[논문]지능형 서비스를 위한 상황인식 해석 구조 설계 및 구현

임재현

문제 정의

또한 파악된 의도를 개발자가 확인할 수 있도록 출력한다. UCSW는 실제 Ubig에서는 필요하지 않은 모듈로써 단지 시스템을 구현함에 있어 정확한 결과가 생성되는 확인하기 위한 목적으로 개발하였다.
이들 자원들이 사용자의 지능적 요구를 파악하고 사용자가 처한 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 상황 인식 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 지능형 서비스를 위한 상황 인식 해석 구조(Ubi- Core) 를 제안하였다. Ubi-Cone는 기존 연구와는 다르게 센서가 수집한 정보와 사용자의 이력 정보 등 2 가지 형태의 상황정보를 통합하여 지능적 서비스 를 제공하며, 센서와 응용 서비스간의 독립성을 보장하고 상황 정보의 재사용이 가능하게 설계하 였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 지능형 서비스를 위한 상황 인식 해석 구조(Ubi- Core)를 설계하고 구현한다. Ubi-Core는 기존 연구와는 다르 게 센서가 수집한 정보와 사용자의 이력 정보 등 2가지 형태의 상황정보를 통합하여 지능적 서비 스를 제공하며, 센서와 응용 서비스간의 독립성을 보장하고 상황 정보의 재사용이 가능하게 설계한 다.

제안 방법

관련 연구를 기반으로 하여 상황 인식 해석 구조를 설계하고 구현한다. Ubi-Core는 센서단과 실제 서비스단의 중간 매개체 역할과 함께 센서 관리, 서비스 관리를 통해 최소화된 수정을 통해 어떠 한 상황인식 응용에도 사용할 수 있게 설계하였으며, 크게 5개의 구조로 구성하였다. 내.
관련 연구를 기반으로 하여 상황 인식 해석 구조를 설계하고 구현한다. Ubi-Core는 센서단과 실제 서비스단의 중간 매개체 역할과 함께 센서 관리, 서비스 관리를 통해 최소화된 수정을 통해 어떠 한 상황인식 응용에도 사용할 수 있게 설계하였으며, 크게 5개의 구조로 구성하였다.
검색된 모든 목록은 의도에 따라 실행될 수 있는 모든 서비스를 의미한다. 또한 데이터베이스를 통해 객체의 이력정보를 검색하여 목록화한다. 검색되어진 이력정보 목록 중에서 객체의 취향에 맞는 서비스를 선택하여 서비스 실행기에 최종 서비스 목록으로 전달한다.
본 논문에서 제안한 Ubi-Core의 실용성과 위에서 열거한 문제점 및 개선점의 효과를 확인하기 위해 (그림 11)과 같이 강의실을 테스트베드로 하여 실험을 실시하였다.
그에 따라 RFID를 통한 위치 추적은 강사에게만 제한적으로 사용하였다. 신원 정보는 이미 기 구축된 학내 정보망을 이용하며, RFID Tag 시리얼 번호를 통해 신원을 확인하 였다.
또한 전등은 3열 3행으로 9개가 있으며, 각 열별로 조정이 가능하다. 실험에는 이미 빔프로젝터와 전동스크린을 익숙히 사용하는 강사 5명이 10회씩 실험하였다 강사에게는 Ubi-dass의 대략적인 개요와 시스템의 실행에 대한 교육을 하였으며, RHD Tag에 대한 간단한 설명과 사용법을 설명해준 상태에서 실험에 임하도록 했다 또한 Ubi-dass에 사용된 Ubi-core는 의도적으로 각 센서의 상태와 상황의 전달 및 처리를 확인하기 위해 별도로 제작된 Ubi-Qass Status Window(UCSW)를 통해 상시 상태를 확인할 수 있도록 하였다. UCSW는 Ubi-core에서 센서와의 통신에 의해 발생되는 이벤트 현황을 출력하고, 그에 따라 작성되는 통합 메시지를 출력한다.
실험은 실제 강의 시간의 시간으로는 실험의 시간 소요가 너무 많기에 강의를 진행한다는 시나리오에 따라 임의로 시간을 축소하여 진행하였으며, 기본 시나리오는 학생이 출석한 후 강사의 출석, 강의 시작, 임의의 의도 실행, 강의 종료의 순으로 진행하였다. 그 결과 강의자의 의도를 정확히 파악하여 자동화된 서비스를 제공하였다.
실험의 평가를 위해 기존의 강의실에서의 기기 조작의 횟수와 조작에 소요되는 시간, 강의보조 기기의 실행시간, 출석 확인 소요시간을 확인하여 정량적 평가로 사용하였다. (표7)은 정량적 평가의 결과를 나타낸다.
외부 상황 정보 수집기는 직접 센서 및 이력정보 데이터베이스와 관계를 가지며, 기초정보를 수집한다. 여러 가지 상황인식 환경에서도 적용이 가능한 상황정보를 생성하기 위해, 외부 상황 정보는 외부 센서를 통해 상황정보를 수집한다. 내부 상황 정보는 이력정보와 사용자 입력정보로써 이전에 이루어진 서비스의 목록, 사용자의 신원정보 등과 서비스되었던 정보를 기반으로 한 사용자의 취향 등으로 기존의 저장된 정보들이다.
수집된 상황정보들을 (그림3)과 같이 하나의 통합된 메시지로 구축된다. 외부 상황 정보와 내부 상황 정보를 조합하여 객체, 위치정보 시간 정 보행위정보의 4가지 상황정보를 얻어내며, 이 상황정보를 토대로 통합 메시지를 구성한다. 통합된 메시지는 상황 인식 해석기로 보내지며, 상황 인식 해석기는 통합 메시지를 이용하여 사용자의도를 유주한다.
제안된 해석 구조의 검증을 위해서 기존 강의실에 상황 인식 개념을 도입한 테스트베드(Ubi-Class)를 구축하고 시나리오를 구성하였으며, 상황해석에 따라 지능형 서비스가 수행되는지 실험하였다. 그 결과 강의자의 의도를 정확히 파악하여 자동화된 서비스를 제공하였으며, 수업을 준비하기 위해 소모되었던 불필요한 시간도 기존 강의실에 비해 50% 이상 감소하였다.
통합 메시지를 통해 입력된 각 상황정보는 상황 정보 테이블의 정보와 비교되어 매치되는 정보를 검색한다. 검색된 정보는 지정된 코드값으로 변경되고, 이 코드 값을 의도 테이블과 비교하여 해당 상황의 의도를 찾아낸다.

