• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.291-296
• /
• 2006

상황은 단일 사건에 의해 결정되는 경우도 있지만, 많은 경우 일련의 사건이 특정 시간 제약을 만족하면서 발생할 때 상황이 결정된다. 따라서 상황에 대한 추론은 시간 제약 조건 만족 여부와 함께 사건의 발생을 순서를 확인하는 방법으로 수행될 수 있다. 한편, 어떤 상황은 분명하게 정의되는 것이 아니라 애매한 개념을 사용하여 기술되기 때문에, 퍼지 개념을 이용한 상황 기술과 이에 대한 추론이 필요하다. 한편, 유비쿼터스 환경에서와 같이 여러 대상에 대한 상황을 유추하여 서비스를 제공해야 하는 경우에, 대상 간에 동일한 상황이 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 이러한 상황 추론을 위해서 이 논문에서는 Fuzzy Colored Timed Petri net 모델이라는 상황 추론 모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델은 Timed Petri net 성질을 이용하여 일련의 사건 발생을 모델링하고, Colored Petri net의 성질을 이용하여 다수 대상에 대한 상황 추론을 허용하며, fuzzy 토큰 개념을 이용하여 애매한 개념을 사용하여 정의된 상환에 대한 추론을 가능하게 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.21-26
• /
• 2008

It was already realized at a current technological level of home network systems that the systems recognizes a user's simple order and carry out the order in the ubiquitous computing environment. However home is not a simple environment consisting into a large number of family members, so various order and situation would be needed accordingly. From now on we need to reach the technological level to infer that how is the user's behavior patterns and what kinds of service is the fittest to user who belong to the ubiquitous computing environment by using the result of the context interpreter. In this regards, active inferred-model needs to be suggested upgrading user's command into one step more higher level than the simple one adapting diversified feature. This study would like to suggest this active model recognizing context, which is user's environmental information applying basic network and inferring Context-based Service that user wants through the recognized result This study proposes a new method that can infer the user's desire in ubiquitous computing environment. First of all, we define a context as user's information of ubiquitous computing environment situation that user belongs to and we classify the context into 4W1H(Where, Who, When, What) formats. We construct Bayesian network and put the factor of context use as Bayesian network nodes. As a result, we can infer the user's behavior pattern and most proper service for user in the intelligent space from the probabilistic result of Bayesian network.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.659-664
• /
• 2006

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황 인식 시스템을 실현하기 위해 필요한 상황 정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황 인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황 정보를 통합하고 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다치 함수의 차분 및 구조적 성질을 이용하여 주변 상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하여 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공할 수 있는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.

• ETRI Journal
• /
• 제41권6호
• /
• pp.771-781
• /
• 2019

We propose the VS³-NET model to solve the task of question answering questions with machine-reading comprehension that searches for an appropriate answer in a given context. VS³-NET is a model that trains latent variables for each question using variational inferences based on a model of a simple recurrent unit-based sentences and self-matching networks. The types of questions vary, and the answers depend on the type of question. To perform efficient inference and learning, we introduce neural question-type models to approximate the prior and posterior distributions of the latent variables, and we use these approximated distributions to optimize a reparameterized variational lower bound. The context given in machine-reading comprehension usually comprises several sentences, leading to performance degradation caused by context length. Therefore, we model a hierarchical structure using sentence encoding, in which as the context becomes longer, the performance degrades. Experimental results show that the proposed VS³-NET model has an exact-match score of 76.8% and an F1 score of 84.5% on the SQuAD test set.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.93-116
• /
• 2012

Internet users' desire to share shopping experiences has resulted in the appearance of the paradigm shift called social commerce, which combines social media with commerce. However, while foreign market realizes social commerce in a various way, current domestic social commerce market still seems to be highly filled with social shopping sites offering 50 percent discount, thus causing concerns about market distortion from a cutthroat competition. In order to overcome the limitations of social commerce remaining in the early stage, and to enhance the communication among consumers, this study conducted an empirical study on the social-commerce business models design based on context. The results of the study brought the imaginary, optimal combination model by conjoint analysis, using the segmented group through cluster analysis. To overcome the uniformity of social commerce and to enhance communication among consumers, the context-based optimal combination model should be proposed as the alternative social commerce business model in the domestic market which remains as a simple group-purchase function. Furthermore, this study will be used as an informative reference designing customer oriented service model for social commerce business.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권1호
• /
• pp.105-113
• /
• 2006

