빅데이터 환경에서 개인화 서비스를 위한 상황인식 기법
Context Recognition Method for Personalization Service in Bigdata Environment
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초록
클라우드 기반이라는 컴퓨팅 환경의 변화와 컴퓨팅 기술의 발전은 수많은 데이터가 쏟아져 나오는 있는 환경의 변화는 소위 빅데이터라 불리는 데이터 활용이 최대화 될 수 있도록 지원하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 방향은 Mark D. Weiser가 역설했던 진정한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 나아가는 환경이라 할 것이다. 제4차 산업혁명이 확산됨에 따라, 매순간 정형의 혹은 비정형의 데이터들이 방대한 크기로 생산되고 있다. 빅데이터라 일컬어지는 이 데이터들은 수집되고, 전처리되어 분산 처리 시스템의 어딘가에 저장되어 빅데이터의 가치를 창출하는데 활용된다. 이러한 컴퓨팅 환경의 변화와 함께, 모바일 클라우드 서비스는 모바일 디바이스 및 다른 클라우드 서비스를 통해 원하는 다양한 서비스를 제공받을 수 있도록 지원한다. 그러나 이러한 서비스들은 대부분 위치 정보만을 활용하여 서비스가 이루어지고 있어, 사용자가 직접 서비스를 검색하여 이용하는 경우가 주를 이룬다. 이러한 문제점을 개선하고자 상황인식 기술이 이용되고 있다. 최근 건강한 아름다움에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 이에 따라 혹은 하나의 트렌드로서 많은 이들이 웨어러블 디바이스를 몸에 지니고, 걷고, 달리고, 계단을 오르내리면서, 발생되는 칼로리 소모량, 걸음 수, 오르내린 층수, 혈압 및 심박수, 체질량지수 등에 많은 관심을 보이고 있다. 본 논문에서는 보다 효율적인 개인화 서비스 지원을 위해 이렇게 발생하는 데이터의 수집 및 전처리 후 사용자 상황정보 및 프로파일을 이용하는 빅데이터 환경에서 개인화 서비스를 위한 상황인식 기법을 제안한다.
Abstract
The change in the cloud-based computing environment and the development of computing technology are moving toward supporting to maximize the use of data that is so called Bigdata. This direction will be an environment leading to a truly ubiquitous computing environment that Mark D. Weiser emphasized. As the 4th Industrial Revolution spreads, structured or unstructured data is being produced in vast amounts every moment. These Bigdata are collected, pre-processed, and stored somewhere in a distributed processing system to be used to create the value of Bigdata. Along with such changes in the computing environment, mobile cloud services support providing a variety of desired services through mobile devices and other cloud services. However, most of these services are provided using only location information, and the user directly searches for and uses the service. In order to improve this problem, context recognition technology is being used. Recently, there is a lot of interest in healthy beauty. Accordingly, or as a trend, many people are showing a lot of interest in various data generated as they wear wearable devices, walk, run, and go up and down stairs. To support more efficient personalization services, this paper proposed a context recognition method for personalization services in Bigdata that uses user information and profiles after collecting and pre-processing data generated.
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