스마트폰 환경에서의 상황인지 서비스를 위한 규칙 기반 컨텍스트 모델링

초록

본 연구는 스마트폰에서의 상황인지 서비스를 위한 규칙 기반 컨텍스트 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 스마트폰을 통해 사용자의 상황 변화를 감지하고 사용자의 인지 노력을 최소화하기 위해 시스템이 스스로 컨텍스트를 기반으로 폰의 상태를 변경한다. 상황 변화를 감지하기 위한 소스(source)로는 스마트폰에 탑재된 GPS와 시간 등의 센서 데이터와 사용자의 입력이 들어간 일정과 주소록 정보이다. 컨텍스트 모델은 소스 데이터들로부터 일차 술어논리(First-Order Predicate Logic, FOPC)기반 규칙을 이용하여 컨텍스트를 추상화하고, 더불어 사용자의 입력 데이터를 기반으로 상황을 인지하여 그 상황에 맞게끔 소스 데이터를 변경하고 폰의 상태를 변화한다. 컨텍스트는 사람이 사용하는 언어 수준의 데이터이다. 예를 들면 GPS, 시간 데이터, 그리고 일정 데이터로부터 일정이 있는 장소에 약속 시간 전에 도착함을 추상화한다. 상황인지는 추상화된 컨텍스트 모델을 통해 활동(회의 또는 수업 등)을 추론할 수 있다. 제안하는 방법은 상황에 따른 전화 자동 응대 서비스에 적용하여 타당성을 증명한다.

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