센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 기존 컴퓨팅 환경에서의 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아니라 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이에 따라서 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황 인식서비스가 중요한 요소로 자리잡고 있다. 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어로부터 전달된 상황 정보를 해석할 수 있어야 한다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 연구에서는 계층적 상황 온톨로지 관리 모델을 제안하고 이를 이용한 상황 인식 서비스 미들웨어를 설계한다. 제안한 모델은 상황 인식 서비스가 실행 중에 필요로 하는 상황 정보를 동적으로 추가할 수 있도록 함으로써 보다 유연하게 상황 인식 서비스를 운용할 수 있도록 지원한다. 또한 상황 온톨로지의 동적인 변화로 인해서 센서로부터 얻은 데이터를 상황 정보로 추론하는 과정에서 발생할 수 있는 상황 모호성(Context Uncertainty)을 해결하기 위해서 상황 충돌 해결 모델을 정의한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.
Privacy and security are latent problems in pervasive healthcare system. For the sake of protecting health monitoring information, it is necessary to classify and categorize the various contexts in terms of obfuscation. In this paper, we propose the physiological context categorization and specification methodology by exploiting data fusion network for automatic context alignment. In addition, we introduce the methodologies for making various level of physiological context on the context aware application model, which is wear-UCAM. This physiological context has several layers of context according to the level of abstraction such as user-friendly level or parametric level. This mechanism facilitates a user to restrict access to his/her monitoring results based on the level of details in context.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.119-124
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2016
According to the expansion of smartphone penetration and development of wearable device, personal context information can be easily collected. To use this information, the context aware recommender system has been actively studied. The key issue in this field is how to deal with the context information, as users are influenced by different contexts while rating items. But measuring the similarity among contexts is not a trivial task. To solve this problem, we propose context aware post-filtering to apply the context compensation. To be specific, we calculate the compensation for different context information by measuring their average. After reflecting the compensation of the rating data, the mechanism recommends the items to the user. Based on the item recommendation list, we recover the rating score considering the context information. To verify the effectiveness of the proposed method, we use the real movie rating dataset. Experimental evaluation shows that our proposed method outperforms several state-of-the-art approaches.
Choi Byung Kab;Jung Young Jin;Lee Yang Koo;Park Mi;Ryu Keun Ho;Kim Kyung Ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.333-336
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2005
The advance of wireless telecommunication and observation technologies leads developing sensor and sensor network for serving the context information continuously. Besides, in order to understand and cope with the context awareness based on the sensor network, it is becoming important issue to deal with plentiful data transmitted from various sensors. Therefore, we propose a context awareness system to deal with the plentiful sensor data in a vast area such as the prevention of a forest fire, the warning system for detecting environmental pollution, and the analysis of the traffic information, etc. The proposed system consists of the context acquisition to collect and store various sensor data, the knowledge base to keep context information and context log, the rule manager to process context information depending on user defined rules, and the situation information manager to analysis and recognize the context, etc. The proposed system is implemented for managing renewable energy data management transmitted from a large scale area.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1157-1170
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2007
LBS must manage various context data and make the best use of this data for application service in ubiquitous environment. Conventional mobile object data management architecture did not consider process of context data. Therefore a new mobile data management framework is needed to process location context data. In this paper, we design a new context management framework for a location based application service. A suggestion framework is consisted of context collector, context manager, rule base, inference engine, and mobile object context database. It describes a form of rule base and a movement process of inference engine that are based on location based application scenario. It also presents an embodiment instance of interface which suggested framework is applied to location context interference of mobile object.
Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Most of the existing recommender systems focused on what kind of items to recommend, although when to recommend to the target customer considering their context is an important issue. Even right item might be a spam advertisement or wrong recommendation for the customer if it can not be recommended at the right context. It is particularly important for recommendations where the user's context is changing rapidly, such as in both handheld and ubiquitous computing environment. Therefore, we propose CARS (Context-Aware Recommender System) based on CBR and context-awareness for ubiquitous computing environment. CBR is used to generate a target customer class and proper context. Context-awareness is used to gather suer context information from sensors, networks, device status, user profiles, and other sources. An illustrative case example is suggested to explain the procedure of CARS.
Currently, RFID is receiving attention from the industry and the academy because it is considered as an enabling technology for ubiquitous computing, in particular context perception. In this paper, we survey the existing context-aware RFID systems and introduce three main issues in the systems - the context information, the context-aware services, and the context-aware RFID system architectures. We classify context information into six groups, the services into five context-aware service types, and the systems into four architecture styles. This study will help stakeholders such as customers and developers to understand their RFID systems and to develop new services.
적응 서비스는 사용자들이 접근하는 상황의 끊임없는 변화를 반영하기 위하여 필요하다. 상황-인식은사용자 상황에 기반하여 사용자와 기기간의 상호운용성을 지원함으로서 정보 획득과 수행을 증대시키는 기술이다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 상황-인식을 다루는데 필요한 미들웨어를 개발하는 것을 그 목적으로 하고 있다. 이를 수행하기 위해서 본 연구에서 개발한 미들fil어는 블루투스 무선통신기술을 사용하여 이동시의 이동노드를 인식하고, 컨텍스트 서버에서 획득한 상황에 따라서 적절한 수행모듈을 수행하는데 중요한 역할을 담당한다. 또한, 개발한 미들웨어를 사용한 상황 정보에 따라서 음악 연주 서비스를 제공하는 응용 프로그램을 개발하여 미들웨어의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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