Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권1호
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pp.73-88
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2022
This exploratory study aims to understand the potential of log data analysis and expand its utilization in user research methods. Transaction log data are records of electronic interactions that have occurred between users and web services, reflecting information-seeking behavior in the context of digital libraries where users interact with the service system during the search for information. Two ways were used to analyze South Korea's National Digital Science Library (NDSL) log data for three days, including 150,000 data: a log pattern analysis, and log context analysis using statistics. First, a pattern-based analysis examined the general paths of usage by logged and unlogged users. The correlation between paths was analyzed through a χ2 analysis. The subsequent log context analysis assessed 30 identified users' data using basic statistics and visualized the individual user information-seeking behavior while accessing NDSL. The visualization shows included 30 diverse paths for 30 cases. Log analysis provided insight into general and individual user information-seeking behavior. The results of log analysis can enhance the understanding of user actions. Therefore, it can be utilized as the basic data to improve the design of services and systems in the digital library to meet users' needs.
모바일 디바이스의 발전으로 이를 이용하여 개인의 일상정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 하지만 모바일 환경에서 수집한 개인의 일상정보는 그 양이 매우 방대하고, 모바일 환경의 불확실성과 모바일 디바이스의 제한된 용량과 배터리 등의 제약사항이 있어 수집한 일상정보가 불확실하다는 문제점이 있다. 위의 문제점을 극복하고, 일상정보를 효과적으로 관리하기 위해서는 검색성을 갖는 특징정보를 이용하여 태깅하는 작업이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 상위수준 컨텍스트 인식기를 활용한 태깅 인터페이스를 이용하여 보다 정확한 특징정보를 태깅하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 일상정보의 특징정보인 상위수준 컨텍스트를 베이지안 네트워크로 모델링한 인식기로 추출한 후, 인식한 상위수준 컨텍스트를 태깅 인터페이스를 이용하여 사용자에게 추천하고, 사용자는 추천된 상위 수준 컨텍스트를 선별하여 일상정보에 직접 태깅할 수 있는 것이 특징이다. 제안하는 태깅 인터페이스는 사용성, 목표성, 기능성, 주도성 측면에서 작업지원수준을 평가한 결과 81%의 만족도를 보임을 확인하였다.
핸드폰, PMP, MP3 플레이어 등으로 대표되는 개인 모바일 장치는 빠르게 발전하고 있다. 이런 모바일 환경의 발전은 사용자의 일상을 이해하고자 하는 라이프로그 연구를 활성화하고 있다. 즉, 모바일 장치의 다양한 센서들을 활용하여 개인의 일상을 기록한 라이프로그는 복잡한 일상에 대한 기억 보조 도구로 사용가능하기에 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실외 위치뿐만 아니라 무선랜에 의한 실내 위치를 고려하여 상황을 추론하고 시각화하는 방법을 제시한다. 실내에서 GPS가 제대로 동작하지 않더라도 무선랜을 기반으로 한 실내 위치 추정을 통해 위치 정보를 획득하고 상황 인식 성능을 향상시켰다. 또한, 지도 인터페이스 및 블로그를 기반으로 하는 시각화 방법을 개발하였다. 실험에서는 모바일 장비를 가지고 실제 데이터를 수집한 뒤 제안하는 방법을 통해 상황을 인식하고 시각화 서비스를 제공하는 성능을 평가하였다.
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.
모바일 장비에서 수집되는 정보는 개인의 기억을 보조하기 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 그 양이 너무 많아 사용자가 효과적으로 검색하기에는 어려움이 있다. 데이터를 사람의 기억과 유사한 에피소드 방식으로 저장하기 위해 중요 이벤트인 랜드마크를 탐지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위해서 다양한 컨텍스트 로그 정보로부터 자동으로 랜드마크를 찾아내는 속성별 베이지안 랜드마크 예측 모델을 제안한다. 랜드마크 예측 정확도를 높이기 위해 요일별, 주간별로 데이터를 나누고 다시 수집된 경로에 따른 속성으로 분류하여 학습을 통해 베이지안 네트워크를 생성하였다. 노키아의 로그데이터로 실험한 결과, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다 예측성능이 높았으며, 주간별 및 요일별로 설계한 베이지안 네트워크에 비해 제안한 방법인 속성별 베이지안 네트워크의 성능이 가장 우수하였다.
