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u-응용서비스 지원을 위한
다중 상황인식 모델 구현
Implementation of Multi-Context Aware Model for
Supporting u-Application Services
원광대학교 컴퓨터 공학과
이희정
WONKWANG UNIVERSITY
Distributed Computing & Database Lab.
목

차
서론



관련연구









다중
다중
다중
다중
상황인식
센서정보
상황인식
상황인식
모델 전체 소프트웨어 구조
수집을 위한 디바이스 매니저
모델 구성요소 기능
모델 처리과정
다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용




고차원 상황정보 표현을 위한 상황 정의
다중 상황정보 모델링
상황 표현을 위한 상황 추론
다중 상황인식 모델


상황정보 모델링
온톨로지 기반 상황정보
상황정보 표현
다중 상황정보 모델


연구 배경 및 필요성
연구 목적
u-응용 시나리오
u-응용 수행환경
u-응용수행결과
결론 및 향후 연구
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.
“서
론”
1. 연구 배경 및 필요성
2. 연구 목적
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서
론
 연구 배경 및 필요성
 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 발달
■ 센서, 정보기기등이 발달되어 언제나 컴퓨팅 환경에 연겨ㄹ

상황인식 서비스의 요구 증대
■ 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식

사용자 중심의 상황인식 서비스 필요
■ 사용자를 중심으로 여러가지 상황을 복합적으로 융합하여 사용자에 맞는 서비스
제공을 요구
유비쿼터스
컴퓨팅
상황인식
컴퓨팅
사용자 중심
상황인식
컴퓨팅
상황 : 실세계(Real World)에 존재하는 실체(Entity)의 상태를 특징
화 하여 정의한 정보
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서
론
 연구 배경 및 필요성
 사용자 중심의 상황정보 서비스 제공을 위한 처리되어야 할 과제
■
■
■
■

U-환경에서 수집되는 데이터는 기기적 특성만 고려된 정보
상위 시스템에서 다수의 다양한 센서의 구별하여 관리
응용서비스에서 사용자 중심의 상황정보를 직접 제공하기 어려움
사용자 특성이 고려되지 않아 동일한 u-환경에서 이벤트 발생시 서로 다른 사용
자라 할지라도 동일한 상황으로 인식
과제를 해결하기 위한 방안
■ 시간, 공간, 기기의 특성을 고려하고 사용자 특성을 부가하여 인식
■ 수집된 데이터에 의미를 부여하여 사용자 특성이 고려된 고차원의 상황 표현이
필요
기존
상황인식
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사용자
특성
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서
론
 연구목적
 기존의 상황인식
■ 센서 그룹을 식별하기 어려움
■ 기기적 특성에 의존하여 상황 인식
■ 1차원적인 상황정보 제공

다중 상황 인식
■
■
■
■
센서 그룹을 사용자별로 매칭하여 인식
기기적 특성에 사용자 특성을 부가하여 상황인식
1차원적인 상황정보를 사용자 특성과 결합하여 고차원의 상황정보 제공
동일 이벤트라 할지라도 사용자 특성을 고려하여 처리
다중 상황
사용자(u-Home 거주자)로부터 이벤트가 발생되는 동일한 환경이
여러 개 존재하며 각각의 거주자의 특성에 맞춘 하나 이상으로 구
성된 u-Home 환경에서 발생되는 다수의 다양한 상황
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서
론
 연구 목적
 디바이스 매니저를 통한 데이터 통합 수집 및 관리
■
■
■
■
■
■
데
이
터
수
집

