KR101756196B1 - 요구 지원 수단 생성 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 인지적 인터뷰 기술인 레퍼토리 그리드를 이용하여 사용자에게서 요구 사항을 추출하여 이에 대한 지원 수단을 생성하는 요구 지원 수단 생성 장치 및 방법을 제안한다. 본 발명에 따른 요구 지원 수단 생성 장치는 미리 정해진 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 질의 메시지를 생성하는 질의 메시지 생성부; 질의 메시지에 대한 적어도 하나의 응답 메시지를 획득하는 응답 메시지 획득부; 응답 메시지를 기초로 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부; 및 특징 정보를 기초로 사용자의 요구를 지원하기 위한 적어도 하나의 지원 수단(Means)을 생성하는 지원 수단 생성부를 포함한다.

Description

요구 지원 수단 생성 장치 및 방법 {Apparatus and method for generating means for supporting needs}
본 발명은 지원 수단을 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 사용자의 요구 사항을 지원하기 위한 지원 수단을 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
실행 환경의 증가하는 복잡성과 유동성은 자가 적응 시스템 설계의 주요 요인이 되어 왔다. 실행 환경의 다양한 상황에 따라 자가 적응 시스템의 행동은 역동적으로 변화한다. 기술의 급격한 발달로 인해, 자가 적응 시스템은 이제 사용자의 편안함, 여가 활동, 개인적 목적 등을 포함한 삶의 영역과 잘 통합되었다.
비록 자가 적응 시스템의 요구 사항을 형식화하고 모델링하는 분야에 있어 중요한 발견들을 할 수 있지만, 그에 대한 요구 사항을 추출하는 데에 대한 관심이 부족하다. 다양한 맥락을 고려하여 사용자의 요구 사항을 추출하는 것과 요구 공학의 이른 단계에서의 시스템 행동의 요구되는 유동성을 소개하는 것은 아직까지 누구나 아는 과제 거리다. 이해관계자의 목적으로부터 변동성은 발견된다는 점에서 변동성 획득을 위한 골 기반 접근법이 이미 연구되었다. 하지만, 그러한 접근법은 이해당사자의 인지 능력이 변동성 획득의 전체 프로세스의 의도된 복잡성들을 지원할 수 있다는 강한 가정을 기반으로 한다. 사실상, 많은 복잡한 영역들에서, 이해당사자들이 그들의 요구를 체계적인 방법으로 표현하는 것은 어렵다.
이러한 점은 우리가 요구 공학 활동들을 좀 더 자연스러운 방법으로 시작하는 방법을 탐구하는 데에 동기 부여를 한다. 옳은 요구 사항 추출 기법을 선택하는 것이 첫번째 단계가 될 수 있다.
한국공개특허 제2013-0062433호 "소셜 네트워크를 이용한 사용자 요구 사항 추출 방법"
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 인지적 인터뷰 기술인 레퍼토리 그리드(Repertory Grid)를 이용하여 사용자에게서 요구 사항을 추출하여 이에 대한 지원 수단을 생성하는 요구 지원 수단 생성 장치 및 방법을 제안함을 목적으로 한다.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 미리 정해진 컨텍스트(Context) 정보들과 관련된 적어도 하나의 질의 메시지를 생성하는 질의 메시지 생성부; 상기 질의 메시지에 대한 적어도 하나의 응답 메시지를 획득하는 응답 메시지 획득부; 상기 응답 메시지를 기초로 상기 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부; 및 상기 특징 정보를 기초로 사용자의 요구를 지원하기 위한 적어도 하나의 지원 수단(Means)을 생성하는 지원 수단 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 요구 지원 수단 생성 장치를 제안한다.
바람직하게는, 상기 특징 정보 추출부는 레퍼토리 그리드(Repertory Grid)를 이용하여 상기 특징 정보를 추출한다.
바람직하게는, 상기 특징 정보 추출부는 상기 사용자의 선호도를 기초로 상기 특징 정보를 추출한다.
바람직하게는, 상기 지원 수단 생성부는 스마트 홈(Smart home) 또는 홈 오토메이션(Home automation)을 지원하기 위한 수단, 스마트 그리드(Smart Grid)를 지원하기 위한 수단, 및 자동 운전 시스템(Automatic driving system)을 지원하기 위한 수단 중에서 선택된 수단을 상기 지원 수단으로 생성한다.
바람직하게는, 상기 요구 지원 수단 생성 장치는 상기 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들을 획득하는 컨텍스트 정보 획득부를 더 포함하며, 상기 질의 메시지 생성부는 상기 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들을 상기 미리 정해진 컨텍스트 정보들로 이용한다.
바람직하게는, 상기 컨텍스트 정보 획득부는 상기 사용자의 상태와 관련된 제1 컨텍스트 정보 및 상기 사용자가 위치한 지점의 주변 환경과 관련된 제2 컨텍스트 정보를 상기 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들로 획득한다.
바람직하게는, 상기 컨텍스트 정보 획득부는 상기 제1 컨텍스트 정보와 상기 제2 컨텍스트 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보 및 비용 사이의 상호 연관성과 관련된 제3 컨텍스트 정보를 상기 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들로 더 획득한다.
바람직하게는, 상기 요구 지원 수단 생성 장치는 상기 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택하는 컨텍스트 정보 선택부를 더 포함하며, 상기 질의 메시지 생성부는 선택된 상기 적어도 하나의 컨텍스트 정보와 관련된 상기 질의 메시지를 생성한다.
