KR20110033636A - 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 다양한 상황정보 인식 방법을 통해 센싱 또는 추론된 상황 정보의 정확도를 추출하여 상황인식의 신뢰 수준을 높임으로써 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있는 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 의하면, 종래의 단일한 상황인식 방법에 획득된 상황 인식 방법보다 상황 인식의 정확도를 높일 수 있고, 이에 따라서 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
상황 정보, 추론 엔진, 센서 노드

Description

상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법 {Apparatus and Method for providing context-aware service}
본 발명은 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 다양한 상황정보 인식 방법을 통해 센싱 또는 추론된 상황 정보의 정확도를 추출하여 상황인식의 신뢰 수준을 높임으로써 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있는 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)이란 다양한 종류의 컴퓨터들이 사람, 사물, 환경 속으로 내재화되고 네트워크로 상호 연결되어 조용히 자신들의 존재를 드러내지 않은 채 언제 어디서나 사람들에게 이음매 없는 (seamless) 그리고 현재의 상황을 반영한 개인별 맞춤형 서비스를 제공하는 새로운 개념의 컴퓨팅 환경을 의미한다.
유비쿼터스 컴퓨팅환경을 구축하기 위한 기반 기술로 제일 주목 받고 있는 것이 상황인지(context-aware) 컴퓨팅 기술이다.
상황 인지 컴퓨팅 기술은 사용장의 현재 위치, 시간, 주변에 있는 다른 사람 이나 정보가전 기기들, 사용자의 행동 및 작업 이력 등과 같은 사용자의 현재 상황 정보(contextual information)를 파악하고 분석하여 사용자의 현 상황에서 필요로 하는 서비스를 검색하여 구동시켜 주는 기술이다.
상황 인식 서비스(Context-Aware Service)는 서비스 객체가 정의하는 상황이 변경됨에 따라 서비스 여부와 서비스의 내용이 결정되는 서비스를 말한다.
상황(Context)이란, 상황 인식 서비스 객체에 의해 정의된 서비스 행위를 결정하는 정보를 의미하며, 서비스 행위를 결정하는 정보에는 서비스의 제공 시점, 서비스의 제공 여부, 서비스의 제공 대상, 서비스의 제공 위치 등이 포함된다.
상황은 서비스 행위의 어떤 특성을 결정하는가에 따라 서비스의 제공 시점을 결정하는 상황(When-컨텍스트), 서비스의 제공 여부를 결정하는 상황(Why - 컨텍스트), 서비스의 내용을 결정하는 상황(How-컨텍스트)으로 구분될 수 있다.
상황 인식 서비스는 When-컨텍스트가 만족되는 시점에 Why-컨텍스트가 만족되는 경우에 How-컨텍스트에 해당하는 서비스를 제공한다.
상황정보는 센서네트워크 내의 수 많은 센서로부터 수집된 자료들을 분석하여 파악될 수 있다.
상황의 본질적인 정의는 "세계 (real world)에 존재하는 실체(entity)의 상태를 특징화 하여 정의한 정보"라고 정의할 수 있으며, 여기서 실체란 인간, 장소 또는 사람과 서비스간의 상호 작용을 의미한다고 할 수 있다.
상황 인지 서비스 또는 기술은 의료, 교육, 재난, 구호, 쇼핑 등 사회 전분야에 걸쳐 응용될 수 있으며, 특히 홈 오토메이션 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다.
거주자의 생활 패턴과 움직임( 거주자의 출퇴근 시간 및 서비스 사용 시간 등의 스케쥴)에 맞추어 주거 환경의 기능을 변경할 수 있는 환경을 구현할 수 있다.
또한 실내 온도 센서, 조명 밝기 센서, 움직임 센서 등의 각종 센싱 정보를 통해 얻은 거주자의 행동 데이터 값을 신경망 이론을 적용하여 거주자 행동 패턴을 인식하고 거주자의 다음 행동을 예측할 수 있게 할 수 있다.
동작 환경이나 사용자의 취향에 따라 서비스가 요구하는 상황 정보와 컨텍스트가 변경될 수 있다.
