초록 ▼

본 연구의 최종 목표는 스마트 디바이스 사용자를 위한 상황인지 기반의 개인맞춤형 서비스를 제공하는 “상황 인지 기반의 개인 맞춤형 서비스 제공 플랫폼”의 핵심 요소 기술을 연구하고 구현하는 것이다.
이를 위하여 1차년도에는 센서 웹을 통해 제공되는 센서 데이터와 인터넷 상에 존재하는 Open API정보, 스마트 디바이스를 통한 개인 사용자 데이터의 수집 방안을 연구하고, 수집된 데이터를 상황 정보 추론에 적합한 메타데이터 형태로 가공하는 기법을 연구하였다.
또한 2차년도에는 상황 추론 및 매쉬업 서비스를 위해 가공된 센서

본 연구의 최종 목표는 스마트 디바이스 사용자를 위한 상황인지 기반의 개인맞춤형 서비스를 제공하는 “상황 인지 기반의 개인 맞춤형 서비스 제공 플랫폼”의 핵심 요소 기술을 연구하고 구현하는 것이다.
이를 위하여 1차년도에는 센서 웹을 통해 제공되는 센서 데이터와 인터넷 상에 존재하는 Open API정보, 스마트 디바이스를 통한 개인 사용자 데이터의 수집 방안을 연구하고, 수집된 데이터를 상황 정보 추론에 적합한 메타데이터 형태로 가공하는 기법을 연구하였다.
또한 2차년도에는 상황 추론 및 매쉬업 서비스를 위해 가공된 센서 데이터와 Open API 정보를 RDF, OWL 기반의 온톨로지로 구축하는 시맨틱 온톨로지 구축 방안을 연구하였다.
마지막 단계로써 3차년도에는 2단계에서 구축된 센서 데이터 온톨로지를 기반으로 사용자 상황 정보를 추론하는 알고리즘을 연구하였으며, 온톨로지 외에 다른 클러스터링 알고리즘을 이용한 사용자 상황 추론
기술에 대해 연구 하였다. 각 년차별 연구 결과 내용은 다음과 같다.
◆ 1차년도 : 센서 데이터와 Open API 데이터 수집 방안 및 수집된 데이터 가공 기법 연구
본 연구의 최종 목표인 개인 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 상황 인식 기술에 대한 연구가 필요하다. 상황 인식 기술은 주변 센서를 통해 주변 상황을 인식하는 기술과 사용자 단말기에 부착된 센서를 통해 상황 인식하는 기술로 나눌 수 있다. 따라서 1차년도 연구에서는 센서 데이터를 이용한 상황인지 알고리즘 도출의 사전 연구로써 현재 정의된 센서 네트워크의 국내, 외 표준을 분석하고 상황 인지에 필요한 데이터를 도출 하였다.
- 상황 인지에 필요한 센서 데이터 수집 및 메타데이터 포맷 정의
- 자동 매쉬업 서비스 제공을 위한 Open API 정보 수집 및 메타데이터 포맷 정의
- 정의된 메타데이터 포맷 기반의 자동 어노테이터 개발
- 시맨틱 기반의 Open API 검색을 위한 온톨로지 설계
◆ 2차년도 : 시맨틱 센서 웹 온톨로지 설계와 상황 추론 알고리즘 연구
본 연구의 1차년도 에서 연구된 Open API 정보 온톨로지는 온톨로지의 기능적인 측면을 정확하게 표현하지 못하고 있다. 따라서 1단계에서 구축된 온톨로지에서 기능적인 측면을 제공하는 Open API의 Input, Output을 온톨로지로 구축하는 방안을 연구하였다. 또한 설계한 온톨로지를 기반으로 하는 상황 추론 알고리즘에 대한 연구를 진행 하였다.
- 시맨틱 기반의 Open API 검색을 위한 온톨로지 설계
- 상황 추론을 위한 센서 데이터 기반의 온톨로지 설계
- 자동 매쉬업 서비스 제공 매쉬업 합성 알고리즘 연구
- 온톨로지 추론을 이용한 사용자 상황 추론 알고리즘 연구
◆ 3차년도 : 추론기 인터페이스와 매쉬업 프레임워크 연동을 통한 개인 맞춤형 서비스 제공 플랫폼 개발 본 연구의 3차년도에서는 2차년도의 온톨로지 기반의 상황 추론 알고리즘의 한계 극복 및 성능 향상을 위해 온톨로지를 사용하지 않고 기존의 마이닝 알고리즘을 이용한 상황 추론 알고리즘에 대해 연구 하였으며, 매쉬업 알고리즘의 성능 향상을 위해 파라미터 특성을 고려한 매쉬업 알고리즘에 대해 연구하였다. 마지막으로 사용자의 상황 인지 패턴 기반의 서비스 추천 방안에 대해 연구를 진행 하였다.
- DBSCAN 기반의 사용자 패턴인식을 통한 상황 추론 알고리즘 연구
- 파라미터 특성을 고려한 매쉬업 알고리즘 연구
- 사용자 패턴 기반의 사용자 맞춤형 서비스 추천 방안 연구