상황인지 추론을 위한 RFMatrix 기반의 모델 개발 = (The) development of RFMatrix-based context awareness model

국문 초록 (Abstract)

유비쿼터스 컴퓨팅이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 맞춤형 기술과, 인간과 컴퓨터의 관계를 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 필요하게 되었다. 상황인지 컴퓨팅은 상황을 기반으로 하여 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 기술이기 때문에 상황을 정확하게 인지할 수 있는 상황 인지 모델이 중요한 역할을 하게 된다. 현재 여러 가지의 상황 인지 모델이 개발되어 사용되고 있으나, 사람의 행동이 복잡하고 다양하기 때문에 사람의 상황을 정확하게 인지하고 정의하여 적용하기란 어렵다. 또한 상황은 사람 주변의 센서에 의해서 생성되는 데이터를 기반으로 정의되기 때문에 사람의 행동에 의해서 발생하는 능동적인 상황과 주변 상황에 의해서 발생하는 수동적인 상황으로 나눌 수 있다. 그러므로 상황을 정확하게 정의하고 적용하기 위해서는 사람의 복잡한 행동을 모두 분석하여 반영하고, 능동적인 상황과 수동적인 상황을 모두 반영할 수 있는 모델이 필요하다. 본 연구의 목적은 상황인지 컴퓨팅 환경에서 상황을 정확하게 인지하기 위하여 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 세부적으로는 Wearable computing 환경에 적합한 장갑형 RFID reader를 이용한 상황인지에 대한 연구와 구현을 통하여 5W1H와 RFMatrix를 기반으로 개발된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 모델의 정확성을 검증하고자 한다.
RFMatrix 기반의 상황인지 모델은 5W1H와 RFMatrix를 기반으로 하여 상황을 정의하고 인지하는 모델이다. 5W1H는 RFID를 통하여 수집되는 4W(When, Who, What, Where)의 초기 상황 정보와 최종 상황인 1W1H(How, Why)로 구분된다. Who는 특정한 공간의 사람으로, 학생과 선생님을 정의한다. What은 학생과 선생님 의도에 대상이 되는 사물(What_Object)과 주변 환경에 의해 대상이 되는 학생과 선생님(What_Human)을 정의 한다. Where는 사람의 현재 위치 정보로, 학생과 선생님의 현재 위치 정보이다. How와 Why는 최종 상황을 정의하며, How는 학생과 선생님의 외적인 행동정보이고, Why는 학생과 선생님의 내적인 의도와 감성정보이다. RFMatrix는 사람의 능동적인 행동, 수동적인 행동, 사람과 사물의 상관관계로 구성되어 있다. 사람의 의지에 의해서 발생하는 상황인 능동적인 행동과 주변 환경의 변화에 의한 사람의 행동 상황인 수동적인 행동을 통해서 사람과 사물의 상관관계를 반영하여 상황을 정의한다.
RFMatrix 기반의 상황인지 모델의 유용성을 검증하기 위해 선생님, 학생과 주변 사물의 관계를 통하여 상황이 발생되는 학습공간에서 6가지 상황(학생입실, 선생님입실, 수업, 문제풀이, 선생님퇴실, 학생퇴실)을 가정하여 실험을 실시하였다. 실험 결과는 실제 학습공간에서 발생하는 상황을 모두 영상 정보로 전환한 동영상 상황 정보를 기준으로, RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 이용한 RFID 상황인지 시스템의 정확도를 비교 분석하여 검증하였다. 학습공간에서의 RFMatrix 기반의 상황인지 모델은 수업과 문제풀이와 같이 2명이 동시에 존재하는 공간에서의 복잡한 상황을 정의하여 인지 할 수 있었으며, 전반적으로 약 70%의 상황인지 정확도를 나타내었다. 그러나 RFID 정보를 수집할 수 없는 음영지역으로 인해 초기 상황정보가 부족하여 30%의 상황인지 오류가 발생하였다.
