• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.535-542
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• 2017

유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.86-87
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• 2008

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.91-104
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• 2007

유비쿼터스 환경에서 사람들은 자신과 주변 환경의 변화에 따라 서비스들이 능동적으로 변하기를 기대한다. 스트리밍 서비스에서 이런 기대를 만족시키기 위해서는 사용자의 이동에 따라 다양한 단말기로 자유롭게 이동할 수 있는 기술과 개인화된 스트리밍 푸시 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정의 컨텍스트와 스트림뷰를 기반으로 유비쿼터스 스트리밍 서비스를 제공하는 U-Stream을 설계하고 구현하였다. 스트리밍 서비스 이동에 따른 컨텍스트를 분류하고 사용자에게 일부 컨텍스를 설정하게 함으로 개발자들의 예상의 의해 획일적으로 실행되는 서비스에서 벗어나 사용자 중심의 개인화된 서비스를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.28-30
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• 2004

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 컨텍스트와 이를 이용하는 서비스간의 연관 관계를 온톨로지 기반의 기술 방식을 이용하여 효과적으로 표현할 수 있는 uWDL (Ubiquitous Workflow Definition Language)을 소개한다. uWDL은 유비쿼터스 환경의 사용자 특성을 이용하여 그에 맞는 서비스들의 관계를 워크플로우 형태로 기술할 수 있는 언어로, uWDL을 이용하여 서비스들 간의 연관 관계를 기술함으로써 작업의 통합 및 자동화를 이를 수 있다. 이를 위해 가장 널리 사용되고 있는 웹 서비스(Web Services)의 WSDL을 바탕으로 uWDL의 서비스를 기술하고, 워크플로우에 의해 구성된 서비스들의 연관 관계는 컨텍스트 정보에 따라 동적으로 재구성되어 상황에 맞는 서비스를 제공하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.773-776
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• 2005

본 논문에서는 그동안 연구 및 개발해온 분산객체그룹 프레임워크로부터 새로운 분산서비스들을 추가한 확장 분산객체그룹 프레임워크를 제안한다. 확장 분산객체그룹 프레임워크는 기존 프레임워크의 구성요소들과 이들에 의해 제공되는 서비스들은 그대로 유지하고, 분산 프로그램 개발 툴(Distributed Programming Developing Tool, DPD-Tool), 모바일 프락시 및 컨텍스트 제공자 구성요소들을 새롭게 추가하였다. 각 구성요소의 제공 서비스를 살펴보면, DPD-Tool은 분산객체그룹 프레임워크의 지원을 받아 클라이언트, 서버 프로그램 개발자 및 분산응용 관리자 GUI를 통해 쉽고 편리하게 분산 프로그램을 개발할 수 있는 도구이다. 모바일 프락시는 분산응용 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 컨텍스트 제공자는 하드웨어 기기 및 센서들로부터의 상황인식 및 추론 기술을 제공한다. 또한, 본 확장 프레임워크는 분산자원의 특성에 따라 다양한 속성정보를 통합 관리하기 위한 정보저장소 기술을 포함하며, 기존서비스 뿐만 아니라 새롭게 추가한 분산서비스들의 지원을 통해 분산응용의 수행성을 보장하도록 한다. 결론적으로 본 연구에서는 다양한 분산서비스에 맞추어 상황별로 적응 지원이 가능하며, 분산 프로그램을 용이하게 개발할 수 있는 도구를 함께 제공하고 있는 통합 프레임워크를 제시한다..

