상황인식 서비스 기술 연구 동향

김재호* 신경철**

인간은 지능을 가지고 주변 상황정보에 기반하여 서로 대화를 나누며 결정을 내린다. 향후 유비쿼터스 시대에는 인간뿐만 아니라 사물들도 컴퓨팅 및 커뮤니케이션 능력을 가지고 주변 상황을 인식하고 판단하여 인간에게 유용한 서비스를 제공하게 될 것이다. 본 고에서는 이러한 상황인식 서비스를 실현하기 위해 진행된 그 동안의 연구사례들을 정리하였다. 그리고 특정 상황과 시스템에 한정적인 기존 연구 사례의 한계점을 극복하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 상황인식 서비스 인프라에 대한 연구 동향과 상황인식 서비스 요소기술을 살펴본다.

I. 서 론

향후 유비쿼터스 시대의 응용 및 서비스는 컴퓨팅 및 커뮤니케이션 능력을 가진 스마트 객체들이 동적인 환경 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 특성, 즉 상황인식(context-aware) 특성을 갖게 될 것이다. 상황정보는 사용자가 상호 작용을 하는 시점에 가용한 거의 모든 정보이다[1]. 또한, 상황정보는 응용 운용 환경의 일부로 응용이 감지할 수 있는 정보를 포함한다. 이는 일반적으로 사람, 그룹, 객체의 위치, 식별, 활동, 상태 등을 포함한다[3]. 상황인식 서비스는 이러한 상황정보의 수집 및 교환을 통해 인식하고, 해석 및 추론과 같은 처리 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 적절한 서비스를 제공한다.

유비쿼터스 환경에서의 상황인식 서비스는 전체 유비쿼터스 서비스 집합 중에서 가장 크고 중요한 부분 집합을 차지하게 될 것으로 예상된다. 또한, 상황인식 서비스는 의료, 교육, 재난구호, 쇼핑 등 사회 전 분야에 걸쳐 응용될 수 있어 사회 전반에 걸쳐 많은 영향을 줄 것이다.

본 고에서는 이러한 상황인식 서비스를 실현하기 위해 진행된 그 동안의 연구사례들을 정리하였다. 그리고 특정 상황과 시스템에 한정적인 기존의 연구 사례의 한계점을 극복하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 상황인식 서비스 인프라에 대한 연구 동향과 상황인식 서비스 요소기술을 살펴본다.

II. 상황인식 응용

이번 장에서는 기존의 상황인식 응용과 관련된 연구를 분석 정리하였다. [3]에서는 기존 관련 연구에서 상황인식 응용들이 어떤 상황정보를 어떻게 활용하고 있는지를 잘 정리하고 있다. < 1>은 이를 정리한 것이다.

[4]에서는 통신과 관련된 상황인식 응용을 잘 정리하고 있다. (그림 1)과 같이 각 응용을 상황정보 습득과 통신기능의 자동화 정도에 따라 분류하여 XY 좌표에 배치하고, 각 상황인식 응용을 다음과 같은 5개의 범주로 분류하고 있다.

라우팅(Routing): 사용자의 위치정보는 통화의 경로를 찾기 위해 주로 사용되고 있다. Xerox PARC Etherphone, Ubiquitous Message Delivery 시스템과 Olivettie Telephone Receptionist 등과 같은 응용에서는 수동 또는 자동으로 사용자의 위치정보를 습득하여 사용자와 가장 가까운 전화로 통화를 수동 또는 자동으로 포워딩한다.

어드레싱(Addressing): 어드레싱 타입의 응용들은 상황정보에 따라 어떤 사람이 통신에 참가할 것인가를 결정한다. 특정 수업을 듣는 학생 또는 동일 프로젝트를 수행하고 있는 동료들이 응용에 의해 자동으로 선택된다. 이러한 응용에는 Georgia Tech. Context-aware mailing list Xerox PARC PARCTAB Virtual Whiteboard가 있다.

