KR101924330B1 - 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템 및 그 방법 - Google Patents

동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자 주변 상황에 대한 센싱 데이터를 생성하는 센서부; 상기 센서부에 의해 수집된 센싱 데이터를 온토롤지 기반의 상황 모델 인스턴스로 생성하는 인스턴스 생성부; 상기 인스턴스 생성부에 의해 생성된 상황 모델 인스턴스를 정의된 SWRL 규칙에 따라 추론을 수행하는 상황 정보 추론부; 상기 상황 정보 추론부에 의해 추론된 결과에 따라 사용자에게 서비스를 제공하는 서비스 제공부; 상기 서비스 제공부에서 제공된 서비스에 대한 사용자의 피드백에 따라 학습을 하는 상황 추론 에이전트부; 상기 서비스 제공부에서 제공된 사용자 상기 서비스에 대한 정보를 저장 관리하는 사용자 서비스 저장부; 사용자 공간 이동에 따라 상기 서비스 정보에 상기 사용자 공간 이동에 대한 정보를 이식하는 사용자 서비스 이식부;로 구성되어, 사용자의 개인화 정보, 가전 정보, 환경 정보, 시간 정보를 받아 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 개인화 서비스 시스템을 제공한다.

Description

동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템 및 그 방법{User-centric context awareness system applying in Dynamic Environment and method using it}
본 발명은 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 온톨로지 기반의 대규모 상황정보를 관리하는 시스템에서 공간의 이동에도 불구하고 추론의 속도를 효과적으로 향상시킬 수 있도록 한 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
홈 네트워크 기술의 도입에 따라 정보가전, 홈오토메이션에서 시작된 가정의 서비스는 교육, 멀티미디어, 헬스 케어, 안전 관리, 에너지 관리 등으로 확대되고 있으며, 궁극적으로 사용자의 상황을 반영한 편안함을 제공하고, 효율성을 극대화하는 방향으로 발전하게 될 것이다.
홈서비스 제공을 위한 상황인지 기술의 시작은 위치정보, 행동정보에 기반하고 있으며, 사용자의 연속적인 행동의 의미를 이해하고, 목적에 부합하는 서비스를 현 위치에서 사용 가능한 자원을 활용하여 제공하는 것이다.
또한, 스마트폰과 같은 모바일 단말 사용자의 이동성과 휴대성 등을 고려하여 정확하고 요약된 검색결과를 제공하기 위해서는, 센서에 의해 센싱된 데이터를 미리 저장되어 있는 상황 온톨로지(context ontology)에 근거하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있는 추론 규칙이 정의되어 있어야 한다.
한편 상황인지 어플리케이션(Context-Aware Application)의 동작은 사용자의 위치나 행동, 성향 및 주변기기의 상태 등과 같은 상황정보에 따라 결정 및 실행된다.
그럼으로써, 상기 상황인지 어플리케이션의 개발을 용이하게 지원하기 위해서는 동적으로 변화하는 상황정보의 저장과 관리를 위한 상황정보 모델(Model)이 필요하며, 최근에는 온톨로지(Ontology)를 이용한 상황정보 모델들이 다양하게 제시되고 있다.
이러한 온톨로지 기반의 상황정보 모델은 상황정보의 공유와 재사용, 그리고 추론을 통해 센서로부터 알아낼 수 없는 개념적인 상황정보의 획득을 가능하게 한다는 이점을 가지고 있다.
하지만, 추론의 경우에 그 처리 시간이 추론의 대상이 되는 상황정보의 크기와 적용시켜야 하는 규칙의 개수가 증가함에 따라 오래 걸린다는 문제점을 가지고 있다.
통상의 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing) 환경이 더욱 더 확장되고 지능화 될수록 관리해야 하는 상황정보의 크기도 증가하게 되고, 결과적으로 추론의 처리 시간도 증가하게 된다.