상
황
표
현
멀티스레드(Multi-Thread)기반 정보 수집
Mac Address 인증을 통한 센서 그룹 관리
이기종의 다양한 유비쿼터스 센서들로부터 데이터 통합 수집
수집된 데이터의 분석 및 불필요한 데이터의 통합 관리
메시지 큐 기반 다량데이터 처리
u-응용을
다수의 사용자별 센서 및 기기를 그룹단위로 관리
U-응용 지원을 위한 다중 상황인식 모델 구현
■
■
■
■
■
■
통해
수행결과
검증
u-환경에서 수집된 정보의 재가공을 통한 상황인식
다양한 응용서비스지원을 위한 최적화된 상황 정보 제공
사용자 특성을 고려한 상황인식 정보 제공
능동적인 정보 서비스 제공
정보의 빈번한 접근방법 개선을 통한 시스템 성능 저하 문제 해결
확장 가능한 구조의 상황인식 모델 제공
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“ 관련 연구 ”
1. 상황정보 모델링 방법
2. 온톨로지 기반 상황정보
3. 상황정보 표현을 위한 추론엔진
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관련 연구
 상황정보 모델링 방법 비교
분산조합
부분확인
표현되는
정보의질
불명확 정
보 대처
표현의
정규도
응용가능
성
Key-value
모델
-
-
△
△
△
○
마크업 기반
모델
○
◎
-
-
○
◎
그래픽 기반
모델
△
-
○
-
○
○
객체지향 기반
모델
◎
○
○
○
○
○
로직 기반
모델
◎
-
-
-
◎
△
온톨로지 기반
모델
◎
◎
○
○
◎
○
- : 지원안함, △ : 부족, ○ : 지원, ◎ : 우수
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(출처 : Strang, T… “A context Modeling Survey” 2004)
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관련 연구
 온톨로지 기반 상황정보 모델
특징
장점
SOUPA
•FOAF, DAML등 기존 온톨로지에 추가구성
•웹중심 U-홈 네트워크 측면 연구
•확장 온톨로지는 각 응용에서 확장
다양성
확장성
CoBrA
•Common Ontology 개념도입 (88개클래스,125개 속성)
•시스템 독립적인 온톨로지 개발 목표
•SOUPA를 이용하여 CoBrA온톨로지 개발
•스마트 미팅룸의 상황을 모델링 하는데 중점을 둠
조합성
보안성
Celadon
•IBM에서 유비쿼터스 협업 시스템 개발을 위해 제작
•서버측에서 자원 추론을 담당
•Zone 개념을 통해 협업할때 필요한 정보들을 온톨로지에 모델링
•쇼핑몰, 영황관등의 Zone단위에 맞추어 확장 온톨로지의 프레임
워크 제공
SOCAM
CONON
•상황인식 시스템 개발할 수 있는 기반기술 제공
•OWL기반 온톨로지를 이용
•CONON 온톨로지 이용
•상위클래스 정의하여 공통으로 사용이 가능
•하위클래스는 해당도메인에 맞게 사용자 구성가능
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보안성
디바이스간
협업
계층구조
확장성
응용성
재사용성
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관련 연구
 상황정보 표현
특징
Jena2
SemWeb.net
OwlDotNetAPI
플랫폼
쿼리언어
•RDF/RDFS, OWL 지원
•OWL을 RDBMS 저장 가능
•규칙기반 추론기능 지원
•RDQL 질의언어 지원
자바
프레임워크
RDQL
•RDF,RDFS 지원
•규칙기반 추론엔진 포함
•데이터베이스 및 메모리 저장
•다양한 API 지원
닷넷
프레임워크
SPARQL
•OWL API와 RDF
•OWL 문법과 호환
•그래프 생성 가능
•규칙기반 추론기능 지원
•SPARQL 쿼리 지원
닷넷
프레임워크
SPARQL
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“상황정보 모델링”
1. 고차원 상황정보 표현을 위한 상황 정의
2. 다중 상황정보 모델링
3. 상황 표현을 위한 상황 추론
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상황정보 모델링
 상황정보 일반정의
상황종류
사용자 상황
신원적 상황
신체적 상황
공간적 상황
시간적 상황
출처 : 박승창,유비쿼터스 센서네트워크 기술
파라미터
자원적 상황
가용적 상황
-정상, 발병, 병환 중, 장애발생, 장애 중, 사망
-ID, PW, 성명, 영문명, 별명, 주민번호, 학번, 회원번호, 사번
-맥박, 혈압, 체온, 음성, 알코올, 마약, 당뇨, 임신, 비만, 출혈
-위치, 방향, 속도, 힘, 가속도, 고도, 경사도, 수평각, 수직각
-연, 월, 일, 시, 계절, 휴일, 일일 시간표, 출장 시간표
-온도, 습도, 조도, 소음, 산소량, 오존량, LNG, SO3, NH3, CO, CH4, 자외선, 방사선, 적외선, 전자파,
초고음파
-인접, 질문, 응답, 목격, 검토, 우선순위, 대기
-전원 on/off, 수/자동, on/off-line, log-in/out
-Idle/Active/Standby, Normal/Alarm/Failed, Ipv6주소 점유시간
-배터리, 디스플레이, 인터넷, 메모리(USB, RAM) OS Version
-신뢰도, 가용시간, 가용성능, 안정도, 안전도, EMC/EMI
접근적 상황
-스팸 메일, 바이러스, 침입탐지, 해킹, 크래킹, 미성년 금지, -흉기, 폭발물, 폭력, 폭언
사고적 상황
재해적 상황
-추돌, 화재, 타박상, 찰과상, 골절상
-해일, 폭풍, 태풍, 폭우, 폭설, 혹서, 가뭄, 혹한, 지진, 화산, 혜성충돌
-강도, 절도, 살해, 사기, 유괴, 강간, 파괴, 무단 침입, 밀매, 밀수, 마약복용, 방화, 가정폭력, 시설훼손
