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상황인식 컴퓨팅을 위한 상황인식 모델링 시스템으로서,실시간으로 상황 데이터를 수집하고 수집된 상황 데이터가 미리 정해둔 조건을 만족하는지 판단하며, 상기 수집된 상황 데이터의 생성 시간, 발생 간격 및 생명 주기를 포함하는 시간 정보를 포함하는 상황정보를 생성하는 상황 에이전트;상기 상황 에이전트로부터 상기 미리 정해둔 조건을 만족하는 것으로 판단되며, 상기 시간 정보가 포함된 상황정보를 수신하고, 상기 수신된 상황정보로부터 상위레벨 상황정보를 생성하는 상황인식 에이전트; 및상기 상황 에이전트 및 상기 상황인식 에이전트와 메시지 전송 프로토콜로 이벤트 기반 통신하는 에이전트 플랫폼을 포함하며,상기 상황인식 컴퓨팅을 위한 상황인식 모델은,서비스 도메인의 상황정보들의 집합인 Contexts(context1, context2, …, contextn으로 표시됨)와,서비스 도메인의 룰들의 집합(rule1, rule2, …, rulen으로 표시됨)으로서 추론된 상황정보를 도출하거나 동작의 실행을 위해 사용되는 Rule과, 시간들의 집합(time1, time2, …, timen으로 표시됨)으로 두 개의 값을 가지며, 상기 Contexts의 원소(contexti)를 생성하거나 특정 기능을 수행하기 위해 사용되는 룰 rulei에 소요되는 최소, 최대 시간을 나타내는 Time과,상황정보들 간의 선후 연관 관계를 나타내는 Relation으로 정의되는 것을 특징으로 하는 상황인식 컴퓨팅을 위한 상황인식 모델링 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 상황 에이전트는, 센서나 RFID 기기로부터 상기 상황 데이터를 수집하는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 상황인식 에이전트는,온톨로지 기반으로 상황정보 간의 알고리즘과 추론룰을 미리 저장해 두고, 상기 알고리즘과 추론룰을 바탕으로 상기 상황 에이전트로부터 수신된 상황정보로부터 상기 상위레벨 상황정보를 생성하는 상황인식 엔진;상기 상황 에이전트로부터 입력되는 상황정보를 관리하며, 상기 상황인식 엔진에 상황 쿼리를 요청하거나 결과값을 받아들여 애플리케이션에 전달하는 상황 관리자; 및,상기 상황 에이전트를 포함한 외부의 에이전트들 및 상기 에이전트 플랫폼과 메시지 전송 프로토콜로 이벤트 기반의 통신을 하는 통신 컴포넌트를 포함하는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 상황인식 에이전트는 도메인 별로 별도로 구비되는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 상황인식 모델은 Interval Timed Coloured Petri-Nets를 응용하되, 아래와 같이 정의되는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 6에 있어서,상기 상황인식 모델에 적용되는 시간적 컬러 토큰은 아래와 같이 표현되는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 6에 있어서,상기 플레이스(place)는 상기 상황 에이전트에 의해, 상기 트랜지션(transition)은 상기 상황인식 에이전트에 의해 구현되는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 상황 에이전트가 상황정보를 수집한 시점부터 상기 상황인식 에이전트가 상위레벨 상황정보를 생성하는 데 걸리는 시간을 측정하고, 상기 측정된 시간을 미리 정해둔 임계 시간과 비교하는 모델링 툴킷을 더 포함하는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 9에 있어서,상기 모델링 툴킷은, 상기 에이전트 플랫폼 외부에 배치된 에이전트로서, 상기 상황인식 에이전트 및 상기 에이전트 플랫폼과 메시지 전송 프로토콜로 이벤트 기반의 통신을 하는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 9에 있어서,상기 상황 에이전트에 의해 수집되는 상황정보와 동일한 수준의 상황정보를 임의로 생성하여 상기 상황인식 에이전트 또는 상기 모델링 툴킷으로 전송하는 시뮬레이터를 더 포함하는 상황인식 모델링 시스템
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청구항 9에 있어서,상기 미리 정해둔 임계 시간은, 상황인식 모델이 적용될 서비스에서 상기 상위레벨 상황정보 생성을 위한 동작 수행에 요구되는 최소 또는 최대 제약 시간인 상황인식 모델링 시스템
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상황인식 컴퓨팅을 위한 상황인식 모델링 방법으로서,실시간으로 상황 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 상황 데이터가 미리 정해둔 조건을 만족하는지 판단하는 단계;상기 수집된 상황 데이터의 생성 시간, 발생 간격 및 생명 주기를 포함하는 시간 정보를 포함하는 상황정보를 생성하는 단계; 및,상기 시간 정보가 포함된 상황정보를 수신하고, 상기 수신된 상황정보로부터 상위레벨 상황정보를 생성하는 단계를 포함하며,상기 상황인식 컴퓨팅을 위한 상황인식 모델은,서비스 도메인의 상황정보들의 집합인 Contexts(context1, context2, …, contextn으로 표시됨)와,서비스 도메인의 룰들의 집합(rule1, rule2, …, rulen으로 표시됨)으로서 추론된 상황정보를 도출하거나 동작의 실행을 위해 사용되는 Rule과, 시간들의 집합(time1, time2, …, timen으로 표시됨)으로 두 개의 값을 가지며, 상기 Contexts의 원소(contexti)를 생성하거나 특정 기능을 수행하기 위해 사용되는 룰 rulei에 소요되는 최소, 최대 시간을 나타내는 Time과,상황정보들 간의 선후 연관 관계를 나타내는 Relation으로 정의되는 것을 특징으로 하는 상황인식 모델링 방법
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청구항 13에 있어서,상기 상위레벨 상황정보를 생성하는 단계는, 온톨로지 기반으로 상황정보 간의 알고리즘과 추론룰을 미리 저장해 두고, 상기 알고리즘과 추론룰을 바탕으로 상기 수신된 상황정보로부터 상기 상위레벨 상황정보를 생성하는 상황인식 모델링 방법
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청구항 13에 있어서,상기 상황인식 모델은 Interval Timed Coloured Petri-Nets를 응용하되, 아래와 같이 정의되는 상황인식 모델링 방법
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청구항 16에 있어서,상기 상황인식 모델에 적용되는 시간적 컬러 토큰은 아래와 같이 표현되는 상황인식 모델링 방법
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청구항 13에 있어서,상기 상황정보를 수집한 시점부터 상기 상위레벨 상황정보를 생성하는 데 걸리는 시간을 측정하고, 상기 측정된 시간을 미리 정해둔 임계 시간과 비교하는 단계를 더 포함하는 상황인식 모델링 방법
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청구항 18에 있어서,상기 미리 정해둔 임계 시간은, 상황인식 모델이 적용될 서비스에서 상기 상위레벨 상황정보 생성을 위한 동작 수행에 요구되는 최소 또는 최대 제약 시간인 상황인식 모델링 방법
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