바람직하게는, 상기 컨텍스트 정보 선택부는 서로 다른 컨텍스트 정보들끼리 비교하여 얻은 관계 정보 및 우선순위 중 적어도 하나를 기초로 상기 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택한다.
또한 본 발명은 미리 정해진 컨텍스트(Context) 정보들과 관련된 적어도 하나의 질의 메시지를 생성하는 단계; 상기 질의 메시지에 대한 적어도 하나의 응답 메시지를 획득하는 단계; 상기 응답 메시지를 기초로 상기 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 특징 정보를 추출하는 단계; 및 상기 특징 정보를 기초로 사용자의 요구를 지원하기 위한 적어도 하나의 지원 수단(Means)을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 요구 지원 수단 생성 방법을 제안한다.
바람직하게는, 상기 추출하는 단계는 레퍼토리 그리드(Repertory Grid)를 이용하여 상기 특징 정보를 추출한다.
바람직하게는, 상기 추출하는 단계는 상기 사용자의 선호도를 기초로 상기 특징 정보를 추출한다.
바람직하게는, 상기 지원 수단을 생성하는 단계는 스마트 홈(Smart home) 또는 홈 오토메이션(Home automation)을 지원하기 위한 수단, 스마트 그리드(Smart Grid)를 지원하기 위한 수단, 및 자동 운전 시스템(Automatic driving system)을 지원하기 위한 수단 중에서 선택된 수단을 상기 지원 수단으로 생성한다.
바람직하게는, 상기 질의 메시지를 생성하는 단계 이전에, 상기 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들을 획득하는 단계를 더 포함하며, 상기 질의 메시지를 생성하는 단계는 상기 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들을 상기 미리 정해진 컨텍스트 정보들로 이용한다.
바람직하게는, 상기 컨텍스트 정보들을 획득하는 단계는 상기 사용자의 상태와 관련된 제1 컨텍스트 정보 및 상기 사용자가 위치한 지점의 주변 환경과 관련된 제2 컨텍스트 정보를 상기 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들로 획득한다.
바람직하게는, 상기 컨텍스트 정보들을 획득하는 단계는 상기 제1 컨텍스트 정보와 상기 제2 컨텍스트 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보 및 비용 사이의 상호 연관성과 관련된 제3 컨텍스트 정보를 상기 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들로 더 획득한다.
바람직하게는, 상기 질의 메시지를 생성하는 단계 이전에, 상기 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택하는 단계를 더 포함하며, 상기 질의 메시지를 생성하는 단계는 선택된 상기 적어도 하나의 컨텍스트 정보와 관련된 상기 질의 메시지를 생성한다.
바람직하게는, 상기 선택하는 단계는 서로 다른 컨텍스트 정보들끼리 비교하여 얻은 관계 정보 및 우선순위 중 적어도 하나를 기초로 상기 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택한다.
본 발명은 상기한 목적 달성을 위한 구성들을 통하여 다음 효과를 얻을 수 있다.
첫째, 사용자의 요구 사항을 효과적으로 추출할 수 있으며, 이로부터 최적의 지원 수단을 사용자에게 제공하는 것이 가능해진다.
둘째, 자가 적응 시스템을 효율적으로 운용하는 것이 가능해진다.
도 1은 문제 영역을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 설계 영역을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 REASSURE 방법론을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 레퍼토리 그리드를 이용하여 사회적 컨텍스트들로부터 사용자의 선호도를 도출하는 과정을 보여주는 참고도이다.
도 5는 레퍼토리 그리드를 이용하여 환경적 컨텍스트들로부터 사용자의 선호도를 도출하는 과정을 보여주는 참고도이다.
도 6은 레퍼토리 그리드를 이용하여 경제적 컨텍스트들로부터 사용자의 선호도를 도출하는 과정을 보여주는 참고도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 요구 지원 수단 생성 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 8은 도 7의 요구 지원 수단 생성 장치에 추가될 수 있는 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 요구 지원 수단 생성 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
본 발명은 자가 적응 시스템을 설계하고 동작하는 방법에 관한 것이다. 먼저 본 발명은 자가 적응 시스템을 설계하고 동작시키기 위하여 사용자 관점에서 정의되는 문제 공간과 설계자 관점에서 정의되는 디자인 공간을 구분한다. 그리고 각 공간에서 특징을 정의하기 위하여 레퍼토리 그리드(Repertory Grid)를 이용한다.
레퍼토리 그리드(Repertory Grid)는 주변 환경에 대한 개인적 심상이나 지각 정보를 매트릭스 반응에 연관지어 알아내는 기법이다. 이러한 레퍼토리 그리드는 직무 분석, 성과 측정, 교육 평가, 설문지 기획, 시장 조사 등의 사업 영역에 응용될 수 있다.
먼저 문제 공간(Problem Space)는 컨텍스트와 각 컨텍스트의 피처(해당 컨텍스트에서의 사용자의 요구 사항)들로 정의된다(레퍼토리 그리드를 이용하여 정의함). 이때 일예로 컨텍스트는 사용자, 경제성, 환경 등의 세가지 종류의 컨텍스트가 존재할 수 있고, 각 종류별로 다양한 컨텍스트들이 정의될 수 있다. 또한 여기서 컨텍스트는 특정 주제별로 정의될 수 있다. 이때 주제별로 정의된 복수개의 컨텍스트들은 각 피처에 대하여 선호도 접수를 가질 수 있다.