(스크래칭), 무단 방류, 방뇨, 아동(여성, 노약자)학대
-사업자등록증, 거래번호, 세금납부번호, 공급자, 공급받는자, EPC, -현금영수증 번호, 물품명, 서비
스명, 단가, 수량, 금액
환경적 상황
활동적 상황
컴퓨팅 상황
범죄적 상황
거래적 상황
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상황정보 모델링
 상황정보 간략화를 통한 상황 정의
상황종류
파라미터
비고
사용자 상황
-정상적인 활동
-비정상적인 활동
사용자의 주기적 활동 모니터링
(활동감지센서, 이벤트 발생여부등)
신원적 상황
-ID, PASSWORD, 성명
멀티 사용자를 위한 식별
(RFID 태그, Barcode, 공인인증서등)
신체적 상황
-맥박, 혈압, 체온, 당뇨, 비만
주기적/비주기적 측정
(바이오센서/측정기기, 병원기록데이터등)
공간적 상황
-위치, 이동방향
사용자 위치 및 이동방향
(활동감지센서, 이벤트 발생여부등)
시간적 상황
-연,월,일,시,계절,휴일
시스템 제공 시각
환경적 상황
-온도, 조도, 습도, Co2, 먼지량
가정내 센서로부터 발생되는 데이터
컴퓨팅 상황
-전원 및 스위치 on/off
가전기기, 스위치
자원적 상황
-배터리, MacAddress, 통신상태
센서 및 디바이스 서버
사고적 상황
-가스누출, 화재, 기절, 무단침입
가스밸브, 온도, CO2, 열감지 및 연기감지, 활동감지
센서등으로 발생되는 데이터
활동적 상황
-이동, 취침, 식사, 화장실, 샤워, 휴식, 청소, 사용자의 위치를 기반으로 멀티센싱을 통한 활동상
TV시청
황 매칭
재해적 상황
- 혹서, 혹한
사용자 설정값 기준 온도 범위 미달 및 초과데이터
범죄적 상황
- 주거 침입
사용자 위치 기준 도어센서 감지 데이터
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상황정보 모델링
 공통 상황 모델링
Context Entity
Location
Activity
Time
CompEntity
Person
상위 온톨로지 (Common Ontology)
공통으로 사용되는 온톨로지로 기 구축된 CONON
온톨로지에 Time Class 추가
CONON : Context Ontology
출처 : SOCAM 프로젝트
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<rdf:RDF
xmlns="http://blue.wonkwang.ac.kr/socam/ConOnt#"
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:socam="http://blue.wonkwang.ac.kr/socam/ConOnt#"
xml:base="http://blue.wonkwang.ac.kr/socam/ConOnt#">
<owl:Class rdf:ID="ContextEntity"/>
<owl:Class rdf:ID="Activity">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#ContextEntity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="DeducedActivity">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#Activity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="ScheduledActivity">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#Activity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="CompEntity">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#ContextEntity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Application">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#CompEntity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Device">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#CompEntity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Service">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#CompEntity"/>
</owl:Class> ....
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상황정보 모델링
 하위 상황 모델링
Context Entity
Location
Time
located in
located in
Person
Person1
start/end time
Activity
engaged ln
Room
living room
monitoring
Kitchen
Outdoor Space
...
Address
Pattern
...
start/Watching time
end time
...
Scheduled Activity
Person n
...
start/ Sleeping time
end time
Season Time
Deduced Activity
Deduced Activity
name
bathroom
MorningTime
CompEntity
utilize
...
Door Sensor
status
Temp. Sensor
Hum. Sensor
Deduced Activity
...
...
TV
...
Legend
