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컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅을 위한 정형모델 및 추론 시스템 설계
A Formal Model and a Design of Inference Engine for Context-Aware Mobile Computing 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.2 no.4, 2013년, pp.239 - 250  

김문권 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  김수동 (숭실대학교 컴퓨터학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 사용자 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅 (Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다. 또한 제한한 추론 요소들을 컴퓨팅 환경에서 실현화하기 위해 제안한 정형 모델들을 기반으로 추론 엔진을 설계 및 구현하고 추론 실험을 통해 추론 엔진의 실효성과 재사용성을 검증한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Context-aware mobile computing has become the primary approach to realize automatic, autonomous, and user-centric computing in the context of largely increasing the amount of mobile devices used that embed available sensors. However, designing an inference engine nonetheless requires the tasks of an...

주제어

#모바일 컴퓨팅   #컨텍스트 인지 컴퓨팅   #퍼베이시브 컴퓨팅   #추론 엔진  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
컨텍스트 인지 컴퓨팅이란 무엇인가? 컨텍스트 인지 컴퓨팅 (Context-Aware Computing)은 실세계의 사물, 사건 등의 상태를 특징화 및 정보화하여 컴퓨팅 환경에서 실세계의 상황을 인지하기 위한 기술을 의미한다[1]. 최근 자동화, 자율화, 사용자 맞춤식 서비스의 선호가 커짐에 따라 컨텍스트 (Context)를 분석하여 실세계의 상황을 추론 및 활용하는 컨텍스트 인지 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있으며 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
추론 시스템은 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 어떤 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합한가? 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다.
컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅에서의 컨텍스트-상황 추론은 어떤 복잡한 모델링 과정들을 요구하는가? 최근 가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 증가함에 따라 센서로부터 수집되는 컨텍스트의 종류와 양 또한 많아지고 있어, 센서 기반 컨텍스트를 이용한 상황 추론이 가능해지고 있다. 하지만 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅에서의 컨텍스트-상황 추론은 다양하고 방대한 컨텍스트 분석, 추론하고자 하는 상황 및 도메인 분석, 컨텍스트상황 추론 과정에 활용될 알고리즘 분석 등의 복잡한 모델링 과정을 요구한다. 이러한 복잡한 컨텍스트-상황 추론 과정을 컨텍스트-상황 추론 요소들의 정형 모델을 이용하여 표현하면 추론에 이용될 컨텍스트, 추론하고자 하는 상황 및 도메인, 각 상황을 표현하는 컨텍스트, 추론을 위한 알고리즘 등을 간결하고 명료하게 표현 할 수 있어, 컨텍스트상황 추론 과정을 보다 효과적으로 명세할 수 있다.
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참고문헌 (18)

  1. Dragan Stojanovic, Context-Aware Mobile and Ubiquitous Computing for Enhanced Usability: Adaptive Technologies and Applications, Information Science Reference, 2009 

  2. Sasank Reddy, Min Mun, Jeff Burke, Deborah Estrin, Mark Hansen, and Mani Srivastava, "Using Mobile Phones to Determine Transportation Modes," ACM Transactions on Sensor Networks, Vol.6, No.2, Article 13, February, 2010. 

  3. Rim Helaoui, Mathias Niepert, and Heiner Stuckenschmidt, "Recognizing interleaved and concurrent activities: A statistical-relational approach," In Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2011), pp.1-9, 21-25, March, 2011. 

  4. Holger Schmidt, Florian Flerlage, and Franz J. Hauck, "A Generic Context Service for Ubiquitous Environments," In Proceedings of IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications, 2009 (PerCom 2009), pp.1-6, 9-13, March, 2009. 

  5. Aftab Ahmed, Umair Abdullah and Mohammad J. Sawar, "Software Architecture of a Learning Apprentice System in Medical Billing," In Proceedings of the World Congress on Engineering (WCE 2010), Vol.1, June 20-July 2, 2010, London, U.K. 

  6. Eunju Kim, Sumi Helal, and Diane Cook, "Human Activity Recognition and Pattern Discovery," Pervasive Computing, IEEE, Vol.9, No.1, pp.48-53, January-March, 2010. 

    상세보기

  7. Du Wan Cheun, Moon Kwon Kim, Hyun Jung La, Hyun Joo Bae, Chang Sup Keum, and Soo Dong Kim, "A Practical Framework for Comprehensive Mobile Context Visualization," In Proceedings of the 8th IEEE International Conference (ICEBE 2011), pp.201-206, China, Oct., 2011. 

  8. Juan Ye, Simon Dobson, and Susan McKeever, "Situation identification techniques in pervasive computing: A review," Journal of Pervasive and Mobile Computing, Vol.8, No.1, pp.36-660, February, 2012. 

    상세보기 crossref

  9. Sergios Theodoridis and Konstantinos Koutroumbas, Pattern Recognition, 4th Ed., Academic Press, 2008. 

  10. Ian H. Witten, Eibe Frank, and Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2011. 

  11. Python Software Foundation, Python, http://www.python.org (accessed by Dec. 14, 2012) 

  12. Django Software Foundation, Django, https://www.djangoproject.com (accessed by Dec. 14, 2012) 

  13. Fabian Pedregosa et al., "Scikit-learn: Machine Learning in Python," Journal of Machine Learning Research (JMLR), Vol.12, pp.2825-2830, 2011. 

  14. Claudio Bettini, Oliver Brdiczka, Karen Henricksen, Jadwiga Indulska, Daniela Nicklas, Anand Ranganathan, Daniele Riboni, "A survey of context modelling and reasoning techniques," Journal of Pervasive and Mobile Computing, Vol.6, No.2, pp.161-180, April, 2010. 

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  15. Anind K. Dey, "Understanding and Using Context," Journal of Personal and Ubiquitous Computing Archive, Vol.5, No.1, February, 2001. 

  16. Karen Henricksen and Jadwiga Indulska, "Developing context-aware pervasive computing applications: Models and approach," Pervasive and Mobile Computing, Vol.2, No.1, pp.37-64, February, 2006. 

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  17. Daqiang Zhang, Minyi Guo, Jingyu Zhou, Dazhou Kang, and Jiannong Cao, "Context reasoning using extended evidence theory in pervasive computing environments," Future Generation Computer Systems, Vol.26, No.2, pp.207-216, February, 2010. 

    상세보기 crossref

  18. Ahmad Akl and Shahrokh Valaee, "Accelerometer-based gesture recognition via dynamic-time warping, affinity propagation, & compressive sensing," In Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP 2010), pp.2270-2273, 14-19 March, 2010. 

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