다음으로 디자인 공간(Design Space)은 디자인 요소와 각 디자인 요소의 피처(해당 디자인 요소의 특징 사항)들로 정의된다(레퍼토리 그리드를 이용하여 정의함). 이때 일예로 디자인 요소는 사회, 기술, 경제성 등의 세가지 종류로 나뉘어 정의될 수 있다. 이때 디자인 요소는 주제별로(또는 도메인별로) 정의될 수 있고, 각 피처에 대한 점수를 가질 수 있다.
위와 같이 레퍼토리 그리드를 이용하여 정의되는 문제 공간과 디자인 공간을 이용하여 아래와 같은 각 단계를 통하여 자가 적응 시스템을 설계할 수 있다. 본 발명에서는 스마트 홈(Smart Home), 스마트 그리드(Smart Grid), 자동 운전 자동차(Autonomous Car) 등이 자가 적응 시스템의 예가 될 수 있다.
본 발명은 일실시 형태로, ① 미리 정의된 컨텍스트와 각 컨텍스트별로 미리 정의된 피처들에 대한 사용자의 선호도가 입력된 제1 레퍼토리 그리드 정보를 입력받는 단계, ② (피처 간에 충돌 상황에서의 우선순위를 결정하기 위하여 컨텍스트의 우선순위를 설정하는 단계,) ③ 상기 제1 레퍼토리 그리드를 분석하여 특정 주제에서 컨텍스트별로 정의된 피처들 중 주요 피처를 선별하는 단계, ④ 미리 정의된 디자인 요소와 각 디자인 요소별로 미리 정의된 피처들에 대한 점수가 입력된 제2 레퍼토리 그리드 정보를 입력받는 단계, ⑤ 사용자의 상황 정보를 입력받고 상기 제1 레퍼토리 그리드를 참고하여 상기 상황 정보에 맞는 컨텍스트를 추출하고 상기 ③단계에서 선별된 주요 피처 중에서 상기 추출한 컨텍스트와 대응하는 주요 피처를 추출하는 단계(사용자 의도 파악), 및 ⑥ 상기 제2 레퍼토리 그리드를 참고하여 상기 추출한 주요 피처를 해결하기 위한 디자인 요소를 선별하는 단계를 포함하는 자가 적응 시스템의 동작 방법을 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 레퍼토리 그리드를 이용하여 사용자의 요구 사항과 설계자의 지식을 분석하여 이용하는 효율적인 방법을 제공하는 효과가 있다. 또한 본 발명에 따르면, 문제 공간과 디자인 공간을 구분하여 사용자와 설계자의 관점을 모두 고려하여 보다 효율적으로 복잡한 자가 적응 시스템을 설계할 수 있는 효과가 있다.
이상 설명한 본 발명은 레퍼토리 그리드를 이용한 적응형 사회-기술적 시스템의 요구 사항 도출법(인지적 접근법)(REASSURE; Requirements Elicitation for Adaptive Socio-technical Systems Using Repertory Grid)에 관한 것이다. 이하 도면들을 참조하여 본 발명에 대하여 보다 자세하게 설명한다.
본 발명의 주 목적은 자가 적응 시스템의 요구 공학의 분야에 기여하는 것이다. 본 발명에서는 단순히 사용자에게서 요구 사항을 추출하는 것뿐만 아니라, 사용자와 전문가에게서 얻어낸 지식으로부터 변동성 분석을 수행하기 위해, 인지적 인터뷰 기술 레퍼토리 그리드를 사용한다.
자가 적응 행동은 맥락에서의 사용자 의도인 사용자 맥락을 이해하고 그것에 따라 행동할 것으로 예상된다. 그러므로 자가 적응 행동 시스템을 설계하기 위한 주요 원동력은 사용자 즉, 사람이어야 한다.
어떻게 해결책이 설계될 지는 항상 그 문제 영역 또는 요구 사항들이 얼마나 잘 수집되고 탐색되었는지에 의존하게 된다. 하지만 사람들의 타입이 다르면 다른 관점과 다른 인지 능력이 따르게 된다.
요구 사항 도출을 수행하기 위해 가장 큰 도전 과제는 일반적인 사용자와 분석가에게 쉬운 방법으로 필요한 정보를 가져오기 위한 도움을 제공하는 것이다. 게다가 문제 도메인이 사회, 기술, 경제적 양상이 서로 뒤섞여 있는 사회 기술적 시스템만큼 복잡할 때 수월한 방법으로 도출 프로세스를 시작하는 것이 더욱 어려워진다.
시스템 행동에서 변화의 범위는 사용자의 의도적인 가변성을 도출함으로써 발견될 필요가 있다. 또한 초기와 말기 요구 공학 프로세스동안 고려되는 어떤 종류의 설계 근거라도 추적성이 제공될 필요가 있다. 하지만 그동안 이러한 이슈들은 오랜 시간 간과되어 왔고 SAS를 위한 요구 사항의 모델링과 정규화에 더 많은 중요성이 주어져 왔다.
이 문제를 해결하기 위해 인지적인 접근 방법이 이루어져야 한다. 그러므로 이 작업은 지식 획득을 위해 인지적인 기술 레퍼토리 그리드를 사용하는 데에 초점을 두고 있다. 이 수집된 지식을 사용함으로써 다차원 문제 영역과 그 영역에 일치하는 설계 영역을 탐색할 수 있다. 게다가 각각의 레퍼토리 그리드는 시스템의 생명 주기를 통해 보존될 수 있다. 즉, 모든 지식에 관련된 요구 사항과 설계를 레퍼토리 그리드가 포함하고 있기 때문에 추적성을 향상시킬 수 있다.
