed to use mobile applications anytime anywhere, and change their way to interact with smart environment and people. As a result, the need for developing context-aware applications on smartphones has a great attention from users and developers. This paper proposes a context-aware framework for supporting UI/UX of smartphones. The proposed framework collects a wide range of sensory data from smartphones and allows developers to analyze and model context models for their desired apps. In addition, it also supports real-time inference within the apps to make them to adapt to context. In order to show effectiveness of the proposed framework, we introduce two smartphone apps: context-aware home screen and automatic detection of smartphone problem use. Therefore, we expect that the proposed framework will help developers easily implement their apps with respect to context-awareness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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