• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.115-117
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• 2006

스마트폰의 성능이 향상되고 많은 기능이 추가됨에 따라 스마트폰에 저장되는 사용자 정보도 증가하고 있다. 이렇게 저장된 사용자 정보는 사용자가 경험한 일이나 상황을 추론하기 위한 판단의 근거가 될 수 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 GPS 위치 정보, 전화 통화 기록, SMS 정보, 날씨 정보, MP3 음악듣기정보, 사진 찍은 정보, 사진을 본 내역, 충전상태에 관한 정보를 수집하고. 통계적 분석, 임팩트 분석을 통하여 수집된 정보로부터 컨텍스트를 추출한다. 추출된 컨텍스트를 통하여 사용자의 상태에 대한 추론이 가능하며 추론 모델이나 서비스를 위해 입력으로 제공될 수도 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.118-123
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• 2006

본 논문에서는 반몰입형 가상현실 시스템인 반응형 멀티미디어 시스템(RMS: Responsive Multimedia System)을 이용한 개인화된 스토리텔링 기법을 제안한다. 인간은 글, 그림, 영상 기술 등을 이용한 다양한 스토리텔링 기법을 개발해 왔으며, 가상 현실 기술을 통하여 기존의 멀티미디어보다 한차원 높은 수준의 스토리텔링을 가능하게 하였다. 제안된 스토리텔링 기법은 테이블 형태의 다감각 사용자 인터페이스, 사용자 정보 처리와 위치기반 이벤트를 결정하는 컨텍스트 인식 응용 모델 (vr-UCAM), 그리고 가상환경 네비게이션과 변화, 캐릭터의 애니메이션을 가능케 하는 가상공간 관리기로 구성된다. 제안된 스토리텔링 기법은 다감각 사용자 인터페이스를 통하여 직관적인 상호작용을 가능하게 한다. 그리고 컨텍스트 인식 응용 모델을 활용하여 사용자 개인정보를 스토리에 적용하여 개인화된 스토리가 전개될 수 있도록 한다. 그리고 가상 환경의 네비게이션, 가상 캐릭터, 날씨 및 환경의 변화 등을 조절하여 실감있게 스토리가 전개되도록 한다. 제안된 스토리텔링 환경을 검증하기 위해 운주사에 얽힌 설화를 기반으로 가상 운주사 체험 시스템을 구현하였다. 이를 통해, 반응형 멀티미디어 시스템을 이용한 스토리텔링의 가능성을 검증하였으며, 컨텍스트 인식 응용 모형을 활용한 개인화된 스토리텔링을 선보였다. 제안된 스토리텔링 기법은 문화교육, 에듀테인먼트, 예술 분야에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1161-1164
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• 2004

정보통신기술의 급속한 발전과 웹을 통한 기업모델의 다양화로 인해 개인정보를 통한 새로운 경영기법의 발전은 향상되었던 반면 개인정보의 오용과 남용은 인터넷 발전의 가장 큰 저해 요소 중 하나로 대두되게 되었다. 그러므로 방대한 정보를 부당한 사용자로부터 보호하면서 개인의 프라이버시를 보장하기 위해서는 적절한 접근통제 정책이 요구되어진다. 본 논문에서는 Biba 모델의 엄격한 무결성 정책에 대한 접근모드, 시스템 상태정보 그리고 주체의 생성과 실행에 따른 제약조건을 기술하였다. 또한, 객체의 용도(purpose)와 접근권한의 제약조건으로 구성되는 컨텍스트를 엄격한 무결성 정책에 적용하므로서 주체에 의한 객체정보의 임의적 연산을 방지하므로서 객체 정보를 보호할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권11_12호
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• pp.617-628
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 서비스들은 사용자가 제공하는 정보뿐만 아니라 사용자가 있는 환경이 제공하는 많은 정보들을 이용하여 동적으로 변화하는 환경에서 사용자에게 적합한 서비스를 자동으로 제공해야 한다. 비즈니스 및 분산 컴퓨팅 환경에서 사용되는 워크플로우는 여러 작업들을 일련의 작업 절차 규칙에 의해 연계시켜 서비스의 자동화를 지원한다. 따라서 서비스의 자동화에 사용되어 왔던 워크플로우를 유비쿼터스 컴퓨팅에 적용하여 상황인지 서비스를 지원하기 위해서는 컨텍스트 정보를 서비스의 전이조건으로 명시해야 한다 이를 위하여 본 논문에서는 워크플로우를 유비쿼터스 컴퓨팅에 적용하고 워크플로우의 상태 전이 제약조건에 컨텍스트 정보를 명시하기 위한 구조적인 컨텍스트 모델을 제시한다. 또한 이 구조적인 컨텍스트 모델을 사용하기 위해서, 이질적이면서 다양한 플랫폼, 프로토콜 및 언어에 독립적인 표준화된 인터페이스를 제공하는 웹 서비스 기반의 워크플로우 언어인 uWDL을 제안한다. uWDL은 유비쿼터스 환경의 워크플로우 엔진에 의해 해석되고 실행되어 사용자에게 상황인지 기반의 자동화된 서비스를 제공한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.502-506
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• 2022