이론/모형

본 논문에서 제안하고 있는 Ubi-Core 모형을 강의실에 적용하여 구현하였다. 상황 인식이 적용된 강의실을 “Ubi-Class”라 하며, 사용된 자원은 RFID, Web 카메라, 압력센서, 조명센서, 빔프로 젝터, 전동스크린, 전등, 강의용 PC등이다.

성능/효과

또한 RHD 인식기의 인식 오류가 발생하기도 했다. RFID의 인식상의 문제는 하드웨어적인 문제로써 테스트베드구현에 사용된 13.56MHz RFID 시스템은 인식거리가 짧고 Tag와 안테나가 마주하는 방향에 따라 인식율에 상당한 차이를 보였다. 이는 하드웨어에 국한된 문제로 상황해 석은 정상적으로 이루어졌다.
제안된 해석 구조의 검증을 위해서 기존 강의실에 상황 인식 개념을 도입한 테스트베드(Ubi-Class)를 구축하고 시나리오를 구성하였으며, 상황해석에 따라 지능형 서비스가 수행되는지 실험하였다. 그 결과 강의자의 의도를 정확히 파악하여 자동화된 서비스를 제공하였으며, 수업을 준비하기 위해 소모되었던 불필요한 시간도 기존 강의실에 비해 50% 이상 감소하였다.
이에 반해 Ubi-Class에서는 단 1회의 입력(PC로그인을 위한 입력)만으로 강의를 시작할 수 있었다. 수업의 준비가 완전히 완료되는 시간 또한 Ubi-Class가 기존의 강의실에 비해 50% 이상 감소하였음을 알 수 있다 상기 실험의 시간은 모든 강사에 해당되는 시간이 아닌 평균적인 시간이며, 강사의 취향과 나이, 건강상태 등 여러 가지 변수로 인해 시간과 입력의 수량은 변화될 수 있다. Ubi-Class에서는 시스템의 오작동이나 갑작스러운 강사의 의도 변화에 따라 오류가 발생할 수 있다.

후속연구

본 논문에서 제안된 모델은 상황 인식을 위한 기초적인 단계로써 앞으로 몇 가지 연구해야 할 사항이 있다 우선 센서링 되어진 대량의 정보를 저장하고 보다 빠르게 처리하는 방안이 필요하며, 다중 사용자 환경에서 서비스 대상을 식별하는 기술연구가 이어져야 한다.

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