유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 기존 컴퓨팅 환경에서의 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아니라 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이에 따라서 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황 인식서비스가 중요한 요소로 자리잡고 있다. 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어로부터 전달된 상황 정보를 해석할 수 있어야 한다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 연구에서는 계층적 상황 온톨로지 관리 모델을 제안하고 이를 이용한 상황 인식 서비스 미들웨어를 설계한다. 제안한 모델은 상황 인식 서비스가 실행 중에 필요로 하는 상황 정보를 동적으로 추가할 수 있도록 함으로써 보다 유연하게 상황 인식 서비스를 운용할 수 있도록 지원한다. 또한 상황 온톨로지의 동적인 변화로 인해서 센서로부터 얻은 데이터를 상황 정보로 추론하는 과정에서 발생할 수 있는 상황 모호성(Context Uncertainty)을 해결하기 위해서 상황 충돌 해결 모델을 정의한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
Knowledge workers' workload to register knowledge can cause quality defects in the quality as well as the quantity of knowledge that must be accumulated in a knowledge management system(KMS). To enhance the availability of a KMS by acquiring more quality-guaranteed knowledge, autonomous knowledge acquisition which outdoes the automated acquisition must be initiated. Adopting the capabilities of context-awareness and inference in the field of context-aware computing, this paper intends to autonomously identify and acquire knowledge from knowledge workers' daily lives. Based on knowledge workers' context information, such as location, identification, schedule, etc, a methodology to monitor, sense, and gather knowledge that resides in their ordinary discussions is proposed. Also, a prototype systems of the context-based knowledge acquisition system(CKAS), which autonomously dictates, analyzes, and stores dialogue-based knowledge is introduced to prove the validity of the proposed concepts. This paper's methodology and prototype system can support relieving knowledge workers' burden to manually register knowledge, and hence provide a way to accomplish the goal of knowledge management, efficient and effective management of qualified knowledge.
Today, detecting the location of moving object has been traced as various methods in our world. In this paper, we preset the system to improve the estimation accuracy utilizing detail localization using radar sensor based on WSN and situational awareness for a calibration (context aware) database, Rail concept. A variety of existing location tracking method has a problem with receiving of data and accuracy as tracking methodology, and since these located data are the only data to be collected for location tracing, the context aware or monitering as the surrounding environment is limited. So, in this paper, we enhanced the distance aware accuracy using radar sensor utilizing the Doppler effect among the distance measuring method, estimated the location using the Triangulation algorithm. Also, since we composed the environment data(temperature, illuminancem, humidity, noise) to entry of the database, it can be utilized in location-based service according to the later action information inference and positive context decision. In order to verify the validity of the suggested method, we give a few random situation and built test bed of designed node, and over the various test we proved the utilizing the context information through route tracking of moving and data processing.
언제, 어디서나, 다양한 단말기를 통해서 정보 서비스에 접근할 수 있게 되면서, 가용한 정보를 최대한 활용하여 사용자에게 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위한 여러 가지 시도가 이루어지고 있다. 여가시간의 증가와 경제적 여유는 일상에서 취미, 오락, 건강, 웰빙 등의 엔터테인먼트에 대한 관심을 증대시키고 있으며, 정보 인프라를 통해 이러한 엔터테인먼트 서비스 제공에 기대가 커지고 있다. 엔터테인먼트 서비스가 사용자의 상황에 따라 이루어진다면, 사용자의 서비스에 대한 만족도는 크게 개선될 수 있다. 이 논문에서는 상황이해 엔터테인먼트 정보 서비스 개발을 위한 프레임워크에 대한 요소 기술을 살펴보고, 상황이해 엔터테인먼트 정보 서비스 프레임워크 구조를 제안한다. 또한 상황이해를 위한 데이터의 표현 및 상황 추론과 서비스 결정을 위한 지식 표현 방법을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상황 인식 기술은 수집된 컨텍스트 정보를 효과적으로 구조화하여 표현하고, 이러한 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악한 후, 서비스를 제공하는 기술 등의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 상황 인식 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 WS-CAM으로 명명된 웹 서비스에 기반한 상황 인식 미들웨어를 제안한다. WS-CAM은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 사용하여 다양한 종류의 컨텍스트 정보에 대한 충분한 표현력과 추론 기능을 제공하고, 미들웨어로부터 응용 서비스로의 컨텍스트 정보 전달에 있어서 웹 서비스를 적용하여 미들웨어 독립적인 응용 개발을 이룰 수 있는 구조로 설계한다. 또한, WS-CAM의 유용성을 검증하기 위하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 기반을 둔 강의 서비스 시나리오를 기술하고, 웹 서비스 기반의 장점을 보이기 위하여 미들웨어 독립적인 시스템 확장의 예를 보인다. 강의 서비스에 적용한 WS-CAM은 도메인 환경 내의 컨텍스트 정보를 OWL 기반 온톨로지 모델로 효과적으로 표현하였고, 사용자 정의 규칙에 의하여 고수준의 컨텍스트 정보로 추론됨을 확인하였다. 또한, 웹 서비스에 의해 제공되는 다양한 웹 메서드를 통하여 컨텍스트 정보가 응용 서비스에 미들웨어 독립적으로 전달됨을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2016-2034
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2011
Ubiquitous Healthcare (u-Healthcare) is the intelligent delivery of healthcare services to users anytime and anywhere. To provide robust healthcare services, recognition of patient daily life activities is required. Context information in combination with user real-time daily life activities can help in the provision of more personalized services, service suggestions, and changes in system behavior based on user profile for better healthcare services. In this paper, we focus on the intelligent manipulation of activities using the Context-aware Activity Manipulation Engine (CAME) core of the Human Activity Recognition Engine (HARE). The activities are recognized using video-based, wearable sensor-based, and location-based activity recognition engines. An ontology-based activity fusion with subject profile information for personalized system response is achieved. CAME receives real-time low level activities and infers higher level activities, situation analysis, personalized service suggestions, and makes appropriate decisions. A two-phase filtering technique is applied for intelligent processing of information (represented in ontology) and making appropriate decisions based on rules (incorporating expert knowledge). The experimental results for intelligent processing of activity information showed relatively better accuracy. Moreover, CAME is extended with activity filters and T-Box inference that resulted in better accuracy and response time in comparison to initial results of CAME.
