[논문 리뷰] Overview and Challenges of Ambient Systems, Towards a Constructivist Approach to their Modelling

Gérald Rocher, Jean‐Yves Tigli외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 09.

Context-Aware Activity Recognition Systems참고 문헌 78인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 예측 모델링에서 생체 내 효과성 평가로의 전환을 통해 사물인터넷(IoT), 사이버-물리 시스템(CPS), 유효 컴퓨팅과 같은 앰비언트 시스템을 구축주의 체계적 접근법을 제안한다. 환경의 복잡성과 예측 불가능성으로 인해 전통적인 예측은 실패하며, 대신 목적 기반 모델을 통해 실세계에서의 시스템 효과성을 경험적으로 평가해야 한다. 이는 실세계 구현에서 더 나은 적응성, 사용자 경험, 신뢰성을 가능하게 한다.

ABSTRACT

From a closed and controlled environment, neglecting all the external disturbances, information processing systems are now exposed to the complexity and the aleas of the physical environment, open and uncontrolled. Indeed, as envisioned by Mark Weiser as early as 1991, the progresses made on wireless communications, energy storage and the miniaturization of computer components, made it possible the fusion of the physical and digital worlds. This fusion is embodied in a set of concepts such as Internet of Things, Pervasive Computing, Ubiquitous Computing, etc. From a synthesis of these different concepts, we show that beyond the simple collection of environmental data from sensors, the purpose of the information processing systems underlying these concepts is to carry out relevant actions that the processing of these data suggests in our environment. However, due to the complexity of these systems and the inability to predict the effects of their actions, the responsibility for these actions still often remains with users. Mark Weiser's vision of disappearing computing is still far from being a reality. This situation calls for an epistemological rupture that is proposed to be concretized through the systemic approach which finds its foundations in constructivism. It is no longer a question of predicting but of evaluating in vivo the effectiveness of these systems. The perspectives for such an approach are discussed.

연구 동기 및 목표

• 환경의 예측 불가능성으로 인해 예측 모델이 실패하는 복잡한 앰비언트 시스템의 지식론적 과제를 해결한다.
• 사용자가 시스템 행동에 대해 책임을 지지 않는 개방적이고 동적인 환경에서 전통적 시스템 모델링의 한계를 극복한다.
• 구축주의에 뿌리를 두고 있는 체계적 모델링 접근법을 도입하여, 이sovolumetric 예측에 의존하지 않고 실시간에서의 시스템 효과성을 평가한다.
• 효과성 중심 평가를 통해 앰비언트 시스템에서 사용자 경험, 신뢰성, 적응성의 실용적 평가를 가능하게 한다.
• 관찰 가능한 실세계 결과에 기반한 평가를 통해 자동 적응형 시스템과 사이버-물리 환경에서의 강건한 설계를 위한 기반을 마련한다.

제안 방법

• 구축주의에 뿌리를 두고 있는 체계적 모델링 접근법을 채택하여, 이sovolumetric 예측을 기각하고 시스템 행동의 경험적 평가를 우선시한다.
• 물리적 환경에서의 기능적 목표를 반영하는 목적 기반 프레임워크를 사용하여 앰비언트 시스템을 목적에 따라 모델링한다.
• 시스템 효과성을 평가하기 위해 확률적 입력/출력 숨은 마르코프 모델(IOHMM)를 사용하며, 시간 제약 조건을 다루기 위해 가능성 기반 프레임워크로 확장한다.
• 고립된 비기능적 지표(예: MTBF, MDT)가 아닌, 실세계 영향을 반영하는 고수준의 효과성 지표를 통해 시스템 성능을 평가한다.
• 효과성과 주관적 사용자 경험 질감(QoE) 및 시스템 신뢰성 간의 연결을 통해 사용자 경험과 신뢰성을 평가에 통합한다.
• 통제된 합성 테스트 조건에 의존하지 않고, 실제 환경에서의 시스템 행동을 생체 내로 평가함으로써 모델을 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 환경 상호작용이 본질적으로 예측 불가능하고 맥락 의존적인 앰비언트 시스템은 어떻게 효과적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 복잡하고 개방적인 환경에서 예측 모델링에서 실세계 시스템 행동 평가로의 전환을 위해 어떤 지식론적 전환이 필요한가?
• RQ3 효과성 평가가 앰비언트 시스템에서 신뢰성, 성능, 사용자 경험의 통합 지표로 얼마나 효과적으로 기능할 수 있는가?
• RQ4 구축주의에 기반한 체계적 모델링은 자동 적응형 및 맥락 인식 시스템 개발을 어떻게 지원할 수 있는가?
• RQ5 효과성 평가가 기존의 비기능적 지표(예: MTBF, 가용성)를 대체하여 시스템 신뢰성의 통합 지표로 기능할 수 있는가?

주요 결과

• 환경의 복잡성과 모든 상호작용을 예측할 수 없는 점으로 인해 전통적인 예측 모델링은 앰비언트 시스템에 부적절하다.
• 실세계 조건에서 평가된 효과성 평가는 이sovolumetric 예측에 비해 더 실용적이고 신뢰할 수 있는 대안을 제공한다.
• 구축주의에 뿌리를 두고 있는 체계적 접근법은 이론적 모델이 아닌 목적에 기반한 시스템 행동 평가를 가능하게 한다.
• 확률적 IOHMM과 가능성 기반 확장은 불확실성과 시간 제약 조건 하에서의 시스템 행동 효과적 모델링을 가능하게 한다.
• 효과성 평가는 기존의 비기능적 지표를 포함하여 신뢰성, 성능, 사용자 경험의 고수준 지표로 기능할 수 있다.
• 초기 구현 사례들은 자동 적응형 시스템 지원과 실세계 앰비언트 컴퓨팅 환경에서의 강건성 향상에 유망한 성과를 보였다.