이와 같은 추론 과정의 시간 지연은 상황정보의 변화에 따라 동작하는 상황인지 어플리케이션의 실행도 지연시키게 된다.
그리고, 온톨로지를 상황정보 모델로 사용하고 있는 기존의 다른 시스템에서도 이 문제점에 대해서 인지를 하고 있으나, 적극적인 해결책은 아직 제시되지 않고 있는 상태이다.
더욱이, 사용자 장소 이동에 따른 사용자 서비스 기록이 새로운 환경에 이식되지 않아 상황을 인식하여 맞춤형 정보를 제공하기가 어렵다. 이러한 요구를 모두 만족시키는 장치나 방법은 제시된 바 없었다.
한국공개특허 제2013-0021136호 한국등록특허 제0902650호 한국등록특허 제1260649호 한국공개특허 제2014-0112839호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명은 스마트 홈 환경에서 사용자 이주시 사용자 프로파일에 대한 XML 형식의 정보를 대상 시스템에 적용하여, 새로운 환경에서도 사용자에게 적합한 스마트 홈 서비스인 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 사용자 주변 상황에 대한 센싱 데이터를 생성하는 센서부; 상기 센서부에 의해 수집된 센싱 데이터를 온토롤지 기반의 상황 모델 인스턴스로 생성하는 인스턴스 생성부; 상기 인스턴스 생성부에 의해 생성된 상황 모델 인스턴스를 정의된 SWRL 규칙에 따라 추론을 수행하는 상황 정보 추론부; 상기 상황 정보 추론부에 의해 추론된 결과에 따라 사용자에게 서비스를 제공하는 서비스 제공부; 상기 서비스 제공부에서 제공된 서비스에 대한 사용자의 피드백에 따라 학습을 하는 상황 추론 에이전트부; 상기 서비스 제공부에서 제공된 사용자 상기 서비스에 대한 정보를 저장 관리하는 사용자 서비스 저장부; 사용자 공간 이동에 따라 상기 서비스 정보에 상기 사용자 공간 이동에 대한 정보를 이식하는 사용자 서비스 이식부;로 구성된다.
상기 상황 정보 추론부가 상기 사용자 서비스 이식부에서 이식된 서비스 정보로 SWRL 규칙에 따라 추론을 수행하고, 상기 서비스 제공부가 추론된 결과에 따라 사용자에게 서비스를 제공하며, 상기 상황 추론 에이전트부가 상기 서비스에 대한 사용자의 피드백에 따라 학습을 하고, 상기 사용자 서비스 저장부가 상기 서비스에 대한 정보를 저장 관리한다.
상기 센서부에 의해 수집된 센싱 데이터는, 사용자 식별자 UID(User IDentification), 사용자 서비스 상태 USS(User Service Status), 사용자 위치 UL(User Location)를 포함하는 사용자 정보; 가전 제품 HA(Home Appliances), 가전 제품 상태 HS(Home Appliances Status), 전류값 CV(Current Value)을 포함하는 가전 정보; 온도 TEMP(Temperature), 습도 H(Humidity), 조도(Illumination), 이산화탄소량(CO2)을 포함하는 환경 정보; 시간 TIME(Time), 날짜 D(Date)를 포함하는 시간 정보;로 구성되고, 상기 사용자 정보는 사용자를 구분하고, 서비스 상태를 알려주기 위해 상기 사용자를 판별하기 위한 정보이고, 상기 가전 정보는 가전기기의 ON/OFF 상태를 나타내기 위한 정보이며, 상기 환경 정보는 온도, 습도, 조도, 이산화탄소량의 정보이고, 상기 시간 정보는 년/월/일, 시/분/초에 대한 정보이다.