메시징(Messaging): 메시징 타입의 응용은 사용자의 위치정보, 사용자 근처에 있는 사람, 수신된 메시지의 중요도 등에 따라 사용자에게 적절한 정보를 담고 있는 메시지를 전송한다. 이러한 응용에는 commotion, CyberMinder, Active Messenger 등이 있다.

인식 제공(Providing Awareness): 인식 제공 타입의 응용은 친구나 가족, 동료들의 상황을 공유하고, 사용자의 일정정보 및 캘린더 정보를 이용한다. AwareNex에서는 동료들의 현재 위치와 상태를 표시하고, 캘린더 정보 등을 이용하여 전화를 할 수 있게 해준다. Audio Aura에서는 Active Badge와 무선 헤드폰을 이용하여 사용자가 특정 위치 또는 특 정 상황에 있을 때, 적절한 정보를 무선헤드폰을 통해 음성안내를 제공한다. Roommotes에서는 웹폰을 이용하여 사용자가 주위에 있는 장치를 원격제어한다. 예를 들어, 사용자는 세미나실에 있는 프로젝터와 스크린을 웹폰으로 제어하고, 사용자의 웹폰이 세미나실에 있음을 알고 사무실로 수신되는 전화를 자동으로 포워드한다.

호 선별(Call Screening): 호 선별 타입의 응용은 사용자가 상대방과 통화를 할 때, 상대방의 상태 정보, 즉 누구와 같이 있고, 무엇을 하고 있고, 어디에 있는지 등의 정보를 활용한다. 이러한 응용에는 Context-Call Calls, Calm 이 있다.

III. 상황인식 서비스 인프라

II장에서 살펴본 초기 상황인식 서비스 연구에서는 다양한 상황정보와 상황정보 센싱 기술을 조합하여 특정 플랫폼만을 위한 개별적인 프로토타입 형태의 응용을 주로 연구하였다. 하지만 기존의 context-aware 시스템은 특정 플랫폼에만 연관되어 있어, 확장을 위해서는 많은 사전지식을 필요로 한다. 그리고 공통된 기능들의 모듈화가 되어 있지 않아 재사용이 어려운 실정이다. 이러한 문제점으로 인해 지난 10여 년간 상황인식 응용 연구는 실험실 수준의 프로토타입 개발에 머물러 있었다. 근래에는 이러한 문제점을 인식하여 상황인식 서비스 인프라와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 장에서는 기존 상황인식 서비스 인프라와 관련된 연구들을 정리하였다.

서비스 인프라와 관련된 연구에서는 상황인식 응용 개발에 필요한 공통 기능을 응용 레벨에서 분리하여 미들웨어 형태로 개발자에게 제공하는 방안을 연구하고 있다. 상황인식 서비스 인프라는 개발자에게는 응용과 관계된 기능에만 집중할 수 있도록 하고, 사용자에게는 일반화된 응용 서비스를 제공한다. [1]에서는 상황인식 서비스 인프라의 요구 사항을 기능적인 요구 사항과 기능 외적인 요구 사항으로 분류하고 있다. 기능적 요구 사항(Functional Requirements)에는 context 수집, context 저장 및 관리, context 구독 및 배달, context 분해 및 융합 등의 기능이 포함되며, 비기능적 요구 사항(Non Functional Requirements)에는 확장성, 모듈성, 보안성, 이동성, 인터페이스 적절성, 결함 포용성, 서비스 품질, 발전 가능성, 플랫폼간 호환성(cross-platform) 등이 있다.

1. Scarlet-Context-aware infrastructure[5]

- 주관기관: Illinois Institute of Technology(2003)

- 연구 분야: 이질적 플랫폼간 상황정보 교환

- 설명: Scalet에서는 상황인식 컴퓨팅 환경의 모든 측면을 다루고 있지는 않다. 단지, 응용에 상황정보를 어떻게 제공할 것인가에 대한 문제에만 역점을 두고 있다. 특히, 이질적인 플랫폼간에 상황정보 전송을 위해 연구를 하였다. Scalet SOAP over HTTP WSDL을 활용하여 플랫폼간의 호환성을 유지하였다. (그림 2) Scalet의 구조를 나타낸다. 센서 노드와 휴대용 PC간의 상황정보는 Scalet 인프라의 SOAP over HTTP를 통해 전송되고, 가용한 웹 서비스는 WSDL을 이용하여 정의되고 알려진다.