본 논문에서는 KorBERT와 개체 인기정보(popularity)를 이용한 개체연결 기술을 소개한다. 멘션인식(mention detection)은 KorBERT를 이용한 토큰분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였고, 개체 모호성해소(entity disambiguation)는 멘션 컨텍스트와 개체후보 컨텍스트 간의 의미적 연관성에 대한 KorBERT기반 이진분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였다. 개체 인기정보는 위키피디아의 hyperlink, inlink, length 정보를 활용하였다. 멘션인식은 ETRI 개체명 인식기를 이용한 모델과 비교하였을 경우, ETRI 평가데이터에서는 F1 0.0312, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.1106의 성능 개선이 있었다. 개체 모호성해소는 KorBERT 모델과 Popularity 모델을 혼용한 모델(hybrid)에서 가장 우수한 성능을 보였다. ETRI 평가데이터에서는 Hybrid 모델에서의 개체 모호성 해소의 성능이 Acc. 0.8911 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 Acc. 0.793 이였다. 최종적으로 멘션인식 모델과 개체 모호성해소 모델을 통합한 개체연결 성능은 ETRI 평가데이터에서는 F1 0.7617 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.6784 였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.183-189
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• 2013

본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.91-92
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• 2011

최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 모바일 기기를 이용한 서비스 수요가 급격히 증가함에 따라 대량의 콘텐츠와 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이를 위해 사용자의 상황 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기 위한 다양한 모델들이 제시되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 상황에 따른 사용자의 선호도 혹은 컨텍스트를 자체적으로 수집/분석하여 추천한다는 점에서 신뢰도가 높은 콘텐츠를 추천하지 못하거나 이를 검증할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시공간 복합 상황 정보와 사용자의 컨텍스트를 활용한 분석과 함께 콘텐츠와 서비스를 제공하는 외부 CP(Contents Provider)가 Open API로 제공하는 신뢰도에 따라 소비 가치가 높은 최적의 콘텐츠를 제공할 수 있는 추천 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.442-444
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• 2018

본 논문에서는 GA(Genetic Algorithm) 기반 점증적 입자모델(IGM: Incremental Granular Model)의 최적화 설계를 제안한다. IGM의 성능은 다양한 실세계 응용예제를 통해 성공적으로 연구되어져왔다. 그러나, IGM의 문제로 각 컨텍스트에서 동일한 클러스터 수가 사용되는 점과 전형적인 퍼지화 계수가 설정된다는 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IGM을 최적화하여 각 컨텍스트에서 클러스터 중심의 수와 퍼지화 계수를 최적화하는 설계 방법을 제시했다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 Ecotect에서 시뮬레이션 한 12가지 건물 형태를 사용하여 에너지 효율 예측에 대한 실험을 수행하였고, 제안된 방법은 기존의 IGM보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2006년도 춘계학술논문발표회 논문집
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• pp.286-293
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• 2006

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.261-274
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• 2017

가변성 관리는 시스템이 어느 정도까지의 복잡성을 처리할 수 있는가를 정의하는 가장 중요한 기준이다. 대부분의 요구 공학 연구에서는 시스템이 동작하는 환경에 대해 많은 부분을 간과하거나 추측하는 수준에 그치고 있다. 그러나 실시간 시스템에서는 본질적으로 변화하는 컨텍스트를 관찰하고 조정하는 것은 중요한 요소이다. 본 연구에서는 i* 목표 모델, 문제 프레임, 유즈 케이스 맵, 라이브 시퀀스 차트를 활용하여 다양한 컨텍스트에 적합한 요구사항을 식별할 수 있는 프레임워크를 제안하며 스마트 그리드의 실시간 가격 정책 변화 시스템을 사례 연구로 활용하여 제안하는 프레임워크를 단계별로 자세하게 설명한다. 사례 연구를 통해 제안방법에서 유즈 케이스 맵과 라이브 시퀀스 차트를 활용한 시나리오 정교화 과정이 초기 컨텍스트 분석 및 검증에 도움을 주는 것을 보여주며 장애물 및 충돌 분석을 위한 요구사항을 정교화함으로써 요구공학 엔지니어들이 시스템의 건장성을 증가시키는 것을 도와줄 수 있음을 증명한다. 이처럼 제안하는 프레임워크는 이론적인 방법과 실증적인 사례를 통해 평가된다.