상황 인식 서비스에서 상황 정보란 엔테테(Entity)의 상황을 특정지을 수 있는 모든 정보를 의미한다. 엔티티는 사용자와 응용 프로그램간의 상호 작용과 관련되었다고 생각되는 사람, 장소 또는 사물을 말하며, 사용장와 응용 프로그램 자체도 포함한다.
상황 인식 시스템은 주로 센서로부터 데이터를 획득하는 부분과 획득된 센서들로부터 고차원의 상황을 추출 및 해석하는 부분 그리고 상황에 적합한 서비스를 실행하는 부분들로 이루어져 있다.
그리고 이러한 처리를 할 수 있는 미들웨어 시스템이나 상황 추론에 관한 연구들이 많이 수행되었다.
하지만, 상황 인식 시스템의 경우 사용자가 속한 동일한 물리적 환경 내에서도 새로운 요구사항이 추가되거나 기존의 서비스 모델이 바뀔 수 있으며, 변화가 매우 빈번하게 발생할 수 있는 특성을 가진다.
종래의 상황 인식 기술은 센싱 기술을 분석하여 상황을 인식하거나 상황 인식 서비스 또는 기술은 단일한 상황인식 방법을 적용하였다.
따라서 센싱 데이터 분석을 통한 상황 인식은 센서의 오류 발생시에 부적합한 상황 정보가 발생하는 문제점이 있다.
또한 사용자 생활 패턴을 이용한 추론 엔진을 통한 상황 인식 기법 또한 사용자 패턴에 맞지 않는 사용자의 임의의 행동에 대해서는 정확한 상황인식이 불가능한 문제점이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 종래의 단일한 상황정보 인식 방법의 문제점을 해결하기 위하여 다양한 상황정보 인식 방법을 통해 센싱 또는 추론된 상황 정보의 정확도를 추출하여 상황인식의 신뢰 수준을 높임으로써 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있는 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치의 일 실시예는, 다양한 센싱 방법으로 환경 상황정보 및 사용자 상황 정보를 센싱하는 복수개의 센서 노드; 다양한 추론 방법을 통해 상기 사용자 상황 정보를 추론하는 복수개의 상황 추론 엔진; 상기 사용자 상황 정보를 입력받는 사용자 인터페이스부; 상기 사용자 인터페이스부로 입력된 상황 정보를 기초로 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출하는 상황정보 비교부; 상기 사용자 인터페이스부로 입력된 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 상기 상항정보 비교부에서 추출된 기준값 이상의의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 또는 상기 상항정 보 비교부에서 추출된 기준값 이상의 정확도를 가진 추론 엔진에서 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 서비스 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 사용자 인터페이스부는 상기 사용자 상황 정보를 비주기적으로 입력받는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 상황 정보 비교부는 상기 사용자 인터페이스부에서 상기 사용자 상황 정보를 입력받을 때마다 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 센서 노드는 온도감지 센서, 압력 센서 , 습도 센서, 적외선 센서 또는 무게센서 중 적어도 하나 이상의 센서로 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 상황 추론 엔진은 온톨로지 기반 추론 엔진, 규칙 기반 추론 엔진 중 적어도 하나 이상의 추론 엔진으로 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 환경 상황 정보는 유비쿼터스 환경을 이루는 공간의 온도, 습도, 조명 밝기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 상기 센서노드는 시간 상황 정보를 포함하여 센싱하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 서비스 제공부는 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드가 복수개이고, 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드간에 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 대립되는 경우에는 최상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 서비스 제공부는 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 추론엔진이 복수개이고, 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 추론엔진간에 추론한 상황 정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 대립되는 경우에는 최상의 정확도를 가진 추론엔진에서 추론한 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 방법의 일 실시예는, 다양한 센싱 방법으로 구성된 복수개의 센서노드가 환경 상황정보 및 사용자 상황 정보를 센싱하는 상황정보 센싱 단계; 복수개의 상황 추론 엔진이 다양한 추론 방법을 통해 상기 사용자 상황 정보를 추론하는 상황 추론 단계; 상기 사용자 상황 정보를 입력받는 상황정보 입력단계; 입력된 상황 정보를 기초로 상기 상황정보 센싱 단계에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 단계에서 엔진 상황 정보 정확도를 추출하는 상황정보 비교단계; 입력된 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 