Many context-aware systems have been built without context consistency management. The wrong/invalid contexts break down the consistency of the knowledge base and, therefore, cause abnormal actions in context-aware services. In this paper, we propose a personalized on-time context-elimination scheme for improving context consistency that allows context manager to delete inconsistent contexts timely and automatically. The proposed scheme detects the contexts that are either wrong or invalid for the present situations of each user using 'context-elimination rules' by analyzing context log. The context manager registers the generated rules and continually checks the consistency of the whole knowledge base using those rules. We have designed the scheme and implemented into our context-aware system called Active Surroundings. Evaluation results show that the ratio of context inconsistency considerably decreases as the system proceeds with the proposed scheme in runtime. Therefore, the proposed scheme helps KB keep the optimized number of contexts and reduce inference time for the system to provide application services timely.
상황 정보 추론 룰을 이용하여 상황정보의 생성만을 담당하던 기존의 상황 인식 관련 연구는 시스템 내부에서의 상황 정보들과 현실 세계에서의 상황 정보들 간의 모순이 야기되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 상황 정보의 모순은 사용자가 의도하지 않은 서비스를 잘못 제공하거나 사용자가 의도했던 서비스를 제공하지 못하는 문제점을 가지게 된다.
본 논문은 상황 정보 제거 룰을 이용한 상황 정보 모순 관리 기법을 제안하여 기존의 상황 인식 관련 연구의 문제점을 해결하고 있다. 상황 정보 제거 룰은 개개인의 생활 패턴을 로그로 기록, 분석하여 사용자 고유의 생활 패턴을 정확히 룰에 반영하기 때문에, 사용자는 본 기법에 의하여 개인별로 맞춤화된 서비스를 정확한 시점(적시)에 제공 받을 수 있다. 또한 한번 생성된 상황 정보 제거 룰은 상황정보 관리자에 의해 등록되어 지속적으로 상황 정보의 모순을 상태를 발견 및 제거하기 때문에, 상황정보 저장소의 상황 정보의 크기를 최적의 상태로 유지하며 추론 시간 또한 절감할 수 있다는 특징을 가진다.