• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.482-485
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• 2013

스마트폰에서 컨텍스트 생성에 관한 연구들과 저전력에 관한 연구들이 진행 중이지만 컨텍스트 생성시에 사용되는 전력 소비 때문에 어플리케이션 개발 시에 컨텍스트를 이용하기가 어렵다. 컨텍스트를 생성하는 연구에서는 컨텍스트 생성 시에 필요한 전력에 대한 연구와 필요 이상의 전력 소비 발생에 관해서는 언급한 바가 적고 진행되어온 저전력 연구는 대부분 디스플레이와 AP 프로세서에 치우쳐 있어 저전력 컨텍스트 생성에 적용하기 힘들다. 그렇기 때문에 컨텍스트 생성 시에 필요한 전력에 대한 측정과 컨텍스트 생성 시에 불필요한 전력 낭비가 일어나는지, 그리고 컨텍스트 생성 시 과다한 전력 소비가 일어났을 경우 효율성에 대해서 생각할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 컨텍스트 생성시에 전력 소비가 얼마나 일어나는지 측정하고, 컨텍스트 생성에 있어 불필요한 전력 소비가 일어나는지 측정한다. 이를 토대로 불필요한 전력 소비가 일어나는 부분에 적용할 저전력 기법을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.143-148
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• 2005

In this paper, we introduce smart home service based on ubiquitous environment and context awareness. We define the multi- context environment and the context collision caused by many user that the existing study of smart home is unconcerned with. Heal home is the space where various contexts are created and disappeared in. Smart home appliances are restricted within their service. We divide the home space by main uses of rooms and group smart service by sensory organ. And we introduce the multi-context manager consist with context interpreter, context collision manager and smart service manager.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.158-163
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• 2006

유비쿼터스 시스템은 개인화 서비스를 위한 사용자 모델링이 필요하다. 사용자 모델링은 더 정확한 컨텍스트 모델을 만들기 위한 중요한 단계이다. 본 논문에서는 컨텍스트 모델을 기반으로 사용자에게 적당한 서비스를 제공하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해서 우리는 개념 의존(conceptual dependency)을 이용한 온톨로지 기반 컨텍스트 모델링 방법을 제안한다. 이 모델은 관찰된 사용자 행동을 모델링한다. 우리는 사용자 행동을 모델링하기 위해서 개념 의존 이론을 기반으로 컨텍스트 온톨로지를 설계한다. 컨텍스트 모델러는 사용자 행동을 모니터하고 행동을 표현하기 위해 온톨로지 인스턴스를 생성한다. 더 정확한 행동 표현을 위해 본 연구에서는 시간 개념(temporal concept)을 기반으로 시간 추론을 사용하여 컨텍스트 모델을 구축한다. 생성된 시간 컨텍스트 모델은 온톨로지 추론을 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상위 컨텍스트의 추론이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.742-744
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• 2005

오늘날 모든 물체에 컴퓨터가 내장되어 언제 어디서나 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 컴퓨팅 개념이 대두되고 있다. 그래서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 사용자 중심의 환경이나 주변 상황으로부터 획득한 컨텍스트를 분석하기 위해서 상황 인식(Context-awareness) 시스템이 필요하다. 이 시스템은 센서로부터 취득한 컨텍스트, 즉 하위 레벨의 컨텍스트로 부터 통합, 추론, 그리고 학습을 통해서 상위 레벨의 컨텍스트를 생성해야 한다. 그러나 기존의 상황 인식 시스템은 다양한 타입의 처리할 수 없고 사용자의 선호도나 흥미도를 고려하지 않은 제한점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어를 위한 다양한 센서들로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리할 수 있는 생성할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 주변 환경에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있도록 센서된, 통합된, 추론된, 그리고 학습된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계하였다.

• Journal of Software Engineering Society
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• v.24 no.2
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• pp.47-54
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• 2011

Recently, smart phones are widely used and as the phone sensors are evolved, we can get more various kinds of data from them. Using the data, many researchers take an effort to aware user's situation and the context-awareness for smart phones are actively applied to the real-world applications. However, to make an advanced information from sensing data need complex processing and analyzing information. Some of these computing processes are fully handled on smart phone or some data are processed by transferring to server. In this paper, we proposed a method for reducing user's context data generated on smart phone and designed a context generator. As a result, we can reduce a transmission data size and save a communication cost.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.263-266
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• 2005

