In recent years, automatic document summarization has been widely studied in the field of natural language processing thanks to the remarkable developments made using deep learning models. To decode a word, existing models for abstractive summarization usually represent the context of a document using the weighted hidden states of each input word when they decode it. Because the weights change at each decoding step, these weights reflect only the local context of a document. Therefore, it is difficult to generate a summary that reflects the overall context of a document. To solve this problem, we introduce the notion of a general context and propose a model for summarization based on it. The general context reflects overall context of the document that is independent of each decoding step. Experimental results using the CNN/Daily Mail dataset show that the proposed model outperforms existing models.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.479-485
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2005
Recently, computing technology requires intelligent system structures for context-awareness in ubiquitous computing environment. An intelligent system for context-awareness is based on agents, and need sensor information to recognize users and frames to support service. Therefore, this paper proposes the structure of 3-tier context-awareness processing server/client that can connect dynamically with each sensor and service, and support various context stably The structure of a proposal system is composed of a client class that recognizes uses' context information, a server class that processes realized context information by an application processing agent, and a management server that manages these two classes. Also, in this structure users information is composed of dynamic profile to support exquisite service.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.122-129
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2006
The context-awareness has become the one of core technologies and the indispensable function. for application services in ubiquitous computing environment. In this research, we incorporated the capability of context-awareness in a music recommendation system. Our proposed system consists of such components as Intention Module, Mood Module and Recommendation Module. Among these modules, the Intention Module infers whether a user wants to listen to the music or not from the environmental context information. We built the Intention Module using data mining techniques such as decision tree, support vector machine and case-based reasoning. The results showed that the case-based reasoning model outperformed the other models and its accuracy was 84.1%.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.3
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pp.1-10
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2012
Recently, Social Network services(SNS) is gaining popularity as Facebook and Twitter. Popularity of SNS leads to active service and social data is to be increased. Thus, social search is remarkable that provide more meaningful information to users. but previous studies using social network structure, network distance is calculated using only familiarity. It is familiar as distance on network, has been demonstrated through several experiments. If taking advantage of social context data that users are using SNS to produce, then familiarity will be helpful to evaluate further. In this paper, reflect user's attention through comments and tags, Facebook context is determined using familiarity between friends in SNS. Facebook context is advantageous finding a friend who has a similar propensity users in context of profiles and interests. As a result, we provide a blog post that interest with a close friend. We also assist in the retrieval facilities using Near Field Communication(NFC) technology. By the experiment, we show the proposed soicial search method is more effective than only tag.
Aspect-based sentiment analysis is to discover the sentiment polarity towards an aspect from user-generated natural language. So far, most of the methods only use the implicit position information of the aspect in the context, instead of directly utilizing the position relationship between the aspect and the sentiment terms. In fact, neighboring words of the aspect terms should be given more attention than other words in the context. This paper studies the influence of different position embedding methods on the sentimental polarities of given aspects, and proposes a position embedding interactive attention network based on a long short-term memory network. Firstly, it uses the position information of the context simultaneously in the input layer and the attention layer. Secondly, it mines the importance of different context words for the aspect with the interactive attention mechanism. Finally, it generates a valid representation of the aspect and the context for sentiment classification. The model which has been posed was evaluated on the datasets of the Semantic Evaluation 2014. Compared with other baseline models, the accuracy of our model increases by about 2% on the restaurant dataset and 1% on the laptop dataset.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.6
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pp.1128-1133
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2008
Context-aware computing has been attracting the attention as an approach to alleviating the inconvenience in human-computer interactions. This paper proposes a context-aware system architecture to be implemented on an UoC (Ubiquitous system on Chip). A new proposed technology of CRS (Context Recognition Switch) and DOS (Dynamic and Optimal Standard) based on Context-awareness system architecture with pre-processor, HPSP(High Performance Signal Processor) in this paper. And proposed a new algorithm using in network topology processor shows for Ubiquitous Computing System. implementing in UoC (Ubiquitous System on Chip) base on the IEEE 802.15.4 WPAN (Wireless Personal Area Network) standard. Also, This context-aware based UoC architecture has been developed to apply to mobile intelligent robots which would support human in a context-aware manner.
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.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.2
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pp.59-68
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2016
Context-aware services recognize the context of situation environments of users and provide useful services according to the context for users. Usual rule-based systems can be used for context-aware services with the specified rules that express context information and operations. This paper proposes a light-weight rule engine that minimizes memory consumption for resource-constrained smart things. The rule engine manages rules at the minimum condition level, removes memories for intermediate rule matching results, and uses hash tables to store rules and context information efficiently. The implemented engine is verified using a rule set of a mouse training system and experiment results shows the engines consumes very little memory compared to the existing Rete algorithm with some sacrifice of execution time.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.165-174
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2006
As context aware service supports a process of context acquisition and reasoning, there are many studies to facilitate the implementation of context aware service. However, these studies have not supported efficiently a user or service mobility that should be supported necessarily in ubiquitous computing environment. Therefore, this study proposes a dynamic context aware service model which supports a dynamic management of context information, service retrieval and composition for interactions between services, and service mobility. Then we design a middleware based on this model and implement the middleware. As the middleware is implemented on the OSGi framework. it can have an interoperability between the devices such as computers, PDA, home appliances, and sensors, because of using the standard interface technologies like UPnP. Jini and so on.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.11B
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pp.1200-1206
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2009
In this paper, we propose an energy-efficient MAC(Medium Access Control) protocol for processing context information in ubiquitous sensor network environments. CASMAC(Context Aware Sensor MAC) use context information for energy-efficient operation and its operation principle is as follows. First, we make scenarios with possible prediction for CASMAC. And then we save setted context information in server. When event occur at specific sensor node, and then it send three times sample data to server. According to context information, server process sample data. If server process sample data with event, it receive continuous data from event occur node by a transmission request signal. And then server send data transmission stop signal to event occur node when it do not need to data. If server process sample data with no event, it have not reply. Through we make energy consumption tables and an energy consumption model, we simulate analysis of CASMAC performance. In a result, we gains about 5.7 percents energy reduction compared to SMAC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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