[논문]온톨로지 기반의 컨택스트 정보 모델링 기법

김진형; 황명권; 정한민

doi:10.9728/dcs.2011.12.4.437

온톨로지 기반의 컨택스트 정보 모델링 기법
Context Information Modeling Method based on Ontology 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.12 no.4, 2011년, pp.437 - 447

김진형 (한국과학기술정보연구원 정보기술연구실) , 황명권 (한국과학기술정보연구원 정보기술연구실) , 정한민 (한국과학기술정보연구원 정보기술연구실)

초록
AI-Helper

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 주변 환경에 의해 발생하는 방대한 컨택스트 정보에 대한 모델 정의와 컨택스트 인지를 통한 지능적인 서비스 제공을 위하여 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론과 관련한 연구가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 컨택스트 인지 분야에서는 고수준의 서비스 지원을 위한 온톨로지 특성을 효과적으로 반영한 모델링 기법이 부재하며, 지능적인 추론(응용, 조합)을 지원하는 기법 부재 및 컨택스트 정보간 상호운용성 지원의 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구의 최종 목표는 실세계에 존재하는 실체(entity)에 대한 상태를 특징화하고 정의하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법 컨택스트 인지를 위한 육하원칙 온톨로지를 개발하고 보다 양질의 지능화된 컨택스트 인지 서비스를 제공하기 위해 컨택스트 정보에 대한 관리 및 컨택스트 추론을 지원하는 프레임워크를 개발함에 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Ubiquitous Computing is required to define models for broad context information occurrence by surrounding environment and to study how to model a mechanism for selectively collecting useful pieces of context information and providing relevant intelligent services. Further, studies are also required as to process of context information, and its maintenance and reasoning. However, current context-aware research area still lacks modeling technique that reflects the characteristics of ontology effectively for providing relevant intelligent services. It has also limitation about context reasoning and interoperability among context information. Therefore, this paper proposes ontology-based context-aware modeling technique and framework enabling efficient specification of context information for providing intelligent context-aware services that support context management and reasoning.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 정의되지 않은 컨택스트 정보에 대해 한계를 가지며 서로 다른 방식의 모델링기법의 사용은 다른 시스템간의 상호운용성 문제와 이들 간 확장 및 통합이 어렵다는 문제점을 야기시킨다. 따라서 본 연구에서는 정의되어있지 않은 컨택스트와 온톨로지 개념에 대한 분류와 조합이 가능하도록 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법을 제안한다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 유비쿼터스컴퓨팅 환경에 존재하는 방대한 컨택스트 정보의 추상화 정도에 대한 효율적 모델 정의와 유용한 컨택스트 정보를 선택적으로 수집하고 컨택스트에 맞는 지능적인 서비스 제공을 위한 모델링 기법과 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 서비스 환경에서 효율적인 컨택스트 정보 처리를 지원하기 위한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법을 제안한다. 논문에서 제안하는 컨택스트 인지 모델링 기법을 지원하기 위해 물리적, 논리적 컨택스트 정보에 대한 육하원칙(what, where, how, when, why, how)을 활용하여 컨택스트 정보를 모델링 한다.
온톨로지는concepts과 그들의(concepts)의 relationships을 나타냄에 있어 풍부한 표현력과 컨택스트에 대한 처리 시 다양한 표현을 기반으로 자동화된 추론을 지원한다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에 존재하는 컨택스트 정보에 대한entity를 특성화하고 실체화하기 위한 방법으로 온톨로지를 활용한 온톨로지 기반의 컨택스트인지 모델링(CA5W1HOnto) 기법을 적용하여 컨택스트 정보에 대한 효율적인 명세가 가능한 프레임워크를 제안하고, 이를 위한 컨택스트 처리프로세스를 정의한다.
이를 위해서는 컨택스트 정보에 대한 컨택스트 인지모델링 기법 및 컨택스트 관리와 컨택스트 추론이 요구된다. 따라서, 본 절에서는 컨택스트 정보에 대한 정확한 정의 및 관리를 위해 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 모델링 기법을 정의하고, 이를 활용한 컨택스트 관리 및 컨택스트추론을 지원하는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 컨택스트 정보 처리를 위한 프레임워크는 의미적인 컨택스트에 대한 해석과추상화를 지원하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 모델을 정의한다.
본 논문에서는 기존 온톨로지 기반 컨택스트인지 모델들의 한계점을 보완하기 위하여 육하 원칙 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델을 제안하였다. 컨택스트 인지 시스템의 전체적인 프레임워크와 함께 컨택스트 인지 정보를 처리하기 위한 프로세스도 정의하였다.
본 논문에서는 이러한 온톨로지의 특성을 반영하여 컨택스트 정보에 대한 보다 지능화된 처리와 관리를 위한 컨택스트 정보 모델을 제안한다. 제안 모델은 다양한 도메인에서 사용되는 서로 다른 컨택스트 인지 스키마간의 직관적인 통합을 지원하기 위한 방안으로 컨택스트 인지 스키마에 대한 육하원칙을 적용한다.
본 절에서는 육하원칙을 적용한 컨택스트 인지 모델링 기법에 대해 기술한다. 제안 모델은triple < Concepts, Instances, Contexts >로 구성되며 Concepts와 Instances components는 기존 온톨로지에서 정의된 특성을 제안 모델에 수용하고, Contexts components는 육하원칙을 구성하는 속성인 why, who, how, what, where,그리고 when로 구성되며, 컨택스트 인지 처리를 위한 ingredients로 Role, Goal, Process, Action, Location, 그리고 Time와 같은 6개의 클래스로 정의된 육하원칙의 속성과의 사상관계를 가진다.
본 절에서는 컨택스트 인지 모델의 컨택스트정보 처리 절차에 대해 기술한다. 다양하며 동시다발적으로 발생하는 컨택스트 정보들을 효율적으로 처리하기 위해서는 Role Layer, Goal Layer, Process Layer, Activity Layer, Location Layer, 그리고 Time Layer에서 정의한 컨택스트 정보 처리 절차를 거쳐야 한다.
이 절에서는 기존에 제안된 온톨로지 기술을 적용한 컨택스트 인지 시스템에 대하여 기술한다.

