• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.723-727
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• 2006

애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상호작용 미들웨어는 컨텍스트의 변화에 따라 애플리케이션간의 상호작용을 재구성할 수 있도록 지원해야 한다. 또한 미들웨어는 컨텍스트 인지 상호작용을 지원하는데 있어 컨텍스트 종류나 애플리케이션들 혹은 환경의 다양성에 따라 컨텍스트 변화에 대한 적응성을 동적으로 변화시킬 수 있도록 기능을 제공해야 한다. 하지만 기존 연구들은 컨텍스트 변화에 대한 적응성을 변화시키는 이러한 요소들에 대해 고려하지 않으며 그로 인해 컨텍스트 변화에 대한 적응 정도를 정적으로 설정함으로써 컨텍스트 인지 상호작용을 지원하는데 있어 경우에 따라 오버헤드가 발생하거나 컨텍스트 변화에 빠르게 대응하지 못한다. 따라서 본 연구는 애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 동작하는 Publish/Subscribe 기반의 상호작용 미들웨어에서 이벤트 중계의 정확성과 컨텍스트 변화 적응성간의 관계를 기반으로 다양한 컨텍스트 종류나 사용자, 환경에 따라 이벤트 중계의 정확도를 동적으로 조절하는 기법을 제안한다. 그리고 이를 기반으로 이벤트 중계 정보를 동적으로 재구성하여 컨텍스트에 맞춰 효율적으로 컨텍스트 인지 상호작용을 구성할 수 있는 기법을 제안한다. 비교 분석 결과 기존 연구에 비해 컨텍스트 변화에 대한 적응성에서 더 나은 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.158-163
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• 2006

유비쿼터스 시스템은 개인화 서비스를 위한 사용자 모델링이 필요하다. 사용자 모델링은 더 정확한 컨텍스트 모델을 만들기 위한 중요한 단계이다. 본 논문에서는 컨텍스트 모델을 기반으로 사용자에게 적당한 서비스를 제공하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해서 우리는 개념 의존(conceptual dependency)을 이용한 온톨로지 기반 컨텍스트 모델링 방법을 제안한다. 이 모델은 관찰된 사용자 행동을 모델링한다. 우리는 사용자 행동을 모델링하기 위해서 개념 의존 이론을 기반으로 컨텍스트 온톨로지를 설계한다. 컨텍스트 모델러는 사용자 행동을 모니터하고 행동을 표현하기 위해 온톨로지 인스턴스를 생성한다. 더 정확한 행동 표현을 위해 본 연구에서는 시간 개념(temporal concept)을 기반으로 시간 추론을 사용하여 컨텍스트 모델을 구축한다. 생성된 시간 컨텍스트 모델은 온톨로지 추론을 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상위 컨텍스트의 추론이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.661-663
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 여러 컴포넌트들이 공유할 수 온톨로지 기반 컨텍스트 모델이 연구되고 있다. 그런데 이러한 컨텍스트 모델들은 한가지 판정을 지원하는 컨텍스트 모델이므로 서로 다른 목적으로 컨텍스트 모델을 창조하는 컴포넌트들의 요구사항을 만족시키기에 불충분하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 관점의 유비쿼터스 컴퓨팅 컴포넌트들의 요구사항을 만족하는 온톨로지를 기반으로한 컨텍스트 모델을 제안한다. 제안하는 컨텍스트 모델은 서로 다른 도메인 관점에서 컨텍스트 모델에 대한 공통적인 개념을 공유할 수 있고, 컨텍스트의 사용 관점, 획득 관점, 처리 관점의 요구사항을 반영한 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델이다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.12 no.3
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• pp.1-17
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• 2007

A virtual enterprise (VE) can be mapped into a multi-agent system (MAS) that consists of various agents with specific role(s), communicating with each other to accomplish common goal(s). However, a MAS for enacting VE requires more advanced mechanism such as context that can guarantee autonomy and dynamism of VE members considering heterogeneity and complex structure of them. This paper is to suggest a context-based MAS as a platform for constructing and managing virtual enterprises. In the Context-based MAS a VE is a collection of Actor, Interaction (among Actors), Actor Context, and Interaction Context. It can raise the speed and correctness of decision-making and operation of VE enactment using context, i.e., information about the situation (e.g., goal, role, task, time, location, media) of Actors and Interactions, as well as simple data of their properties. The Context-based MAS for VE we proposed('VECoM') may consists of Context Ontology, Context Model, Context Analyzer, and Context Reasoner. The suggested approach and system is validated through an example where a VE tries to find a partner that could join co-development of new technology.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.154-156
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅에서 컨텍스트 인식을 위해서는 물리적 공간과 전자적 공간에서 사용자의 컨텍스트 정보가 수집되며, 정보 수집을 위해 모바일 장치들이 사용된다. 이러한 모바일 장치들을 사용함으로써 사용자의 컨텍스트 정보 수집이 용이하며, 실시간으로 컨텍스트 인식 과정을 거쳐 사용자에게 적합한 서비스를 제공할 수 있다. 하지만 현재 P2P 모바일 컨텍스트 인식을 위한 표준화된 기반 구조가 존재하기 않기 때문에 P2P 모바일 서비스의 지원이 미흡하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자의 물리적, 전자적 공간의 컨텍스트 정보를 속성별로 빠르게 분류한다. 그리고 서비스의 상관 관계를 분석하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공할 수 있는 P2P 모바일 에이전트 기반의 사용자 컨텍스트 인식 및 서비스 처리 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.214-216
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• 2003

