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유비쿼터스 컴퓨팅의 어플리케이션에서는 위치 특정 기술, 상황 인식 기술, 개인화(Personalize) 기술, 동적 적응 소프트웨어 기술을 사용해 시스템이 구축된다. 1. 시스템 구축 기술 (1) 위치 특정 기술, 상황인식 컴퓨팅 기술 　사용자의 위치나 상황을 파악할 수 있으면, 그 상황에 맞게 여러가지 서비스를 제공할 수 있다. 위치 정보를 얻는 방법으로서는 위성 위치 확인 시스템 GPS(Global Positioning System)을 이용하는 방법, 사용자에게 무선주파수 인식 시스템 RFID(Radio Frequency Identification) 태그를 갖게 하고 센서에서 검출하는 방법, 카메라에서의 영상 정보로부터 해석하는 방법 등 많은 방법이 연구되고 있다. 예를 들면, 영국 AT＆T 켐브리지 연구소의 Sentient Computing 프로젝트1)에서는 각 사용자가 ID를 가진 소형 휴대단말 밧데리를 가지고 다녀 빌딩 내에 설치된 초음파 센서로부터 각 사용자의 위치를 검출한다. 이 정도 위치정보와 각 사용자의 스케줄 정보 등에서 각 사용자 상태(외출 중, 회의 중, 전화 중 등)를 디스플레이에 리얼타임으로 표시하고, 자기 자리에 걸려온 전화를 중요한 회의 중이 아닌 경우는 연결시켜준다. 오피스 서비스 시스템이 구축되어 50명의 유저에서 실험을 하고 있다. 한편, 마이크로소프트의 EasyLiving 프로젝트2)에서는 카메라로부터의 영상을 화상 해석해 사람의 위치, 상황을 추정하고 있다. 상황인식 컴퓨팅은 1994년 Schilit와 Theimer에 의하여 최초로 논의된 바 있다. 최근에 개선된 상황인식 컴퓨팅의 정의는 “사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 사용자에게 제공하는 과정에서 '상황'을 사용하는 경우 이를 상황인식 시스템으로 정의” 할 수 있다. 이러한 상황의 종류는 다양할 수 있으나, 일반화된 상황 분류를 디지털 홈 환경에 적용하면 사용자 상황, 신원 상황, 신체 상황, 물리적 환경 상황, 공간 상황, 시간 상황, 환경 상황, 활동 상황, 컴퓨팅 시스템 상황, 가용 자원, 가용 상황, 접근 상황, 사용자-컴퓨터 상호 작용 이력, 이력 상황, 장애 상황, 기타 미분류 상황의 세부적인 상황 분류가 가능할 수 있다.3,4) 국외의 대표적인 상황인식 기반 기술에 대한 연구는 미국의 Georgia Tech의 FCE(Future Computing Environments) Group의 Context Toolkit(CT),4) Arizona 주립 대학의 RCSM(Reconfigurable Context Sensitive Middleware) 프로젝트, 카네기 멜론 대학의 Aura 프로젝트 등이 있다. 국내에서는 전반적으로 상황인지 기반 기술에 대한 연구가 미비한 실정이다. 상황 정보를 추론할 수 있는 추론 기술과 관련된 추론 기법 연구는 기존의 자연언어처리 분야에서 많은 연구가 되었다. 또한 전문가 시스템, 문서분류 시스템이나 문서 요약기와 같은 세부 분야에서 지식 추출, 탐색, 추론, 문제해결 등을 위하여 적용되었다. 그러나 상황을 처리하는 상황 관리에 대한 연구와 상황을 이용한 추론 기법에 대한 연구가 미비한 상황이다. (2) 개인화(Personalize) 기술 　사용자의 기호를 추정해 시스템을 특정 개인에게 커스터마이즈(customize) 하는 기술이 개인화 기술이다. 사용자의 이름이나 주민등록번호, 기존 활동 내역 등의 변하지 않는 고정된 특성과 현재의 사용자의 상태(위치, 기호도, 감정 등)를 나타내는 동적인 특성을 통해 모델링 될 수 있으며 사용자 지원환경은 이러한 사용자의 정보를 통해 개인화된 서비스를 제공해준다. 이러한 사용자의 정보는 현재의 상황으로 정의될 수 있으며 이러한 상황에 따라 개인화된 서비스를 제공해 주는 개체는 사용자 에이전트라 분류될 수 있다. 