UMO상에서 상황인지형 자원 추론 및 선택을 위한 시뮬레이터의 설계 및 구현

최근 유비쿼터스 환경에서 모바일 단말기의 제한적인 자원의 문제를 해결하기 위하여 개인화 된 자원 공유와 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 개인화 된 자원 공유란 사용자가 요청한 서비스에 필요한 주변 자원들을 수집하고, 사용자의 자원 선호도와 현재 환경 정보를 기반으로 추론을 통해 사용자에게 맞춤형 자원을 추천하는 서비스이다. 신뢰성 있는 자원의 추천을 위하여 수집된 컨텍스트에 기반 한 추론이 올바르게 동작하는지 검증 단계는 매우 중요하다. 하지만 이를 위해서 공유 자원, 사용자 프로파일, 선호도, 그리고 환경 정보를 다양하게 구성해야 하지만 이는 현실적으로 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 가상의 컨텍스트 정보를 생성할 수 있는 시뮬레이터 설계 및 구현을 제안한다. 제안하는 시뮬레이터는 그래픽 사용자 인터페이스 제공하여 쉽게 원하는 컨텍스트를 생성할 수 있다. 또한 설정한 주기에 따라 지속적으로 랜덤한 컨텍스트 정보를 생성하여 다양한 컨텍스트 환경을 제공한다.