가설 설정

Get_up이라는 why::Goal을 실행하기 위하여 어떠한 작동이 필요한지 파악하 기위하여 how::Process 와 디바이스 정보를 나타내는 what::Activity 와 관계를 가진다. how::Process의 하위클래스에는 단독으로 프로세스를 실행하는 Atomic_Process와 복합적으로 프로세스를 실행하는 Composite_Process가 존재한다. what::Activity 또한 마찬가지로 하위클래스에 단독으로 동작하는 Atomic_Activity와 복합적으로 동작하는 Composite_Activity가 존재한다.
Get_up이라는 why::Goal을 실행하기 위하여 어떠한 작동이 필요한지 파악하 기위하여 how::Process 와 디바이스 정보를 나타내는 what::Activity 와 관계를 가진다. how::Process의 하위클래스에는 단독으로 프로세스를 실행하는 Atomic_Process와 복합적으로 프로세스를 실행하는 Composite_Process가 존재한다. what::Activity 또한 마찬가지로 하위클래스에 단독으로 동작하는 Atomic_Activity와 복합적으로 동작하는 Composite_Activity가 존재한다.
따라서 Functional_Goal 은 차사고를 알리는 것이 되고, Personal_Goal 은 회의불참이 된다. why::Goal은 행위의 대상으로 who::Role과 관계를 가진다. who::Role은 Actor와 Organization을 하위 클래스로 가지며, 시나리오상 Actor는 Jane을 인스턴스로 가진다.