2. ServiceGlobe[6]

- 주관기관: TU 뮌헨(2002~)

- 상황정보: 고객 단말의 종류, 스크린 해상도 및 지원 색상수, 고객의 위치

- 연구 분야: 상황인식 웹 서비스 플랫폼(Context Model, Context transmission, Context processing)

- 설명: 다양하고 이질적인 고객 단말의 능력과 고객의 위치 등과 같은 상황정보를 고려하여 더 나은 상황인식 웹 서비스 제공을 목적으로 하고 있다. 예로써 MyBook 데모 서비스는 아마존 사이트에서 상품을 검색할 때 고객 단말의 스크린 해상도와 지원 색상수, 네트워크 접속 방법 등과 같은 상황 정보를 고려하여 적절한 검색 결과를 전송한다. 또한 고객의 위치를 고려하여 가격 정보를 전송할 때 자동으로 통화 단위를 변경하여 전송한다. ServiceGlobe는 이러한 상황인식 웹 서비스를 위한 플랫폼으로 Java로 구현되었으며, XML, SOAP, UDDI, WSDL 등과 같은 표준에 기반하고 있다. (그림 3) ServiceGlobe 플랫폼에서 상황정보의 처리 절차를 보여준다. 고객의 상황정보는 SOAP over HTTP를 통해 서비스 플랫폼으로 전송된다. 서비스 플랫폼에서는 SOAP 헤더에 포함된 상황정보를 추출하고 처리하고, 고객의 상황에 적절한 서비스를 제공한다.

3. CASA(Context-Aware Security Architecture)[7]

- 주관기관: Georgia Institute of Technology(2002)

- 상황정보: 보안과 관련된 사용자 정보(: 사용자 생체정보, 위치정보)

- 연구 분야: 미들웨어 레벨의 보안 플랫폼(Context-aware access control, Context-aware authorization)

- 설명: 다양한 접속 네트워크와 서비스, 장치 등과 상호작용이 빈번하게 발생하는 이동컴퓨팅 환경에서 접속 제어 및 권한 부여와 같은 보안 서비스는 투명하게 제공되어야 한다. 상황인식인증(context-aware authentication)은 생체인식 기술 또는 Active Badge 등과 같은 센서를 이용하여 사용자의 ID, 위치, 역할 등을 인식하고 사용자를 인증한다. CASA는 상황인식 보안 서비스 인프라를 제공한다. Java로 구현되어 있으며, 정책 설정을 위한 GPDL (Generalized Policy Definition Language)과 사용자 인식, 시간, 장소 등에 따라 적절한 권한 부여를 위해 GRBAC(Generalized Role-Based Access Control) 모델을 제안하고 있다.

4. Gaia(Context Infrastructure)[8]

- 주관기관: University of Illinois

- 연구 분야: 상황인식 서비스 구조

- 설명: Gaia는 상황인식 서비스 구조로 응용이 다양한 상황정보를 얻고 추론할 수 있게 해준다. Gaia의 구조를 나타내는 (그림 4)에서 Context Provider는 다른 센서 또는 다른 데이터 소스로부터 상황정보를 수집하여 응용에 제공한다. Context SynthesizerContext Provider로부터 수집한 상황정보를 상위 개념의 상황정보로 추론하고 추상화하여 응용에 제공한다. Context Provider Lookup Service는 상황정보를 제공하는 Context Provider찾아준다. Context History는 이전 상황정보들을 기록하고 있는 데이터베이스이며, Context Consumer는 상황정보를 사용하는 응용 서비스이다.