- 문제 영역(Problem Space)의 개념화(Conceptualization)
도 1은 문제 영역을 설명하기 위한 개념도이다.
시스템을 설계하기 위한 첫번째 단계는 사용자(Users)의 필요의 정신적인 표현 또는 문제 영역(Problem Space; 140)을 수집하는 것이다. 문제 영역(140)이 구상될 수 있는 세가지 주된 차원은 도 1에서 보여지는 사회적 컨텍스트(UC; User's activity/social Context)(110), 환경적 컨텍스트(EnvC; Environmental Context)(120) 및 경제적 컨텍스트(EcoC; Economic Context)(130)이다. 예를 들어 스마트 홈의 경우 다음 세가지 양상은 요구 사항을 결정하고 문제 영역을 탐색하는 데에 필수적인 역할을 한다.
사회적 컨텍스트(UC; 110) : 사용자가 집에 있는지 아닌지, 그가 집에서 일을 하고 있는지 잠을 자고 있는지 등
환경적 컨텍스트(EnvC; 120) : 날씨가 맑은지 비가 오는지 또는 음울한지 등
경제적 컨텍스트(EcoC; 130) : 전기의 가격, 사용자의 전기 비용 등
본 발명에서는 사용자의 요구 사항과 이 컨텍스트들의 영향을 도출하기 위하여 레퍼토리 그리드를 사용한다. 사회적 컨텍스트(110), 환경적 컨텍스트(120), 경제적 컨텍스트(130) 등 다양한 컨텍스트들로 밝혀진 사용자의 의도들의 조합은 자동으로 문제 영역(140)에서의 의도적인 변화 즉 골 모델(Goal Model; 150)을 생성해낸다.
- 설계 영역(Design space)의 개념화(Conceptualization)
도 2는 설계 영역을 설명하기 위한 개념도이다.
설계 영역(240)은 설계자들이 주어진 문제를 해결하기 위해 필요한 결정과 대안 그리고 그것들의 상호 관계를 식별하기 위한 가이드라인이다. 설계 옵션들과 그것들의 이용 가능성을 식별하기 위해 본 발명에서는 기술적 양상(Technical Aspects; 220) 뿐만 아니라 관련된 사회적 양상(Social Aspects; 210)과 경제적 양상(Economic Aspects; 230)도 고려해야 한다. 이때 기술적 양상(220)은 기술 전문가(Technical Experts)에 의해 고려될 수 있으며, 경제적 양상(230)은 시장 전문가(Market Experts)에 의해 고려될 수 있다. 사회적 양상(210)은 사용자(Users) 또는 전문가(Experts)에 의해 고려될 수 있다.
본 발명에서는 상기한 바를 참작하여 도 2에서 보여지는 세가지 차원 영역들(210, 220, 230)의 조합을 기초로 설계 영역(240)에서 특징 모델(Feature Model; 250)을 생성하는 것을 제안한다.
하지만 차원 영역 선택은 고려되는 도메인에 기반해 변화할 수도 있다. 예를 들어 스마트 그리드 도메인의 경우, 본 발명에서는 사용자의 니즈(Needs)를 사회적 양상(210)으로 식별하고, 기술적 기회들을 기술적 양상(220)으로 식별하며, 시장 옵션들, 가격 기술들 등을 경제적 양상(230)으로 식별할 수 있다.
한편 앰뷸런스 파견 시스템이나 홍수 예방 시스템의 경우, 현재의 법이나 정치적인 뷰가 영향력이 있을 수 있다. 식별된 차원에 기반해서 설계 영역(240)은 레퍼토리 그리드를 사용하여 전문가들의 지식의 도움으로 수집될 수 있다.
- REASSURE 방법론
REASSURE 방법론(REASSURE Methodology)은 레퍼토리 그리드를 이용한 적응형 사회-기술적 시스템 요구 사항 도출법(Requirements Elicitation for Adaptive Socio-technical Systems Using Repertory Grid)을 말한다. 이하에서는 도 3을 참조하여 REASSURE 방법론의 여섯 단계에 대하여 자세하게 설명한다. 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 REASSURE 방법론을 설명하기 위한 흐름도이다.
(1) 제1 단계 : 문제 공간 구성(Construct the problem space : Identify various real-world situation and relate them to the features needed in those situations using RG, Concerned Stakeholders : User)(S310)
도 4 내지 도 6에 도시된 바와 같이 레퍼토리 그리드(RG)를 이용하여 사회적 컨텍스트(UC; User's activity/social Context)(또는 사용자 컨텍스트(User Context; UC)), 환경적 컨텍스트(EnvC; Environmental Context), 경제적 컨텍스트(EcoC; Economic Context)(또는 비용 컨텍스트) 등 세 종류의 컨텍스트들에 집중하여 문제 공간(Problem Space)을 구성한다.
도 4는 레퍼토리 그리드를 이용하여 사회적 컨텍스트들로부터 사용자의 선호도를 도출하는 과정을 보여주는 참고도이다. 도 4를 참조하면, 좌측에 위치하는 것들 즉 Doorbell should not be redirected to phone, …, Soft music can be played 등과 우측에 위치하는 것들 즉 Doorbell should be redirected to phone, …, Soft music needs not to be played 등이 사회적 컨텍스트들을 의미한다. 그리고 하단에 위치하는 것들 즉 Not at home, …, Waking up 등이 레퍼토리 그리드를 이용하여 도출된 사용자의 선호도들(특징 정보들)을 의미한다.