상기 상항정보 비교단계에서 추출된 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 또는 상기 상항정보 비교 단계에서 추출된 기준값 이상의 정확도를 가진 추론 엔진에서 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 서비스 제공단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 상황정보 입력단계에서 상기 사용자 상황 정보를 비주기적으로 입력받는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 상황 정보 비교 단계는 상기 상황 정보 입력 단계에서 상기 사용자 상황 정보를 입력받을 때마다 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 센서 노드는 온도감지 센서, 압력 센서 , 습도 센서, 적외선 센서 또는 무게센서 중 적어도 하나 이상의 센서로 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 상황 추론 엔진은 온톨로지 기반 추론 엔진, 규칙 기반 추론 엔진 중 적어도 하나 이상의 추론 엔진으로 이루어진 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 환경 상황 정보는 유비쿼터스 환경을 이루은 공간의 온도, 습도 조명 밝기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 센서노드는 시간 상황 정보를 포함하여 센싱하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 서비스 제공 단계는 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드가 복수개이고, 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드간에 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 대립되는 경우에는 최상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보 에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 서비스 제공 단계는 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 추론엔진이 복수개이고, 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 추론엔진간에 추론한 상황 정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 대립되는 경우에는 최상의 정확도를 가진 추론엔진에서 추론한 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 의하면, 종래의 단일한 상황인식 방법에 획득된 상황 인식 방법보다 상황 인식의 정확도를 높일 수 있고, 이에 따라서 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 의하면 다양한 상황인식 기법을 통합적으로 활용하여 상황인식의 정확도를 측정하고 상황인식의 신뢰성을 높이기 위해 보다 정확하게 상황을 인식할 수 있고, 기존의 센싱데이터 분석을 통한 상황인식 방법은 센서의 오류 발생시에 부적합한 상황 정보가 발생할 수 있는 문제점을 해결할 수 있다.
또한 사용자의 생활 패턴을 이용한 추론 기법을 통한 상황 인식 기법 또한 사용자 패턴에 맞지 않는 사용자의 임의의 행동에 대해서는 정확한 상항인식이 불가능한 문제점을 해결할 수 있다.
본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 의하면 사용자의 간 헐적인 피드백 정보를 활용한 통합적인 상황인식을 통해 센서 장치의 오류나 사용자의 이상 패턴에 대한 오류를 보완할 수 있으며 다양한 상황인식 정보에 대해 정확도를 측정하고 상대적으로 정확도가 높은 상황인식 정보를 활용하기 때문에 보다 정확하게 상황인식을 할 수 있고, 이에 따라서 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예에 따른 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치 구성의 일 실시예를 보여주는 도면이다.
본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치는 복수개의 센서 노드(110), 복수개의 상황 추론 엔진(120), 사용자 인터페이스부(130), 상황정보 비교부(140) 및 서비스 제공부(150)를 포함한다.
복수개의 센서 노드(110)는 다양한 센싱 방법으로 환경 상황정보 및 사용자 상황 정보를 센싱하여 획득한다.
시간 상황정보도 함께 포함될 수 있다.
환경 상황 정보는 유비쿼터스 환경을 이루는 공간의 온도, 습도, 조명 밝기등을 포함한다.
복수개의 센서 노드는 조도센서, 온도감지 센서, 압력 센서 , 습도 센서, 적외선 센서 또는 무게센서의 집합으로 이루어 질 수 있다.
센서노드를 이용한 사용자 상황정보 획득의 예로서, 침대의 압력 센서를 통해 사용자의 기상 여부를 판단할 수 있다.
복수개의 센서노드는 서로 다른 센싱 방법에 의해 상황 정보를 획득할 수 있도록 다양한 센서로 이루어질 수 있으며, 개개의 센서노드의 센싱 방법이 반드시 서로 다르지는 않더라고 복수개의 센서노드를 구성하는 개개의 센서노드의 센싱 방법이 단일하게 구성되어서는 안된다.
즉, 복수개의 센서 노드를 모두 압력 센서로 구성되어서는 안되며, 다만, 유비쿼터스 공간에서 온도감지 센서 2개, 압력 센서 1개 , 습도 센서 1개, 적외선 센서 3개, 무게센서 3개로 구성하는 방법은 가능하다.
복수개의 상황 추론 엔진(120)는 다양한 추론 방법을 통해 상기 사용자 상황 정보를 추론한다.