본 발명은 센서부를 통해 사용자 주변 상황에 대한 센싱 데이터를 수집하는 환경 데이터 수집 단계; 인스턴스 생성부를 통해 수집된 상기 센싱 데이터를 정의된 상황인식 온토롤지의 인스턴스로 생성하는 단계; 상황 정보 추론부를 통해 상기 인스턴스를 이용하여 온톨로지에 정의된 SWRL 규칙에 따른 상황 정보를 추론하는 상황 정보 추론 단계; 서비스 제공부가 JESS(Java Expert System Shell) 추론 엔진으로 상황 인지 서비스를 추론하여 사용자에게 서비스를 제공하는 단계; 사용자 서비스 저장부를 통해 제공된 사용자 서비스 정보를 메모리에 저장하는 단계; 사용자 서비스 이식부를 통해 사용자 공간의 이동에 따른 공간 이동 정보에 사용자 서비스 정보를 이식하는 단계;를 포함한다.
본 발명은 상기 상황 정보 추론부가 상기 사용자 서비스 이식부를 통해 이식된 정보로 SWRL 규칙에 따라 추론을 수행하는 단계; 상기 서비스 제공부가 추론된 결과에 따라 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 단계; 상기 상황 추론 에이전트부가 상기 서비스에 대한 사용자의 피드백에 따라 학습하는 단계; 상기 사용자 서비스 저장부가 상기 서비스에 대한 정보를 저장 관리하는 단계;를 포함한다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명은 사용자의 개인화 정보, 가전 정보, 환경 정보, 시간 정보를 받아 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 개인화 서비스 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 사용자의 개인화 정보를 받아 공간의 이동에도 기존의 서비스 정보를 이식(참조)하여 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 개인화 서비스 방법을 제공한다.
도 1 a는 본 발명의 일실시예에 따라 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템의 전체적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 1b는 본 발명의 일실시예에 따라 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템의 사용자 서비스 이식부를 추가적으로 포함하는 전체적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 순서를 보여주는 플로우 챠트 도면이다.
본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.
도 1 a는 본 발명의 일실시예에 따라 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템의 전체적인 구성을 보여주는 도면이고, 도 1b는 본 발명의 일실시예에 따라 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지시스템의 사용자 서비스 이식부를 추가적으로 포함하는 전체적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 1a, b에 도시된 바와 같이, 본 발명은 센서부(10), 추론부(20), 서비스부(30), 사용자 서비스 저장부(40), 사용자 서비스 이식부(50)로 구성되고, 상기 추론부(20)는 인스턴스 생성부(21), 상황 정보 추론부(22)로 다시 나뉘며, 상기 서비스부(30)는 서비스 제공부(31), 상황 추론 에이전트부(32)로 나뉜다.
센서부(10)는 사용자 주변 상황에 대한 센싱 데이터를 생성하기 위해, 상기 센서부(10)에서 센서 정보 입력은 전하 결합 소자(charge-coupled device), IR 센서, 음향 센서, 유도 센서(induction sensor), 움직임 센서, 광센서, 불투명도 센서, 근접 센서, 유도형 센서(inductive sensor), 와전류 센서, 수동 적외선 근접 센서(passive infrared proximity sensor), 레이더, 커패시턴스 센서, 용량형 변위 센서, 홀효과 센서, 자기 센서, GPS 센서, 열영상 센서, 열전쌍, 서미스터, 광전 센서, 초음파 센서, 적외선 레이저 센서, 관성 움직임 센서, MEMS 내부 움직임 센서, 초음파 3D 움직임 센서, 가속도계, 경사계, 힘 센서, 압전 센서, 화학 물질 센서, 오존 센서, 연기 센서, 열 센서, 자력계, 이산화탄소 검출기, 일산화탄소검출기, 산소 센서, 포도당 센서, 연기 검출기, 금속 검출기, 빗물 센서, 고도계, 레이저 거리 측정기, 소나, 커패시턴스, 광학 응답, 또는 심박동수 센서 중 적어도 하나로부터 입력될 수 있다.
이 중에서 사용자의 공간 이동을 감지하는 사용자 정보 입력용 센서로는 GPS 센서, IR 센서, 음향 센서, 움직임 센서, 광센서, 레이더, 초음파 센서, 적외선 레이저 센서, 관성 움직임 센서 등이 사용될 수 있다.
