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문제 정의
- 있다. 모바일 기기에서 수집 가능한 개인의 일상정보(통화 기록, SMS, 사진, MP3, 가속도, GPS, PIMS, 웹 등)를 활용하여 상황에 적절한 서비스를 제공하는 것이다. 사용자의 음성을 인식하여 식사 예약, 비행기 시간 확인 등의 정보검색과 추천을 해주는 Siridittp:〃siri.
- 본 논문에서는 모바일 플랫폼상에서 효율적인 동작을 위한 모듈형 BN[5]의 선택적 추론 방법을 제안한다. 모듈형 BN을 구성하는 각 BN 모듈은 현재 수집된 증거 값이 히스토리 모듈에 저장된 값들과 일치하지 않을 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다.
- 본 논문에서는 모바일에이전트의 연산 효율성을 증대시키기 위한 방법으로 선택적 추론 모듈형 베이지안 네트워크 시스템을 제안하였다. BN모듈의 현재 증거 값과 이전 저장된 증거값을 비교하여 재추론 여부를 결정하고, 증거값이 같은 경우 직전 결과 값을 활용함으로써 모듈의 추론시간을 절약하였다.
- 실험을 통해 제안하는 방법이 단일 BN추론 방법보다 시간 효율성이 좋아지는 것을 확인하였으며, 제약이 큰 모바일 환경에서 보다 큰 효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 현재 제공되는 단순 서비스나 위치기반 서비스 외에도 모바일 기기에서 효율적인 상황인지 어플리케이션을 개발할 수 있는 방법론을 제시하였다. 향후 연구로는 모듈별 입력 변수의 특징에 따라 기억 감소함수의 계수를 설정하는 방법을 구체화할 것이다.
- 이와 같이 지금까지의 연구들은 BN 구조나 추론 과정을 각각 변화시킴으로써 BN의 복잡도를 제어하고자 하였다. 하지만 두 가지 장점 모두를 가지는 방법은 제시되지 않았으며, 특히 모바일 환경에서 BN을 효율적으로 응용하기 위한 방법을 다루지 않았다.
- Marengoni 등은 모델링 대상이 되는 개체를 다수계층으로 분류하고 각 계층 간 인과관계의 방향을 통일해 주는 계층적 모델링 방법을 제시하였다[6]. 인과관계의 상위 단에 위치하는 상위 계층의 개체부터 하위계층과 각 개체의 하위 특징값 집합을 차례로 추론하는 순차적 접근 방법으로 BN에서의 추론 복잡도를 줄이고자 하였다. 하지만 개체 간의 인과관계가 명확하지 않은 경우 적용이 어려우며, 하위 계층 특징값의 상위계충으로의 인과관계를 표현할 수 없다.
가설 설정
- . 모듈 간의 상호 인과성을 반영할 수 있다. 즉 입력, 출력 모듈이 상황에 따라 유동적으로 변화한다.
- . 모듈 쌍은 비대칭적이다.<刍, 玛>와<刍, 堡>는 같지 않다.
- . 모듈 쌍을 가지는 두 BN 모듈은 최소 1개 이상의 공통 변수를 가진다.
- . 모듈형 BN의 모듈은 자기 자신으로의 순환 루프 (loop)를 포함하지 않는다. 예를 들어 刍>와 같은 모듈 쌍은 존재하지 않는다.
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