In this study, we proposed Context Cube as a conceptual model of user context, and a Multi-modal Interaction Design framework to develop ubiquitous service through understanding user context and analyzing correlation between context awareness and multi-modality, which are to help infer the meaning of context and offer services to meet user needs. And we developed a case study to verify Context Cube's validity and proposed interaction design framework to derive personalized ubiquitous service. We could understand context awareness as information properties which consists of basic activity, location of a user and devices(environment), time, and daily schedule of a user. And it enables us to construct three-dimensional conceptual model, Context Cube. Also, we developed ubiquitous interaction design process which encloses multi-modal interaction design by studying the features of user interaction presented on Context Cube.
U-Healthcare is more efficient as a solving method for health problems rather than visiting the hospital. Recently, systems have been studied to offer appropriate service to user, which gather and analyze biological signals of a user and context information around the user from a variety of sensors. The existing systems for U-Healthcare are based on domain specific service so it is difficult to expand and link to other systems. Also, they lack services focusing on the specific quality of the user, because they offer a general service which targets a lot of users. To address this problem, we expand an extensibility of system using the context-awareness agent based on multi-agents. Also, we provide the suitable services which match with the context information of user to each user using the modeling toolkit JaUCE based on GUI. We design and implement U-Silvercare service to demonstrate the effectiveness of the proposed context-awareness agent and modeling toolkit.
The purpose of this study is to investigate the impacts of individual difference toward technology and situational influences on use intention of Self-Service Technology. While the previous research related to SSTs focuses on individual tendency toward technology, little research has been done on the impact of situational influences on usage intention of SSTs. This study proposed Technology Readiness Index for measuring individual tendency toward technology and categorized situational influences into two dimensions: location convenience, employee presence. The empirical testing of the research was conducted on 20' users who have prior experience in using SSTs except for ATMs in bank. This study demonstrated that the people who are favorable emotions positively affect SSTs. Also this study confirmed that it is effective to build strategies to form favorable attitude and usage intention of knowledge of SSTs rather than method through service employees. Finally, SSTs were distributed for customers.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.4
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pp.67-75
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2012
For the last few years, LBS has attracted considerable attention from many industries and societies as a result of propagated smart devices. LBS has a high utilization of mobile users as it uses user positions as a significant factor. Current LBS has only taken user position into account and it makes some limits. So, it is necessarily suggested that support for personalized services which consider user's motion, traffic condition, weather condition, time, personal information and preferences that have a huge impact on the accuracy. The purpose of this study is to design the inference systems with user's motion, preferences and schedules and provide users with the personalized information. To achieve this, Movement Ontology, User Profile Ontology, Schedule Ontology and Work Ontology should be constructed and based on this, smart applications were developed. Developed applications induced appropriately recommended results according to user's preference, motion and directions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.737-740
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2013
The widespread use of smart home appliances with smart home networking is leading to a next generation of a new technology that exploit user contextual information to provide a richer experience. However, in the most part of home networking systems the intelligent personalization services between user and home appliances have not been adequately supplied in respect of the long lifespan of the legacy home appliances. In addition, without installing smart home appliances when constructing new building the users can not use this service. To use this service, the legacy home appliance need to attach enabler equipped with the various sensors just as it is smart home appliances. The goal is to create a service that enables appliances to exchange information and control their actions through the IoT gateway to achieve nonintrusive behavior and customized services without human intervention. In this paper, we propose a ontology model to represent the user context to be able to induce right service automatically and use it to discover, utilize and enhance different services in real time that the user may be interested in.
최고 수준의 IT인프라를 활용하는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 확산에 따라 스마트 폰을 활용하여 언제든지 원하는 서비스 요청이 가능하게 되었다. 그러나 이러한 최신 IT서비스의 이면에는 보안 위협이 존재한다. 클라우드 서비스를 통해 데이터 뿐 아니라 개인정보의 수집 및 활용 또한 용이해지면서, 개인정보 유 노출 및 악용의 위험이 높아지고 있어, 이러한 사항을 고려한 클라우드 보안 방안을 마련할 필요가 생겼다. 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공자가 개인정보보호에 대한 충분한 방안을 마련하고 시행할 수 있도록, 정부의 법제 마련 등 범국가적 지원이 필요한 상황이다. 이에 정부는 2013년부터 추진하고 있는 "클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률안"을 통해 클라우드 산업 활성화를 위하여 정부가 지원 방안을 마련하고자 하나, 개인정보에 대한 세밀한 검토 후 수정 보완 하여 한다는 의견이 있어, 현재 국회에 계류중이다. 본고에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 발전과 클라우드 환경에서의 개인정보보호 이슈를 정리 해보고, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용하는 서비스 이용자의 개인정보 안전성을 보장하고 서비스 제공자의 잠재적 개인정보 침해 위험을 줄일 수 있는 방향을 생각 해 보고자 한다.