5. SOCAM(Service-oriented Context-aware Middleware)[9]

- 주관기관: National University of Singapore(2004)

- 연구 분야: 상황인식 모바일 서비스를 위한 미들웨어

- 설명: 상황인식 서비스 및 시스템 개발을 용이하게 하기 위해 SOCAM을 제안하고 있다. 또한 미들웨어 내에서 상황정보 모델링을 위해 OWL(Web Ontology Language)를 제안하고 있다. SOCAM은 다음과 같은 컴포넌트로 구성되어 있다.

- 상황정보 제공자(Context Providers): 상황정보 제공자는 다양한 상황정보를 추상화 하고, OWL 표현으로 변환하여 다른 서비스 컴포넌트에 의해 사용되고 공유될 수 있게 한다.

- 상황정보 번역자(Context Interpreter): 상황정보 번역자는 상황정보에 대한 논리적인 추론 서비스를 제공한다.

- 상황정보 데이터베이스(Context Database): 각 하부 도메인의 상황정보 ontology와 인스턴스를 저장하고 있다.

- 상황인식 서비스(Context-aware Services): 다양한 레벨의 상황정보를 이용하여 현재 상황에 적절한 서비스를 제공한다.

- 서비스 위치 서비스(Service Locating Service): 서비스 위치 서비스는 상황정보 제공자와 상황정보 번역자의 위치를 광고하고, 사용자 또는 응용이 서비스를 위치시킬 수 있도록 해준다.

IV. 상황인식 서비스 요소기술

본 장에서는 III장의 각 상황인식 서비스 인프라 관련 연구에서 공통적으로 요구되는 요소기술을 추출하여 정리하였다.

1. 상황정보 센싱 기술(Context sensing)

상황정보는 사용자 인터페이스 또는 센서, 센서 네트워크 등을 통해 수집된다. 사용자는 키 패드나 터치스크린 등과 같은 사용자 인터페이스를 이용하여 자신의 기본적인 개인 정보나 개인 일정 등과 같은 정적인 상황정보를 입력할 수도 있다. 온도, 습도와 같은 환경적 상황정보와 사용자의 체온, 혈압 등과 같은 정보들은 사용자 단말에 부착된 센서를 통해 직접 수집될 수도 있고, 사용자 주변의 센서 네트워크 또는 상위계층 네트워크와 통신을 통해 수집될 수도 있다.

이동환경에서 위치정보는 가장 중요하고 상황인식 서비스 제공을 위해 꼭 필요한 상황정보이다. 현재 연구되고 있는 위치인식 시스템을 커버 영역에 따라 분류하면 매크로 위치인식 시스템과 마이크로 위치인식 시스템, 그리고 Ad-hoc 위치인식 시스템으로 분류할 수 있다.

첫째, 매크로 위치인식 시스템은 가장 광범위한 위치인식 가능 영역을 제공하며, 현재 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)를 위해 GPS(Global Positioning System)와 이동통신망 기반 위치인식 시스템이 활용되고 있다. GPS에서는 이동 단말기에 설치된 GPS 수신기로 지구 궤도상에 배치된 인공위성들의 부호 신호를 수신하여 삼각측량 원리로 위치를 계산한다. 이동통신망 기반 시스템은 기지국과 위치인식 관련 서버들, 그리고 이동 단말기로 구성되어 있으며, 이동 단말기 신호의 세기, 신호의 도달 시간(Time of Arrival: TOA), 신호의 도달 시간차(Time Difference of Arrival: TDOA), 신호의 입사각(Angle of Arrival: AOA) 등과 같은 파라미터를 이용하여 위치를 계산한다.

둘째, 마이크로 위치인식 시스템은 무선 환경의 제한으로 매크로 위치인식 시스템이 커버하지 못하는 실내나 지하 또는 건물 밀집지역 등에서 위치인식을 제공하며, 위치인식을 위해 사용되는 매체에 따라 적외선 기반 시스템(Active Badge), 초음파 기반 시스템(Active Bat, Cricket), 무선랜 신호 기반 시스템(RADAR, 3D-iD), 영상 기반 시스템(Easy Living) 등이 있다.