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.542-545
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• 2010

모바일은 사용자의 여섯 번째 감각의 도구로써 신체의 일부가 되고 있으며 사용자의 감정이나 행동패턴 등의 상황 정보를 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 수가 있다. 본 논문에서는 안드로이드를 기반으로 사용자의 감정을 포함한 다양한 상황을 인지하고 감정과 상황에 따른 사용자의 행동을 추론할 수 있는 상황인지 스마트 폰을 제안한다. 상황인지 스마트폰은 카메라에서 입력된 사용자의 얼굴 영상을 통해 감정을 인지하고 감정에 따른 행동과 그 때의 상황정보를 조합하여 히스토리 DB에 축적된다. 또한 현재의 감정과 상황 정보에 따라 과거의 히스토리DB를 비교 분석하고 현재의 행동을 추론한다. 이것은 사용자에게 고차원적인 서비스를 제공해줄 수 있다. 상황인지 스마트폰은 감정을 인지하는 감정인지 매니저와 상황 정보를 수집하고 관리하는 컨텍스트 매니저, 행동을 추론하는 추론 매니저로 구성된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.224-229
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• 2011

협력적 필터링은 잠재적인 항목을 추천할 수 있어서 추천시스템에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 협력적 필터링은 평가항목이 적을 경우, 평가자의 상황이나 기분에 따라 유사도나 선호도에 큰 영향을 끼칠 수 있다. 또한 사용자의 현재 상황을 전혀 고려하지 않고 과거에 평가한 항목만으로 유사도를 계산하여 추천하여 추천의 정확도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위해, 먼저 협력적 필터링 과정을 수행하기 전 사용자들이 평가한 모든 값을 비교하지 않고 평균 이상인 사용자들만을 비교하여 유사도를 계산함으로써 추천의 정확성을 높였다. 또한 끊임없이 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 평가 항목만으로 서비스 정보를 추천하는 것이 적합하지 않기 때문에, 사용자의 실시간 컨텍스트 정보를 이용하여 비슷한 사용자들에게 높은 가중치를 적용하여 유사도를 구하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법을 사용한 결과, 추천의 정확도가 평균적으로 16.2% 향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.14-15
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 행동 및 서비스 이력을 기반으로 사용자의 상황에 적합한 새로운 서비스 규칙을 발견하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 컨텍스트 온톨로지를 기반으로 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 ECA규칙 기반의 시스템 구조를 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.598-606
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• 2021

본 논문에서는 mobile edge computing (MEC) 네트워크에서 컨텍스트 기반 IoT 서비스를 위한 새로운 서비스 바인딩 및 리소스 관리 모델을 제시한다. 제안하는 제어는 MEC 서비스 바인딩 제어 계층 (MCL)과 사용자 컨텍스트 제어 계층 (UCL)의 두 가지 계층으로 구성되며, MCL은 시스템 관점에서 서비스 바인딩 구성, 리소스 할당 및 서비스 정책 구성을 관리하고, UCL은 사용자 관점에서 메타 객체를 사용하여 실시간 서비스 적응을 관리한다. 본 논문에서 제안하는 제어 모델은, 실험을 통해 기존 컴퓨팅 모델과 비교할 때 향상된 정보 처리량과 콘텐츠 전송 시간을 제공함을 확인했다. 제안하는 제어 모델은 차세데 MEC 환경에서 컨텍스트 기반의 다양한 사물인터넷 서비스의 핵심 구성 요소로 적용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.353-356
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• 2005

최근 우리 생활과 밀접하게 연관되어 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 컴퓨터 스스로 사용자가 처한 환경을 인식하는 상황 인식(situation-awareness) 시스템이 필수적이다 상황 인식(situation-awareness)시스템은 센서로부터 주변 환경 정보의 수집 및 결합을 통해 상황을 인식하고, 해석과 추론 처리과정을 거쳐 사용자에게 적절한 서비스를 제공한다 주변 환경이 시간에 따라 계속 변화하므로 더 좋은 서비스를 제공하기 위해서는 현재의 환경 정보뿐만 아니라 과거의 환경 정보도 고려하여 현재 상황이 어떻게 변화되고 있는지도 파악할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 동적으로 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 시간을 처리할 수 있는 상황 인식 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 컨텍스트의 시간처리를 JESS와 JAVA를 이용하여 처리하였다.