제안 방법

GAIA는 Ontology서버를 이용하여 객체에 대한 정보를 수집하고 센서 네트워크를 이용하여 컨택스트 정보를 수집한다. 그리고 수집한 객체 정보 및 컨택스트 정보를 기반으로 추론하여 상위 Context(Higher level context)를 추출한다. GAIA에서 정의한 객체는 Service, Device, Application, and User 등을 포함하고, 컨텍스트 정보를 나타내기 위해 Location, Activity, Weather Information등을 포함한다.
따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 서비스 환경에서 효율적인 컨택스트 정보 처리를 지원하기 위한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법을 제안한다. 논문에서 제안하는 컨택스트 인지 모델링 기법을 지원하기 위해 물리적, 논리적 컨택스트 정보에 대한 육하원칙(what, where, how, when, why, how)을 활용하여 컨택스트 정보를 모델링 한다.육하원칙을 적용한 컨택스트 인지 모델링은 직관적인 컨택스트 인지 스키마를 제공함으로 컨택스트 정보에 대한 높은 상호운용성과 활용도를 보인다.
컨택스트 인지 시스템의 전체적인 프레임워크와 함께 컨택스트 인지 정보를 처리하기 위한 프로세스도 정의하였다. 또한 Case study를 통하여 컨택스트 인지 모델 및 온톨로지를 정의하고 모델의 활용 가능성 및 검증을 수행하였다.
본 논문에서 제안하는 컨택스트 인지 모델의why::Goal 은 컨택스트 인지의 처리의 최종 목표로 육하원칙의 Why에 해당되며, Personal_Goal, Functional_Goal, NonFunctinal_Goal, 그리고 Role_Goal 로 구성된다. who::Role은 why::Goal을 처리하기 위한역할을 정의한 것으로 Role_Goal, Organization,그리고 Actor 가 가지는 roles을 정의한다.
따라서, 본 절에서는 컨택스트 정보에 대한 정확한 정의 및 관리를 위해 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 모델링 기법을 정의하고, 이를 활용한 컨택스트 관리 및 컨택스트추론을 지원하는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 컨택스트 정보 처리를 위한 프레임워크는 의미적인 컨택스트에 대한 해석과추상화를 지원하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 모델을 정의한다. 제안모델은 OWL-DL을 통해 컨택스트 정보에 대한formalism을 제공하며 컨택스트 정보에 대한 추론 서비스를 지원한다.
본 논문에서는 제안 모델의 검증 및 분석을 위해 두 가지 시나리오를 활용한다. 다음의 두가지 시나리오는 2장에서 기존의 모델들의 단점으로 제안한 이슈들을 모두 확인할 수 있는 시나리오이다.
본 논문에서는 이러한 온톨로지의 특성을 반영하여 컨택스트 정보에 대한 보다 지능화된 처리와 관리를 위한 컨택스트 정보 모델을 제안한다. 제안 모델은 다양한 도메인에서 사용되는 서로 다른 컨택스트 인지 스키마간의 직관적인 통합을 지원하기 위한 방안으로 컨택스트 인지 스키마에 대한 육하원칙을 적용한다. 제안 모델은Concept, Instance, Context 3개의 컴포넌트로 구성된다.
제안 모델은 다양한 도메인에서 사용되는 서로 다른 컨택스트 인지 스키마간의 직관적인 통합을 지원하기 위한 방안으로 컨택스트 인지 스키마에 대한 육하원칙을 적용한다. 제안 모델은Concept, Instance, Context 3개의 컴포넌트로 구성된다. Concepts과 Instances 의 개념은 기존온톨로지의 기본 특성들을 반영하여 정의하며Contexts는 컨택스트 정보의 다양한 activity로구성되며 육하원칙의 기본속성과 컨택스트 인지구성요소 간 사상되어 컨택스트 인지 스키마 정의에 사용된다.
Key-Value models [2-4]은 컨택스트 정보를 모델링하기 위한 가장 간단한 데이터 구조이다. 환경변수로서 컨택스트 정보의 수치를 어플리케이션에게 제공하는데, 키-값 쌍의 형식을 사용하여 컨택스트를 모델링한다. Key-Value 모델은 관리하기 편하다는 장점을 가지고 있지만, 효과적인컨택스트 검색 알고리즘을 위한 복잡한 구조화는 부족하다는 단점을 가지고 있는 모델링 기법이다.

성능/효과

특히 온톨로지를 기반한 컨택스트 인지모델은 다음과 같은 장점을 가진다. (1) 온톨로지는 컨택스트에 대한 간결한 표현으로 풍부한관계성을 지원한다. (2) 컨택스트 정보에 a formal semantics 은 서로 다른 자원의 컨택스트에 대한 공유와 통합을 가능하게 한다; (3) 온톨로지 Tools(e.
(2) 컨택스트 정보에 a formal semantics 은 서로 다른 자원의 컨택스트에 대한 공유와 통합을 가능하게 한다; (3) 온톨로지 Tools(e.g., Protégé)은 컨택스트에 대한표현 시 일관성 있는 관계성 정의를 가능하게한다; (4) 다양한 컨택스트 정보 표현에 대한 일관성 있는 자동화된 추론을 지원한다.
둘째, 다양한 디바이스와 센서 등에서 생성된 컨택스트 정보에 대한 상호운용성이다. 다양한 디바이스와 센서들에서 수집된 컨택스트 인지정보는 다양한 모델을 통해 정의되고 있다.
즉, 컨택스트의 응용과 조합이 적절히 조합되어야 하는 시나리오이다. 따라서 제안 시나리오들은 completeness 측면에서 볼 때 기존모델들의 이슈들을 확인하고 본 논문에서 제안하는 모델을 검증하기에 적합한 시나리오이다.
육하원칙을 적용한 컨택스트 인지 모델링은 직관적인 컨택스트 인지 스키마를 제공함으로 컨택스트 정보에 대한 높은 상호운용성과 활용도를 보인다. 또한, 제안 모델링은 컨택스트 정보에 대한 추론을 지원함으로서 보다 지능적이고 신뢰성 높은 서비스를 제공한다.
제안 모델은triple < Concepts, Instances, Contexts >로 구성되며 Concepts와 Instances components는 기존 온톨로지에서 정의된 특성을 제안 모델에 수용하고, Contexts components는 육하원칙을 구성하는 속성인 why, who, how, what, where,그리고 when로 구성되며, 컨택스트 인지 처리를 위한 ingredients로 Role, Goal, Process, Action, Location, 그리고 Time와 같은 6개의 클래스로 정의된 육하원칙의 속성과의 사상관계를 가진다.