상황 추론 엔진(120)는 인식하려는 상황과 일치도가 높은 생활 습관을 근거로 상황을 추론할 수 있다.
사용자 상황정보 추론의 예로서, 아침 6시 이후에 실내등이 켜지고 TV가 켜지면 기상한 상황을 추론할 수 있는 것이다.
복수개의 상황 추론 엔진은 온톨로지 기반 추론 엔진, 규칙 기반 추론 엔진의 집합으로 이루어질 수 있다.
규칙기반 추론은 입력되어 들어오는 데이터(fact)를 데이터와 연동되는 여러 가치 규칙(rule)에 적용시켜 최종적으로 상황발생을 알려준다.
데이터(fact)들간의 발생조건에 따라 적용되는 규칙(rule)을 기술하여 원하는 상황발생 조건을 기술하면 된다.
센싱된 데이터의 의미를 보다 정확하게 파악하기 위해 온톨로지 형태로 표현된 배경지식을 활용하여 문맥의미가 담긴 시맨틱 정보를 생성한다.
시맨틱 정보는 센싱 데이터가 가지는 의미를 표현하므로 이러한 시맨틱 정보들의 상관 관계를 통해서 현재의 상황을 추론한다.
이를 구현하기 위해서는 실시간 데이터를 온톨로지 인스턴스로 변환하고 온톨로지가 보유하고 있는 배경 시맨틱 지식을 명확하게 표현하는 기술이 필요하다.
센서 노드의 구성과 동일하게 단일한 상황 추론 엔진으로 구성되어서는 안된다.
사용자 인터페이스부(130)는 상기 사용자 상황 정보를 입력받는다.
사용자의 직접적인 입력을 통해 명확하게 상황을 인식할 수 있다.
예를 들어, 다양한 정보통신기기를 통해서 “오늘의 기사를 보시겠습니까? “, “뉴스를 시청하시겠습니까?” 등등 다양한 서비스 질문을 하고 어떤식으로든 반응이 있으면 기상했다고 판단하고 반응이 없으면 기상하지 않은것으로 판단하게 되는 것이다.
사용자 인터페이스부(130)로 획득한 상황 정보는 사용자가 직접 입력하므로 가장 정확한 상황인식 방법이다.
토스터 기계를 작동시키거나 믹서기를 동작시키는 등 기상상태에서만 수행할 수 있는 기기 동작등을 통해서도 사용자의 상황 정보를 입력받을 수 있다.
사용자 인터페이스부(130)는 사용자 상황 정보를 비주기적이며 무작위적으로 입력받는다.
상황 정보 비교부(140)는 상기 사용자 인터페이스부로 입력된 상황 정보를 기초로 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출한다.
상황 정보 비교부(140)는 상기 사용자 인터페이스부에서 상기 사용자 상황 정보를 입력받을 때마다 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출한다.
상황 정보 비교부에서의 정확도 추출은 사용자 인터페이스부로 입력된 상황 정보를 기초로 수치로 표시될 수도 있다.
서비스 제공부(150)는 상기 사용자 인터페이스부로 입력된 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 상기 상항정보 비교부에서 추출된 기준값이상의 또는 최상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 또는 상기 상항정보 비교부에서 추출된 기준값이상의 또는 최상의 정확도를 가진 추론 엔진에서 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
서비스 제공부(150)는 추출된 정확도를 근거로 하여 사용자 상황 정보를 입력받을때마다 기준값이상의 또는 최상의 정확도를 가지는 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 기준값이 상의 또는 최상의 정확도를 가진 추론 엔진에서 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
다만, 사용자 인터페이스부로 상황 정보를 입력 받은 경우 이는 사용자로부터 직접 입력받은 경우인바 가장 정확한 것으로 입력받은 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
서비스 제공부는 기준값이상의 정확도를 가진 센서노드 또는 추론엔진에 의해 획득된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
그러나, 정확도가 같은 두개 이상의 센서노드 또는 추론엔진이 제공하는 개인서비스가 서로 상충될 경우에는 최상의 정확도를 가진 센서 노드 또는 추론엔진이 수집한 상황 정보만을 기초로 개인 서비스를 제공하게 된다.