owl:class
(upper class)
owl:class
(Specific class)
owl : Property
rdfs:subClassOf
하위 온톨로지 (Low-level Ontology)
기 구축된 CONON 온톨로지에 클래스, 속성, 인스턴스추가
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<!DOCTYPE rdf:RDF [
<!ENTITY socam "http://blue.wonkwang.ac.kr/socam/ConOnt#">
]>
<rdf:RDF
xmlns="http://blue.wonkwang.ac.kr/socam/JohnHome#"
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:socam="http://blue.wonkwang.ac.kr/socam/ConOnt#"
xml:base="http://blue.wonkwang.ac.kr/socam/JohnHome#">
<owl:Class rdf:ID="SystemTime">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&socam;Time"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="SystemDate">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&socam;Time"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Showering">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&socam;DeducedActivity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Sleeping">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&socam;DeducedActivity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="WatchingTV">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&socam;DeducedActivity"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="MainDoor">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&socam;IndoorSpace"/>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Room">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="&socam;IndoorSpace"/>
</owl:Class>
<owl:DatatypeProperty rdf:ID="temperature"
rdf:type="http://www.w3.org/2002/07/owl#FunctionalProperty">
<rdfs:range
rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#float"/>
<rdfs:domain rdf:resource="&socam;Location"/>
</owl:DatatypeProperty>....
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상황정보 모델링
 상황 표현을 위한 상황 추론 조건
Situation Activity
Location
Time
Sensor &
device
Person
Personalizatio
n
현관문 동작후
5분
N/A
오후 9시부터
오전 7시까지
Condition
위치센서 및 활동감지 센서 감지 되지 않
을 경우
위치가 방이고 침대위에 있을 경우
위치가 방이고 침대위에 있으면서 사용자
취침 시간 상태
위치가 주방이고
가스밸브가 열려있고
주방에서 활동중일 경우
위치가 화장실이고
화장실변기센서가 동작중일 경우
외출
없음
없음
설정시간
현관문
사용자1
휴식
N/A
방
즉시
사용자1
취침
없음
방
설정시간
침대센서
조도센서
침대센서
식사
감지
주방
즉시
가스밸브센서
사용자1
활동감지센서
N/A
화장실
즉시
화장실문
화장실변기
사용자1
N/A
TV센서
사용자1
N/A
위치가 거실이고 TV센서가 동작중일 경우
N/A
도어 및 활동감지센서 동작시 위치변경
N/A
동절기 : 10~25
하절기 : 15~27
온도 : 35도이상
조도 : 350lx 이상
습도 :10%이하
외출후 현관문이 열리고 거실에 위치시
화장실이용 감지
사용자1
TV시청
감지
거실
즉시
이동
감지
감지
즉시
귀가
있음
실내온도주
있음
의
거실
즉시
활동감지센서
사용자1
도어감지센서
현관문
사용자1
N/A
계절상황
온도센서
사용자1
즉시
온도센서
조도센서
습도센서
N/A
사용자설정 범위 초과 나 미만시
온도,습도가 일정수준 이상시 주의, 조도
값이 일정수준 이상시 경보
화재
N/A
N/A
침입
감지
방,
즉시
화장실,주방
현관문센서
거실센서
사용자1
N/A
방이나 화장실등에 위치할 경우 현관문
열림
위급
없음
방
침대센서
사용자1
오후 9시부터
오전 7시까지
취침시간이 지나서 30분이상 동작이 감지
되지 않을 경우
즉시
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상황정보 모델링
 상황 표현을 위한 추론 규칙
Situation
Reasoning Rules
(?u locatedIn Bedroom)∧(Bedroom lightLevel LOW)
Sleeping
∧(Bedroom drapeStatus CLOSED)∧(Time currentTime Night)
