• 로봇학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.80-92
• /
• 2007

For the pervasive computing in ubiquitous environment, it is very important to manage the context model to provide pertinent context knowledge to context-aware applications. The context model should be able to support efficiently the context knowledge reusing and sharing as well as reasoning. Previous works focus mainly on the context knowledge representation scheme for reasoning. This paper proposes a context knowledge modeling scheme especially for reusing and sharing. This scheme provides well-established principles and guides for 1) context knowledge modularization and hierarchization, and for 2) context knowledge identification and organization. Once the context models are built according to the scheme, the structure of the context model and the meanings of the context knowledge elements become clear and consistent, so that context-aware applications can share and reuse the context knowledge in easy and error-reduced manner. This paper also discusses the implementation of a context model and an application for Presentation Helper scenario running on a software middleware system (CAMUS) for ubiquitous service robots which is being developed by ETRI Korea.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제8권4호
• /
• pp.254-259
• /
• 2008

Uncertainty of result of context awareness always exists in any context-awareness computing. This falling-off in accuracy of context awareness result is mostly caused by the imperfectness and incompleteness of sensed data, because of this reasons, we must improve the accuracy of context awareness. In this article, we propose a novel approach to model the uncertain context by using ontology and context reasoning method based on Bayesian Network. Our context aware processing is divided into two parts; context modeling and context reasoning. The context modeling is based on ontology for facilitating knowledge reuse and sharing. The ontology facilitates the share and reuse of information over similar domains of not only the logical knowledge but also the uncertain knowledge. Also the ontology can be used to structure learning for Bayesian network. The context reasoning is based on Bayesian Networks for probabilistic inference to solve the uncertain reasoning in context-aware processing problem in a flexible and adaptive situation.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.265-273
• /
• 2012

현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권5호
• /
• pp.1396-1412
• /
• 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.

• 융합보안논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.75-84
• /
• 2014

예방 의료에서 유비쿼터스 헬스케어는 노인 환자들의 수명연장에 대한 연구로 발전되고 있다. 이와 같은 연구들은 수명 연장 및 불의의 사고를 예방하기 위하여 모바일과 무선센서 기술을 사용하여 삶의 질을 향상 시켜 수명을 연장시키고 있다. 그러나 인터넷을 통해 유비쿼터스 헬스케어 응용프로그램이 모바일화 및 보급이 용이해짐에 따라 u-헬스정보 보호와 보안에 대한 위협이 증가하고 관심을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 이용하는 유헬스 케어 어플리케이션의 지식기반 상황인식 서비스 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 영역의 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 위한 보편적인 어플리케이션 영역에서 상황 추론, 상황 모델링, 지식 기반 지원을 적용하는 것이다. 본 논문에서는 예방 서비스 질 변화를 위한 모바일 웹서비스, 상황 기술, 지식베이스에 대하여 논의한다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.43-61
• /
• 2011

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.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제23권55호
• /
• pp.85-96
• /
• 2000

This paper describes IDMS, a graph-based modeling system that supports problem structuring. We employs influence diagram as a problem representation tool, that is, a modeling tool. In particular, IDMS is designed as domain-independent shell. Therefore, a modeler can change the contents of the knowledge base to suit his/her own interested domain. Since the knowledge base of IDMS contains both modeling knowledge and domain knowledge, IDMS provides not only the syntactic support for modeling tool, but also the semantic support for problem domain. To apply the method in the real world context, we tested IDMS on the process selection problem in business reengineering, which is typical semi-structured problem.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제14권1호
• /
• pp.125-142
• /
• 2004

Knowledge management has been increasingly recognized as important in business management context. Although knowledge management has been proposed as an enabler to reach competitive advantage, little research has considered applying knowledge to business decision-making activities, which may be the main task of enterprise management. The application of knowledge to decision-making has a more significant impact on organizational performance than mere knowledge management for operational level processing. For this purpose, the present study proposes a decision support loop based on the integration of knowledge by adopting a cognitive modeling approach. The proposed model is then discussed, in the real context of an application case.

• 전산구조공학
• /
• 제9권2호
• /
• pp.163-171
• /
• 1996

구조물 모니터링 시스템의 전산환경을 구성하기 위해 필요한 지식 및 정보를 파악하고 이를 지식기반화하는 방법을 제시하였다. 전산환경의 구축을 위한 정보로는 센서 및 하드웨어, 신호처리, 그리고 손상발견/평가를 위한 지식등이 필요한데, 이들은 모두 다른 형태의 지식이므로, -즉 수학연산, 서술적 지식, 수치모델등- 어느 특정의 모델링 기법 단독으로는 이들을 효과적으로 수용하기가 매우 어렵다. 이를 해결하기 위하여 객체지향적 모델링기법과 논리언어를 혼합사용하는 방법 (Hybrid Modeling Paradigm)이 제시되었고, 이의 타당성 및 효율성 검증을 위해 모델구조물을 이용한 예제를 수행하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.309-315
• /
• 2012

모바일 네트워크 및 디바이스가 빠르게 발전하면서 스마트폰의 보급이 확산되고, 이를 활용한 다양한 부가 서비스들도 성장함에 따라 다양한 서비스를 제공할 수 있는 스마트폰은 향후 가장 주목 받는 기술로 전망되고 있다. 모바일 환경이 빠르게 발전하면서 기존의 PC에서 이루어지던 서비스가 모바일 환경으로 바뀌고 있다. 현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제시하였다.