도 2 는 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 방법의 흐름도를 보여주는 도면이다.
다양한 센싱 방법으로 구성된 복수개의 센서노드가 환경 상황정보 및 사용자 상황 정보를 센싱한다(S210).
복수개의 센서 노드는 온도감지 센서, 압력 센서 , 습도 센서, 적외선 센서 또는 무게센서의 집합으로 이루어 질 수 있다.
복수개의 센서노드는 서로 다른 센싱 방법에 의해 상황 정보를 획득할 수 있도록 다양한 센서로 이루어질 수 있으며, 개개의 센서노드의 센싱 방법이 반드시 서로 다르지는 않더라고 복수개의 센서노드를 구성하는 개개의 센서노드의 센싱 방법이 단일하게 구성되어서는 안된다.
복수개의 상황 추론 엔진이 다양한 추론 방법을 통해 상기 사용자 상황 정보를 추론한다(S220).
복수개의 상황 추론 엔진은 온톨로지 기반 추론 엔진, 규칙 기반 추론 엔진의 집합으로 이루어질 수 있다.
센서 노드의 구성과 동일하게 단일한 상황 추론 엔진으로 구성되어서는 안된다.
상기 사용자 상황 정보를 입력받는다(S230).
사용자 상황 정보는 비주기적이며 무작위적으로 입력받는다.
입력된 상황 정보를 기초로 상기 상황정보 센싱 단계에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 단계에서 엔진 상황 정보 정확도를 추출한다(S240).
Step 240에서의 정확도 추출은 상기 사용자 상황 정보를 입력받을 때마다 이루어진다. 즉, 사용자 상황 정보를 입력받을 때마다 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출한다.
입력된 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 상기 상항정보 비교단계에서 추출된 기준값이상의 또는 최상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 또는 상기 상항정보 비교 단계에서 추출된 기준값이상의 또는 최상의 정확도를 가진 추론 엔진에서 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다(S250).
추출된 정확도를 근거로 하여 사용자 상황 정보를 입력받을때마다 기준값이상의 또는 최상의 정확도를 가지는 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 기준값이상의 또는 최상의 정확도를 가진 추론 엔진에서 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
다만, 사용자 상황 정보를 입력 받은 때에는 사용자로부터 직접 입력받은 경우인바 가장 정확한 것으로 입력받은 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
도 3 은 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치의 유비쿼터스 환경에서 적용한 예를 보여주는 도면이다.
사용자는 오전 6시에 기상하여 주방에서 물을 마시고 샤워를 하고, 아침 식사 후 출근하는 것이 일상적인 생활 패턴이다.
그러나, 사용자는 감기 몸살로 휴가를 내고 오전 9시까지 늦잠을 자는 경우의 이상 패턴을 상정하여 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치를 적용한 실시예를 보여주는 도면이다.
사용자는 평소대로 오전 6시에 갈증 때문에 기상하여 주방에 가서 물을 마시고 나서 다시 잠을 자려고 하는 상황을 예정한다.
오전 6시에 시간 상황을 센싱한 시각 측정 센서 노드, 침대의 압력이 감소한 것을 센싱한 압력 센서 노드, 사용자의 침실에서 거실로의 위치이동을 감지한 제 1 적외선 센서노드, 사용자가 거실에서 주방으로 이동하는 제 2 적외선 센서노드, 주방에서 침실로 다시 이동하는 제 3 적외선 센서노드가 있다.
사용자가 거주하는 공간에서의 상황 정보를 수집하는 센서노드(310)는 시각 측정 센서 노드, 압력 센서 노드, 3개의 서로 다른 지점에 위치한 적외선 센서노드를 포함한다.
시각 측정 센서 노드와 압력 센서 노드 및 제 1 적외선 센서 노드의 센싱 상황 정보에 의하면 사용자는 기상한 것으로 파악되고, 수집된 상황 정보를 기초로 욕실의 실내등을 켜는 서비스를 제공하는 것이 일상적인 생활 패턴이다.
그리고, 오전 6시이후에 제 2 적외선 센서노드와 제 3 적외선 센서노드에 의한 사용자 위치이동의 상황 정보가 수집되면 침실의 실내등을 끄는 서비스를 제공하는 것이 일상적인 생활패턴이다.