또한 가전 정보 입력용 센서로서 가속도계, 경사계, 힘 센서, 압전 센서, 화학 물질 센서, 오존 센서, 연기 센서, 열 센서 등이 사용될 수 있다.
또한 환경 정보 입력용 센서로서 이산화탄소 검출기, 일산화탄소검출기, 산소 센서 등이 사용될 수 있다.
인스턴스 생성부(21)는 상기 센서부에 의해 수집된 센싱 데이터를 정의된 온토롤지 기반의 상황 모델 인스턴스로 생성하는 모듈이다.
상황 정보 추론부(22)는 상기 인스턴스 생성부에 의해 생성된 상황 모델 인스턴스를 정의된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙에 따라 추론을 수행하는 모듈이다.
서비스 제공부(31)는 상기 상황 정보 추론부에 의해 추론된 결과에 따라 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 모듈이다.
또한 상기 서비스 제공부(31)가 JESS(Java Expert System Shell) 추론 엔진으로 상황 인지 서비스를 추론하여 사용자에게 서비스를 제공할 수도 있다.
JESS는 Java로 작성된 전문가 시스템 프로그램 인터페이스로서, C언어로 작성된 CLIPS의 특징을 상당 부분 계승하고 있다. JESS는 추론에 기반이 되는 사실, 사실 정의를 위한 템플릿, 규칙 및 질의를 정의하기 위한 함수를 제공하며, Rete 알고리즘을 사용하여 전방향 추론 및 후방향 추론을 수행한다.
상황 추론 에이전트부(32)는 상기 서비스 제공부에서 제공된 서비스에 대한 사용자의 피드백에 따라 학습을 하는 모듈이다.
사용자 서비스 저장부(40)는 상기 서비스 제공부에서 제공된 사용자 상기 서비스에 대한 정보를 저장 관리하는 모듈이다.
사용자 서비스 이식부(50)는 사용자 공간 이동에 따라 상기 서비스 정보에 상기 사용자 공간 이동에 대한 정보를 이식하는 모듈이다.
상기 상황 정보 추론부가 상기 사용자 서비스 이식부(50)에서 이식된 서비스 정보로 SWRL 규칙에 따라 추론을 수행하고, 상기 서비스 제공부가 추론된 결과에 따라 사용자에게 최적의 서비스를 제공하며, 상기 상황 추론 에이전트부가 상기 서비스에 대한 사용자의 피드백에 따라 학습을 하고, 상기 사용자 서비스 저장부가 상기 서비스에 대한 정보를 저장 관리한다.
한편, 본 발명에 따른 상술한 센서부를 통해 사용자의 주변 상황에 대하여 전반적으로 인식하여, 유비쿼터스 환경 하에서 사용자들에게 보다 광범위한 서비스를 제공할 수 있다.
상기 사용자의 상황정보를, 사용자 식별자 UID(User IDentification), 사용자 서비스 상태 USS(User Service Status), 사용자 위치 UL(User Location) 등의 사용자 정보와 가전 제품 HA(Home Appliances), 가전 제품 상태 HS(Home Appliances Status), 전류값 CV(Current Value) 등의 가전 정보, 온도 TEMP(Temperature), 습도 H(Humidity), 조도(Illumination), 이산화탄소량(CO2) 등의 환경 정보, 시간 TIME(Time), 날짜 D(Date) 등의 시간 정보로 구성한다.
상기 사용자 정보는 사용자를 구분하고, 서비스 상태를 알려주기 위해 상기 사용자를 판별하기 위한 정보이고, 상기 가전 정보는 가전기기의 ON/OFF 상태를 나타내기 위한 정보이며, 상기 환경 정보는 온도, 습도, 조도, 이산화탄소량의 정보이고, 상기 시간 정보는 년/월/일, 시/분/초에 대한 정보이다.