셋째, Ad hoc 위치인식 시스템은 무선 센서 네트워크와 같이 위치인식을 위한 추가적인 하드웨어의 도입이 어려운 환경에서 위치정보를 가지는 레퍼런스 노드와의 무선 링크 연결성만으로 위치를 계산한다. 대표적인 Ad-hoc 위치인식 시스템에는 Centroids, APIT(Approximation Point-In-Triangulation Test), DV-Based Positioning System 등이 있다. 언제, 어디에서나 그리고, 다양한 응용에 적합한 위치 정보를 수집하기 위해서는 여러 위치인식 시스템간의 통합이 요구된다.

사람이나 사물 등과 같은 객체의 식별정보도 위치정보와 마찬가지로 상황인식 서비스를 위해 기본적으로 요구되는 상황정보이다. 현재 객체 식별을 위해서는 RFID(Radio Frequency Identification) 기술이 주목을 받고 있다. HP의 쿨타운 프로젝트에서는 현실의 사람, 사물, 공간이 동시에 웹 상에서도 존재하는 real world wide web의 구축을 위해 RFID 태그, 내장형 웹 서버, 근거리 무선통신이 가능한 PDA, 기존의 웹 인프라를 기반으로 하여 주어진 전자장소에서 사람과 사물이 연동되는 시나리오와 데모를 제시하고 있다. Auto-id 센터에서는 사물들의 인터넷(Internet of Things)을 실현하기 위해 전자적 제품 코드(Electronic Product Code: EPC)를 저장하고 있는 RFID 태그를 모든 상품에 부착하여 사물에 개별 ID를 부여함은 물론 사물을 지능화함으로써 사물간 또는 기업 및 소비자와 커뮤니케이션할 수 있게 하는 Auto ID 기술을 개발하고 있다.

Smart Dust, Smart-ITS 프로젝트에서는 감지, 인식, 컴퓨팅 및 통신 기능을 가지는 초소형 센서 노드를 개발하고, 이를 일상 사물에 부착하여, 스마트 사물과 환경과의 상호작용 등에 관한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 기존의 유무선 네트워크와는 다른 특성을 가진 센서 네트워크 분야에서는 센서 노드간의 커뮤니케이션을 통해 자발적으로 네트워크를 형성하고, 에너지 효율과 위치를 고려한 네트워킹 기법들이 활발히 연구되고 있다.

이외에도 시간정보는 내장된 시계를 통해, 그리고 인접 객체에 대한 정보는 위치서버를 통해, 대역폭은 커널 모듈에서 제공하는 API(Application Programming Interface)를 통해 수집이 가능하다. 그리고 조명의 밝기는 감광성 반도체 소자, 기울기와 진동은 가속도계, 인접 객체 감지는 수동형 적외선 센서, 소리는 마이크로폰, 기후 정보는 온도계 및 습도계를 이용하여 센싱이 가능하다.

2. 상황정보의 변화 센싱 기술(Context change sensing)

대부분의 상황정보는 시간이 지남에 따라 변화한다. 각각의 상황정보는 서로 다른 특성을 가지므로 변화되는 주기 또한 다양하다. 예를 들어 사용자의 프로파일 정보는 거의 변화하지 않는 반면, 사용자의 위치정보는 사용자가 이동함에 따라 수시로 변화한다. 상황정보의 변화는 주기적인 폴링 또는 광고에 의해 센싱되거나, 센싱 값이 특정 조건을 만족할 때만 보고 받는 형태로도 센싱이 가능하다.