도 5는 레퍼토리 그리드를 이용하여 환경적 컨텍스트들로부터 사용자의 선호도를 도출하는 과정을 보여주는 참고도이다. 도 5를 참조하면, 좌측에 위치하는 것들 즉 Shutter should be opened, …, Soft music should be turned on 등과 우측에 위치하는 것들 즉 Shutter should be closed, …, No need of soft music 등이 환경적 컨텍스트들을 의미한다. 그리고 하단에 위치하는 것들 즉 Very hot outside, …, Snowing 등이 레퍼토리 그리드를 이용하여 도출된 사용자의 선호도들(특징 정보들)을 의미한다.
도 6은 레퍼토리 그리드를 이용하여 경제적 컨텍스트들로부터 사용자의 선호도를 도출하는 과정을 보여주는 참고도이다. 도 6을 참조하면, 좌측에 위치하는 것들 즉 PHEV charger can be rescheduled, …, Upcoming washing machine schedule shouldn't be preponed 등과 우측에 위치하는 것들 즉 PHEV charger needs not to be rescheduled, …, Upcoming washing machine schedule can be preponed 등이 레퍼토리 그리드를 이용하여 도출된 사용자의 선호도들(특징 정보들)을 의미한다.
(2) 제2 단계 : 식별된 충돌 또는 모순 기록 및 분석(Record and analyze the identified conflicts or contradictions, Concerned Stakeholders : Requirements Engineer & Designer)(S320)
인터뷰 기법은 대상들이 자신들의 니즈(Needs)를 자연어로 묘사하는 것을 가능하게 하기 때문에, 레퍼토리 그리드의 분석은 대상의 정신 해석에서 충돌 또는 모순을 보일 수 있다. 이런 충돌은 이 단계에서 추가 논의에 의해 해결될 수 있다. 예를 들어, 대상은 아침, 눈, 약한 비 등을 다른 컨텍스트들로 언급하고 이들을 다양한 휘처(Feature)에 대하여 다르게 평가한다(도 4 참조). 그러나 비 오는 아침, 눈 오는 아침 등과 같은 경우의 니즈는 언급되지 않는다.
대상은 추가로 한 컨텍스트를 다른 것들보다 우선시되도록 우선순위를 두거나 새로운 휘처(Feature)를 소개하여 예상을 충족해야 한다.
(3) 제3 단계 : 설계되어야 할 주요 휘처들 식별(Identify the key features needed to be designed from the constructs of the RGs made in Step 1, Concerned Stakeholders : Requirements Engineer & Designer)(S330)
문제 공간에서 수집된 선호도에 기초하여, 설계자는 만들고자 하는 시스템의 주요 휘처들을 식별해야 한다. 이는 각 레퍼토리 그리드들의 구성을 분석함으로써 쉽게 달성할 수 있다. 예를 들어, 도 4에서 주요 휘처들은 빛 관리, 온도 관리 등으로 식별될 수 있다.
(4) 제4 단계 : 설계 공간 구성(Construct the design space : Identify various design options and analyze them from multiple aspects (social, technical, economic etc.) using RG, Concerned Stakeholders : Requirements Engineer & Designer)(S340)
주요 휘처들을 식별한 후, 설계자는 사용자 요구 사항을 지원하기 위한 모든 가능한 방법을 탐구해야 한다. 예컨대 스마트 홈 도메인(Smart home domain)에서 프로그래밍된 서모스탯(Programmed thermostat), 음성으로 제어할 수 있는 서모스탯(Voice controlled thermostat), 온도 센서에 의해 제어되는 서모스탯(Temperature sensor controlled thermostat), 움직임 센서에 의해 제어되는 서모스탯(Motion sensor controlled thermostat) 등 온도는 다양한 방법으로 관리될 수 있으며, 모든 선택은 레퍼토리 그리드를 이용하여 기술 전문가의 멘탈 모델을 수집함으로써 탐구된다. 설계 결정에 영향을 미치는 모든 관련 관점에서 설계 공간을 탐험하는 것 또한 중요한 일이다.
(5) 제5 단계 : 주어진 상황에서 사용자 의도 식별(For a given context, identify the user's intentions from the respective columns of the grids in the problem space, Concerned Stakeholders : Requirements Engineer & Designer)(S350)
아무 주어진 상황에서나, 처음 해야 할 활동은 그 상황을 세 종류의 컨텍스트 정보들로 분해하는 것이다. 예를 들어, "추가 업무 때문에 사용자는 밤 9시 이후에도 사무실에서 일해야 하고, 전기 가격은 보통이다."라는 상황에서, 사회적 컨텍스트(UC)는 "사용자는 집에 없다."이고, 환경적 컨텍스트(EnvC)는 "밤 시간"이며, 경제적 컨텍스트(EcoC)는 "보통 범위 사이의 가격"이다. 설계자는 레퍼토리 그리드에서의 이 컨텍스트들 각 열에 초점을 맞추어야 한다.