Figure 112017014198735-pat00001
상기 표 1에 설명된 바와 같이 SWRL 규칙에 정의된 조건을 만족하면, 서비스 제공부(31)는 해당 SWRL 규칙에 정의된 동작인 냉방 시스템을 "ON"시킨다.
구체적으로, 시간 정보를 센서부(10)로부터 입력받아 상황 정보 추론부(22)가 SWRL 규칙으로 "현재 날짜가 6월~8월이면 여름이다"라는 규칙을 추론하면, 서비스 제공부(31)가 이를 서비스 정보에 대응시켜 서비스 제공부(31)를 통해 사용자에 서비스를 제공하고, 사용자 서비스 저장부(40)에 저장한다.
상기 표 1에 표현된 SWRL 규칙의 실행 결과로 얻게 된 "냉방 시스템 동작"이라는 사실정보를 통해 "냉방 시스템 동작이면, 선풍기 동작"과 "냉방 시스템 동작이며, 에어컨 동작"의 두 가지 규칙이 있다면, "냉방 시스템 동작"으로 인해 어떤 규칙을 실행해야 할지를 선택해야 한다. 규칙의 충돌 상황에 대한 제어는 사용자 서비스 저장부(40)에 저장된 기존 서비스 제공 정보를 통해 사용자의 선호 정보를 기초로 "선풍기"와 "에어컨" 중 가중치가 부여된 냉방 시스템을 선택하여 동작시킬 수 있다. 따라서 사용자 선호가 에어컨으로 설정되어 있다면 에어컨이 실행되는 결과를 얻게 되며, 이에 따라 서비스 제공부(31)에 의해 에어컨의 상태 정보가 "On" 상태로 변경되어 사용자 서비스 저장부(40)에 서비스 제공 정보가 시간과 장소 정보와 함께 갱신된다.
Figure 112017014198735-pat00002
상기 표 2에서 보면, 가족 구성원이 귀가했을 때, 디지털 홈 시스템이 실내 온도가 높은 것을 인지하고 냉방기를 동작시킨다.
"어떤 사람의 행동이 TV를 보고 있다면, 이 사람은 현재 TV를 보는 상황의미를 갖는다"와 같고, 센서부(10)로부터 사용자 서비스 저장부(40)에 저장된 사용자 행동에 관한 입력이 "<가족 구성원 A, 가족구성원 A의 행동>:행동을 갖는다"와 "가족 구성원 A의 행동:TV를 보는 중"일 경우에, 상황 정보 추론부(22)의 SWRL 규칙 기반 추론을 통하여 "가족 구성원 A의 상황:TV를 보는 상황", "TV를 보는 상황:쾌적한 온도 유지"의 결과가 도출된다.
또한 가족 구성원 B가 다른 방으로 이동할 때, 사용자 서비스 이식부(50)가 사용자 공간 이동에 따라 상기 서비스 정보(TV를 보는 상황:쾌적한 온도 유지)에 상기 사용자 공간 이동에 대한 정보를 이식하여 서비스 제공부(31)가 해당 공간에 따른 서비스를 제공하도록 한다.
즉, 사용자 서비스 이식부(50)는 새로이 입력된 공간 정보를 기초로 SWRL 규칙 기반 추론을 수행하고, 상기 서비스 제공부가 추론된 결과에 따라 사용자에게 최적의 서비스를 제공하게 된다.
이하 본 발명의 실시를 위한 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지 방법에 대하여 자세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 순서를 보여주는 플로우 챠트 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 먼저 센서부를 통해 사용자 주변 상황에 대한 센싱 데이터를 수집한다(S101).
그리고, 인스턴스 생성부를 통해 수집된 상기 센싱 데이터를 정의된 상황인식 온토롤지의 인스턴스로 생성한다(S102).
또한, 상황 정보 추론부를 통해 상기 인스턴스를 이용하여 온톨로지에 정의된 SWRL 규칙에 따른 상황 정보를 추론한다(S103).
