최근에 유비쿼터스라는 용어가 대중매체 등에서 사용되고 있고, 선진국에서는 이미 유비쿼터스 컴퓨팅의 상업화가 나타나고 있다. 현재 우리나라에서도 유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 비즈니스 모델에 많은 연구를 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 사용하는 컴퓨팅 환경을 지칭하는 말로 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어 필요한 곳에서 컴퓨팅을 구현할 수 있는 환경을 의미한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 홈 네트워킹 시스템의 보다 효율적인 상황인식을 위한 서비스인프라 구조를 제시한다. 지금까지 연구된 상황인식 시스템은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 사용자를 식별하는 일과 식별된 사용자가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 보다 효율적인 상황인식을 위해서 구체적인 미들웨어 시스템 구조를 제시한다.
다양한 모바일 기기들이나 무선 네트워크들에 의한 무분별한 자원 접근은 시스템에 문제를 일으킬 수 있으므로 접근 권한 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 프로그래머가 각 응용 프로그램에 맞는 접근 권한 규칙을 정책 파일로 작성하고 이를 실행시키는 접근 제어 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 접근 제어 시스템인 CACM(Context-awareness Access Control Manager)은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 JCAF을 바탕으로 구현하였다. CACM은 프로그래머가 작성한 정책 파일을 바탕으로 접근을 제어한다. 또한 본 논문에서는 정책 파일을 정적 분석하여 잘못된 정책 파일 규칙 알려주는 지원 시스템을 제공하며 본 시스템을 사용하여 개발된 유비쿼터스 응용 프로그램의 실행을 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터와 시뮬레이션 결과를 제공한다.
본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 등장하고 있는 각종 서비스들은 공통적으로 상황인식 컴퓨팅(context-aware computing)의 속성을 갖고 있다. 사용자를 둘러싼 다양한 상황(context)을 인식하여 다른 곳으로 정보를 전송하거나 지능적인(intelligent) 서비스를 제공해주는 것을 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 기본 속성이라고 할 때, 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스는 웰빙케어(well-being care) 분야에도 적용될 수 있다. 본 연구는 상황인식 컴퓨팅의 속성을 스트레스 관리를 위한 새로운 서비스에 적용해 봄으로써, 스트레스 정도를 객관적으로 측정할 수 있고 스트레스를 줄여주는 개인화 된 항스트레스(personalized anti-stress) 서비스를 제공할 수 있는 방법을 고안하였다. 이를 위해 본 연구는 스트레스 지수 모델(stress index model)을 개발하고, 스트레스를 측정하여 그에 맞는 항스트레스 서비스를 제공할 수 있는 방법론적인 접근을 시도하였다. 또한, 데모시스템의 테스트를 통해 스트레스 지수 모델의 기술적 구현 가능성을 확인하였다. 뿐만 아니라, 이와 같은 방법들을 사업적 관점에서 실제 적용할 수 있는 방법의 하나로서, 스트레스 측정과 관리를 주 목적으로 하는 u-SMC(Stress Management Center)의 비즈니스 모델을 개발함으로써 스트레스 관리를 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 상용화 가능성도 살펴보았다.
본 논문에서는 주행상황의 자동차 정보를 인식하기 위하여 차량, 운전자, 환경 정보와 함께 주행상태 정보, 운전자상태 정보를 추가하여 실시간으로 바뀌는 운전행동에 대한 정보를 상황인식에 활용하여 운전자의 의도를 반영할 수 있도록 하였으며, 온톨로지 기반 상황인식 모델을 구성하여 다양한 상황에서의 상황인식이 가능하게 설계하였다. 상황정보의 획득방법으로 운전자 정보와 주행정보는 카메라를 이용한 영상인식 기술을 활용하며, 자동차 정보는 OBD-II 프로토콜을 이용한 정보 획득 장치를 이용한다. 실험결과 운전자 상태정보와 주행정보의 분석을 통하여 운전자 의도를 반영한 제안 시스템이 고속주행 상황에서의 차선이탈 경고 서비스 및 저속주행 상황에서의 안전거리 경보서비스를 위한 상황인식에 있어서 기존의 차량, 운전자, 환경정보를 활용한 방식보다 운전자 안전지원 서비스에 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
Surveillance has become one of promising application areas of wireless sensor networks which allow for pervasive monitoring of concerned environmental phenomena by facilitating context awareness through sensor fusion. Existing systems that depend on a postmortem context analysis of sensor data on a centralized server expose several shortcomings, including a single point of failure, wasteful energy consumption due to unnecessary data transfer as well as deficiency of scalability. As an opposite direction, this paper proposes an energy-efficient distributed context-aware surveillance in which sensor nodes in the wireless sensor network collaborate with neighbors in a distributed manner to analyze and aware surrounding context. We design and implement multi-modal sensor stations for use as sensor nodes in our wireless sensor network implementing our distributed context awareness. This paper presents an initial experimental performance result of our proposed system. Results show that multi-modal sensor performance of our sensor station, a key enabling factor for distributed context awareness, is comparable to each independent sensor setting. They also show that its initial performance of context-awareness is satisfactory for a set of introductory surveillance scenarios in the current interim stage of our ongoing research.
본 논문에서는 물류회사에서 수작업으로 이루어지던 물류 배달 구분 작업을 자동화하기 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안한 로봇제어 정보 관리시스템은 3D 영상인식장치로부터 소포의 가로, 세로, 높이, 집는 윗면의 형태 등 소포 형상정보와 무게, 놓여 진 위치, 부대 정보를 기록한 바코드 등의 소포 상황 정보를 넘겨받아서 로봇 매니퓰레이터의 픽업 제어정보와 드롭 제어정보를 생성하여 로봇제어정보를 보내준다. 로봇 매니퓰레이터는 물류 정보에 따른 픽업제어 정보와 드롭 제어정보를 넘겨받아 소포 픽업과 배달 위치에 따른 파레트에 해당물류를 드롭 할 수 있게 된다. 제안된 물류배달을 위한 로봇 제어 정보 관리 시스템은 수작업으로 처리되었던 물류배달 순서 구분 작업을 자동화함으로써 물류 배달에 있어 시간과 비용을 절감시키고 산업재해를 예방하는데 크게 기여하게 될 것이다.
예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.
상황인식 컴퓨팅에서의 불확실성은 주로 상황 획득 메커니즘과 상황처리의 복잡성에 영향을 준다. 상황인식 어플리케이션에 불확실성이 존재하면 어플리케이션에 사용자 만족도에 손상을 주고 이를 쓸모없게 만든다. 본 논문은 상황에 대한 불확실성의 원천을 식별하고, 불확실한 상황정보를 표현하며 이들을 처리하는 방법을 결정할 수 있는 세 가지 전략을 제시하였다. 센서네트워크시스템은 특성상시스템전 과정에 사람의 개입이 없기 때문에 상황정보에 대한 불확실성을 제거하는 노력의 수준에 따라 시스템의 신뢰도에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 제안한 기법을 센서네트워크 시스템 개발에 적용하여, 불확실성 관리가 시스템개발 수명주기의 한 부분으로 적용이 될 수 있으며, 시스템을 실험한 결과 안정정인 탐지 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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