실험 결과를 통해서 RFMatrix 기반의 상황인지 모델은 다른 응용서비스에서 변환과정 없이 공통으로 사용될 수 있는 상황을 생성할 수 있으며, 복잡하고 다양한 사람의 상황을 인지하고 정의 할 수 있었다. 또한 사람의 행동에 의해서 발생하는 능동적인 상황과 주변 상황에 의해서 발생하는 수동적인 상황을 모두 반영 할 수 있으며, 2명 이상의 복잡한 상황에서도 상황을 인지하고 정의 할 수 있었다. 앞으로의 연구로, RFMatrix 상황인지 모델은 수집되는 정보에 의해서 상황을 정의하기 때문에 상황인지의 정확성을 높이기 위해서 RFID를 통하여 수집되는 정보의 음역지역을 줄여 수집되는 정보의 양을 높일 수 있는 연구가 필요하다. 또한, RFID의 음영지역에서 RFID를 통하여 수집될 수 없는 정보를 보충하기 위한 다른 형태의 정보가 필요하며, 다른 센서를 추가적으로 사용하여 상황을 정의 할 수 있는 Matrix의 연구가 진행되어야 한다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 제 1 장 서론--------------------------------------------1
• 1.1 연구의 배경-----------------------------------------1
• 1.2 연구의 목적-----------------------------------------3
• 1.3 논문의 구성-----------------------------------------4
• 제 2 장 선행연구----------------------------------------5
• 2.1 유비쿼터스 컴퓨팅-----------------------------------5
• 2.2 상황인지 컴퓨팅-------------------------------------9
• 2.2.1 상황의 정의--------------------------------------9
• 2.2.2 상황인지 컴퓨팅 응용서비스-----------------------12
• 2.3 상황인지 모델--------------------------------------17
• 2.3.1 베이지안----------------------------------------17
• 2.3.2 HMM-------------------------------------------19
• 2.3.3 Context toolkit-----------------------------------20
• 2.3.4 Context 기반 응용 서비스 모형(ubi-UCAM)---------22
• 제 3 장 RFMatrix 기반의 상황인지 모델 설계---------------24
• 3.1 RFMatrix 기반의 상황인지 시스템---------------------24
• 3.2 RFMatrix 기반의 상황인지 모델-----------------------26
• 3.2.1 5W1H-------------------------------------------27
• 3.2.2 논리연산(and, or)--------------------------------28
• 3.2.3 RFMatrix 기반의 상황인지 모델의 구성 ------------29
• 3.3 RFMatrix 기반의 상황인지 모델링 단계----------------33
• 제 4 장 RFMatrix 기반 모델의 검증을 위한 학습공간 실험---38
• 4.1 피실험자-------------------------------------------38
• 4.2 실험기기-------------------------------------------39
• 4.2.1 RFID 상황 정보 수집 시스템-----------------------39
• 4.2.2 사물 RFID reader--------------------------------41
• 4.2.3 사람 RFID reader--------------------------------42
• 4.2.4 RFID tag----------------------------------------45
• 4.2.5 동영상 정보 수집 시스템--------------------------45
• 4.3 실험-----------------------------------------------46
• 4.3.1 시나리오----------------------------------------47
• 4.3.2 실험방법----------------------------------------48
• 4.4 분석방법-------------------------------------------48
• 제 5 장 실험결과---------------------------------------50
• 5.1 실험1의 결과 분석----------------------------------50
• 5.1.1 실험 데이터-------------------------------------50
• 5.1.2 RFMatrix 기반의 상황인지 모델 적용---------------55
• 5.1.3 RFMatrix 기반의 상황인지 모델 평가---------------70
• 5.2 실험2의 결과 분석----------------------------------74
• 5.2.1 실험 데이터-------------------------------------74
• 5.2.2 RFMatrix 기반의 상황인지 모델 적용---------------76
• 5.2.3 RFMatrix 기반의 상황인지 모델 평가---------------82
• 5.3 실험3의 결과 분석-----------------------------------86
• 5.3.1 실험 데이터-------------------------------------86
• 5.3.2 RFMatrix 기반의 상황인지 모델 적용---------------88
• 5.3.3 RFMatrix 기반의 상황인지 모델 평가---------------95
• 제 6 장 결론 및 추후 연구과제---------------------------99
• 6.1 결론-----------------------------------------------99
• 6.1.1 실험결론----------------------------------------99
• 6.1.1 5W1H를 이용한 상황정의-------------------------103
• 6.1.2 RFMatrix를 이용한 상황 정의---------------------104
• 6.2 연구의 한계점--------------------------------------105
• 6.3 추후 연구 과제-------------------------------------108
• 참고문헌 ---------------------------------------------111
• Abstract ---------------------------------------------115