향후의 유비쿼터스 사회(U-Society)는 정보화에 따른 여러가지 새로운 위험들이 나타나는 사회가 될 것이며, 개인정보 생성, 수집 등을 통해 개인정보 지식베이스 형성을 가능하게 하는 정보위험사회의 도래가 예상되고 있다. 따라서, 사용자의 상황에 맞게 적응적(Adaptive)이고 적시적(Just-In-Time)으로 개인정보보호 서비스 제공이 가능한 새로운 프레임워크 개발이 요구된다. 본 논문에서는 U-Society와 프라이버시 개념의 변화 과정을 검토하고, 개인정보 및 프라이버시 침해의 유형을 비교 분석한다. 아울러, 기존 프라이버시 보호 프레임워크 모델인 WASP 아키텍쳐와 IBM의 TPM 작동 과정과 주요 기능을 살펴보고 이에 따른 문제점을 지적한다. 또한, 개인정보보호 대책을 수립하기 위해 개인정보의 라이프사이클 관점에서 수집, 저장/관리, 이용/제공, 폐기의 4단계로 분석하고 개인정보 라이프사이클에 따른 프라이버시 보호 프레임워크 모델을 제시한다.
Context-aware computing, as a core of smart space development, has been widely regarded as useful in realizing individual service provision. However, most of context-aware services so fat are in its early stage to be dispatched for actual usage in the real world, caused mainly by user's privacy concerns. Moreover, since legacy context-aware services have focused on acquiring in an automatic manner the extra-personal context such as location, weather and objects near by, the services are very limited in terms of quality and variety if the service should identify intra-personal context such as attitudes and privacy concern, which are in fact very useful to select the relevant and timely services to a user. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel methodology to infer the user's privacy concern as intra-personal context in an intelligent manner. The proposed methodology includes a variety of stimuli from outside the person and then performs model-based reasoning with social theory models from model base to predict the user's level of privacy concern semi-automatically. To show the feasibility of the proposed methodology, a survey has been performed to examine the performance of the proposed methodology.
The age of big data has not only opened new opportunities for economic growth in various industries, but it has also created new problems related to personal information protection and privacy invasion. Given this situation, Korea's communications commission has proposed a big data guideline that specifies how companies should collect and utilize personal information in the big data environment. However, this guideline is more focused on industrial development than personal information protection, and it contains many features that conflict with personal information protection law as it currently exists. As a result, civic groups strongly oppose the guideline, as it may create serious privacy issues for subjects of information gathering. Thus, this paper analyses the limitations of the guideline by comparing it with domestic and foreign laws about personal information protection and privacy. We also discuss the direction of legalization and institutionalization with respect to the secure use of big data.
Park, Sung-Eun;Lee, Dong-Joo;Kahng, Min-Suk;Lee, Sang-Goo
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.122-125
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2010
사용자와 취향이 비슷한 사용자를 찾고, 이 유사 사용자가 선호한 아이템을 추천하는 협력적 필터링방식은 일반적으로 많이 사용되는 추천 방식이다. 하지만 협력적 필터링 방식은 어떤 상황적 요소도 고려하지 않아 모든 상황에서 동일한 추천 결과를 제시하게 된다. 반면, 상황을 고려한 추천 방식은 다른 상황에서 그 상황에 적합하다고 판단되는 추천 리스트를 보여주는 다양성을 가지지만 개인의 선호를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 협력적 필터링 방식과 상황에 따른 추천 방식을 함께 고려하려는 시도가 있다. 본 논문에서는 시간 상황에 따른 음악 추천 시, 전체 상황에서 가장 유사한 사용자를 찾고 이 유사 사용자의 현재 상황에서의 선호 아이템을 추천하는 모델을 제시하고 실험을 통하여 이 모델의 한계와 실용 가능한 상황을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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