• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.143-149
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• 2010

In ubiquitous environment, information retrieval using collaborative filtering is a popular technique for reducing information overload. Collaborative filtering systems can produce personal recommendations by computing the similarity between your preference and the one of other people. We integrate the collaboration filtering method and context-aware information retrieval method. The proposed method enables to find some relevant information to specific user's contexts. It aims to makes more effective information retrieval to the users. The proposed method is conceptually comprised of two main tasks. The first task is to tag context tags by automatic tagging technique. The second task is to recommend items for each user's contexts integrating collaborative filtering and information retrieval. We describe a new integration method algorithm and then present a u-commerce application prototype.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.107-116
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• 2016

Density of Phase-Change Memory (PCM) devices has been doubled through the employment of multi-level cell (MLC) technology. However, this doubled-capacity comes in the expense of severe performance degradation, as compared to the conventional single-level cell (SLC) PCM. This negative effect on the performance of the MLC PCM detracts from the potential benefits of the MLC PCM. This paper introduces an efficient way of minimizing the performance degradation while maximizing the capacity benefits of the MLC PCM. To this end, we propose a location-aware hybrid management of SLC and MLC in compressed PCM main memory systems. Our trace-driven simulations using real application workloads demonstrate that the proposed technique enhances the performance and energy consumption by 45.1% and 46.5%, respectively, on the average, over the conventional technique that only uses a MLC PCM.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1120-1127
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• 2008

본 논문은 UWB 센서를 이용한 위치인식 시스템의 구현 및 실험결과와 상황인지형 서비스 구현에 대하여 기술한다. 정확한 위치측정을 위해 UWB 센서의 경사도(pitch), 편주(yaw), 센서 개수, tag 높이 등의 변화에 따른 위치인식 오차를 측정하여 각 변수의 설정 방법을 실험하였다. 이를 이용한 응용으로 상황인지 기술에 바탕한 지능형 헬스트레이닝 관리 시스템 구현하였다. 지능형 헬스 트레이닝 관리 시스템은 헬스장에서 피 훈련자의 위치와 장비의 사용 상태를 인식하여, 적절한 훈련 스케줄을 피 훈련자에게 제공하며, 그에 따른 훈련 장비들의 사용법을 PDA를 통해 안내한다. 상황인지형 서비스의 제공을 위해서는 사용자의 위치와 이동 정보에 대한 오차 보정이 요구되어 사용자의 이동하는 속도를 이용한 위치 보정 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과는 제안된 보정 알고리즘을 적용함으로써 이 알고리즘이 적용하지 않았을 때에 비해 오류 데이터가 30% 정도 감소하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.148-153
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• 2008

네트워크 환경과 컴퓨팅 기술이 발전하고 모바일 디바이스의 수가 증가함에 따라 상황 인식 서비스(Context-Aware Service)의 중요성이 부각되고 있다. 최근 몇 년 동안, 상황 인식 서비스(Context-Aware Service)를 실현하기 위한 여러 연구가 진행되었지만, 해결해야 할 문제점들이 남아있다. 기존의 접근 방법들은 상황에 적합한 서비스나 추천 알고리즘을 도입함에 있어서 특정 응용(Application)이나 영역(Domain)에 종속적이고 유연성이 떨어진다는 문제가 있다. 또한 온톨로지 추론 엔진에 서비스 제공을 위한 대부분의 정보 표현과 추론을 전가하기 때문에 실제 서비스에 활용할 수 있는 정도의 성능을 기대하기 어려우며 확장성(Scalability)이 떨어진다. 본 논문에서는 서비스 요청과 서비스 처리 계층으로 계층을 분리하고 두 계층에서의 온톨로지 추론 엔진과 관계형 데이터베이스의 역할을 명확히 정의함으로써 이와 같은 문제점들을 해결하는 실용적(Practical)인 상황 인식 서비스 전달 프레임워크(Context-Aware Service Delivery Framework)를 제시하고. 시나리오를 통해 서비스 프로세스를 설명한다. 제시된 프레임워크는 현재 프로토타입의 개발을 진행 중이다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.127-133
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• 2011

