Kim, Jong-Gon;Lee, Seong-Il;Park, Kwang-Hyun;Song, Kyo-Hyun
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.340-347
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2007
"유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.
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-City(Ubiquitous city)는 유비쿼터스 컴퓨팅과 정보통신 기술을 기반으로 다양한 u-서비스(Ubiquitous service)를 제공하는 도시이다. u-서비스를 제공하기 위해서는 시스템이 주변 상황(Context)을 인지하여 사용자와 상호작용을 지원하는 상황인지 기술이 중요하다. 최근 상황인지(Context-aware) 기술은 지능형 회의실이나 스마트 홈을 개발하기 위하여 활발히 적용되고 있으나, 광범위한 도시공간을 대상으로 하는 u-서비스를 구현하기 위한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 홍수 모니터링 서비스를 대상으로 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 모델을 제안한다. 모델설계를 위해 현재의 홍수 모니터링 시스템을 분석하여 요구사항을 도출하고 홍수 모니터링 시나리오를 작성하였다. 상황 데이터를 분석하고 상황 데이터 수집을 위한 센서(Sensor) 온톨로지(Ontology)를 설계하였다. 다음으로 센서 온톨로지를 통해 수집한 상황 데이터를 추론하여 적절한 서비스를 제공하기 위한 홍수 상황인지 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 향후 다양한 u-서비스를 설계하고 구현하는데 응용모델로 활용할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.916-919
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2009
현재, 분산 및 비즈니스 프로세스 환경을 위한 워크플로우 모델링 기술을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 워크플로우 모델 설계에 적용하려는 다양한 연구가 시도되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서의 워크플로우는 상황정보 기반의 서비스 흐름을 표현해야 하기 때문에, 기존 환경의 워크플로우 모델을 수정 없이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하기에는 제약 점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 다양한 형태의 서비스 흐름을 표현할 수 있는 새로운 상황인지 워크플로우 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 서비스 전이조건으로써 상황정보의 효율적인 표현이 가능하고, 다수의 개별적인 상황인지 서비스를 하나의 워크플로우로 표현할 수 있다. 따라서, 제안하는 워크플로우 모델은 유비쿼터스 환경에서 개발자가 원하는 다양한 형태의 상황인지 워크플로우 응용서비스 개발을 위한 설계 기술로써 유용할 것으로 기대된다.
Since Context Driven Component model is based on the idea that a context-aware application consists of the components that are context sensitive and the components that do not depend on the context, it divides the context sensitive part into components according to which context information they are related to. The model supports the scalability of context information by building an application through composing Context Driven Components. Furthermore, it solves the embeddedness of context information inside the application logic. To show the contributions of the model, this paper applies it to Call-forwarding application, and analyses how the model supports the scalability and the embeddedness.
Context-aware is the core in ubiquitous environment of sensor network to support intelligent and contextual adaptation service. The new context information model is demanded to support context-aware applications. The model should not depend on a specified application and be shareable between applications in the same environment. Also, it should support various context representation and complex context-aware. In this paper, we define the context information according to context-aware process. Also we design the knowledge of domain as well as applications using ontologies and rules. The domain spatial ontology and application knowledge are represented using the spatial object model and the rules of expanded ontologies, respectively. The expression of abundant spatial ontology represents the context information about distance between objects and adjacent object as well as the location of the object. The proposed context information model which is able to exhibit various spatial context and recognizes complex spatial context through the existing GIS. This model shows that it can adapt to a large scale outdoor context-aware applications such as air pollution and prevention of disasters as well as various context-aware applications.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.239-248
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2006
Current context-aware applications In ubiquitous computing environments make the assumption that the context they are dealing with is correct. However, in reality, both sensed and interpreted context informations are often uncertain or imperfect. In this paper, we propose a probability extension model to ontology-based model for rep resenting uncertain contexts and use Bayesian networks to resolve about uncertainty of context informations. The proposed model can support the development and operation of various context-aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.1
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pp.25-32
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2020
In the context-aware system, rule-based AI technology has been used in the abstraction process for getting context information. However, the rules are complicated by the diversification of user requirements for the service and also data usage is increased. Therefore, there are some technical limitations to maintain rule-based models and to process unstructured data. To overcome these limitations, many studies have applied machine learning techniques to Context-aware systems. In order to utilize this machine learning-based model in the context-aware system, a management process of periodically injecting training data is required. In the previous study on the machine learning based context awareness system, a series of management processes such as the generation and provision of learning data for operating several machine learning models were considered, but the method was limited to the applied system. In this paper, we propose a training data generating method of a machine learning model to extend the machine learning based context-aware system. The proposed method define the training data generating model that can reflect the requirements of the machine learning models and generate the training data for each machine learning model. In the experiment, the training data generating model is defined based on the training data generating schema of the cardiac status analysis model for older in health status notification service, and the training data is generated by applying the model defined in the real environment of the software. In addition, it shows the process of comparing the accuracy by learning the training data generated in the machine learning model, and applied to verify the validity of the generated learning data.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.5
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pp.211-219
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2008
This paper is proposed context-aware based access control, model by extending original access control model. In this paper, we survey the recent researches about security model based context-aware such as xoRBAC and CAAC. For exactly policy evaluation, we make an addition Context Broker and Finder in existing CAAC security model. By this security model, Context information and context decision information is able to be collected easily for more correct policy decision. This paper controlled access of possible every resources that is able to access by user's event and constraint from primitive access resources. In this paper proposed security model can be offer dynamically various security level and access authority method alone with specified policy and constraint adjustment at user's role.
Jang, Jin Yea;Jung, Minyoung;Park, Hanmu;Shin, Saim
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.456-459
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2019
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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