사용자는 감기 몸살로 휴가를 내고 오전 9시까지 늦잠을 자는 경우로 욕실의 실내등을 켜는 것은 사용자가 원하는 서비스가 아니다.
상황 추론 엔진(330)는 규칙 기반 추론 엔진과 온톨로지 기반 추론 엔진을 포함한다.
규칙 기반 추론 엔진에 의하면 오전 6시 이후에 실내등이 켜지면 사용자가 기상한 것으로 상황을 인식하고, 욕실과 화장실의 실내등을 켜지는 서비스를 제공하는 것이 일상적인 생활 패턴이다.
온톨로지 기반 추론 엔진에 의하면 오전 6시 이후에 실내등이 켜지고 TV가 켜지는 경우에만 기상한 것으로 상황을 인식하고, 욕실과 화장실의 실내등을 켜지는 서비스를 제공하는 것이 일상적인 생활 패턴이다.
온톨로지 기반 추론 엔진에 의하면 TV가 켜지지 않으면 욕실과 화장실의 실 내등을 켜지는 서비스는 제공되지 않는다.
사용자는 주방의 식탁에 위치한 화면을 통해 1) TV를 시청하시겠습니까? 2) 샤워를 하시겠습니까? 3) 다시 잠을 자시겠습니까?등의 다양한 서비스 질문을 제공받고 3)번의 질문에 예라는 상황정보를 입력했다.
즉, 본 발명의 사용자 인터페이스부(320)를 통해 사용자가 "다시 잠을 자겠다는 상황 정보를 입력받은 것이다.
본 발명의 상황 정보 비교부(340)는 사용자 인터페이부를 통해 입력된 상황 정보를 기초로 제 2 적외선 센서노드와 제 3 적외선 센서노드에서 센싱된 상황 정보가 시각 측정 센서 노드와 압력 센서 노드 및 제 1 적외선 센서 노드에서 센싱된 상황 정보보다 정확도를 더 높게 추출할 것이다.
또한 온톨로지 기반 추론 엔진에 의해 추론된 상황 정보가 규칙 기반 추론 엔진에 의한 상황 정보보다 정확도를 더 높게 추출할 것이다.
상황 정보 비교부에서의 정확도 추출은 사용자 인터페이스부로 입력된 상황 정보와 비교하여 수치로 표시될 수도 있다.
서비스 제공부(350)는 기준값이상의 정확도를 가진 센서노드 또는 추론엔진에 의해 획득된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
예를 들어 제 2 적외선 센서 노드와 제 3 적외선 센서 노드의 정확도가 70%와 80%로 추출된 경우 상황 인식 서비스 제공 장치는 제 2 적외선 센서 노드와 제 3 적외선 센서 노드의 센싱 수집한 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
그러나, 만약 제 2 적외선 센서 노드와 제 3 적외선 센서 노드의 수집한 상 황 정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 상충될 경우에는 최상의 정확도를 가진 제 3 적외선 센서 노드가 수집한 상황 정보만을 기초로 개인 서비스를 제공하게 된다.
즉, 제 2 적외선 센서 노드는 실내등을 켜는 서비스를 제공하고, 제 3 적외선 센서 노드는 실내등을 끄는 서비스를 제공하는 것으로 된다면 정확도가 최상인 제 3 적외선 센서노드의 수집 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공한다.
본 발명의 상황 인식 서비스 제공 장치의 서비스 제공부는 사용자 인터페이스부(320)를 통해 입력된 상황 정보에 대응되는 실내등을 소등하는 서비스를 제공하게 된다.
또한 다음번 사용자 인터페이스부를 통해 상황 정보를 입력받기 전까지는 정확도가 높은 제 2 적외선 센서노드와 제 3 적외선 센서노드가 새로이 획득되는 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하게 된다.
또한 다음번 사용자 인터페이스부를 통해 상황 정보를 입력받기 전까지는 규칙 기반 추론 엔진보다는 온톨로지 기반 추론 엔진에 의해 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하게 된다.
본 발명은 첨부된 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치 구성의 일 실시예를 보여주는 도면이다.
도 2 는 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 방법의 흐름도를 보여주는 도면이다.
도 3 은 본 발명에 따른 상황 인식 서비스 제공 장치의 유비쿼터스 환경에서 적용한 예를 보여주는 도면이다.

