• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.112-114
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• 2004

지능형 로봇 에이전트 기술이 발전하면서 서비스 질을 높이기 위한 방법으로 컨텍스트의 활용성이 부각되고 있다. 하지만 컨텍스트 분류 기술들은 아직까지 초기 개발 단계이며 다양한 방법들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 전문가의 지식과 학습된 지식을 함께 적용할 수 있고 사람이 그 내용을 이해하기 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 컨텍스트 분류 방법을 제안한다. 일반적인 BN 구조 학습에 사전 지식 및 방향성, 연결 관계 범위를 부여할 수 있는 제한(Constraint)을 적용한 효율적인 컨텍스트 분류 방법을 소개하고, 몇 가지 비교 실험을 통해 기존 방법에 비해 전문가의 개입이 줄어들고 좀 더 신뢰성 있는 컨텍스트 분류기를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.143-148
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• 2005

본 논문에서는 다수 사용자에 의할 다중 컨텍스트 환경을 정의하고 컨텍스트 충돌이라는 상황을 다루었다. 다양한 컨텍스트가 생성/소멸하는 실제 가정환경에서는 스마트 가전기기들이 제공할 수 있는 서비스가 제한적이다. 본 논문에서는 집이라는 공간을 용도와 특징에 따라 분류하여 컨텍스트 충돌 해결의 기준으로 삼고, 사용자 중심으로 스마트 서비스를 분류하여 그 대안으로 삼았다. 그리고 정형화된 컨텍스트를 생성하는 컨텍스트 해석기와 스마트 가전기기와 관련한 서비스를 관리하는 스마트 서비스 관리자 그리고 컨텍스트의 충돌을 관리하는 컨텍스트 충돌 관리자로 구성된 다중 컨텍스트 관리자 기반 구조를 제안하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.363-366
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• 2005

Pure P2P 환경에서는 축적된 자료를 사용하지 않고 실시간 정보를 사용하여 소수의 서비스 항목만으로도 협력적 필터링을 제공할 수 있어야 한다 그러나 지역에서 수집된 소수의 서비스 항목만으로 협력적 필터링을 할 경우 추천 서비스의 질이 떨어지게 되므로, 사용자의 컨텍스트 정보를 이용하여 추천 서비스의 질을 높일 수 있는 방법이 연구되어야 한다. 하지만 사용자 컨텍스트 정보는 다량의 정보가 순간에 인식될 수 있기 때문에 확장성 문제(Scalability Problem)가 발생하고, 영역과 아이템에 따라 차별화된 서비스를 지원하기에는 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 SOM을 이용하여 컨텍스트 정보를 서비스 영역별로 클러스터링(Clustering)하여, 사용자별로 분류함으로 확장성 문제를 해결하였다. 또한, 분류된 자료들 중 서비스 요구자와 비슷한 분류에 있는 사용자들의 컨텍스트 정보들을 정량화하여 협력적 필터링함으로 사용자에게 적합한 서비스를 지원할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.387-392
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• 2016

상황인지 시스템은 주변상황을 인지하고 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위해서 센서데이터 수집 모델과 컨텍스트 표현모델이 필요하다. 센서데이터 수집 모델은 센서접근정보, 센서 값과 타입 정의로 구성된다. 컨텍스트 표현모델은 마크업 언어로 기술되며, 센서데이터 수집 모델이 제공하는 정보와 주변상황을 정의하기 위한 키워드로 구성된다. 그러나 서비스 개발자가 컨텍스트 정보를 기술할 때, 하나의 주변상황에 대한 키워드를 중복하여 사용하면 센서 식별을 위한 접근정보가 불분명해진다. 이러한 이유로 상황인지 시스템은 컨텍스트 정보를 올바르게 판단할 수 없다. 본 논문에서는 상황에 적합한 올바른 컨텍스트 정보를 얻기 위해, 센서 정보를 식별하기 위한 컨텍스트 분류 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통해 컨텍스트 정의가 갖는 효용성을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.35-40
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• 2013

휴대 단말기에서 전송하는 메시지는 사용자의 위치/시각/선호도와 같은 컨텍스트를 포함할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트에 따라 메시지를 분류하여 전달하는 시스템을 제안한다. 즉, 송신자가 메시지를 전송하면 메시지 전달 서버는 송신자의 컨텍스트에 따라 사전에 등록된 주소(휴대 단말기 번호, 웹 서버 주소, 이메일 주소 등)로 자동으로 메시지를 전달한다. 따라서 송신자는 수신자에 대해 여러 개의 주소를 인지할 필요가 없이 대표 주소로 전달이 가능하고 수신자는 주제별/지역별로 메시지를 분류하여 메시지를 수신할 수 있는 장점이 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.336-339
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• 2006

추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.550-552
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• 2005

유비쿼터스 환경의 발달과 함께 모바일 장비에서 수집되어지는 컨텍스트 로그를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 컨텍스트 정보를 사용한 연구는 사용자 모델링에 그 초점을 맞추거나 단순하게 수집된 정보를 정리하여 한눈에 알아보기 쉽게 보여주는 정도에 그치고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위한 방법으로서 모바일 컨텍스트 로그와 외부 센서를 통해 정보를 수집하여 학습한 베이지안 네트워크를 이용하여 랜드마크를 찾아내는 예측 모델을 제안한다. 베이지안 네트워크 설계는 사전에 수집된 컨텍스트 정보를 요일과 주별로 분류하여 각각에 대한 베이지안 네트워크를 cross validation하여 랜드마크 예측에 대한 정확도를 평가하였다. 그리고 분류에서 가장 많이 사용하고 있는 SVM 방법을 사용하여 제안한 방법과의 성능을 비교평가하였다. 랜드마크 예측에 대한 정확도는 주간별로 설계한 베이지안 네트워크보다 요일별로 설계한 베이지안 네트워크가 랜드마크를 예측하는데 정화도가 높음을 확인하였고, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다. 예측에 한 정확성이 우수하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.108-111
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• 2011

최근 스마트폰을 이용하여 위치, 움직임, 주위 환경 정보 등과 같은 사용자의 상황을 인지하고, 인지한 컨텍스트를 기반으로 어플리케이션이 능동적으로 기능을 제공하기 위한 연구가 활발하다. 그러나 현재 켠텍스트 인지 모바일 어플케이션에서는 단일 사용자의 현재 컨텍스트에 국한되어 컨텍스트를 활용하고 있다. 본 논문에서는 제안하는 컨텍스트 Visualizer에서는 포괄적인 컨텍스트 정보의 활용을 위해 컨텍스트 정보를 개인, 그룹별로 분류하여 보여준다. 또한, 과거, 현재, 미래 컨텍스트 정보를 고려하여 화면에 보여줌으로써 컨텍스트의 활용 범위를 향상시킨다. 이를 위하여 온 논문에서는 모바일 컨텍스트 종류를 설명하고, 이를 보여주기 위한 컨텍스트 Visualizer의 설계를 제시한다. 또한 설계 모델을 기반으로 구현한 프로토타입을 보여주고, Visualizer의 활용을 제시함으로써 연구의 실효성을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.49-51
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• 2006

휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.