사용자 에이전트는 사용자의 현재 상황을 정확하게 파악하고 이를 지속적으로 유지하며 사용자가 필요로 하는 서비스를 사용자가 직접 요구하지 않더라도 지능적으로 제공해 주는 기능을 하게 된다. 예를 들면, MIT의 콘텍스트·아웨아·컴퓨팅 프로젝트나 NTT 소프트웨어 연구소, NEC 등은 사용자의 Web 액세스의 이력을 기록·분석해 사용자 프로필을 작성하고 이것을 이용해 사용자가 Web 액세스 시에 다음 페이지를 예측하거나 사용자의 갖고 싶은 정보만을 표시시키거나 하고 있다. 크로아티아 자그레브 대학의 Virtual Home Environment : VHE은 네트워크 간의 경계나 서로 다른 단말기들 사이의 개인화 서비스 환경(Personal Service Environment : PSE)의 가능성을 제시한다. UC 버클리 대학의 ICEBERG 프로젝트5)의 경우는 인터넷을 기반으로 다양한 플랫폼들과 서비스들을 적절하게 선별적으로 제공하되 이용자의 위치나 접속 네트워크의 범위와 무관하게 이용자의 개인적 취향이나 요구에 적응화된 데이터 서비스의 제공을 목표로 하는 시스템을 제안하고 있다. 핀란드의 Tampere University of Technology의 신호처리 연구실은 디지털 TV의 에이전트 기반 개인화와 관련된 시스템을 개발하고 있다. 　시스템 구축 기술에 있어서의 연구테마는, 과거 인공지능의 연구의 일부로서 진행되어 상황이 비교적 간단한 경우는 실용화되고 있다. 그러나, 실제의 장면은 이용자의 상황을 단순한 정보로부터 판단할 뿐만 아니고, 주위에 있는 복수의 센서나 복수의 이용자와의 대화로부터 상황 판단이 요구된다. 복수 이용자의 조정 기능이나 애매한 조건을 상황에 대응하고 판단하는 것이 요구되어 대화 해석, 조정·합의 형성, 협조적 문제 해결 기술 등이 향후의 연구과제이다. 　또한, 유비쿼터스 컴퓨팅의 소프트웨어의 축적이나 보급을 위해서는 공통에 사용할 수 있는 미들웨어의 정비나 어플리케이션·프로그램·인터페이스(API)의 정비가 중요하다. 이 영역에서는 표준화 경쟁이 일어날 가능성이 높고, 그 동향을 주시할 필요가 있다. (3) 다른 필수 기술 　유비쿼터스 컴퓨팅에서는 이용자를 지원을 하기 위한 개인정보를 가지고 있기 때문에 이용자가 안심하고 사용하기 위해서는 개인정보가 보호되어 외에 유출하지 않는 것이 절실히 요구되어진다. 즉, 시큐러티 기술, 프라이버시 보호 기술이 필수이다. 개인정보의 관리에는 그 정보의 성질에 따라 관리 규정을 설정해 거기에 따른 관리가 되지 않으면 안 된다. 프라이버시 관리 규정의 설정 상 검토해야 할 항목으로서는 개인정보 이용의 통지, 제공 범위의 동의와 선택, 익명성의 실현, 제공 범위의 국소화, 개인정보의 적절한 시큐러티 관리 등을 생각되고 있다. 또한, 패스워드를 사용하지 않고 즉시 어떤 서비스를 제공하는 경우 등의 상황에 있어 인증 및 시큐러티를 어떻게 실시할지도 과제가 되고 있다. 개인정보의 외부 누설을 저지하기 위해서 경우에 따라서는 글로벌 네트워크와의 절단 기능을 가지는 일도 필요하다. 참 고 문 헌 1. M. Addlesse, R. Curwen, S. Hodges, J. Newman, P. Steggles, A. Ward, A. Hopper, “Implementing a Sentient Computing Systems,” IEEE Computer, Aug. 2001 2. http://www.research.microsoft.com/easyliving 3. A. K. Dey and G. D. Abowd, “Towards an Understanding of Context and Context-Awareness,” 1999 4. D. Salber, A. K. Dey, and G. D. Abowd, “The Context Toolkit: Aiding the Development of Context-Enabled Applications,” in Proceedings of CHI'99, pp. 434-441 5. http://iceberg.cs.berkeley.edu