Claims (18)

  1. 다양한 센싱 방법으로 환경 상황정보 및 사용자 상황 정보를 센싱하는 복수개의 센서 노드;
    다양한 추론 방법을 통해 상기 사용자 상황 정보를 추론하는 복수개의 상황 추론 엔진;
    상기 사용자 상황 정보를 입력받는 사용자 인터페이스부;
    상기 사용자 인터페이스부로 입력된 상황 정보를 기초로 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출하는 상황정보 비교부;
    상기 사용자 인터페이스부로 입력된 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 상기 상항정보 비교부에서 추출된 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 또는 상기 상항정보 비교부에서 추출된 기준값 이상의 정확도를 가진 추론 엔진에서 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 서비스 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스부는 상기 사용자 상황 정보를 비주기적으로 입력받는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 상황 정보 비교부는 상기 사용자 인터페이스부에서 상기 사용자 상황 정보를 입력받을 때마다 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서 노드는 온도감지 센서, 압력 센서 , 습도 센서, 적외선 센서 또는 무게센서 중 적어도 하나 이상의 센서로 이루어진 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 상황 추론 엔진은 온톨로지 기반 추론 엔진, 규칙 기반 추론 엔진 중 적어도 하나 이상의 추론 엔진으로 이루어진 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 상황 정보는 유비쿼터스 환경을 이루는 공간의 온도, 습도, 조명 밝기를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서노드는 시간 상황 정보를 포함하여 센싱하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 서비스 제공부는 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드가 복수개이고, 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드간에 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 대립되는 경우에는 최상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 서비스 제공부는 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 추론엔진이 복수개이고, 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 추론엔진간에 추론한 상황 정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 대립되는 경우에는 최상의 정확도를 가진 추론엔진에서 추론한 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 장치.
  10. 다양한 센싱 방법으로 구성된 복수개의 센서노드가 환경 상황정보 및 사용자 상황 정보를 센싱하는 상황정보 센싱 단계;
    복수개의 상황 추론 엔진이 다양한 추론 방법을 통해 상기 사용자 상황 정보를 추론하는 상황 추론 단계;
    상기 사용자 상황 정보를 입력받는 상황정보 입력단계;
    입력된 상황 정보를 기초로 상기 상황정보 센싱 단계에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 단계에서 엔진 상황 정보 정확도를 추출하는 상황정보 비교단계;
    입력된 상황 정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 상기 상항정보 비교단계에서 추출된 기준값이상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하거나 또는 상기 상항정보 비교 단계에서 추출된 기준값이상의 정확도를 가진 추론 엔진에서 추론된 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 서비스 제공단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 상황정보 입력단계에서 상기 사용자 상황 정보를 비주기적으로 입력받는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 상황 정보 비교 단계는 상기 상황 정보 입력 단계에서 상기 사용자 상 황 정보를 입력받을 때마다 상기 센서노드 개개의 환경 상황 정보 및 사용자 상황 정보의 정확도와 상기 상황 추론 엔진 개개의 엔진 상황 정보 정확도를 추출하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 센서 노드는 온도감지 센서, 압력 센서 , 습도 센서, 적외선 센서 또는 무게센서 중 적어도 하나 이상의 센서로 이루어진 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 상황 추론 엔진은 온톨로지 기반 추론 엔진, 규칙 기반 추론 엔진 중 적어도 하나 이상의 추론 엔진으로 이루어진 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 환경 상황 정보는 유비쿼터스 환경을 이루은 공간의 온도, 습도 조명 밝기를 포함하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 센서노드는 시간 상황 정보를 포함하여 센싱하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 서비스 제공 단계는 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드가 복수개이고, 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 센서노드간에 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 대립되는 경우에는 최상의 정확도를 가진 센서노드에서 센싱한 환경 상황 정보 및 사용자 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 서비스 제공 단계는 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 추론엔진이 복수개이고, 상기 기준값 이상의 정확도를 가진 추론엔진간에 추론한 상황 정보에 대응되는 개인 서비스가 서로 대립되는 경우에는 최상의 정확도를 가진 추론엔진에서 추론한 상황정보에 대응되는 개인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 상황 인식 서비스 제공 방법.
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