(6) 제6 단계 : 요구 사항들을 지원하는 최적의 방법 도출(Select the most suitable features from design space for the concerned context by filtering the design space based on the user's perferences mentioned in the problem space, Concerned Stakeholders : Requirements Engineer & Designer)(S360)
주어진 상황에서 가장 적합한 휘처들의 집합 찾기. 주어진 상황에서 요구된 주요 휘처들과 사용자 선호도들이 식별되면, 설계자는 설계 선택들을 여과하여 이들 요구 사항들을 지원하는 가장 적합한 방법을 찾아야 한다. 예를 들어, 스마트 홈에서 온도를 관리하는 여러 방법이 있을 경우, 문제 공간을 건설하는 동안 사용자에 의해 언급된 선호도와 제약들을 분석하여(즉 가변성 분석을 통하여) 이들 중에서 가장 최상의 방법을 찾아내야 한다.
이상 설명한 본 발명은 자가 적응 시스템을 위한 요구 공학 분야에 몇 가지 기여를 한다.
첫째, 인지적 테크닉인 레퍼토리 그리드를 이용하여 사용자로부터 요구 사항을 도출하고 또한 전문가의 설계 지식을 분석하는 독창적인 접근법을 제안한다.
둘째, 어떻게 레퍼토리 그리드가 효율적으로 이용될 수 있는지 다관점의 문제 공간과 사회 기술적 환경에서의 복잡한 적응형 시스템 설계 공간을 탐구함으로써 설명한다.
셋째, 제안된 REASSURE 방법론은 요구 공학자와 설계자가 수집된 지식에 대한 가변성 분석을 수행할 수 있도록 정밀한 가이드라인을 제공한다. 레퍼토리 그리드는 의도적 가변성과 다양한 컨텍스트에서의 사용자 선호도에 기초하여 설계 선택들을 여과하는 기술로서 생각된다. 이러한 가변성 분석은 특히 개발된 적이 없는 도메인에서 효과적이다.
이상 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일실시 형태에 대하여 설명하였다. 이하에서는 이러한 일실시 형태로부터 추론 가능한 본 발명의 바람직한 형태에 대하여 설명한다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 요구 지원 수단 생성 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 7에 따르면, 요구 지원 수단 생성 장치(500)는 질의 메시지 생성부(510), 응답 메시지 획득부(520), 특징 정보 추출부(530), 지원 수단 생성부(540), 전원부(550) 및 주제어부(560)를 포함한다.
전원부(550)는 요구 지원 수단 생성 장치(500)를 구성하는 각 구성에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.
주제어부(560)는 요구 지원 수단 생성 장치(500)를 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.
질의 메시지 생성부(510)는 미리 정해진 컨텍스트(Context) 정보들과 관련된 적어도 하나의 질의 메시지를 생성하는 기능을 수행한다. 질의 메시지 생성부(510)에 의해 질의 메시지가 생성되면, 주제어부(560)는 이 질의 메시지를 사용자가 소지한 사용자 단말로 전송하거나, 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 디스플레이 장치를 통해 디스플레이한다. 질의 메시지 생성부(510)는 REASSURE 방법론의 제2 단계(S320)에 포함되는 개념이다.
응답 메시지 획득부(520)는 질의 메시지에 대한 적어도 하나의 응답 메시지를 획득하는 기능을 수행한다. 응답 메시지 획득부(520)는 사용자 단말로부터 응답 메시지를 수신받거나, 키패드 등을 통해 사용자로부터 입력받는 방식으로 응답 메시지를 획득할 수 있다. 응답 메시지 획득부(520)는 REASSURE 방법론의 제2 단계(S320)에 포함되는 개념이다.
특징 정보 추출부(530)는 응답 메시지를 기초로 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 특징 정보를 추출하는 기능을 수행한다. 특징 정보 추출부(530)는 REASSURE 방법론의 제3 단계(S330)에 대응하는 개념이다.
특징 정보 추출부(530)는 레퍼토리 그리드(Repertory Grid)를 이용하여 특징 정보를 추출할 수 있다.
특징 정보 추출부(530)는 사용자의 선호도를 기초로 특징 정보를 추출할 수 있다. 일례로, 특징 정보 추출부(530)는 응답 메시지에 포함된 키워드들 중에서 가장 많이 반복되는 키워드를 선호도가 높은 것으로 하여 특징 정보를 추출할 수 있다.
지원 수단 생성부(540)는 특징 정보 추출부(530)에 의해 추출된 특징 정보를 기초로 사용자의 요구를 지원하기 위한 적어도 하나의 지원 수단(Means)을 생성하는 기능을 수행한다. 지원 수단 생성부(540)는 REASSURE 방법론의 제4 단계(S340) 내지 제6 단계(S360)에 대응하는 개념이다.
지원 수단 생성부(540)는 스마트 홈(Smart home) 또는 홈 오토메이션(Home automation)을 지원하기 위한 수단, 스마트 그리드(Smart Grid)를 지원하기 위한 수단, 및 자동 운전 시스템(Automatic driving system)을 지원하기 위한 수단 중에서 선택된 수단을 지원 수단으로 생성할 수 있다.
도 8은 도 7의 요구 지원 수단 생성 장치에 추가될 수 있는 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 8에 따르면, 요구 지원 수단 생성 장치(500)는 컨텍스트 정보 획득부(570)와 컨텍스트 정보 선택부(580) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
컨텍스트 정보 획득부(570)는 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들을 획득하는 기능을 수행한다. 이 경우 질의 메시지 생성부(510)는 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들을 미리 정해진 컨텍스트 정보들로 이용할 수 있다. 컨텍스트 정보 획득부(570)는 REASSURE 방법론의 제1 단계(S310)에 대응하는 개념이다.
