유비쿼터스 환경에서는 사용자의 주변 환경에서 발생할 수 있는 상황이 매우 다양하므로, 이에 대응하기 위한 자동화 서비스의 개발이 요구된다. 그러나 기존의 상황인지 기반 워크플로우 시스템들은 단일 워크플로우 서비스만을 제공할 수 있으므로, 다수의 워크플로우 조합을 통해 복합적이고 다양한 서비스를 제공하는데 제약이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 다수의 워크플로우에 존재하는 개별적인 서비스 흐름을 하나의 워크플로우로 통합 표현할 수 있는 상황인지 기반의 워크플로우 언어인 CAWL(Context-Aware Workflow Language)를 기반으로 하는 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 CAWL를 이용하여 작성한 시나리오를 바탕으로 사용자에게 다양한 복합 워크플로우 서비스를 제공할 수 있다. 또한 각각 존재하는 다수의 워크플로우를 복합 워크플로우 서비스를 구성하기 위한 일부로써 재사용할 수 있으므로, 자동화 서비스 개발의 효율성을 증대시킬 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.
상황인지(Context-Aware) 모바일 클라우드 컴퓨팅은 어플리케이션이 사용자의 위치, 시간, 근처에 사용자와 장치 그리고, 사용자의 상황적인 정보를 분석함으로써, 사용자 경험을 증대시킬 수 있는 새로운 전도 유망한 패러다임이다. 본 논문에서는 Volare 미들웨어를 탑재한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능 연구를 제공한다. Volare 미들웨어는 리소스와 장치의 상황을 모니터하고, 실행시간에 클라우드 서비스 요구를 동적으로 적용한다. 이러한 접근은 실행시간에 상당한 비용절감 뿐 아니라, 더욱 효과적인 자원과 신뢰할 만한 클라우드 서비스를 제공할 것이다. 또한, 다른 QoS적용 정책에 대한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅의 성능을 연구했다. 시뮬레이션 결과는 배터리 레벨이 낮고 CPU 사용량은 높고, 사용자가 초기단계 QoS를 유지할 수 없을 때, 현 적용 정책에 의해서 서비스 비용이 줄어드는 것을 보여준다. 결과적으로, 본 논문에서 제안된 적용정책을 사용하면 상황에 따라 다르게 서비스 비용을 사용자들에게 제공할 수 있다.
For the pervasive computing in ubiquitous environment, it is very important to manage the context model to provide pertinent context knowledge to context-aware applications. The context model should be able to support efficiently the context knowledge reusing and sharing as well as reasoning. Previous works focus mainly on the context knowledge representation scheme for reasoning. This paper proposes a context knowledge modeling scheme especially for reusing and sharing. This scheme provides well-established principles and guides for 1) context knowledge modularization and hierarchization, and for 2) context knowledge identification and organization. Once the context models are built according to the scheme, the structure of the context model and the meanings of the context knowledge elements become clear and consistent, so that context-aware applications can share and reuse the context knowledge in easy and error-reduced manner. This paper also discusses the implementation of a context model and an application for Presentation Helper scenario running on a software middleware system (CAMUS) for ubiquitous service robots which is being developed by ETRI Korea.
네트워크 환경과 컴퓨팅 기술이 발전하고 모바일 디바이스의 수가 증가함에 따라 상황 인식 서비스(Context-Aware Service)의 중요성이 부각되고 있다. 최근 몇 년 동안, 상황 인식 서비스(Context-Aware Service)를 실현하기 위한 여러 연구가 진행되었지만, 해결해야 할 문제점들이 남아있다. 기존의 접근 방법들은 상황에 적합한 서비스나 추천 알고리즘을 도입함에 있어서 특정 응용(Application)이나 영역(Domain)에 종속적이고 유연성이 떨어진다는 문제가 있다. 또한 온톨로지 추론 엔진에 서비스 제공을 위한 대부분의 정보 표현과 추론을 전가하기 때문에 실제 서비스에 활용할 수 있는 정도의 성능을 기대하기 어려우며 확장성(Scalability)이 떨어진다. 본 논문에서는 서비스 요청과 서비스 처리 계층으로 계층을 분리하고 두 계층에서의 온톨로지 추론 엔진과 관계형 데이터베이스의 역할을 명확히 정의함으로써 이와 같은 문제점들을 해결하는 실용적(Practical)인 상황 인식 서비스 전달 프레임워크(Context-Aware Service Delivery Framework)를 제시하고. 시나리오를 통해 서비스 프로세스를 설명한다. 제시된 프레임워크는 현재 프로토타입의 개발을 진행 중이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 도래함에 따라 사용자의 명시적 요구에 따라 제공되는 서비스 보다는 상황정보를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 추천 서비스 에이전트와 상황인식 기반 태스크를 포함하는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 시스템을 이용한 상황인식 기반 능동형 서버스를 제안한다. CAMUS 는 사용자의 요청이 없더라도 로봇 또는 컴퓨터가 현재의 상황을 인식하여 그 상황에 맞는 정보와 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크이다. 제안된 서비스를 평가하기 위하여 TV 응용 도메인에 적용한다. 이를 위해, TV 프로그램 추천 및 TV 제어 서비스 에이전트 그리고 TV 도우미 태스크를 구현한다. TV 도우미 태스크는 사용자 위치, 음성 등의 상황 정보에 따라 TV 프로그램 추천 및 제어 서비스를 실행할 수 있도록 한다.