3. 상황정보 모델링 기술(Context modeling)

센서와 엑추에이터를 추상화를 제공함으로써, 개발자가 다양한 하드웨어 장치와 인터페이스하는 부담을 줄일 수 있어야 한다. 또한, 상황정보의 교환을 위해서는 표준화된 모델링 기술이 필요하다. 가장 간단한 상황정보 모델링 자료 구조는 Key-Value 쌍이다. [6]에서는 (그림 6)과 같이 상황정보를 상황정보 타입과 값으로 구성된 상황정보 블록으로 모델링하였다.

Sticke-e note에서는 태그 인코딩된 표준 마크업 언어(SGML, ConteXtML)를 이용하여 상황정보를 모델링 하고 있다. GUIDE 시스템과 Active-object 모델에서는 객체지향적 모델을 활용하고 있다. Location-oriented multimedia system에서는 도메인 중심의 데이터베이스로 표현하고 있다. 상황정보는 실제 룰 기반 시스템으로 표현된다. 새로운 룰을 추가할 수도 있으며, 데이터베이스로 질의도 요청할 수 있다. [9]에서는 OWL를 이용하여 상황정보를 모델링하고 있다. Ontology는 상황정보를 표현하고 공유하기 위한 어휘 및 용어를 제공한다. 상황정보의 다양성 때문에 domain specific ontology(home domain, office domain, vehicle domain context)를 정의하고 있다. [8]에서는 계층적 상황정보 모델을 제시하고 있다. (그림 7)과 같이 하위 계층의 상황정보들은 Context fusion 메커니즘을 통해 상위계층 상황정보로 유도된다.

4. 상황정보 융합 및 추론 기술(Context fusion & reasoning)

다양한 센싱 데이터를 융합(fusion)하여 상위 상황정보를 유도하기 위해 확률적인 메커니즘을 제공해야 한다. 계층적 상황정보를 기반으로 지능적인 추론 방법을 제공해야 한다.

5. 상황정보 교환 기술(Context exchange)

센서, 액추에이터, 그리고 객체와의 상호작용을 위한 이벤트 기반 또는 폴링 기반의 통신 메커니즘을 제공해야 한다. SOAP(Simple object Access Protocol)은 응용간의 복잡한 자료구조를 교환하기 위해 XML 인코딩을 사용한다. SOAP은 표준 인코딩 모델을 가지고 있으므로 서로 다른 시스템간에도 호환성을 제공한다. (그림 8) SOAP 메시지 내에 포함된 상황정보의 예를 보여준다.

6. 상황정보 툴킷 기술(Context toolkit)

코딩 부담을 줄여주는 비주얼 프로그래밍 툴을 제공해야 한다.

7. 상황인식 서비스 묘사 및 발견 기술(Context-aware service description language)

WSDL(Web Services Description Language)은 웹 서비스에 의해 제공되는 메소드, 메시지, 바인딩 등을 정의하고 서비스를 묘사하기 위해 사용되는 또 다른 형태의 XML 언어이다. 서비스 발견 기술은 응용 또는 사용자가 필요로 하는 서비스를 찾기 위한 기술이다. ACAN(Ad hoc Context Aware Network)에서는 서비스와 자원에 관한 정보를 제공하는 USA(User Service Agent)와 가용 서비스를 광고하는 SAMA(Service Advertisement Mobile Agent)를 이용한 서비스 방송 및 발견 메커니즘을 제안하고 있다.

8. 상황인식 서비스 구조 기술(Context-aware service infrastructure)

서비스 구조는 다른 시스템의 토대가 되는 기술들의 집합으로 잘 정의되어 있고, 신뢰성을 가지며, 공개적으로 접근이 가능하다. 서비스 구조는 미리 정의된 공통 데이터 형식과 네트워크 프로토콜로 구성된다. 따라서 하드웨어와 운영체제, 프로그래밍 언어 등에 독립적인 서비스 개발이 가능하다. 서비스 구조의 가장 좋은 예는 인터넷이다. 인터넷은 TCP/IP 표준 하부 프로토콜과 DNS, DHCP, TELENT, FTP, HTTP 등과 같은 상위 서비스 프로토콜로 서비스 구조가 구성되어 있어, 인터넷상에 새로운 장치(컴퓨터, 라우터, 게이트웨이 등)와 새로운 서비스(온라인게임, 스트리밍 서비스, 전자결재 서비스 등)가 투명하게 추가될 수 있다. 이와 마찬가지로, 상황인식 서비스를 위한 서비스 구조가 제공되면, 센서나 서비스, 장치 등이 다른 구성 요소에 영향을 주지 않고, 독립적이고 동적으로 추가될 수 있다.

