Along with increasing supplies of smart devices, a proliferation of context-aware applications is came. However, acquiring contexts through sensors requires considerable energy consumption. It has became big constraints on running many context-aware applications in mobile devices having limited battery capacity. Hence, energy-efficient methods for monitoring contexts are highly required. In this paper, we propose four context monitoring methods, analyse energy consumption in each method, and provide guidelines for applying the methods. It is effective to decrease energy consumption for monitoring contexts with applying the methods. To assess the proposed methods, we implement an application that is aware of a user's motion and show quantitative comparison between each of the methods.
As the interest about ubiquitous environment is increasing, there are many researches about the services in this environment. These services have important issues in interpreting the users' context, using many kinds of sensors, like PDA, GPS and accelerometers. Low level raw data, which sensors like accelerometers calibrates, are hard to use, and to provide real-time services preprocessing and interpreting the data into context, in real-time, is important. This paper describes a context integrate system which can integrate these sensors and also sensors which has raw data, like accelerometers and physiological sensors, and define the context interpret rule with XML. The proposing system reduces programming operations when adding a sensor to the sensor network or modifying the context interpreting rule by using XML. By using this system, we implemented a real-time data monitoring system which can describe the numeric data into graphs, and assist the user to validate the data and results of the preprocess phase, and also support the external services and applications to use the context of the user.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.6
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pp.712-717
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2011
Recently, diverse schedule management agents are being researched for the efficient schedule management of smart devices users, but they remain at a confirmatory level. In order to efficiently manage user's schedules, execution of planned schedules should be monitored to help users properly execute their schedules, or feedback must be given so that when setting up new schedules, users can plan their schedule according to their schedule establishment patterns. This research proposes a schedule management agent that infers the user's behaviors by using acquired user context, and provides schedule related feedback depending on the user's behavior patterns, when users are executing their schedules or planning new schedules. For this, collected user context information is preprocessed and user's behavior is inferred by Bayesian network. Also, in order to provide feedbacks necessary for confirming the user's schedule execution and new schedule establishment, a context tree pattern matching method for the user's schedule, location and time contexts was applied, then verified with 6 weeks of user simulation in a mobile environment.
The Ubiquitous Sensor Network, a new computing paradigm, is a core technology of ubiquitous computing for context-awareness monitoring system using sensor networks. Recently, ubiquitous campus has been developed to build ubiquitous computing environments in many universities. In this paper, I propose the development of context-awareness monitoring system, to acquire the context information through various sensors and provide the campus information and safety services for students with disabilities using mobile devices. Ubiquitous sensor system based on u-campus technology for students with disabilities can especially be used to provide customized information.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06b
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pp.249-254
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2007
유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 자율적으로 수집하고, 수집된 정보를 관리 및 제어하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 상황인지 미들웨어는 무선 센서들로부터 습득한 정보를 기반으로 사용자게 어떤 서비스를 제공할지 결정한다. 이를 통해 사용자는 적절하게 필요로 하는 서비스를 받을 수 있다. 따라서 현재 유비쿼터스 환경을 제공하기 위해서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 우리는 실제 환경을 신속히 판단할 수 있도록 다양한 기기로부터 들어오는 환경 정보들을 수집하여 컴퓨팅 시스템에게 적합한 컨텍스트로 가공하여 관리 및 전달하는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 다양한 환경 정보를 수집하는 센서, 무선 및 유선 디바이스로부터 전달받은 정보를 컴퓨팅 시스템이 사용하기 적절하도록 수집, 관리, 여과, 통합하는 모니터링 시스템에 대한 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 이는 다양한 양식의 정보를 컴퓨팅 시스템이 인식하기 최적의 형태로 변경하여 상황판단 컴퓨팅 시스템이 신속하고 정확하게 상황판단을 할 수 있도록 설계되어있다. 마지막으로 홈 및 지하주차장 시나리오에 기반하여 구현한 상황인지 미들웨어의 환경 모니터링 시스템을 검증하였다.
