유비쿼터스 시대가 도래함에 EK라 플랫폼 프로파일을 표현하는 다양한 방법들이 논의되었고 표준으로 발표되고 있다. 이러한 다양한 플랫폼 프로파일들은 몇 가지 문제점을 안고 있는데 이러한 문제점을 해결하기 위해, 다양한 프로파일을 인식하고 프로파일의 단순화를 통하여 적응화 엔진의 성능을 향상 시키는 프로파일 처리 방식을 제안하고 프로파일링 매커니즘을 개발한다. 즉, 서로 다른 적응화 시스템에서 사용하는 프로파일을 인식하지 못하는 문제를 해결하기 위한 여러 프로파일의 통합방식을 제시하고, 프로파일의 속성을 필수 속성 및 유사 값으로 그룹핑하여 프로파일의 단순화를 실현한다. 이 시스템을 통하여 기존 적응화 시스템에 비교하여 다양한 프로파일 형식의 사용자 요청을 처리할 수 있게 되고, 컴팩트한 프로파일은 콘텐츠 적응화 시스템을 운영하며 동적으로 생성되는 프로파일의 개수를 대폭 줄이게 되어 메모리 사용을 줄이고 콘텐츠 변환의 횟수를 줄이면서 적응화 엔진의 성능을 향상시키는데 기여한다.
As becoming the age of ubiquitous, there are many discussion and publication for standards to express platform profile. These various platform profiles have some problems. The solve these problems, we propose and develop a new posting mechanism which improve the performance of contents adaptation engine by simplifying platform profile and processing various type of platform profiles; we introduce the way to integrate different profiles to solve nut to recognize the profile which is used by different adaptation system and simplify platform profile by grouping the similar attributes of platform profiles. Proposed system can processing different profiles and also the system overhead to processing a profile and creating a dynamic profile has reduced. As a result overall performance of content adaptation system has increased.
