협업 환경의 지능화는 협업 환경 자체와 구성원의 실시간 정보에 기반한 최적의 서비스를 제공하려는 시도에 서 시작한다고 할 수 있다. 현재까지는 해당 정보의 수집을 위해 여러 종류의 센서와 장비를 이용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 도입해 왔으며 대표적으로 온도, 조명, 시간, 구성원의 동작, 표정, 목소리, 위치 등의 정보를 수집하여 활용하였다. 그러나 협업 활동은 구성원간의 사회적 관계를 내포하고 있으므로, 이들 사이에서 정의되어지는 관계나 역할을 충분히 고려하여야 협업 환경을 위한 최적의 서비스가 제공될 수 있으며, 이를 위해서는 여러 개의 센서와 장비를 이용하여 수집된 정보와 구성원 간의 관계 및 역할 정보를 통합하는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 위의 통합된 정보를 회의 진행에 필요한 컨텍스트로 활용하여 필터링 된 협업 서비스를 설계하고, 실제 지능형 협업 시스템의 인터랙티브 디스플레이 서비스에 이를 적용 및 구현한 예를 보여준다.
협업 환경의 지능화는 협업 환경 자체와 구성원의 실시간 정보에 기반한 최적의 서비스를 제공하려는 시도에 서 시작한다고 할 수 있다. 현재까지는 해당 정보의 수집을 위해 여러 종류의 센서와 장비를 이용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 도입해 왔으며 대표적으로 온도, 조명, 시간, 구성원의 동작, 표정, 목소리, 위치 등의 정보를 수집하여 활용하였다. 그러나 협업 활동은 구성원간의 사회적 관계를 내포하고 있으므로, 이들 사이에서 정의되어지는 관계나 역할을 충분히 고려하여야 협업 환경을 위한 최적의 서비스가 제공될 수 있으며, 이를 위해서는 여러 개의 센서와 장비를 이용하여 수집된 정보와 구성원 간의 관계 및 역할 정보를 통합하는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 위의 통합된 정보를 회의 진행에 필요한 컨텍스트로 활용하여 필터링 된 협업 서비스를 설계하고, 실제 지능형 협업 시스템의 인터랙티브 디스플레이 서비스에 이를 적용 및 구현한 예를 보여준다.
Intelligence of collaborative environments starts from a trial to provide optimal services to with users based on real-time information about participants and environments of the collaboration itself. Up to now, we can collect information such as temperature, light, time, each participant's gestures...
Intelligence of collaborative environments starts from a trial to provide optimal services to with users based on real-time information about participants and environments of the collaboration itself. Up to now, we can collect information such as temperature, light, time, each participant's gestures, faces, voices, and locations by adopting ubiquitous computing technologies. However, since social relationship is intrinsic to collaborative activities, the relationships and roles among participants should be fully considered to provide optimal services. To do so, we have to integrate collected data from various sensors and extracted data about relationships and roles among participants as unified one context. Thus, this paper designs collaborative services filtered, by using the integrated data as a context, and introduces an implemented example, context-aware based interactive display service, called as smart meeting system (SMeet system).
Intelligence of collaborative environments starts from a trial to provide optimal services to with users based on real-time information about participants and environments of the collaboration itself. Up to now, we can collect information such as temperature, light, time, each participant's gestures, faces, voices, and locations by adopting ubiquitous computing technologies. However, since social relationship is intrinsic to collaborative activities, the relationships and roles among participants should be fully considered to provide optimal services. To do so, we have to integrate collected data from various sensors and extracted data about relationships and roles among participants as unified one context. Thus, this paper designs collaborative services filtered, by using the integrated data as a context, and introduces an implemented example, context-aware based interactive display service, called as smart meeting system (SMeet system).
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 미팅 컨텍스트 정보를 이용하여 지능형 협업 환경에서 어떻게 서비스가 다르게 적용될 수 있는지를 설계하고 구현 내역을 제공하였다. 사용되는 미팅 컨텍스트는 일반적인 미팅 환경에 대한 정보, 사용자의 정적, 동적인 정보로 구성되며 해당 컨텍스트 정보를 이용하여 단계별 필터링 된 서비스를 제공하는 방법을 제안하였다.
본론에서는 전반적인 미팅 상황에 대한 컨텍스트와 센서나 사용자의 인터랙션 장비에 의해 수집된 정보, 구성원 간의 사회적 관계 및 역할 등의 정보등을 통합하여 미팅 컨텍스트로써 회의 진행에 활용하여 최적의 서비스를 제공할 수 있도록 설계 및 그 응용을 보이도록 한다. 실제로 다자간 지능형 협업 시스템인 GIST 의 SMeet (&nart MseUng Space)[9] 의 인터랙티브 디스플레이 서비스에 적용하여 미팅 컨텍스트 정보가 기반이 되어 차별화된 서비스의 제공이 가능하도록 구현한다.
제안 방법
구현 내역을 제공하였다. 사용되는 미팅 컨텍스트는 일반적인 미팅 환경에 대한 정보, 사용자의 정적, 동적인 정보로 구성되며 해당 컨텍스트 정보를 이용하여 단계별 필터링 된 서비스를 제공하는 방법을 제안하였다.
세 가지 구성으로 이루어지는 미팅 컨텍스트의 첫 번째, Physical meeting context는 미팅 목적, 미팅 룸의 크기, 참석자의 수를 이용하도록 설계한다. 사용자의 정적인컨텍스트 정보로는 사용자에게 할당되어 있는 사용자 ID, 사용자의 이름, 사용자의 미팅에서의 역할, 사용자의 조직 내의 지위을 이용하도록 한다.
설계 및 그 응용을 보이도록 한다. 실제로 다자간 지능형 협업 시스템인 GIST 의 SMeet (&nart MseUng Space)[9] 의 인터랙티브 디스플레이 서비스에 적용하여 미팅 컨텍스트 정보가 기반이 되어 차별화된 서비스의 제공이 가능하도록 구현한다.
이론/모형
컨텍스트 기반 협업 서비스의 설계 및 구현은 GIST 의 SMeet를 기반으로 이루어졌다. SMeet 는 다자간 인터랙티브 스마트 협업환경을 구성하기 위한 프로토타입 시스템으로 현지/원격 여부에 무관하게 다중 지점의 다수 참가자들 이동 일한 공간에서 협력하는 것과 같은 자연스러운 인터랙션을 네트워크로 공유되는 대형 디스플레이 장치(Smart Wall) 를 중심으로 진행하면서, 이를 활용하여 공동 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 지능형 공간을 위한 시스템 구성이다.
후속연구
정보의 범위를 가려서 이용해야만 한다. 특히 개인 공간과 공유하는 공간을 구분하여 다른 서비스를 제공해 줄 수 있도록 향후 연구가 진행될 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.