• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.123-134
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• 2006

본 논문에서는 지능형 서비스를 제공하는데 필수적인 상황인식 해석 구조를 제안한다. 제안된 모델은 외부 상황 정보와 내부 상황 정보를 통합한 해석 구조를 가지고 있으며, 상황 정보와 응용 서비스간의 독립성이 유지되도록 설계하였다. 제안된 해석 구조의 검증을 위해서 기존 강의실에 상황인식 개념을 도입한 테스트베드(Ubi-Class)를 구축하고 시나리오를 구성하였으며, 상황 해석에 따라 지능형 서비스가 수행되는지 실험하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.171-181
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• 2007

Ubiquitous computing is a vision of our future computing lifestyle in which computer systems seamlessly integrate into our everyday lives, providing services and information in anywhere and anytime fashion. Augmented reality (AR) can naturally complement ubiquitous computing by providing an intuitive and collaborative visualization and simulation interface to a three-dimensional information space embedded within physical reality. This paper presents a service framework and its applications for providing context-aware u-car maintenance services using augmented reality, which can support a rich set of ubiquitous services and collaboration. It realizes bi-augmentation between physical and virtual spaces using augmented reality. It also offers a context processing module to acquire, interpret and disseminate context information. In particular, the context processing module considers user's preferences and security profile for providing private and customer-oriented services. The prototype system has been implemented to support 3D animation, TTS (Text-to-Speech), augmented manual, annotation, and pre- and post-augmentation services in ubiquitous car service environments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.488-493
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• 2007

추천 시스템은 일반적으로 서비스를 추천하기 위해 협력적 필터링 단계에서 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 사용하고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 컨텍스트 정보의 부족으로 부정확한 추천 결과를 가져오거나, 정량화 단계의 단순한 분류과정으로 인해 사용자를 부정확한 그룹으로 분류하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 획득되는 컨텍스트 정보 부족 문제를 내용 기반 필터링에서 사용하는 사용자 프로파일 정보와 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보를 결합하여 해결하였다. 그리고 정량화 단계의 분류 과정을 절대적인 방법이 아니라 상대적인 방법으로 개선하여 협력적 필터링하였다. 실험 결과, pure P2P 환경에서 컨텍스트 정보를 이용한 실시간 추천 시스템보다 예측 선호도가 5.8% 향상되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.387-392
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• 2016

상황인지 시스템은 주변상황을 인지하고 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위해서 센서데이터 수집 모델과 컨텍스트 표현모델이 필요하다. 센서데이터 수집 모델은 센서접근정보, 센서 값과 타입 정의로 구성된다. 컨텍스트 표현모델은 마크업 언어로 기술되며, 센서데이터 수집 모델이 제공하는 정보와 주변상황을 정의하기 위한 키워드로 구성된다. 그러나 서비스 개발자가 컨텍스트 정보를 기술할 때, 하나의 주변상황에 대한 키워드를 중복하여 사용하면 센서 식별을 위한 접근정보가 불분명해진다. 이러한 이유로 상황인지 시스템은 컨텍스트 정보를 올바르게 판단할 수 없다. 본 논문에서는 상황에 적합한 올바른 컨텍스트 정보를 얻기 위해, 센서 정보를 식별하기 위한 컨텍스트 분류 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통해 컨텍스트 정의가 갖는 효용성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.89-98
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• 2007

근래들어 PDA나 스마트 폰과 같은 모바일 기기에서 동작하는 어플리케이션에서 상황 정보를 이용하게 만드는 것은 유비쿼터스 컴퓨팅, 모바일 컴퓨팅 분야에서 관심을 가지게 되었다. 기존 미들웨어들은 대부분 상황 프로비저닝을 위해 한 가지 전략을 사용하였다. 그러나, 본 논문에서 제안한 미들웨어는 상황 프로비저닝을 위해 내부 센서 기반, 외부 인프라스트럭처 기반, 에드-혹 네트워크에서의 분산 기반 전략을 통합하였다. 어플리케이션은 필요로 하는 상황 아이템을 SQL 형태의 상황 질의어를 사용하여 요청하며 자원의 이용도나 외부 인프라스트럭처의 존재 유무 등이 고려된 상황 프로비저닝 전략을 사용하여 상황 정보를 획득하는 것이 가능하다.