최근, 차량의 안전한 운행을 지원하기 위한 차량안전기술이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소의 로그 데이터인 다중로그 데이터를 분석하여 차량 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 차량안전시스템을 제안한다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 대인, 대물, 장소에 대한 센서데이터와 영상데이터를 수집하여, 대인, 대물, 장소에 대한 상황인지데이터인 다중로그를 생성한다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 다중로그를 분석하여 차량 위험을 감지, 예측, 대응을 수행할 수 있다. 다중로그 플랫폼 기반 차량 안전 시스템은 차량 사고를 줄이는 데에 기여할 수 있을 것이다.
모바일 환경에서 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 성향이나 행동패턴 둥의 컨텍스트 정보를 효과적으로 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에 축적된 불확실한 로그 정보에서 컨텍스트 정보를 추론하고, 이를 효과적으로 서비스와 매칭해 주기 위한 컨텍스트 트리 기반 사용자 행동 추론 방법을 제안한다. 이 때 불확실한 컨텍스트 정보를 효과적으로 추론하기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하였으며, 컨텍스트 트리는 수학적인 방법만으로는 다룰 수 없는 비 수치적인 컨텍스트를 효과적으로 활용하기 위해 선택한 구조이다. 그리고 제안하는 방법을 지능형 전화상대 추천 서비스에 적용하여 유용성을 검증하였다.
대부분의 상황인식서비스는 공급자 또는 개발자에 의해 정의되고 있다. 그러나, 자신에게 무엇이 필요한지는 사용자가 가장 잘 알 수 있기 때문에, 사용자가 스스로 필요한 상황인식서비스를 정의할 수 있게 해주는 방법도 중요하다. 우리의 생활공간이 지능공간으로 변화되어 감에 따라 개인화된 상황인식서비스의 정의 수단은 더욱 중요해질 것이다. 본 논문은 사용자의 일상생활을 기록한 데이터로부터 유용한 서비스를 추출해주는 새로운 서비스 정의방법 CASPER를 소개한다. CASPER는 사용자의 생활 기록에 나타난 사건의 인과관계를 분석함으로써 유용한 서비스를 생성해주는 효과가 있다. 본 논문은 CASPER의 알고리즘과 그 유효성 검증 실험에 대해 설명한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 일환으로 무선인식(RFID)을 이용한 많은 응용시스템이 개발되고 있으며, 특히 물류산업에 RFID 칩이 널리 보급될 것으로 예측된다 중소업체의 경우 소규모 창고관리에도 비용과 인력 측면에서 어려움을 격고 있는 상황에서 효율적이고 정확한 지능형 창고관리 시스템의 필요성이 절실하다. 본 논문에서는 로그기반 상황인식 기술을 이용하여 소규모 창고관리시스템을 구현한다. RFID 리더기를 제어하는 클라이언트를 구성하고 서버에 DBMS 시스템을 구축하여 웹상에서 운영되는 창고관리시스템을 구현한다. 특히, 시스템 접근 이력에 대한 로그데이터를 토대로 사용자의 입출고 의도를 파악하며, 관리자에게 사용자의 비정규적인 창고사용 패턴을 보고하고 예측 가능한 재고관리 서비스를 제공한다. 결과적으로, 제안한 시스템은 소규모 창고관리의 효율성과 정확도를 향상시키는데 기여할 수 있다.
International Journal of Reliability and Applications
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제17권1호
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pp.85-105
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2016
In this paper accelerated life testing is incorporated in quality control technique of acceptance sampling plan to induce early failures in high reliability products.Stress under accelerated condition can be applied in constant-stress, step-stress and progressive-stress or combination of such loadings. A ramp-stress results when stress is increased linearly (from zero) with time. In this paper optimum failure-censored ramp-stress accelerated life test sampling plan for log-logistic distribution has been formulated with cost considerations. The log-logistic distribution has been found appropriate for insulating materials. The optimal plans consist in finding optimum sample size, sample proportion allocated to each stress, and stress rate factor such that producer's and consumer's interests are safeguarded. Variance optimality criterion is used when expected cost per lot is not taken into consideration, and bilevel programming approach is used in cost optimization problems. The methods developed have been illustrated using some numerical examples, and sensitivity analyses carried out in the context of ramp-stress ALTSP based on variable SSP for proportion nonconforming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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