컨텍스트 정보 획득부(570)는 사용자의 상태와 관련된 제1 컨텍스트 정보 및 사용자가 위치한 지점의 주변 환경과 관련된 제2 컨텍스트 정보를 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들로 획득할 수 있다.
상기에서 제1 컨텍스트 정보에는 예컨대 사용자가 집에 있는지 여부, 사용자가 집에서 일을 하고 있는지 여부 등이 있으며, 제2 컨텍스트 정보에는 예컨대 날씨가 맑은지 여부, 비가 오는지 여부, 기온이 낮은지 또는 높은지 여부 등이 있다.
컨텍스트 정보 획득부(570)는 제1 컨텍스트 정보와 제2 컨텍스트 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보 및 비용 사이의 상호 연관성과 관련된 제3 컨텍스트 정보를 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들로 더 획득할 수 있다.
상기에서 제3 컨텍스트 정보에는 예컨대 사용자의 전기 사용료, 난방비, 에어컨과 관련된 전기 사용료 등이 있다. 전기 사용료는 제3 컨텍스트 정보가 제1 컨텍스트 정보와 비용 사이의 상호 연관성과 관련된 컨텍스트 정보일 때의 예시이다. 난방비는 제3 컨텍스트 정보가 제2 컨텍스트 정보와 비용 사이의 상호 연관성과 관련된 컨텍스트 정보일 때의 예시이다. 에어컨과 관련된 전기 사용료는 제3 컨텍스트 정보가 제1 컨텍스트 정보, 제2 컨텍스트 정보 및 비용 사이의 상호 연관성과 관련된 컨텍스트 정보일 때의 예시이다.
컨텍스트 정보 선택부(580)는 컨텍스트 정보 획득부(570)에 의해 획득된 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택하는 기능을 수행한다. 이 경우 질의 메시지 생성부(510)는 선택된 적어도 하나의 컨텍스트 정보와 관련된 질의 메시지를 생성할 수 있다. 컨텍스트 정보 선택부(580)는 REASSURE 방법론의 제2 단계(S320)에 포함되는 개념이다.
컨텍스트 정보 선택부(580)는 서로 다른 컨텍스트 정보들끼리 비교하여 얻은 관계 정보 및 우선순위 중 적어도 하나를 기초로 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택할 수 있다.
우선순위만을 기초로 컨텍스트 정보들을 선택하는 경우, 컨텍스트 정보 선택부(580)는 다음 순서에 따라 컨텍스트 정보들을 선택할 수 있다.
먼저 컨텍스트 정보 선택부(580)는 우선순위를 기초로 컨텍스트 정보들을 정렬시킨다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 선택해야 할 개수를 결정한다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 최우선순위에 해당하는 컨텍스트 정보부터 해당 개수만큼 컨텍스트 정보들을 선택한다.
관계 정보만을 기초로 컨텍스트 정보들을 선택하는 경우, 컨텍스트 정보 선택부(580)는 다음 순서에 따라 컨텍스트 정보들을 선택할 수 있다.
먼저 컨텍스트 정보 선택부(580)는 서로 다른 컨텍스트 정보들을 상호 비교하여 유사 개념의 컨텍스트 정보들을 하나의 그룹으로 생성한다(Grouping). 예컨대 컨텍스트 정보들이 아침, 눈, 비 등인 경우, 컨텍스트 정보 선택부(580)는 눈, 비 등을 날씨와 관련된 유사 개념의 컨텍스트 정보들로 판단하고, 눈, 비 등을 하나의 그룹으로 생성한다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 특정 그룹에 포함되는 컨텍스트 정보들을 선택한다. 특정 그룹에 포함되는 컨텍스트 정보들이 복수개인 경우, 컨텍스트 정보 선택부(580)는 그 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택할 수 있다.
우선순위와 관계 정보 모두를 기초로 컨텍스트 정보들을 선택하는 경우, 컨텍스트 정보 선택부(580)는 다음 순서에 따라 컨텍스트 정보들을 선택할 수 있다.
먼저 컨텍스트 정보 선택부(580)는 서로 다른 컨텍스트 정보들을 상호 비교하여 유사 개념의 컨텍스트 정보들을 하나의 그룹으로 생성한다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 특정 그룹에 포함되는 컨텍스트 정보들을 검출한다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 검출된 컨텍스트 정보들을 우선순위에 따라 정렬시킨다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 선택해야 할 개수를 결정한다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 최우선순위에 해당하는 컨텍스트 정보부터 해당 개수만큼 컨텍스트 정보들을 선택한다.
이상 설명한 선택 방법은 우선순위와 관계 정보 중 관계 정보를 우선순위보다 우선적으로 고려한 경우의 예시이다. 그러나 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 우선순위를 관계 정보보다 우선적으로 고려하는 것도 가능하다. 이 경우 컨텍스트 정보 선택부(580)는 다음 순서에 따라 컨텍스트 정보들을 선택할 수 있다.
먼저 컨텍스트 정보 선택부(580)는 컨텍스트 정보들을 우선순위에 따라 정렬시킨다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 서로 다른 컨텍스트 정보들을 상호 비교하여 유사 개념의 컨텍스트 정보들을 하나의 그룹으로 생성한다. 이때 컨텍스트 정보 선택부(580)는 우선순위에 따라 정렬된 컨텍스트 정보들의 순서를 유지시키면서 유사 개념의 컨텍스트 정보들을 하나의 그룹으로 생성한다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 특정 그룹을 선택한다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 선택해야 할 개수를 결정한다. 이후 컨텍스트 정보 선택부(580)는 특정 그룹에 포함된 컨텍스트 정보들 중에서 해당 개수에 부합하는 컨텍스트 정보들을 선택한다.
