• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.463-468
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• 2011

지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.144-152
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• 2009

모바일 환경에서 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 성향이나 행동패턴 둥의 컨텍스트 정보를 효과적으로 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에 축적된 불확실한 로그 정보에서 컨텍스트 정보를 추론하고, 이를 효과적으로 서비스와 매칭해 주기 위한 컨텍스트 트리 기반 사용자 행동 추론 방법을 제안한다. 이 때 불확실한 컨텍스트 정보를 효과적으로 추론하기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하였으며, 컨텍스트 트리는 수학적인 방법만으로는 다룰 수 없는 비 수치적인 컨텍스트를 효과적으로 활용하기 위해 선택한 구조이다. 그리고 제안하는 방법을 지능형 전화상대 추천 서비스에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.655-660
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• 2009

기존의 예측 알고리즘들은 실시간 환경에서 학습 데이터 처리에서 오는 시간지연 문제, 구현의 어려움 등으로 개인화된 실시간 서비스를 제공하는 컨텍스트 인식 환경에서 사용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 사용자 모델을 이용하여 컨텍스트 예측 알고리즘의 처리시간 단축과 예측 정확도를 향상시키기 위한 연구를 제안한다. 컨텍스트 예측을 위하여 사용자의 컨텍스트 중에서 이동경로를 사용한다. 이동경로를 기반으로 시계열 분석 방법을 통하여 사용자 모델을 생성하고, 생성된 사용자 모델을 시퀀스 매칭 방법을 이용하여 사용자의 컨텍스트를 예측한다. 기존 예측 알고리즘과 본 연구에서 제안한 예측 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 처리시간 및 예측 정확도를 비교한 결과, 실시간 서비스 환경에서 예측 정확도는 기존 예측 알고리즘들과 비슷한 결과를 보였고, 처리시간은 사용자 모델을 사용한 경우가 시퀀스 매칭을 사용한 경우보다 평균 40% 정도 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.341-346
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• 2012

소셜 네트워크 서비스의 가장 대표적인 마이크로 블로깅 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 사용자가 자신의 현재 상황정보를 간편하게 기록하고 그 정보를 바탕으로 다른 사람들과 네트워크를 형성하고 유지하도록 하는 것이 중요하다. 하지만 모바일 환경에서 사용자가 자신의 정보를 매번 모바일 디바이스를 통해 직접 입력하는 것은 매우 번거로운 작업이다. 본 논문에서는 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 현재 행동과 다음 목적지를 추론한 후, 자동으로 문장을 생성하여 블로깅을 해주는 컨텍스트 모델 기반 자동 블로깅 시스템을 제안한다. 컨텍스트 모델을 생성하기 위해 사용자의 행동 추론은 나이브 베이즈 분류기를 이용하고, 이동중인 사용자의 다음 목적지 추론은 시퀀스 매칭을 이용하였다. 생성된 컨텍스트 모델을 기반으로 5W1H 구조를 이용하여 상황에 적합한 문장을 생성하여 자동으로 블로깅하였다. 제안한 방법의 정확도를 평가한 결과 평균 88.73%의 정확도를 보여 자동 블로깅 서비스가 가능함을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.712-717
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• 2011

최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.118-119
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• 2008

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.487-490
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• 2004

상황 인식(context-awrare)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황 인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황 인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계되고, 성공적으로 테스트되었다. 제안한 SoC 기반의 상황 인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.287-292
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• 2012

본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.