Recently, with the advances in sensor techniques and net work computing, Ubiquitous Sensor Network (USN) has been received a lot of attentions from various communities. The sensor nodes distributed in the sensor network tend to continuously generate a large amount of data, which is called stream data. Sensor stream data arrives in an online manner so that it is characterized as high-speed, real-time and unbounded and it requires fast data processing to get the up-to-date results. The data stream has many application domains such as traffic analysis, physical distribution, U-healthcare and so on. Therefore, there is an overwhelming need of a USN middleware for processing such online stream data to provide corresponding services to diverse applications. In this paper, we propose a novel USN middleware which can provide users both context-aware service and meaningful sequential patterns. Our proposed USN middleware is mainly focused on location based applications which use stream location data. We also show the implementation of our proposed USN middleware. By using the proposed USN middleware, we can save the developing cost of providing context aware services and stream sequential patterns mainly in location based applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.383-403
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• 2021

With the development of mobile edge computing (MEC), some late-model application technologies, such as self-driving, augmented reality (AR) and traffic perception, emerge as the times require. Nevertheless, the high-latency and low-reliability of the traditional cloud computing solutions are difficult to meet the requirement of growing smart cars (SCs) with computing-intensive applications. Hence, this paper studies an efficient offloading decision and resource allocation scheme in collaborative vehicular edge computing networks with multiple SCs and multiple MEC servers to reduce latency. To solve this problem with effect, we propose a context-aware offloading strategy based on differential evolution algorithm (DE) by considering vehicle mobility, roadside units (RSUs) coverage, vehicle priority. On this basis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is employed to predict idle computing resources according to the base station traffic in different periods. Simulation results demonstrate that the practical performance of the context-aware vehicular task offloading (CAVTO) optimization scheme could reduce the system delay significantly.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.99-109
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.114-123
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• 2009

상황인식 시스템은 이용자의 주변 상황을 인지해서 적절한 대응을 수행하는 시스템이다. 컴퓨터 외에도 각종 센서나 실행기들이 시스템에 연결되어 동작하게 되므로 전통적인 시스템과 상이하며 응용 프로그램 개발의 복잡성이 증가하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 이러한 상황인식 시스템들이 공통적으로 가지고 있는 특징을 기반으로 하여 정형화된 프레임워크를 제시한다. 이것은 복잡한 전체 시스템을 조망할 수 있는 도구가 되며, 이를 반영한 시스템 개발 환경은 편의를 제공할 뿐 아니라, 유용한 분석의 기반이 되는 등의 장점들을 가진다. 제시된 프레임워크에서는 반응적 (reactive) 작업 수행을 위해 이벤트에 대한 규칙을 통해 동작하도록 정의하고, 많은 상황인식 응용 프로그램에서 인식하는 상태 전이 개념을 도입하였다. 또한, 각 장비의 상태 변화가 전체 작업 수행에 연결되어 모델링 될 수 있도록 하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권6호
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• pp.425-432
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• 2004

종래의 응용들은 하나의 컴퓨터 상에서 한정된 자원만을 사용하고 컨텍스트를 고려하지 않으므로 이동하는 사용자를 서비스하기 힘들다. 그러나 유비쿼터스 응용은 사용자 주변의 컨텍스트 정보와 여러 컴퓨터에 있는 다양한 자원을 이용하여 이동 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다. 이를 위해 유비쿼터스 응용들은 컨텍스트 인지(contort awareness), 사용자 이동성(user mobility), QoS 적응성(QoS adaptability) 등의 기능을 가져야 한다. 본 연구는 유비쿼터스 응용을 위한 CMQ(Context-aware, Mobility-aware, QoS-aware) 미들웨어 프레임웍을 설계하고 자바(Java) 와 지니(Jini) 기술을 이용하여 미들웨어 프로토타입을 구현한다. 구현된 미들웨어 시스템은 사용자 주변의 다양한 컨텍스트 정보를 효과적으로 표현 및 처리한 수 있고, 사용자의 이동에 따라 세션 핸드오프를 지원하며 적응적 QoS 조절 메카니즘을 응용에게 제공할 수 있다.

• 서비스연구
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• 제4권1호
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• pp.49-59
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• 2014

상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.