다음으로 요구 지원 수단 생성 장치(500)의 작동 방법에 대하여 설명한다. 도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 요구 지원 수단 생성 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
먼저 질의 메시지 생성부(510)가 미리 정해진 컨텍스트(Context) 정보들과 관련된 적어도 하나의 질의 메시지를 생성한다(S610).
이후 응답 메시지 획득부(520)가 질의 메시지에 대한 적어도 하나의 응답 메시지를 획득한다(S620).
이후 특징 정보 추출부(530)가 응답 메시지를 기초로 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 특징 정보를 추출한다(S630).
이후 지원 수단 생성부(540)가 특징 정보를 기초로 사용자의 요구를 지원하기 위한 적어도 하나의 지원 수단(Means)을 생성한다(S640).
한편 컨텍스트 정보 획득부(570)는 S610 단계 이전에 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들을 획득할 수 있다(Step A). 그러면 질의 메시지 생성부(510)는 S610 단계에서 사용자와 관련된 컨텍스트 정보들을 미리 정해진 컨텍스트 정보들로 이용할 수 있다.
한편 컨텍스트 정보 선택부(580)는 S610 단계 이전에 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택할 수 있다(Step B). 그러면 질의 메시지 생성부(510)는 S610 단계에서 선택된 적어도 하나의 컨텍스트 정보와 관련된 질의 메시지를 생성할 수 있다. Step B는 바람직하게는 Step A와 S610 단계 사이에 수행될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 사용자와 관련하여 미리 정해진 컨텍스트(Context) 정보들이 포함된 제1 레퍼토리 그리드(Repertory Grid) 정보 및 제2 레퍼토리 그리드 정보를 획득하는 컨텍스트 정보 획득부;
    상기 미리 정해진 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 질의 메시지를 생성하는 질의 메시지 생성부;
    상기 질의 메시지에 대한 적어도 하나의 응답 메시지를 획득하는 응답 메시지 획득부;
    상기 응답 메시지를 기초로 상기 제1 레퍼토리 그리드 정보로부터 상기 사용자의 선호도를 고려하여 상기 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부; 및
    상기 특징 정보를 기초로 상기 제2 레퍼토리 그리드 정보로부터 상기 사용자의 요구를 지원하기 위한 적어도 하나의 지원 수단(Means)을 선별하여 생성하는 지원 수단 생성부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 요구 지원 수단 생성 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 지원 수단 생성부는 스마트 홈(Smart home) 또는 홈 오토메이션(Home automation)을 지원하기 위한 수단, 스마트 그리드(Smart Grid)를 지원하기 위한 수단, 및 자동 운전 시스템(Automatic driving system)을 지원하기 위한 수단 중에서 선택된 수단을 상기 지원 수단으로 생성하는 것을 특징으로 하는 요구 지원 수단 생성 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택하는 컨텍스트 정보 선택부
    를 더 포함하며,
    상기 질의 메시지 생성부는 선택된 상기 적어도 하나의 컨텍스트 정보와 관련된 상기 질의 메시지를 생성하는 것을 특징으로 하는 요구 지원 수단 생성 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 정보 선택부는 서로 다른 컨텍스트 정보들끼리 비교하여 얻은 관계 정보 및 우선순위 중 적어도 하나를 기초로 상기 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택하는 것을 특징으로 하는 요구 지원 수단 생성 장치.
  10. 사용자와 관련하여 미리 정해진 컨텍스트(Context) 정보들이 포함된 제1 레퍼토리 그리드(Repertory Grid) 정보 및 제2 레퍼토리 그리드 정보를 획득하는 컨텍스트 정보 획득 단계;
    상기 미리 정해진 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 질의 메시지를 생성하는 단계;
    상기 질의 메시지에 대한 적어도 하나의 응답 메시지를 획득하는 단계;
    상기 응답 메시지를 기초로 상기 제1 레퍼토리 그리드 정보로부터 상기 사용자의 선호도를 고려하여 상기 컨텍스트 정보들과 관련된 적어도 하나의 특징 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 특징 정보를 기초로 상기 제2 레퍼토리 그리드 정보로부터 상기 사용자의 요구를 지원하기 위한 적어도 하나의 지원 수단(Means)을 선별하여 생성하는 단계
    를 포함하는 요구 지원 수단 생성 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 지원 수단을 생성하는 단계는 스마트 홈(Smart home) 또는 홈 오토메이션(Home automation)을 지원하기 위한 수단, 스마트 그리드(Smart Grid)를 지원하기 위한 수단, 및 자동 운전 시스템(Automatic driving system)을 지원하기 위한 수단 중에서 선택된 수단을 상기 지원 수단으로 생성하는 것을 특징으로 하는 요구 지원 수단 생성 방법.
  14. 삭제
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 정보들 중에서 적어도 하나의 컨텍스트 정보를 선택하는 단계
    를 더 포함하며,
    상기 질의 메시지를 생성하는 단계는 선택된 상기 적어도 하나의 컨텍스트 정보와 관련된 상기 질의 메시지를 생성하는 것을 특징으로 하는 요구 지원 수단 생성 방법.
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KR102059579B1 (ko) * 2019-06-13 2019-12-26 한방유비스 주식회사 재난 발생 신고의 수보 정보에 따른 재난 대응 정보 관리 시스템

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