⇒(?u situation SLEEPING)
Cooking
Watching TV
(?u locatedIn Kitchen)∧(GasValve locatedIn Kitchen)∧(GasValve status ON)
⇒(?u situation COOKING)
(?u locatedIn LivingRoom)∧(TV locatedIn LivingRoom)∧(TV status ON)
⇒(?u situation WATCHING TV)
(?u locatedIn Bathroom)∧(WaterHeater locatedIn Bathroom)∧(Bathroom doorSt
Showering
atus CLOSED)∧(WaterHeater status ON)
⇒(?u situation SHOWERING)
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.
“다중상황인식 모델”
1. 다중 상황인식 모델 전체 소프트웨어 구조
2. 다중 센서정보 수집을 위한 디바이스 매니저
3. 다중 상황인식 모델 구성요소 기능
4. 다중 상황인식 모델 서비스 처리과정
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다중 상황인식 모델
 다중 상황인식 모델 전체 소프트웨어 구조
u-Application
Layer
u-Application
Context Service Manager
DataBase
Context
Repository
Ontology
Reasoner
Context Service
Layer
Context
Inference
Context
Interpreter
Rule
s
Common
Message
Manager
Ontology
Scheduler
Personal
Domain
Ontology
Device Manager
Communication Network
Location Tracking
Sensor Group
Device Information
System Group
Home Environment
Information Sensor
Context
Sensing Layer
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다중 상황인식 모델
 Layer별 기능
 Context Sensing Layer
■ 다수의 다양한 센서, Device 그룹으로 구성
■ 유,무선 네트워크를 통하여 이벤트를 High Layer에 전달
 Context service Layer
■ 멀티스레드 기반으로 제작된 디바이스 매니저를 통해 하
위계층 데이터 수신
■ 다량의 정보 처리를 위한 메시지 큐를 이용하여 정보 전송
■ 다중 상황인식 모델에서 사용자 설정 기준으로 고차원의
상황정보 생성
■ 생성된 상황정보를 응용에 제공 (데이터베이스 저장 및 메
시지 큐 저장)
 u-Application Layer
■ Context Service Layer에서 전달받은 상황정보를 사용자에
게 제공
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다중 상황인식 모델
 디바이스 매니저 구조
 다중 상황인식 모델에 기초가 되는 사용자별 센서정보 처리
Database (User Profile)
Request id(Mac Address)
Response id(Userid)
Message Queue
Send
Device Manager
Reader 1
Thread
Sensor &
Device Group
Reader 2
Thread
Reader 3
Thread
Reader 4
Thread
Sensor &
Device Group
Sensor &
Device Group
Sensor &
Device Group
디바이스 매니저 구조
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다중 상황인식 모델
 디바이스 매니저 구성 요소
Device Manager
Input Stream
Input Stream
Multi
Input
Monitorin
g
Data
Collection
Data
Manage
ment
Message
Processor
Data
Send
Input Stream
멀티스레드 기반
데이터 수신감시
스트림 처리
데이터를
의미있는 값으로
추출 임시저장
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추출된 정보를
사용자별 구분 및
데이터 필터링
메시지 큐에
데이터 저장
Message
Queue
다중 상황인식 모델
 디바이스 매니저 처리과정
Input
Monitoring
Input Stream
Sensor
Is a
First ?
No
Yes
False
Yes
Mac
Address
Check
True
Data
Collection
Data
Management
duplicate
&
Validate
Check
True
Message
Processor
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Data Send
Message
Queue
다중 상황인식 모델
 디바이스 매니저 수행결과
데이터를 수집하여 메시지 큐에 저장
성능 개선을 기대
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다중 상황인식 모델
 다중 상황인식 모델 구성 요소
Context
Service
Manger
Context
Interpreter
Ontology
Reasoner
Context
Repository
Message
Manager
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• U-응용에 상황정보 제공
• 데이터베이스 저장 및 Send 메시지 큐