현재 유비쿼터스 환경에서 대부분의 시스템이 개인화된 추천 서비스를 위한 컨텍스트 인식 과정에서 사용자의 직접 피드백을 받는 경우가 많다. 다양한 서비스가 사용자 주변에 존재한다고 하더라도 사용자가 서비스를 받기 위해 직접 피드백을 하는 경우가 많아지면 invisible service를 받을 수 없게 된다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 기반으로 사용자의 프로파일 생성과 갱신, 선호도를 예측하여 효율적인 서비스를 제공하는 컨텍스트 마이닝 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 초기프로파일을 생성할 때만 사용자의 직접 피드백을 이용하고, 사용자 프로파일의 갱신과 선호도 예측, 추천 둥 컨텍스트 마이닝 과정에서는 사용자의 행동과 사용자와 유사한 그룹의 선호도, 그리고 사용자의 주변 환경과 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 직접 피드백을 최소화한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.463-468
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• 2011

Context prediction methods have been developed in two ways - one is a prediction for discrete context and the other is for continuous context. As most of the prediction methods have been used with prediction algorithms in specific domains suitable to the environment and characteristics of contexts, it is difficult to conduct a prediction for a user's context which is based on various environments and characteristics. This study suggests a context prediction method available for both discrete and continuous contexts without being limited to the characteristics of a specific domain or context. For this, we conducted a context prediction based on sequence matching by generating sequences from contexts in consideration of association rules between context attributes and by applying variable weights according to each context attribute. Simulations for discrete and continuous contexts were conducted to evaluate proposed methods and the results showed that the methods produced a similar performance to existing prediction methods with a prediction accuracy of 80.12% in discrete context and 81.43% in continuous context.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.88-92
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• 2006

상황인식 처리기술은 사용자의 컨텍스트에 근거하여 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지원해 줌으로써, 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하도록 해주는 기술이다. 여러 상황변화가 발생할 경우 이에 따라 서비스 전달 방식을 동적으로 적응시키기 위하여 상황에 대한 명시적인 요구사항을 정의하고 이 정의 된 상황을 각 노드에 전파하고 노드에 포함된 미들웨어는 전파된 상황에 적합한 센싱된 정보를 분석하여 특정한 상황의 발생과 이에 따른 액션을 수행하며 또한 센서에서 취득한 컨텍스트로 부터 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성한다. 본 논문에서는 센서로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리 할 수 있는 미들웨어를 제안한다. 이 미들웨어는 변화하는 주변 환경에서 센서로부터 센싱된 컨텍스트 뿐 아니라 통합된, 추론된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계 되었다. 제안한 상황인식 미들웨어를 기반으로 사용자 질의 요청과 이벤트 상황 질의를 설계하였으며, 이벤트 상황 질의의 추론 DB를 명시하기 위하여 Clips 언어를 사용하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.4
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• pp.341-346
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• 2012

Social network service is service that enables the human network to be built up on web. It is important to record users' information simply and establish the network with people based on the information to provide with the social network service effectively. But it is very troublesome work for the user to input his or her own information on the mobile environment. In this paper we suggested a system which classifies users' behavior using context and creates blogging sentences automatically after inferring the destination. For this, users' behavior is classified and the destination is inferred with the sequence matching method using Naive Bayes classification. Then sentences which are suitable for situation is created by arranging the processed context using the structure of 5W1H. The system was evaluated satisfaction degree by comparing the created sentences based on actually collected data with users' intension and got accuracy rate of 88.73%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.281-286
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅이란 사용자에게 지속적인 서비스를 제공해주는 컴퓨팅 환경을 말한다. 끊임없이 동적으로 변하는 유비쿼터스 환경에서 수많은 상황데이터가 발생을 하고 상황정보로 추상화하는 과정이 필수적이다. 상황인지시스템은 동적인 상황정보에 대한 생성, 조작, 공유 등이 일관성 있게 이루어져야 한다. 이러한 상황정보의 조작을 위한 수많은 상황인지 모델이 제시되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템을 제시한다. 상황정보에 대한 생성, 컨텍스트 추론, 지식의 공유을 위해 온톨로지 표준언어인 OWL을 사용한 컨텍스트 온톨로지를 생성한다. 디바이스의 상황정보 생성을 위해 SWRL 규칙언어를 사용하고 생성된 디바이스 상황에 고장진단 및 수리서비스를 제공하기 위해 규칙추론기반 언어인 Jess를 사용하고 OWL기반의 컨텍스트 온톨로지와의 연계를 위해 Jess Tab API를 사용한다.