유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화 된 서비스를 위한 상황과 환경 정보 즉, 컨텍스트 정보에 기반한 정보 제공의 중요성이 높아지고 있는데, 기존의 연구는 물리적 환경에 국한하여 컨텍스트를 적용하고 있으며. 개인의 선호를 고려하지 않는 타켓 마케팅 개념적 서비스에 기반을 두기 때문에 유비쿼터스 상거래 환경의 컨텍스트 도메인 관점에 부 적합하고, 개인화된 서비스 지원이 어렵다. 따라서 이 연구에서는 유비쿼터스 환경에서의 컨텍스트 개체에 대해 정의하고, 전자공간과 물리공간의 연계를 바탕으로 실세계의 일반화 된 공간 개념과 전자 공간의 카테고리 형태의 구조를 통합한 개념 계층 구조로 컨텍스트 정보 모델링을 제안하고, XML 데이터베이스를 이용하여 설계한다. 아울러 이렇게 확장된 컨텍스트 개념을 기반으로 적용 가능한 개인 상거래 서비스를 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1449-1452
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• 2005

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 여러 컴포넌트들이 공유할 수 있는 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 컨텍스트 모델은 온톨로지 기반이므로 컨텍스트 정보 공유가 용이하고 모듈 단위로 설계하였기 때문에 재사용성과 확장성이 좋다. 또한 컨텍스트 정보에 대한 일관성 있는 표현법을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1051-1054
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• 2008

유비쿼터스 환경에서는 동적으로 변하는 사용자의 상태정보를 바탕으로 상황에 맞는 서비스가 실시간으로 제공되는 상황인지 서비스를 지향한다. 이러한 상황인지 서비스는 실제 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 주기적으로 센싱되어 들어오는 컨텍스트 정보에 대한 빠르고 정확한 컨텍스트 비교를 바탕으로 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 발생하는 다양한 상황정보를 {주어, 동사, 목적어}형태의 RDF기반 컨텍스트 모델로 표현하고, 컨텍스트 유형별로 구분되는 컨텍스트 타입과 값의 튜플 조합을 컨텍스트 비교에 이용하는 상황인지 서비스를 위한 컨텍스트 비교기를 제안한다. 제안하는 컨텍스트 비교기는 센싱되어 들어오는 컨텍스트 정보를 컨텍스트 타입에 따라 세부 인덱스를 부여하여 컨텍스트 비교횟수를 최소화할 수 있으며, 센싱된 입력 컨텍스트의 재활용 수준을 높일 수 있다. 따라서, 제안하는 컨텍스트 비교기는 동적인 유비쿼터스 환경에서 상황인지 서비스를 제공하기 기반 기술로써 위한 관련 응용프로그램 및 시스템 설계에 그 활용도가 클 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.124-127
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• 2011

스마트 폰과 같은 모바일 디바이스의 연산 능력 향상으로 다양한 모바일 어플리케이션의 개발이 증가하고 있다. 특히, 모바일 디바이스에 장착된 다양한 센서를 통해 수집되는 컨텍스트 정보를 기반으로한 모바일 컨텍스트 애플리케이션에 대한 요구가 크게 증가하는 추세이다. 하지만 모바일 컨텍스트는 모바일 디바이스의 다양한 종류와 운영체제, 정보의 종류 등에 따라 다양한 형태가 존재한다. 모바일 컨텍스트의 다양성에 의해 모바일 컨텍스트 애플리케이션 개발에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문에서는 효과적인 모바일 컨텍스트 애플리케이션의 개발을 위한 모바일 컨텍스트의 가변성 모델을 제안한다. 가변성 분석을 통해 모바일 컨텍스트의 다섯 가변점과 각 가변점의 가변치를 정의한다. 또한 제안된 가변성 모델을 기반으로 활용 가능한 사례를 제시하고, 제안된 모델의 평가를 수행한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.463-468
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• 2011

Context prediction methods have been developed in two ways - one is a prediction for discrete context and the other is for continuous context. As most of the prediction methods have been used with prediction algorithms in specific domains suitable to the environment and characteristics of contexts, it is difficult to conduct a prediction for a user's context which is based on various environments and characteristics. This study suggests a context prediction method available for both discrete and continuous contexts without being limited to the characteristics of a specific domain or context. For this, we conducted a context prediction based on sequence matching by generating sequences from contexts in consideration of association rules between context attributes and by applying variable weights according to each context attribute. Simulations for discrete and continuous contexts were conducted to evaluate proposed methods and the results showed that the methods produced a similar performance to existing prediction methods with a prediction accuracy of 80.12% in discrete context and 81.43% in continuous context.