최근 로봇 소프트웨어 플랫폼의 연구는 로봇 기기들의 추상화를 통해 지능형 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 사물인터넷 환경에서 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해서는 이기종 센서들의 환경정보를 인지하는 상황인지 기술이 필요하다. ROS는 로봇 디바이스를 추상화하는 기술을 바탕으로 로봇을 사용한다. ROS는 로봇을 제어하기 위해 이기종 센서 자체를 추상화하는 기능을 포함하고 있으나, 일관된 수집 방법을 통한 환경 정보를 바탕으로 로봇이 인지할 수 있는 상황 정보를 제공하는 기능은 결여되어 있다. 따라서 본 논문에서는 ROS가 상황인지 기반의 로봇 서비스를 제공하는데 필요한 중계 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 로봇이 인지할 수 있는 추상화된 상황정보를 제공하는 외부의 상황인지 시스템과 로봇을 제어하는 ROS를 중계하여, ROS가 상황인지 로봇 서비스를 제공할 수 있도록 도와준다. 실험에서는 제안하는 시스템을 바탕으로, 상황인지 시스템과 ROS에서 추상화된 로봇 서비스를 연동하여 로봇 서비스를 실행시키는 과정을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 디지털 시대의 새로운 패러다임으로서 급격한 사회 문화의 변화에 대응하기 위해 도입될 수 밖에 없는 흐름이다. 현재 세계 각국의 기술 연구는 핵심 기술의 선점뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화된 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중되고 있으며, 최근에는 온톨로지를 이용한 지능형 프로비저닝 시스템을 구현하는 연구가 진행되고 있다. 현재까지의 프로비저닝 기술 시스템은 사용자의 적합한 상황을 인식한 뒤 서비스를 제공하는 개인 맞춤형 서비스를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서, 사용자에게 필요한 환경과 상황이 고려된 지능형 상황인지 프로비저닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 최적화된 서비스를 제공하기 위해 사용자의 상황과 사용 패턴을 고려한 온톨로지 기반의 지능형 프로비저닝 서비스 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 상황을 인식하고 그에 적합한 추천을 위해 이에 따른 추론 기술이 이루어지는 과정을 보여주고 있으며, 지능확장이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 UPnP를 이용하여 RFID 서비스 발견 및 제어를 할 수 있는 상황인식 서비스 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자원이 부족한 RFID 태그의 서비스를 위한 미들웨어 플랫폼으로 UPnP를 적용한다. UPnP를 적용하여 시스템을 구축하면 상황인식 서비스의 개발이 용이하며 별도의 설정 없이도 RFID 디바이스 서비스를 제공받을 수 있다. 또한, RFID의 상황인식 데이터의 신뢰도를 높이기 위하여 SQL 기반의 클리닝 (cleaning) 모듈을 설계하고 구현한다. 제안 개발된 클리닝 모듈을 적용하여 RFID 시스템의 태그에 대한 순수 인식률을 $60{\sim}80%$ 정도에서 98% 이상으로 향상 시켰다. 제안된 UPnP 기반 RFID 상황인식 서비스 검증을 위하여 물류서비스에 대한 상황인식 시나리오를 제시하고, RFID 서비스 아키텍처 와 UPnP 서비스 발견 플랫폼을 구현하였다. 또한, 구현된 시나리오상에서 UPnP 서비스 광고 메시지의 네트워크 혼잡 기여도와 RFID 시스템의 태그에 대한 순수 인식률을 실험하고 분석하여 제안된 방식의 타당성을 검증한다.
Network infrastructure has spread to an unprecedented extent and is used in various computing devices, such as smart appliances, smart phones, and embedded devices with sensors, which have all been appearing in the computing environment. To accommodate this trend, for a more intelligent service environment, the service platform needs to have abilities that facilitate the operation between services, dynamically share distributed computing resources, and manage appropriate contextual information. We have simulated a service platform to provide intelligent services using contextual information after having implemented the context management service. The context management service gathers raw contextual information from sensors and stores these in the context database. For a consistent basis of contextual information, time and location are used as the key values of the contextual information. The context management service also performs normalization to provide computable contextual information to context-aware applications. In this paper, a service platform based on Jini technology is proposed for constructing an interoperable, dynamic, and . intelligent service environment using contextual information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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