• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.12 no.2
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• pp.1-16
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• 2007

Recently the computing environment has been moved to open architectures that include Web technologies. Web Service is one of import component of the new paradigm. This paper presents a design and implementation of GIS Web Service for mobile devices. As many mobile devices are equipped with GPS (Global Positioning System), it is required to handle the position information more effectively. We have extended the proxy program in the client device to actively send the context information to the server. Based on the context information the server determines the optimal service mode to a particular client. A working example of location?based GIS Web Service is also presented. By using Web Service standards and XML messages we can achieve the maximal interoperability for heterogeneous mobile devices.

• Journal of Software Engineering Society
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• v.24 no.1
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• pp.19-26
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• 2011

Since smart phones have various embedded sensors and high portability/usability, they have emerged as suitable targets to collect information and to provide intelligent services. That is, with a smart phone, we can collect information about user's circumstances and phone usage from sensors and infer his/her current state which is the significant basis for context-aware services. However, a service system should be founded on a context model to ensure reasonable context-awareness, because context information the system needs depends on its target services. Therefore, in this paper, we propose a hierarchical mobile context model for context inference of smart phone users in their daily life. We classify high-level context which can be draw from sensing data into three levels, Context-Behavior-Situation, and define inference methods for each level. With our mobile context model, we can user's meaningful context in his/her daily life besides simple actions or states.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.403-408
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• 2006

디지털 카메라의 사용이 일반화되면서, 사용자가 사진을 찍고 보관하고 감상하는 행태가 과거의 일반 카메라와 다른 모습을 보이고 있다. 특히 디지털 카메라는 유지비가 거의 들지 않기 때문에 한번에 촬영하는 사진의 양이 많은 반면에 인쇄하여 보관하는 사진의 양은 매우 적은 경향을 보인다. 디지털 사진의 양이 방대하게 늘어나고, 인쇄하기 보다는 저장 장치에 보관하게 됨에 따라서 과거의 앨범에 인쇄된 사진을 보관하고 감상하던 방식과 감상하는 행태도 변화되었다. 디지털 카메라로 찍어서 하드디스크에 저장한 사진들은 각 폴더에 어떤 사진들이 들어 있는지를 기억하기 어렵기 때문에 앨범을 보는 것처럼 자주 감상하지 않게 되는 경향이 관찰되었고, 또 인쇄된 사진을 보고, 그 사진과 연관된 다른 사진들을 보고자 디지털로 저장되어 있는 하드디스크에 접속하는 경향이 관찰되었다. 본 연구에서는 촬영된 디지털 카메라의 사진을 분류하여 보관하고 감상하는 사용자의 행태를 분석하고, 이에 적합한 새로운 디지털 사진 관리 시스템을 제안하고자 한다. 특히, 자연스럽게 앨범을 넘겨보다가 인쇄된 디지털 사진과 관련된 컨텍스트를 갖는 다른 디지털 사진들을 저장 매체에서 바로 찾아서 디스플레이를 통해 감상할 수 있는 새로운 방식의 UI를 제안하였다. 이를 위해 인쇄된 사진에 사진의 컨텍스트 코드를 함께 인쇄하고, 추후에 출력된 사진의 컨텍스트 코드를 해독하여 원본 디지털 사진 및, 동일한 컨텍스트를 가지는 디지털 사진들을 자동으로 찾아서 디스플레이 하는 검색 및 감상 방식을 사용하였다. 이를 통해 디지털 사진을 감상하기 위해 거쳐야 했던 기존의 번거로운 과정을 단축하고 디지털 사진을 분류하여 보관하고 원하는 사진을 방대한 데이터 속에서 찾아야 하는 문제를 줄일 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.1
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• pp.185-191
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• 2011

Recently, the surveillance system is highly being attention. Various Technologies as detecting object from image than determining and recognizing if the object are person are universally being used. Therefore, In this paper shows detecting on this kind of object and local context based facial feather detection algorithm is being advocated. Detect using Gabor Bunch in the same time Bayesian detection method for revision to find feather point is being described. The entire system to search for object area from image, context-based face detection, feature extraction methods applied to improve the performance of the system.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.9 no.1
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• pp.91-104
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• 2007

In ubiquitous computing environment, people expect services to change actively in response to the change of themselves and surrounding environment. In order to meet such expectations, the streaming service needs technologies for migrating through various devices, following the user's movement, and the technology of individualized streaming push service. In this paper, we designed and implemented U-Stream, a ubiquitous streaming service system, based on user-defined context and stream view. The system classifies contexts according to streaming service migration and allows users to define some contexts and, by doing so, provides user-oriented individualized services rather than uniform services based solely on the developers' anticipations.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 2005.10a
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• pp.116-117
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• 2005

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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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.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.4
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• pp.535-554
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• 2009

Information collected on mobile devices might be utilized to support user's memory, but it is difficult to effectively retrieve them because of the enormous amount of information. In order to organize information as an episodic approach that mimics human memory for the effective search, it is required to detect important event like landmarks. For providing new services with users, in this paper, we propose the prediction model to find landmarks automatically from various context log information based on attributed Bayesian networks. The data are divided into daily and weekly ones, and are categorized into attributes according to the source, to learn the Bayesian networks for the improvement of landmark prediction. The experiments on the Nokia log data showed that the Bayesian method outperforms SVMs, and the proposed attributed Bayesian networks are superior to the Bayesian networks modelled daily and weekly.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.52-54
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• 2002

추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.10
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• pp.1010-1014
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• 2010

Article-related product recommender system is an emerging e-commerce service which recommends items based on association in contexts between items and articles. Current services recommend based on the similarity between tags of articles and items, which is deficient not only due to the high cost in manual tagging but also low accuracies in recommendation. As a component of novel article-related item recommender system, we propose a new method for tagging item images based on pre-defined categories. We suggest a hypernetwork-based algorithm for learning association between images, which is represented by visual words, and categories of products. Learned hypernetwork are used to assign multiple tags to unlabeled item images. We show the ability of our method with a product set of real-world online shopping-mall including 1,251 product images with 10 categories. Experimental results not only show that the proposed method has competitive tagging performance compared with other classifiers but also present that the proposed multi-tagging method based on hypernetworks improves the accuracy of tagging.