본 논문에서는 착용형 컴퓨팅을 위한 정형화된 컨텍스트 인식 응용 모형인 wear-UCAM (Unified Context-aware Application Model for Wearable Computing)을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 고조되고 이와 함께 관련된 기술들이 발전함에 따라서, 언제 어디서나 손쉽게 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 사용자 중심의 착용형 컴퓨팅에 관한 연구도 학계나 산업계에서도 활발히 진행 중이다. 제안된 wear-UCAM은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자와 관련된 개인 정보를 센서로부터 획득하고 획득된 정보를 처리 및 분석해서 사용자의 컨텍스트에따른 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 모델이다. 제안된 wear-UCAM의 특징은 다음과 같다. 1) 센서에서 획득된 정보로부터 사용자 정보 (User Profile)의 갱신, 2) 사용자의 생체 신호 수집 및 생체 신호 분석, 그리고 3) 다른 착용형 컴퓨터나 환경으로부터 사용자에 대한 개인 정보 보호이다. 본 논문에서 제안된 wear-UCAM은 컨텍스트 처리 과정의 추상화 및 센서와 응용 서비스간의 독립성 보장을 위한 다양한 컴포넌트들을 포함하고 있다. 따라서, 제안된 wear-UCAM은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 착용형 컴퓨팅에 필요한 사용자 중심의 컨텍스트기반 어플리케이션을 지원할 수 있는 모델이다. 본 논문에서는 제안된 wear-UCAM의 설계와 디자인된 wear-UCAM의 구체적인 구현 방법에 대해서 자세히 설명한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권5_6호
• /
• pp.550-558
• /
• 2003

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 직접적인 의사 표현 뿐만이 아니라 사용자 및 사용자 주변에 대한 정보를 파악하여 서비스를 실행시킬 수 있는 컨텍스트 기반 응용 서비스의 중요성이 증가할 것이다. 본 논문은 응용 서비스를 개발하는데 필수적인 컨텍스트 기반 응용 서비스 모형을 제안한다. 제안된 모형에서는 5W1H 형태의 컨텍스트를 사용하여, 센서와 응용 서비스 사이의 독립성을 최대한 보장한다. 또한, 응용 서비스가 5W1H의 컨텍스트를 변형하여 응용 서비스가 실제 동작할 때 필요한 컨텍스트를 직접 생성함으로써 정확도 높은 컨텍스트의 사용을 보장한다. 제안된 모형의 유용성을 검증하기 위해 본 연구실에서 구축하고 있는 ‘유비홈 (ubiHome)’(가정 중심의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실험하기 위한 테스트 베드)의 센서 및 응용 서비스 개발에 제안된 모형을 적용하였다. 제안된 모형은 가까운 미래의 가정 학교, 사무실 등의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 갖춰진 일상 생활의 사용자에게 컨텍스트 기반의 서비스를 구축하기 위한 방법으로 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제13권6호
• /
• pp.378-387
• /
• 2007

운동 효과를 극대화하기 위하여 개인의 신체 상태를 측정한 후, 운동 처방을 통하여 적합한 운동 프로그램을 생성해 주는 운동 관리 시스템이 도입되어 활용되고 있다. 하지만, 2주$\sim$3개월 주기로 신체 상태를 파악하여 생성되는 운동 프로그램은 다양하게 변화하는 개개인의 운동 습관이나 운동 주기를 실시간으로 반영하지 못하기 때문에, 운동 기간이 길어질수록 사용자의 현재상태에 적절치 않은 운동을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 운동 프로그램을 제공하기 위한 문맥 인지 운동 모델(Context Aware Exercise Model : CAEM)을 제안하며, 이를 지능형 운동 가이드(Intelligent Fitness Guide : IFG) 시스템으로 구현한다. IFG 시스템은 사용자의 상황에 따라 필요한 측정치를 선택적으로 입력 받고, 운동 종류 및 운동 횟수, 운동 강도의 변경 시 운동 최적화 알고리즘 및 운동 지식베이스를 통해 운동 프로그램을 생성한다. IFG는 사용자 상황에 알맞은 운동 프로그램을 실시간으로 제공함으로써, 사용자 상황에 알맞은 효율적인 운동 관리를 할 수 있다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.269-280
• /
• 2011

Mobile Augmented Reality (mobile AR), as one of the most prospective mobile applications, intends to provide richer experiences by annotating tags or virtual objects over the scene observed through camera embedded in a handheld device like smartphone or pad. In this paper, we analyzed the current status of the art of mobile AR and proposed a novel Points of Interest (POIs) data model based on ontology to provide context-aware information retrievals on lots of POIs data. Proposed ontology was expanded from the standard POIs data model of W3C POIs Working Group and established using OWL (Web Ontology Language) and Protege. We also proposed a context-aware mobile AR platform which can resolve three distinguished issues in current platforms : interoperability problem of POI tags, POIs data retrieval issue, and context-aware service issue.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.447-459
• /
• 2020

The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people's contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people's contexts.