Kim, Jonghoon;Lee, Seokjun;Kim, Dongha;Kim, Incheol
Journal of KIISE
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v.43
no.12
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pp.1365-1375
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2016
One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.
Previous background generation techniques showed bad performance in complex environments since they used only temporal contexts. To overcome this problem, in this paper, we propose a new background generation method which incorporates spatial as well as temporal contexts of the image. This enabled us to obtain 'clean' background image with no moving objects. In our proposed method, first we divided the sampled frame into m*n blocks in the video sequence and classified each block as either static or non-static. For blocks which are classified as non-static, we used MRF framework to model them in temporal and spatial contexts. MRF framework provides a convenient and consistent way of modeling context-dependent entities such as image pixels and correlated features. Experimental results show that our proposed method is more efficient than the traditional one.
To provide context aware service, certain phenomena and situation information of the user should be detecting and monitoring using sensors. But, the sensor data has heterogeneity about system, syntax, structure, and semantics. So, it is difficult to apply to various services. To solve this issue, we should remove these heterogeneities and convert to context information that is easy to provide context aware services. Also, the existing context aware service mash-up environment require relevant sensor type, criteria of context, programing ability to define the service situation. So, it is difficult to create service for a non-technical user. Therefore, we propose ontology based user-centric service environment to provide context aware IoT services. It provide context awareness and user-desired services using data that acquired via IoT paradigm. The proposed environment consist of the ontology based semantic sensor data processing and the user-centric service environment. It provide convert the object data to the context information and service mash-up process to create user service in easy way.
Context-Aware is a one of the important researches in ubiquitous computing for providing optimal service to users by acquiring user's intentions and environmental information. Diverse researches are focused on the users and its environment facts for Context-Aware base and introduce a sensing based middleware which engages sever/sensor that operates identifier information to provide services. Context-Aware service which is limited by users and environment facts has the problem of overlapping sensing, unnecessary searching and anonymity of users. Also Server-Centric Context-Aware system requires very high cost to manage and operate the services. On this paper, We introduce Autogenous Context service model to simplify the Context-Aware process and design the middleware which performs decentralize management for Context-Aware information of user's portable devices to minimize problems which is occurred during the management and operation of existing Context-Aware system.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.15
no.3
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pp.325-331
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1995
The purpose of this study is to analyze learning objectives of biology contents in SATIS 14-16. Modified the 5th NAEP three dimentional science assessment framework was used to analyze learning objectives of SATIS 14-16. This study will be a basic data for the development of STS programs in KOREA. The following results were obtained. 1. In a content dimension, 'structures and functions of organism'(63.9%) was the most frequently found, followed by 'the nature and our Iives'(22.1%), 'a continuity of Iife'(9.4%) and 'our surrounding Iives'(4.7%). 2. In a cognitive dimension, an understanding of scientific knowledge(32.7%) was the most frequently found, followed by an improvement of inquiry ability(25.6%), attitude(24.7%), and scientific knowledge and its application(17.0%). 3. In a context dimension, a personal context(32.8%) was the most frequently found, followed by a social context(27.3%), a scientific context(20.0%) and a technological context(20.0%). 4. There were some differences in behavior when each content was compared. In 'surrounding lives' and 'a continuity of life', an understanding of scientific knowledge was the most frequently found. In 'structures and functions of organism' and 'the nature and our lives', proportions of four behavioral catagories were relatively even. 5. There were some differences in context when each content was compared. In 'surrounding lives', scientific context was the most frequently found, whereas in 'structures and functions of lives', individual context was found the most frequently. In 'a continuity of life', scientific and social context were found more frequently than others. In 'the nature and our lives', social context was the most frequent one.
This study is presented on the corporate advertising strategy utilizing internet on corporate social responsibility in the context of the articles. To this end, Internet articles divided into positive and negative contexts, and has even attracted the attention of Internet articles and high /low and then separated into groups on ad attitudes and corporate image, the interaction effect was examined. Firstly, the Internet, a low level of condition of the article noted, in the context of a positive than a negative context, recall rates were higher. Second, the context of Internet articles and attention on the interaction effect between attitude toward advertising appeared. Third, the context of Internet articles and attention on the interaction effects between the corporate image appeared. Finally, the context of Internet articles and attention on competitive interactions between the corporate management was effective. Thus, the context of Internet articles based on the level of attention and context to determine the effect of advertising by consumer advertising awareness and favorable attitude toward corporate advertising and corporate image enhancement and competitiveness of business management can be an effective strategic plan suggests that.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.29-36
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2005
As computing environments are more rapidly developed, an adaptive and intelligent services using post PC such as PDA. Laptop, and Tablet PC in case of rounding and examining patients are highly demanded. The objective of this study is to design and implement a context-awareness support system based on voice service for medical environments. To achieve it, we propose a context middleware which plays an important role in recognizing a client with PDA by using a Bluetooth wireless communication technology as well as in executing an appropriate execution module, like delivery for diagnosis information of patients, according to the staff's context acquired from a context server. In addition, the context server functions as a manager that efficiently stores context information such as client's current status, physical environment, and device resources into a database server. Finally, for verifying the usefulness of the proposed system, we develop an application system which provides voice playing services for notification of other physicians through our context middleware.
The essential characteristic of ubiquitous is context-awareness, and that means ubiquitous computing can automatically process the data that change according to space and time, without users' intervention. However, in circumstance of context awareness, since location information is able to be collected without users' clear approval, users cannot control their location information completely. These problems can cause privacy issue when users access their location information. Therefore, it is important to construct the location information system, which decides to release the information considering privacy under the condition such as location, users' situation, and people who demand information. Therefore, in order to intercept an outflow information and provide securely location-based information, this paper suggests a new system based CS-RBAC with the existing LBS, which responds sensitively as customer's situation. Moreover, it accommodates a merit of PCP reflecting user's preference constructively. Also, through privacy weight, it makes information not only decide to providing information, but endow 'grade'. By this method, users' data can be protected safely with foundation of 'Role' in context-aware circumstance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.5
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pp.1396-1412
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2023
Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.63-66
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2007
기존의 홈네트워크 시스템에서 사용자의 단순한 명령을 통해 서비스를 제공하는 기술은 이미 구현되어 있다. 그렇지만 가정이라는 환경은 이렇게 단순한 환경이기보다, 다수의 가족 구성원으로 이루어져 있으며 그에 따른 다양한 명령과 상황이 존재하고 있다. 이러한 다변화된 특성에 맞추어 사용자의 단순 명령보다 한 단계 높은 수준으로 사용자의 욕구를 능동적으로 추론해 낼 수 있는 모델의 제안이 필요하다. 본 논문에서 베이지안 네트워크를 활용하여 사용자의 주변 환경 정보로 규정된 Context를 인식하고 인식된 결과를 통해 사용자가 요구하는 적합한 서비스(Context-based Service)를 추론해 낼 수 있는 모델을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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