유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이 논문에서 제시한 계층적 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이 논문에서 제시한 계층적 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.
To support service based on context-aware in ubiquitous computing environment, there are required context managing, context reasoning and context modeling technologies. In this paper, we propose a hierarchical ontology-based context management model and design a context-aware middleware based on thi...
To support service based on context-aware in ubiquitous computing environment, there are required context managing, context reasoning and context modeling technologies. In this paper, we propose a hierarchical ontology-based context management model and design a context-aware middleware based on this model for supporting active application adaptability and reflecting users' requirements dynamically in contextual changes. It also provides efficient support for inferencing, interpreting, acquiring and discovering various contexts to build context-aware services and presents a resolution method for context conflict which is occurred in execution of service. The proposed middleware can support the development and operation of various context-aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.
To support service based on context-aware in ubiquitous computing environment, there are required context managing, context reasoning and context modeling technologies. In this paper, we propose a hierarchical ontology-based context management model and design a context-aware middleware based on this model for supporting active application adaptability and reflecting users' requirements dynamically in contextual changes. It also provides efficient support for inferencing, interpreting, acquiring and discovering various contexts to build context-aware services and presents a resolution method for context conflict which is occurred in execution of service. The proposed middleware can support the development and operation of various context-aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.
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문제 정의
본 논문에서는 상황 인식 미들웨어의 설계 및 구현 시 필요한 기반 기술에 대해 알아보고 계층적 온톨로지 기반의 상황인식 미들웨어를 설계한다. 제안한 모델은 사용자의 행동 및 환경의 변화에 따른 센서 입력 데이터를 바탕으로 온톨로지를 구성하고 상황 정보를 추론하여 서비스를 실행한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황 인식 미들웨어를 설계 및 구현하는데 필요한 기술들에 대해 살펴보고 최근 연구되고 있는 상황인식 미들웨어와 서비스 응용에 대한 연구에 대해 검토하고 2-계층 온톨로지 기반의 상황인식 미들웨어를 제안했다.
제안 방법
의 CoBrA(Context Broker Architecture)[7]는 유비쿼터스 환경에서 상황 정보의 생성, 관리, 배포를 위한 아키텍처로 공간상에 존재하는 모든 컴퓨팅 객체(computing entity)들을 위한 상황 공유 모델을 관리하는 broker agent 개발을 목표로 하고 있다. Policy language를 통해 사용자 및 기기의 상황 정보에 대한 접근 관리를 제공하며 상황을 RDF와 OWL[8]을 기반으로 온톨로지로 구성하여 지식 공유 및 기본적인 추론이 가능하도록 설계 하였다.
기존 추론엔진이 단순한 상황 브로커나 온톨로지에 기반한 상황 쿼리 엔진(Context Query Engine) 형태인 것에 비해 추론 관리자는 온톨로지 추론을 위해서 Jena API를 이용하며 내부적으로 OWL 상황 온톨로지 파일을 파싱한 후 온톨로지 관리 모듈을 통해 추론 관리자에서 룰 기반의 추론 시스템인 JESS(Java Expert System Shell)로 복합 상황 추론을 한다. 이때, 기본 상황 생성기에서 발생한 기본 상황을 Fact의 형태로 추론엔진에 추가 및 삭제하며.
제안한 온톨로지 기반 상황 모델은 일반화된 상위 상황 온톨로지를 상속받아 응용에 적합한 하위 온토로지를 생성할 수 있으며 동적 상황 변화에 대해 유연하게 인식하고 변경할 수 있다. 또한, 사용자와 환경의 상황 변화에 따라 적절한 서비스를 선택실행하고 서비스 지원 과정에서 발생할 수 있는 사용자간의 상황 충돌 해결을 지원할 수 있도록 다양한 우선순위에 기반한 서비스 충돌 관리자를 설계하였다
본 절에서는 온톨로지 기반 상황 인식 관리 모델을 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 상황 인식 미들웨어는 센서로부터 받은 데이터를 이용해서 상황 정보를 관리, 조합, 학습, 추론하여 이 정보를 원하는 상황 인식 서비스에 이들을 전달하는 역할을 담당한다.