후속연구

이러한 문제점을 해결하기 위하여 유비쿼터스컴퓨팅 환경에 존재하는 방대한 컨택스트 정보의 추상화 정도에 대한 효율적 모델 정의와 유용한 컨택스트 정보를 선택적으로 수집하고 컨택스트에 맞는 지능적인 서비스 제공을 위한 모델링 기법과 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 서비스 환경에서 효율적인 컨택스트 정보 처리를 지원하기 위한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법을 제안한다.
이러한 컨택스트 인식 기술을 지원하기위해서는 센서로부터 받은 컨택스트 정보를 이용하여 비가시적이고 자동화된 처리가 가능한 환경 및 기술을 제공해야 한다. 즉, 컨택스트의 변화를 감지하고 컴퓨터 스스로 인식/처리하기 위한 보다 지능적인 컨택스트 인지 모델에 대한연구가 필요하다. 기존에 제안된 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 컨택스트 인지 기술은 컨택스트에 맞는 최적의 서비스를 제공하기 위해 Agent를 이용하여 컨택스트 정보를 수집 및 처리하였다[2-14].
향후 연구로는 제안 모델의 구현을 통해 기존의 모델들과 정량적인 비교 평가를 수행함으로써 제안 모델과 기존 모델과의 차별성을 객관적 으로 검증해야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	컨택스트인지 기술의 핵심은 무엇인가?	유비쿼터스 컴퓨팅은 다양한 디바이스가 현실세계에 사물과 환경에 스며들어 서로간의 상호작용을 통해 언제 어디서나 이용할 수 있는 인간, 사물, 정보간의 컴퓨팅이 가능한 환경으로서 이러한 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해서는 다양한 시스템이 환경, 시간, 장소, 사용자 등에 대한 컨택스트 인지 기술을 지원해야 한다. 컨택스트인지 기술은 컨택스트의 변화를 감지하고 사용자/단말기에 적합한 정보나 서비스를 제공하거나 시스템이 스스로 상태를 변경하는 것이 핵심이다[1]. 이러한 컨택스트 인식 기술을 지원하기위해서는 센서로부터 받은 컨택스트 정보를 이용하여 비가시적이고 자동화된 처리가 가능한 환경 및 기술을 제공해야 한다.
	Markup scheme models에서 마크업 태그의 내용은 어떻게 정의되는가?	Markup scheme models [5-7]은 속성과내용을 갖는 마크업 태그로 구성된 계층적 데이터 구조이다. 마크업 태그의 내용은 항상 다른 마크업 태그에 의해 재귀적으로 정의된다. 이러한 종류의 컨택스트 모델링 기법에서는 프로파일이 대표적이다.
	유비쿼터스 컴퓨팅이란 무엇인가?	유비쿼터스 컴퓨팅은 다양한 디바이스가 현실세계에 사물과 환경에 스며들어 서로간의 상호작용을 통해 언제 어디서나 이용할 수 있는 인간, 사물, 정보간의 컴퓨팅이 가능한 환경으로서 이러한 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해서는 다양한 시스템이 환경, 시간, 장소, 사용자 등에 대한 컨택스트 인지 기술을 지원해야 한다. 컨택스트인지 기술은 컨택스트의 변화를 감지하고 사용자/단말기에 적합한 정보나 서비스를 제공하거나 시스템이 스스로 상태를 변경하는 것이 핵심이다[1].

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DAML+OIL, http://www.daml.org/.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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