과거 유비쿼터스 기술의 출현 이후로 사물에 간단한 인식 센서를 이용한 형태의 서비스가 널리 보급되었고, 스마트 기기의 발달로 인해 PC가 아닌 환경에서도 인터넷을 사용하기 용이한 환경이 정착되어, 이들을 이용한 사물 인터넷 (Internet of Things) 환경이 빠르게 확산중이다. 본 논문에서는 상황 인식 서비스와 추론 서비스를 사물 인터넷 환경에 적용 시킨 스마트 홈 상황인식 추론 프레임 워크의 설계 및 구현을 서술한다. 해당 프레임 워크는 실질적인 상황 정보를 제공하는 이기종의 사물 인터넷 기기 간 데이터 타입을 수용하기 위해 온톨로지 언어인 OWL 규격을 사용하여 상황 정보를 수용하고, 룰 입력 모듈을 통해 다양한 환경을 모델링 할 수 있는 XML 규격의 서비스 룰을 입력받는다. 이후, 상황 정보와 서비스 룰을 기반으로 추론엔진을 통해 상황을 추론하여, 단순히 조건 만족 시 실행 구조가 아닌 상황 기반의 추론에 의한 서비스를 제공하게 된다. 프레임 워크를 활용 방안을 설명하기 위해 예제 방범 시나리오를 통해 해당 프레임 워크의 특징 및 서비스의 흐름을 서술한다.
단일 센서만을 운용하여 옥외활동 중에 있는 사용자의 안전도를 측정하고 판단할 수 있는 방안을 제안한다. 3축 가속도 센서는 다른 센서와 비교하여 가격대비 인지 성능이 우수한 면이 있다. 크기가 작고, 측정하는 값이 상대적으로 에러와 장애로부터 독립적인 측면이 있다. 3축 가속도 센서를 부착한 개인이 옥외에서 비정상적인 상태로 돌입하는 것을 감지할 수 있도록 하기 위하여 3축 가속도가 감지하여 보고하는 에너지 값을 분석하고 이를 계산하여 실시간 안전도를 정량적으로 표기할 수 있도록 하였다.
최근 소형 IoT 디바이스의 보급에 따라 모든 것이 인터넷과 연결되는 초연결 사회로 발전하면서 IoT 플랫폼 및 서비스 시장규모가 급격히 확대되고 있다. 특히, 스마트 홈을 위한 IoT 플랫폼에 대한 연구와 개발이 집중되고 있는데, 본 논문에서는 이러한 스마트 홈에서 다양한 IoT 기기의 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 상황 인식 추론 시스템 서버의 성능을 분석한다. 본 논문의 IoT 기반 상황 인식 추론 시스템은 상황 정보를 RDF Triple 구조로 표기하며, 서버의 경량화 추론 엔진을 이용하여 사용자가 입력한 룰을 기반으로 주변 상황을 추론하고 사용자 맞춤형 서비스를 제공한다. 이러한 상황 인식 추론 시스템 서버의 성능을 확인하기 위해, 본 논문에서는 기존 PC 기반 상황 인식 추론 시스템 서버와 IoT 노드 기반 시스템 서버에 대한 메모리 사용량, 메모리 할당량, CPU 사용량을 비교한다.
IT분야의 하드웨어 발달에 따라 저전력, 저가 및 센싱 및 통신이 가능한 IoT 디바이스들 출시 되고, 이를 이용한 새로운 솔루션 제품들이 출시되면서 IoT 시장 규모가 급격히 확대 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 IoT 기기들의 연동을 통한 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 상황 인식 추론 시스템의 설계 및 구현에 대해 서술한다. 해당 시스템은 상황 인식을 위한 상황 정보를 기존의 상황 인식 시스템과는 달리 클라이언트 기기에서 규격화 하여 서버로 전송한다. 이러한 이기종 데이터의 규격화는 RDF 문서의 정보 표기 방법인 Triple을 이용해 이루어진다. 이후, 서버로 전송된 상황 정보는 추론 엔진을 통해 현재 상황에 대한 추론 결과를 도출하고, 사용자에 의해 입력된 룰을 기반으로 상황에 적합한 서비스를 제공한다. 해당 시스템의 정상 동작 확인 여부를 위해, 본 논문에서는 방범 시나리오를 설정하여 테스트를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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