이때, 기본 상황 생성기에서 발생한 기본 상황을 Fact의 형태로 추론엔진에 추가 및 삭제하며. 상황 저작자가 정의한 규칙들과 온톨로지를 이용해서 온톨로지 추론과 사용자 규칙 기반 추론을 통해서 상황 정보의 일관성 검사와 상황 관계성을 도출하고 룰에 따른 최적 서비스 검출 및 서비스 충돌 검사를 보조한다. 추론관리자는 상황 인식 서비스에서 현재 컨텍스트 정보를 요청했을 때, 그 정보가 존재하지 않을 경우 추론을 통해 새로운 정보를 생성한다.
설계한 미들웨어는 상황 관리자(Context Manager), 서비스 관리자(Service Manager), 추론 관리자(Inferencing Manager), 서비스 충돌 관리자(Service Conflict Manager), 학습 관리자(Learning Manager), 엑츄레이터 관리자 (Actuator Manager), 외부장치 인터페이스(External Device Interface)로 구성되며 전체 구성도는 그림 2와 같다.
의 CASA(Context-Aware Security Architecture)[10]는 이동컴퓨팅 환경에서 다양한 네트워크 및 서비스, 장치와의 접속 제어 및 권한 부여와 같은 보안 서비스를 투명하게 제공하기 위하여 사용자 생체정보 및 인식 기술 또는 Active Badge 등과 같은 센서를 이용하여 사용자의 ID, 위치, 역할 등을 인식하고 사용자를 인증하는 상황인식 보안 서비스 인프라를 제공한다. 정책 설정을 위한 GPDL(Generalized Policy Definition Language)과 사용자 인식, 시간, 장소 등에 따라 적절한 권한 부여를 위해 GRBAC(Generalized Role-Based Access Control) 모델을 제안하고 있다.
본 논문에서는 상황 인식 미들웨어의 설계 및 구현 시 필요한 기반 기술에 대해 알아보고 계층적 온톨로지 기반의 상황인식 미들웨어를 설계한다. 제안한 모델은 사용자의 행동 및 환경의 변화에 따른 센서 입력 데이터를 바탕으로 온톨로지를 구성하고 상황 정보를 추론하여 서비스를 실행한다. 추가적으로 사용자 사이의 서비스 지원 과정에서 발생할 수 있는 상황 충돌(Context Conflict)을 해결할 수 있도록 설계하였다.
제안한 모델은 사용자의 행동 및 환경의 변화에 따른 센서 입력 데이터를 바탕으로 온톨로지를 구성하고 상황 정보를 추론하여 서비스를 실행한다. 추가적으로 사용자 사이의 서비스 지원 과정에서 발생할 수 있는 상황 충돌(Context Conflict)을 해결할 수 있도록 설계하였다.
성능/효과
제안한 온톨로지 기반 상황 모델은 일반화된 상위 상황 온톨로지를 상속받아 응용에 적합한 하위 온토로지를 생성할 수 있으며 동적 상황 변화에 대해 유연하게 인식하고 변경할 수 있다. 또한, 사용자와 환경의 상황 변화에 따라 적절한 서비스를 선택실행하고 서비스 지원 과정에서 발생할 수 있는 사용자간의 상황 충돌 해결을 지원할 수 있도록 다양한 우선순위에 기반한 서비스 충돌 관리자를 설계하였다
후속연구
이 논문에서 제시한 2-계층 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 홈 네트워크, 스마트 오피스 등의 실내 환경 및 다양한 유비쿼터스 환경에서 동적 상황 인식 미들웨어로 적용될 수 있을 것으로 보인다.
향후 연구 방향은 정확하지 않은 센싱 데이터로 인해 발생하는 불확실(imperfect)하고 모호한(uncertain) 상황에 대한 추론 및 처리에 대한 연구이다.
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