그리고, 서비스 제공부가 JESS(Java Expert System Shell) 추론 엔진으로 상황 인지 서비스를 추론하여 사용자에게 서비스를 제공한다(S104).
또한, 사용자 서비스 저장부를 통해 제공된 사용자 서비스 정보를 메모리에 저장한다(S105).
그리고, 사용자 서비스 이식부를 통해 사용자 공간의 이동에 따른 공간 이동 정보에 사용자 서비스 정보를 이식한다(S106).
또한, 상기 상황 정보 추론부가 상기 사용자 서비스 이식부를 통해 이식된 정보로 SWRL 규칙에 따라 추론을 수행한다(S103').
그리고, 상기 서비스 제공부가 추론된 결과에 따라 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다(S104').
또한, 상기 상황 추론 에이전트부가 상기 서비스에 대한 사용자의 피드백에 따라 학습하고, 상기 사용자 서비스 저장부가 상기 서비스에 대한 정보를 저장 관리한다(S105').
따라서 본 발명은 추론의 경우에 그 처리 시간이 추론의 대상이 되는 상황정보의 크기와 적용시켜야 하는 규칙의 개수가 증가함에 따라 오래 걸린다는 문제점과 통상의 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing) 환경이 더욱 더 확장되고 지능화 될수록 관리해야 하는 상황정보의 크기도 증가하게 되고, 결과적으로 추론의 처리 시간도 증가하는 문제점을 해결하였다.
10 : 센서부
20 : 추론부
21 : 인스턴스 생성부
22 : 상황 정보 추론부
30 : 서비스부
31 : 서비스 제공부
32 : 상황 추론 에이전트부
40 : 사용자 서비스 저장부
50 : 사용자 서비스 이식부

Claims (5)

  1. 센서부를 통해 사용자 주변 상황에 대한 센싱 데이터를 수집하는 환경 데이터 수집 단계;
    인스턴스 생성부를 통해 수집된 상기 센싱 데이터를 정의된 상황인식 온톨로지의 인스턴스로 생성하는 단계;
    상황 정보 추론부를 통해 상기 인스턴스를 이용하여 온톨로지에 정의된 SWRL 규칙에 따른 상황 정보를 추론하는 상황 정보 추론 단계;
    서비스 제공부가 JESS 추론 엔진으로 상황 인지 서비스를 추론하여 사용자에게 서비스를 제공하는 단계;
    사용자 서비스 저장부를 통해 제공된 사용자 서비스 정보를 메모리에 저장하는 단계;
    상기 사용자가 다른 위치로 이동할 때, 사용자 서비스 이식부가 사용자의 다른 위치로 공간 이동함에 따라 상기 사용자 서비스 정보에 상기 사용자 공간 이동 정보를 이식하는 단계;
    상기 상황 정보 추론부가 상기 사용자 서비스 이식부를 통해 이식된 정보로 SWRL 규칙에 따라 추론을 수행하는 단계;
    상기 서비스 제공부가 추론된 결과에 따라 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 단계;
    상황 추론 에이전트부가 상기 서비스에 대한 사용자의 피드백에 따라 학습하는 단계;
    상기 사용자 서비스 저장부가 상기 서비스에 대한 정보를 저장 관리하는 단계;를 포함하고,
    상기 서비스 제공부가 JESS 추론 엔진으로 상황 인지 서비스를 추론하여 사용자에게 서비스를 제공하며,
    상기 JESS는 Java로 작성된 전문가 시스템 프로그램 인터페이스로서, 추론에 기반이 되는 사실, 사실 정의를 위한 템플릿, 규칙 및 질의를 정의하기 위한 함수를 제공하며, Rete 알고리즘을 사용하여 전방향 추론 및 후방향 추론을 수행하는 것을 특징으로 하는 동적 환경에 적응할 수 있는 사용자 중심 상황 인지 방법.
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