V. 결 론

향후 유비쿼터스 시대에는 상황인식 서비스가 주요 서비스로 부각될 것이다. 현재 주로 사람과 사람간의 커뮤니케이션 패러다임에서 사용자는 오감과 지성에 의존하여 상황정보를 수집하고 추론하고 판단하여 적절한 서비스를 요청하여 제공 받고 있다. 하지만, 미래 유비쿼터스 시대에는 일상 생활 주변의 주요 사물 및 장치가 컴퓨팅 및 커뮤니케이션 능력과 주변 상황을 인식하는 능력을 가지게 될 것이다. 그리고 이러한 지능화된 사물 및 장치간의 커뮤니케이션을 통해 사용자는 상황에 적절하고 유용한 서비스를 편안하게 제공 받을 수 있을 것이다.

본 고에서는 이러한 상황인식 서비스를 위해 그 동안 진행되어 왔던 상황인식 응용들이 사용하고 있는 상황정보와 상황정보를 어떻게 활용하고 있는지를 정리하였다. 또한, 서비스 인프라와 관련된 연구를 정리하여 상황인식 응용 개발에 필요한 공통 기능 및 각 연구에서 제안하고 있는 서비스 구조를 살펴보았다. 마지막으로 상황인식 서비스를 위해 요구되는 요소기술을 정리하였다. 상황인식 서비스를 인프라 및 요소 기술은 차세대 이동통신 분야, 홈 오토메이션을 포함한 디지털 홈 분야, 지능형 로봇 분야 등과 같은 다양한 분야에 걸쳐 활용될 것이다. 따라서, 사용자 주변 상황을 인식하기 위한 센서 및 센서 네트워킹 표준화 기술과, 상황정보의 표현 및 저장, 전송, 응용을 위한 표준 플랫폼 기술, 그리고 고객의 요구 사항에 부합하는 다양한 상황인식 응용 서비스 기술에 대한 연구가 지속적으로 진행되어야 할 것이다.

<참 고 문 헌>

[1]    Bill Schilit, Norman Adams and Roy Want, Context-aware computing applications, In proceedings of IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications, 1994.

[2]    Korkea-aho, M., Context-Aware Applications Survey, Department of Computer Science, Helsinki University of Technology, 2000.

[3]    Guanling Chen and David Kotz. A survey of context-aware mobile computing research, Technical Report TR2000-381, Dept. of Computer Science, Dartmouth College, 2000.

[4]    B.N.Schilit, D.M.Hilbert and J.Trevor, Context-Aware Communication, IEEE Wireless Communication, 2002.

[5]    Abhay Daftari, Nehal Mehta, Shubhanan Bakre and Xian-He Sun, On the Design Framework of Context Aware Embedded Systems, Monterey Workshop on Software Engineering for Embedded Systems: From Requirements to Implementation, 2003.

[6]    The ServiceGlobe Project, http://www.db.fmi.uni-passau.de/projects/sg/

[7]    Michael J. Covington, Prahlad Fogla, Zhiyuan Zhan, and Mustaque Ahamad, Context-aware Security Architecture for Emerging Applications, Security Applications Conference(ACSAC), 2002.

[8]    Gregory Biegel and Vinny Cahill, A Framework for Developing Mobile, Context-aware Applications, IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), 2004.

[9]    T. Gu, H.K. Pung and D.Q. Zhang, A Middleware for Building Context-Aware Mobile Services, In Proceedings of IEEE Vehicular Technology Conference(VTC), 2004.