To facilitate the implementation of a wide variety of context-aware applications based on mobile devices, general-purpose context-aware framework that applications can use by calling is needed. The context-aware framework is a middleware that performs the sensing, reasoning, and retrieving based on the knowledge base. The knowledge base must systematically represent the information required on the behavior of the context-aware framework, such as context information and reasoning information. It must also provide functions for storage and retrieval. To date, previous research on the representation of the context information have been carried out, but studies on the unified representation of the knowledge base has seen little progress. This study defines the knowledge base as the unified context information, and proposes the UniOWL, which can do a good job of representing it. UniOWL is based on OWL and represents the information that is necessary for the operation of the context-aware framework. Therefore, UniOWL greatly facilitates the implementation of the knowledge base on a context-aware framework.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식하고 그에 따른 상황인지 서비스를 실현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. u-City에서는 도시의 곳곳의 센서 등을 통해 상황 정보가 수집되고, 개인들은 자신의 모바일기기와 도시의 정보 통신 인프라를 통하여 상황인지 서비스를 제공 받게 된다. 본 논문에서는 u-City의 네트워크에 연결된 센서나 디바이스에서의 정보를 구조화하는데 유용하고 상호 관계성 및 부분적인 상황의 정보를 표현할 수 있는 OWL(Web Ontology Language)을 사용한 온톨로지를 설계하고, 수집된 상황정보와 사용자의 의도를 기반으로 서비스를 추론하는 맞춤형 u-City 서비스 제공을 위한 상황인지 추론 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안한 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템의 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC ver. 2.0을 이용하여 설계되었으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인 및 검증하였다.
현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 공간에서 사용자가 요구하는 직접적인 서비스만을 제공하는 정도의 기술 구현에 그치고 있으며, 앞으로는 좀 더 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능적인 시스템이 필요해지고 있다. 사용자의 개입 없이 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 통해 제공할 서비스를 결정할 수 있는 시스템을 구성하기 위해 본 논문에서는 지능형 홈과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서의 사용자가 처한 상황에 대한 환경정보를 Context로 정의하고 4W1H의 형태로 정형화하여 수집한다. 추가적으로 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 수집하고 이러한 정보들을 확률 추론을 위한 베이지안 네트워크의 노드로 사용하여 사용자가 구체적으로 어떠한 상황에 처해 있는가에 대한 상황인식을 구현하다. 또한 그 상황 인식결과를 통해 사용자에게 제공될 서비스를 다시 한 번 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 모델을 제시하고자 한다.
The purpose of this literature review is to investigate what kinds of research have been done about scientific inquiry in terms of scientific argumentation in the classroom context from the upper elementary to the high school levels. First, science educators argued that there had not been differentiation between authentic scientific inquiry by scientists and school scientific inquiry by students in the classroom. This uncertainty of goals or definition of scientific inquiry has led to the problem or limitation of implementing scientific inquiry in the classroom. It was also pointed out that students' learning science as inquiry has been done without opportunities of argumentation to understand how scientific knowledge is constructed. Second, what is scientific argumentation, then? Researchers stated that scientific inquiry in the classroom cannot be guaranteed only through hands-on experimentation. Students can understand how scientific knowledge is constructed through their reasoning skills using opportunities of argumentation based on their procedural skills using opportunities of experimentation. Third, many researchers emphasized the social practices of small or whole group work for enhancing students' scientific reasoning skills through argumentations. Different role of leadership in groups and existence of teachers' roles are found to have potential in enhancing students' scientific reasoning skills to understand science as inquiry. Fourth, what is scientific reasoning? Scientific reasoning is defined as an ability to differentiate evidence or data from theory and coordinate them to construct their scientific knowledge based on their collection of data (Kuhn, 1989, 1992; Dunbar & Klahr, 1988, 1989; Reif & Larkin, 1991). Those researchers found that students skills in scientific reasoning are different from scientists. Fifth, for the purpose of enhancing students' scientific reasoning skills to understand how scientific knowledge is constructed, other researchers suggested that teachers' roles in scaffolding could help students develop those skills. Based on this literature review, it is important to find what kinds of generalizable teaching strategies teachers use for students scientific reasoning skills through scientific argumentation and investigate teachers' knowledge of scientific argumentation in the context of scientific inquiry. The relationship between teachers' knowledge and their teaching strategies and between teachers teaching strategies and students scientific reasoning skills can be found out if there is any.
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
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.
본 연구의 목적은 고등학교 확률 수업의 '몬티홀 문제' 과제 맥락에서 나타난 논증과 정의 특징을 알아보는 것이다. 고등학교 2학년 상 수준 한 학급의 학생을 대상으로 교사와 학생 사이의 논증과정에 관한 수업담화를 Toulmin의 논증패턴을 이용하여 분석한 결과, 논증 중심의 담화 공동체로 만들기 위한 과제 맥락과 학생들이 질문하고 반박할 수 있는 안전한 교실 문화의 중요성이 밝혀졌다. 또한 복잡한 문제를 함께 해결해 나가는 논증과정을 통해 학생들은 수업에 더 몰입하게 되었으며, 실제적인 경험적 맥락은 개념의 이해를 풍부하게 해 주었다. 그러나 논증과정에서 나타난 추론은 통계적 추론이 아니라 대부분 확률 문제 풀이 위주의 수학적 추론이 나타났다. 이러한 연구 결과는 맥락에 따라 결과를 해석하는 과정에서 학생들의 통계적 추론이 일어남을 교사가 이해할 필요가 있고, 과제 맥락과 질문을 통해 학생들이 논증과정에 적극적으로 참여하도록 해야 한다는 확률 통계 수업에 대한 시사점을 제공할 수 있다.
This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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