에 저장하기 위해 Message Manager
호출
• Context Repository에 임시저장된 데이
터를 고차원 상황정보로 추론
• 처리된 데이터 Context Service
manager에 전달
• OwlDotNetAPI로 구성 온톨로지를
Bind하여 상황으로 생성 추론역할을 담
당
• 생성데이터를 Context Repository에 임
시저장
• Ontology Reasoner에 의해 임시저장
• 저장시 Context Interpreter 호출
• 비동기식으로 메시지큐에 저장된 데이
터 감시
• Rcv시 Ontology Reasoner 호출
• 호출시 Snd 메시지 큐에 저장
26
다중 상황인식 모델
 다중 상황인식 모델 처리과정
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27
.
“다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용”
1. u-응용 시나리오
1. u-응용
u-헬스케어
응용 수행 환경
2.
수행환경
3. u-응용 수행결과
4. 수행 동영상
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다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용
 u-응용 시나리오 1
이름
할머니
나이
72세
특이사항
당뇨
취침시간
21:30 ~ 07:00
동절기실내온도
10~25℃
…
하절기실내온도
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…
15~26℃
29
다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용
 u-응용 시나리오 2
이름
할아버지
나이
71세
특이사항
고혈압
취침시간
21:00 ~ 06:00
동절기실내온도
10~25℃
…
하절기실내온도
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…
15~26℃
30
다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용
 u-응용 수행환경 물리적 구성
A : 온도,습도,조도 센서 (싱크노드, 센서노드 구성)
B : I/O 통합 보드 C : 활동감지 센서
D : 도어감지센서
F : 디바이스 서버
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E: on/off센서
31
다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용
 u-응용 시스템 구성도
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32
다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용
 u-응용 수행 결과
그래프 표시
고차원 상황정보 표시
이동이력 표시
저차원 상황정보 표시
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다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용
 시나리오 1 수행 결과
이름
할머니
나이
72세
특이사항
당뇨
취침시간
21:30 ~ 07:00
실내온도
15~26℃
시간
07:00
상황
기상
이동
07:10
화장실
이용
07:30
10:00
18:30
21:30
식사
외출
귀가
취침
방->
화장실->
주방->
거실->
외부->
방->
거실
비데
가스밸브
외부
거실
침대
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다중 상황인식 모델이 적용된 u-응용
 시나리오 2 수행결과
이름
할아버지
나이
71세
특이사항
고혈압
취침시간
21:00 ~ 06:00
실내온도
15~26℃
시간
상황
이동
06:30
응 급 상
황
방 침대
06:40
기상
06:50
화장실
이용
07:30
08:00
09:30
18:00
20:00
21:00
식사
TV시청
외출
귀가
TV시청
취침
방->
거실->
거실->
거실->
거실->
외부->
거실->T
방->
거실
화장실
주방
TV
외부
거실
V
침대
시나리오 1과 동일하게 침대 사용이벤트가 발생중이지만
시나리오2에서는 응급상황으로 인식하고 보호자에게 문자메세지 발송
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.
“ 결론 및 향후 연구 ”
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결론 및 향후 연구
 본 논문에서는
 다중 u-Home환경에서 발생된 이벤트를 사용자 중심의 고수준의
상황정보로 인식하여 응용서비스에 제공하는
 다중 상황인식 모델 제안 및 구현

사용자 특성이 고려되지 않고 기기적 특성에 의존적인 저수준의 상
황인식 문제를 해결

U-응용지원을 위한 다중 상황인식 모델 목적
■ 다중 사용자를 효과적으로 구별하여 센싱 데이터를 관리
■ 상황인식을 위한 상황 정보 모델링
■ 사용자 중심의 고수준의 상황인식
■ 고수준의 상황인식 정보를 u-응용에 제공
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결론 및 향후 연구

수행성 검증
■ 웹 기반 독거노인 모니터링 시스템인 u-Care System을 통하여
제안한 모델의 수행성 검증

향후 연구
■ 다양한 상황인식 컴퓨팅 환경에 적용하기 위한 온톨로지 확장
구축
■ 현장 테스트를 통해 신뢰성 향상
■ 스마트 홈 환경에 제안 모델 적용을 위한 연구 진행
■ u-Care System을 실용화 하기 위한 추가적인 연구
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