The rapid growth of e-business market makes new online companies to start and existing offline companies to join in this area. As the number of players of this market grows rapidly, the competition among them is very intense. Many companies invest huge resources to online marketing including search advertisement, email advertisement and banner advertisement. Because these traditional online marketing activities mainly focus on how to invite visitors to their web sites, ROI of these marketing activities are getting lower. Many companies are looking for a new marketing method to escape this situation. In this paper, we propose ROMS (Realtime Online Marketing System) which supports tools to improve conversion ratio of e-commerce sites, ROMS gathers behavioral data of visitors and analyzes it in realtime. ROMS supports live chats, visitor profiling, context analysis, event detection, and live marketing. With ROMS, personalized offers based on visitors' realtime context can be made for each visitor.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.5
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pp.1151-1160
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2016
A TrustZone-based rootkit detecting solution using a secure timer ensures the integrity of monitoring system, because ARM TrustZone technology provides isolated environments from a monitored OS against intercepting and modifying invoke commands. However, it is vulnerable to transient attack due to periodic monitoring. Also, Address Translation Redirection Attack (ATRA) cannot be detected, because the monitoring is operated by using the physical address of memory. To ameliorate this problem, we propose a snoop-based kernel introspection system. The proposed system can monitor a kernel memory in real-time by using a snooper, and detect memory-bound ATRA by introspecting kernel pages every context switch of processes. Experimental results show that the proposed system successfully protects the kernel memory without incurring any significant performance penalty in run-time.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.1
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pp.21-31
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2018
The rapid increase of the elderly living alone is a critical issue in worldwide as it leads to a rapid increase of a social support costs (e.g., medical expenses) for the elderly. In early stages of dementia, the activities of daily living (ADL) including self-care tasks can be affected by abnormal patterns or behaviors and used as an evidence for the early diagnosis. However, extracting activities using non-intrusive approach is still quite challenging and the existing methods are not fully visualized to understand the behavior pattern or routine. To address these issues, this research suggests a model to extract the activities from coarse-grained data (spatio-temporal data log) and visualize the behavioral context information. Our approach shows the process of extracting and visualizing the subject's spaceactivity map presenting the context of each activity (time, room, duration, sequence, frequency). This research contributes to show a possibility of detecting subject's activities and behavioral patterns using coarse-grained data (limited to spatio-temporal information) with little infringement of personal privacy.
In recent competitive business environment each enterprise has to be agile and flexible. For these purposes run-time monitoring ofservices provided by an enterprise and early decision making through this becomes core competition of the enterprise. In addition, in order to process various innumerable events which are generated on enterprise systems techniques which make filtering of meaningful data are needed. However, the existing study related with this is nothing but discovering of service faults by monitoring depending upon API of BPEL engine or middleware, or is nothing but processing of simple events based on low-level events. Accordingly, there would be limitations to provide useful business information. In this paper, through situation detection an extended complex event model is presented, which is possible to provide more valuable and useful business information. Concretely, first of all an event processing architecture in an enterprise system is proposed, and event meta-model which is suitable to the proposed architecture is going to be defined. Based on the defined meta-model, It is presented that syntax and semantics of constructs in our event processing language including various and progressive event operators, complex event pattern, key, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, through application studies application possibility of this study would be shown and merits of this event model would be present through comparison with other event model.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지 서비스 제공을 위한 프레임워크들은 환경에 있는 응용 서비스들로 하여금 사용자 행동 패턴을 지속적으로 모니터링하며, 하나의 중앙집중식 서버에서 축적된 사용자 프로파일을 관리하도록 개발되어 왔다. 그러나, 전체 환경이 사용자 개개인의 서비스에 대한 요구 및 선호도를 파악하고 관리하는 일은 비효율적이다. 그리하여, 사용자 프로파일 관리 서버를 사용하지 않고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 휴대용 정보 단말기가 직접 사용자의 서비스에 대한 선호도를 인식하고 관리하는 사용자 프로파일 관리 프레임워크를 제안한다. 스마트 홈 환경의 이동형 사용자의 컨텍스트 인식을 위해서는 사용자 몸에 부착되어 있는 센서들이 사용자에 대한 정보를 휴대용 정보 단말기로 전달하며, 각 정보 단말기는 다양한 센서들로부터 획득한 정보와 정보단말기를 통해 제공되는 사용자의 직접적인 요구정보를 서비스 목적에 맞게 재해석하여 사용자 선호도에 맞는 서비스 내용을 제공하도록 하는 것이다. 제안된 프레임워크는 휴대용 정보 단말기를 통해 사용자와 환경과의 상호작용을 필요로 하는 유비쿼터스 기술이 활용 가능한 다양한 어플리케이션에 광범위하게 활용될 수 있다. 더 나아가, 사용자의 사적인 정보 보호를 보장하면서 개인화된 서비스 제공을 가능하게 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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