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스마트폰 기반의 실시간 상황 인지를 위한 경량형 온톨로지 추론 엔진 모델 연구
백귀현(Gui-Hyun Baek),이기태(Gi-Tae Lee),김수경(Su-Kyoung Kim) 한국정보기술학회 2013 Proceedings of KIIT Conference Vol.2013 No.5
본 연구는 스마트폰에서 실시간으로 발생되는 상태 데이터를 상황 정보로 인지할 수 있는 경량형 온톨로지 추론 엔진 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안할 상황 정보 인지 방법은 스마트폰에서 운용 가능할 수 있도록 기존의 OWL-DL 기반의 추론이 아닌 relation 기반의 추론을 지향한다. 이를 위해 온톨로지 추론 엔진으로 많이 사용되는 Jena를 조사?분석하고 기존 Jena의 문제점과 불필요한 구성요소들을 도출하므로 이들을 제거할 수 있는 방법을 제시할 것이다. 또한 이들을 이용하여 경량화시킨 Jena를 스마트폰에 탑재되고 실행될 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 API와 SPI의 상관관계, 온톨로지 모델을 메모리에 적재시키는 모델, Jena의 추론 매카니즘을 분석하였다. 이와 같은 분석 결과를 이용해 스마트폰 환경에서 추론 엔진이 실시간으로 발생되는 상태 데이터들을 효율적으로 저장할 수 있는 메모리 최적화 방법, 초기화 단계와 실행 속도를 개선하는 방법과 실시간으로 발생되는 수많은 상태 데이터들을 효율적으로 상황 정보로 인지할 수 있는 새로운 다중 쓰레드 기반의 온톨로지 추론 엔진 모델을 제안한다. This research suggest light-weight ontology inference engine model which for context-aware based on real-time state data occurred in smart phone. This research propose the context-aware method aim relational based inference instead of existing OWL-DL based inference. To this end, this research will propose analyzed Jena which existing widely used. And then, this research suggest how to delete Jena’s problem and unnecessary component. This research operate and mount the light-weight Jena at smart phone. To this end, this research analyse Jena’s inference mechanism, a mounted model of ontology model into memory, correlation of API and SPI. By using this, this paper suggest memory optimized method which effective save status data, execution speed improvement, effective context-aware inference multi thread based ontology engine model at real-time smart phone environment.