온톨로지를 이용한 상황인식 시스템은 추론엔진의 도움을 받아 상황을 추론할 수 있다. 추론엔진의 도움을 받고, 추론규칙 문법에 맞는 추론규칙을 작성함으로써 기존 상황인식 시스템이 가진 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 또한 추론 알고리즘을 프로그램으로부터 배제함으로써 새로운 상황에 보다 쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템을 제안한다. 또한 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.117-121
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2008
In ad hoc network, the scarce energy management of the mobile devices has become a critical issue in order to extend the network lifetime. Therefore, the energy consumption is important in the routing design, otherwise cluster schemes are efficient in energy conserving. For the above reasons, an Energy conserving Context aware Clustering algorithm (ECC) is proposed to establish the network clustering structure, and a routing algorithm is introduced to choose the Optimal Energy Routing Protocol (OERP) path in this paper. Because in ad hoc network, the topology, nodes residual energy and energy consuming rate are dynamic changing. The network system should react continuously and rapidly to the changing conditions, and make corresponding action according different conditions. So we use the context aware computing to actualize the cluster head node, the routing path choosing. In this paper, we consider a novel routing protocol using the cluster schemes to find the optimal energy routing path based on a special topology structure of Resilient Ontology Multicasting Routing Protocol (RODMRP). The RODMRP is one of the hierarchical ad hoc network structure which combines the advantage of the tree based and the mesh based network. This scheme divides the nodes in different level found on the node energy condition, and the clustering is established based on the levels. This protocol considered the residual energy of the nodes and the total consuming energy ratio on the routing path to get the energy efficiently routing. The proposed networks scheme could get better improve the awareness for data to achieve and performance on their clustering establishment and messages transmission. Also, by using the context aware computing, according to the condition and the rules defined, the sensor nodes could adjust their behaviors correspondingly to improve the network routing.
본 논문에서는 상황인지 시스템의 작업 부하를 줄이고 추론 성능을 향상시키기 위하여 개선된 역전파 알고리즘을 사용하는 진보된 학습 메커니즘을 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 학습 메커니즘은 상황인지 시스템의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 부분이지만 현재까지 사용자들의 상황 정보를 대상으로 학습 메커니즘의 개선을 통한 상황인지 시스템의 성능을 향상하려는 연구는 많이 진행되지 않았다. 역전파 알고리즘은 상황 인식 시스템의 학습 메커니즘을 위한 가장 적합한 알고리즘 중에 하나로서 제안된 프레임워크는 기존의 역전파 알고리즘을 개선하고, 시스템 캐싱을 이용하여 작업 부하를 효율적으로 관리함으로써 추론 성능을 향상시켜 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시킨다. 성능평가를 통하여 제안된 프레임워크가 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시키는 것을 보인다.
The proliferation of wireless local area networks (WLANs) offering high data rate in hot spot area have spurred the demand for possible WLANs and third-generation (3G) cellular network integration solutions as the initiative step towards 4G systems. This paper provides a novel architecture for seamless location-aware integration of WLANs into 3G cellular networks and also an analysis for the efficient handover techniques. We introduce location as a key context in secure roaming mechanism for context-aware interworking in 4G systems. The fast secure roaming with location-aware authentication is implemented at an entity called location-aware service (LAS) broker that utilizes the concepts of direction of user and pre-warming zone. The location-ware interworking architecture supports seamless roaming services among heterogeneous wireless networks including WLANs, wireless metropolitan area networks (WMANs), and 3G cellular networks. This paper also includes a description of procedures needed to implement efficient mobility and location management. We show how the LAS broker with pre-warming and context transfer can obtain significant lower latency in the vertical handover.
유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Awareness)이며 이것은 시공간에 따라 변하는 사용자 데이터를 직접 입력 하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 Context Aware 환경에서 위치정보는 사용자의 명확한 동의 없이 수집될 수 있기 때문에 사용자는 자신의 위치정보에 대한 완전한 제어를 할 수 없다. 이러한 문제로 인해 사용자 위치정보 접근시 Privacy Issue가 발생할 수 있다. 여기서, 시간이나 장소, 사용자의 상황, 정보를 요구하는 사람 등 다양한 조건에 따라 위치정보의 공개를 결정하는 프라이버시를 고려한 위치정보 시스템의 구축은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 위치정보의 유출을 차단하고 안전하게 위치기반 서비스를 제공하기 위해 기존의 LBS에 고객의 상황에 민감하게 반응할 수 있도록 CS-RBAC을 기반으로 새로운 시스템을 제안하였다. 아울러 사용자의 Preference를 적극적으로 반영 할 수 있는 PCP의 장점도 그대로 수용하였다. 또한 Privacy Weight라는 새로운 개념을 통하여 정보공개의 가부만을 결정하는게 아니라 위치정 보에 Grade를 부여하도록 하였다. 이러한 방법으로 Context-Aware 환경에서 Role에 기반하여 사용자의 위치정보를 안전하게 보호할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 변화하는 상황에 적응함으로써 사람들에게 더 좋은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 프로그램을 정해진 규칙에 따라 변화하는 상황에 적응시키는 상황 적응 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 개발자로 하여금 상황 적응 정책만을 간단히 기술하게 함으로써 프로그램을 변화하는 상황에 적응시킬 수 있도록 해준다. 본 시스템의 상황 적응 엔진은 상황 적응 정책에 따라 유비쿼터스 프로그램을 변화하는 상황에 적응시킨다. 또한 본 시스템은 개발자로 하여금 가상으로 자신의 유비쿼터스 프로그램을 변화하는 상황에 적응시켜 볼 수 있도록 하기 위하여 시뮬레이터를 제공한다. 본 시스템은 자바 기반 상황 인식 프로그래밍 프레임워크인 JCAF 위에서 구현되었다.
모바일 증강 현실 분야에서는 이동성이라는 특성으로 인해 발생하는 기술적인 난제들의 해결에 주로 많은 관심을 두어 왔다. 그러나 이러한 기술적인 난제들뿐만 아니라 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 상호작용을 위한 서비스 인터페이스 및 콘텐츠 제공에 관한 문제들도 동시에 고려되어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모바일 증강 현실 기반환경 제어, 미디어 콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-Aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 미디어 콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 유비쿼터스 환경에 대한 고려 없이 사용자들에게 다양한 종류의 방대한 미디어 콘텐츠를 일방적이고 일괄적인 방식으로 제공하는 것은 사용자들에게 혼란만 가중시킬 것이다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 미디어 콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.
본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안된 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC 2.0을 이용하여 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 검증하였다.
가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅(Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 본 눈문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안한다. 또한 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.104-108
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2007
Ad hoc networks are a type of mobile network that function without any fixed infrastructure. One of the weaknesses of ad hoc network is that a route used between a source and a destination is to break during communication. To solve this problem, one approach consists of selecting routes whose nodes have the most stable link cost. This paper proposes a method for improving the low power distributed MAC. This method is based on the context awareness of the each nodes energy in clustering. We propose to select a new scheme to optimize energy conserving between the clustering nodes in MANET. And this architecture scheme would use context-aware considering the energy related information such as energy, RF strength, relative distances between each node in mobile ad hoc networks. The proposed networks scheme could get better improve the awareness for data to achieve and performance on their clustering establishment and messages transmission. Also, by using the context aware computing, according to the condition and the rules defined, the sensor nodes could adjust their behaviors correspondingly to improve the network routing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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