• 정보관리학회지
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• 제28권3호
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• pp.123-139
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.344-349
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• 2007

유비쿼터스 환경에서 사용자의 편의성을 증대하기 위해 상황인지 기술이 필요하며 댁내의 다양한 기기의 정보를 수집하여 현재 상태를 파악하고 그에 맞는 서비스를 제공해야 한다. 하지만 다양한 종류의 디바이스, 센서, 서비스에 따라 생성하는 데이터의 형태와 의미가 다르기 때문에 이를 활용하는데 어려움이 있다. 본 논문은 다양한 기기와 환경에서 발생하는 데이터를 처리하여 사용자의 패턴을 수집하고 활용할 수 있는 연구 모델을 제안하고 구현한다. 구성요소는 실제 환경과 유사하게 Context를 생성할 수 있는 Emulator와 수집된 Context를 활용하여 패턴을 찾는 패턴 수집 서버와 수집된 데이터를 표현하는 시각화 도구로 구성된다. Emulator는 댁내에 존재할 수 있는 다양한 종류의 Context를 정의하고 서로간의 관계에 따라 Context를 생성하고 패턴 수집 서버는 Emulator에서 생성한 불완전한 Context를 통합하여 완전한 Context를 생성한다. 그리고 생성된 Context를 통해서 사용자의 서비스 이용패턴, Fault, Conflict를 발견했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1177-1180
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• 2003

차세대 비젼 컴퓨팅 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)환경에서는 사용자에 대한 상황(context)변화에 적응적(adaptive)으로 서비스 해줄 수 있는 응용이 필수적인 요소라고 할 수 있다. Service기반의 분산 네트워크인 JINI를 기반으로, 사용자에 대한 상황을 인식(context-aware)하기 위한 시스템 연구 역시 관심의 대상이라고 한 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 환경을 기반으로 사용자에 대한 행동, 감정상태, 위치와 같은 정보를 인식할 수 있으며, 검색을 통해 사용자의 위치정보, 활동형태 등의 context들을 질의 할 수 있는 Context-aware 챗팅 프로그램을 기술하고 있다. 또한 인터페이스를 사용하는 사용자들에 대한 context 데이터의 표현과 질의를 위해 메타언어인 eXtensible Makup Language (XML)을 사용하였다. 이러한 context-aware system은 편재형 컴퓨팅환경 하에서 사용자에게 유효한 context를 생성 및 관리, 응용 서비스에서 유용하게 이용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.239-248
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• 2006

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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.41-46
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• 2008

사람과 컴퓨터사이에 의사 소통을 위해 컨텍스트 정보(context information)를 최대한 활용하고 이용하는 것이 사람과 컴퓨터 사이의 상호 작용을 극대화 할 수 있다. 그러나, 컨텍스트 정보는 서비스를 받고자 하는 도메인에 따라 시간에 따라 변화하는 환경에 따라 달라지므로 동적인 환경에 대처하기 위해서는 컨텍스트 정보를 관리할 수 있는 메타 데이터 모델이 요구된다. 본 논문에서는 컨텍스트 정보의 메타 데이터를 표현하기 위한 계층 구조인 C-A-V (class-attribute-value)구조를 제안한다. C-A-V구조는 '도메인-컨텍스트 메타 데이터 분류-컨텍스트 메타 데이터'로 각 레벨 별로 의미를 부여하였으며 레벨별로 다중 레벨을 포함하는 계층 모델이다. 제안한 모델은 도메인에 따라 컨텍스트 정보를 다양하게 구성할 수 있는 구조를 제공하였고 메타 데이터 레포지토리를 마스터 데이터와 인스턴스 데이터로 구분하여 동적 환경에 대응이 가능하도록 설계하였다.