• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.11-14
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• 2009

본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 및 프로파일을 이용하여 사용자들 간의 소셜 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 최근 협업 시스템과 관련하여 소셜 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 연구의 경우, 사용자 로그 및 프로파일과 같은 정적인 데이터에 기반하고 있어서 동적으로 변화하는 환경에서의 소셜 네트워크를 구성하기 어렵다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정적인 사용자 프로파일과 함께 사용자의 행동을 반영하는 컨텍스트를 이용하여 소셜 네트워크를 구성한다. 컨텍스트 도메인 지식 모델의 계층적 구조 특성을 이용하여 컨텍스트들 간의 유사도를 계산하고, 컨텍스트 모델의 카테고리에 가중치를 부여하여 컨텍스트들 간의 관계성을 계산한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용자의 컨텍스트 변화에 따른 소셜 네트워크의 동적 구성을 실험하였다. 제안된 방법을 활용하여 사용자들의 행동에 동적으로 반응하는 관계 분석이 가능하게 될 것으로 기대된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.28-36
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• 2010

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 물리적 공간과 상호 작용하는 실시간 센서 네트워크 상황 인식 서비스는 시간적 특성을 포함한다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 실시간 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성이 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 개선된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 센서 네트워크 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 새만금 온도 변화 탐지에 적용예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만 아니라 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.337-340
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• 2005

Context-awareness techniques in ubiquitous computing environment provide various services to users who need to get information via the analysis of collected information from sensors in a spatial area. Context-awareness has been increased in ubiquitous computing and is applied to many different applications such as disaster management system, intelligent robot system, transportation management system, shopping management system, and digital home service. Many researches have recently focused on services that provide the appropriate information, which are collected from Internet by different kinds of sensors, to users according to context of their surrounding environment. In this paper, we propose an abstraction model to manage the large-scale contextual information and their metadata which are collected from different kinds of in-situ sensors in a spatial area and are presented them on the web. This model is composed of the modules expressing functional elements of sensors using sensorML(Sensor Model Language) based on XML language and the modules managing contextual information, which is transmitted from the sensors.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.175-181
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• 2003

한국어 숫자음은 단음절이며 연결된 숫자음 사이에 연음현상의 영향 때문에 한국어 연결 숫자음의 인식방법으로 반음절에 기반한 모델들이 제시되어 왔다. 기존에 제안된 반음절이나 반음절＋반음절의 인식모델을 이용한 방법에서는 아직까지 우수한 인식성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 확장된 문맥종속 반음절 모델을 이용한 한국어 4 연숫자음 인식방법을 제안한다. 실험에서 연결숫자음은 SiTEC의 4 연숫자음 데이터 베이스를 사용하였으며 학습과 인식방법으로는 HTK 3.0의 C-HMM을 이용하였다. 기존의 방법들과 인식율을 비교해 본 결과, 92%의 비교적 우수한 인식성능을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권1호
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• pp.6-14
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• 2006

본 연구에서는 중학교 과학 영재아들이 가지고 있는 조석에 관한 정신모형을 탐색하기 위하여 두 가지 상황에서의 개념 유형을 분류하고, 각 유형들을 구성하는 국면들을 분석하였다. 조석 현상에 관해 두 가지 상황으로 구성된 과제 수행을 실시한 후 그 응답 결과를 분석한 결과, 상당수의 학생들이 상황에 따라 서로 다른 개념 유형을 나타내었다. 상황에 따른 개념 유형들을 구성하고 있는 국면을 분석한 결과, 내용-특정적 국면에서는 큰 차이가 없었으나 전략적 국면에서는 많은 차이를 나타내었다. 두 가지 상황에서 나타나는 개념 유형들과 이들 유형을 구성하는 국면들을 조합하여 학생들의 조석에 관한 정신모형을 분석한 결과 다음과 같은 4가지 모형으로 나눌 수 있었다: (1) Tide model (2) Force model (3) Phase model (4) Hybrid model. Tide model은 과학적으로 옳은 모형이며, Force model과 Phase model은 옳지 않은 모형으로, 상황에 따른 개념유형은 서로 일치하나 조석현상을 각각 달과 태양의 합력과 달의 위상(모양)의 관계로만 이해하고 있는 경우이다. Hybrid model 혼합 모형으로 상황에 따라 나타나는 개념 유형이 서로 부합되지 않는 모형이다. 중학교 과학 영재아들은 조석 현상에 대해 가장 많이 가지고 있는 모형은 Tide model(45.0%) 이었으며, 그 다음으로는 Hybrid model(30.0%), Force model(12.5%), Phase model(7.5%) 순으로 나타났다.

• 가정과삶의질연구
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• 제22권1호
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• pp.103-114
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• 2004

This study was performed by the literature review on housing of the aged in Korea with social constructionism perspective. This kind of research may be utilized as a theoretical framework for performance of any systems of housing for the aged. In terms of structural context, the value of conventional custom of filial piety thoughts and duty for family are being collapsed, which nay be suitable to the change of society, should be considered for positive acceptance of changes in ideology. In terms of institutional context, a method to grope for housing for the aged should be established through amicable cooperation between organizations of legalization concerned. In terms of organizational context, there is no organization that exclusively concern housing for the aged until now, thus, development of concrete manual is required for jobs of service in current department of policy for the aged. In terms of operational context, the service may include the understanding of characteristics of the aged and design of housing may also change the service of administration, and as cooperation in the local community care systems may change the service to the aged in the field. Connection of these services and operation of these organizations nay be required in the field to manage housing. Finally in terms of intersubjective context, as the form and method of housing management service is important, with understanding of the social meaning and importance on the role of manager.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4B호
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• pp.226-234
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에서 컨텍스트-인식은 사용자에게 개인화된 최적의 서비스를 제공하기 위하여 서비스 추론을 위한 입력 데이터를 획득하는 중요한 과정이다. 기존 연구는 사용자와 주변 환경 정보를 컨텍스트 인식의 주요대상으로 간주하고, 이를 위한 센싱 기반의 미들웨어나 공간 내의 대상에 식별자를 부여하여 이를 관리하는 서버를 제시하고 있다. 가정이나 사무실, 혹은 자동차와 같이 사용자가 많은 시간을 보내는 동일한 공간에서는 사용자에게 제공되었던 서비스의 일련적인 상황 정보가 개인화된 최적의 서비스를 추론하기 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 본 논문은 사용자와 사용자에게 제공된 서비스 간에 일련의 상황 정보를 사용자의 휴대용 디바이스에 저장하고, 이를 컨텍스트-인식의 대상으로 확장하는 자생적 컨텍스트 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨텍스트-인식 단계에서 발생하는 중복된 센싱과 불필요한 검색을 최소화하고 사용자의 익명성을 최대한 보장하며 미들웨어의 컨텍스트 관리를 비용을 줄인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.344-349
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• 2007

유비쿼터스 환경에서 사용자의 편의성을 증대하기 위해 상황인지 기술이 필요하며 댁내의 다양한 기기의 정보를 수집하여 현재 상태를 파악하고 그에 맞는 서비스를 제공해야 한다. 하지만 다양한 종류의 디바이스, 센서, 서비스에 따라 생성하는 데이터의 형태와 의미가 다르기 때문에 이를 활용하는데 어려움이 있다. 본 논문은 다양한 기기와 환경에서 발생하는 데이터를 처리하여 사용자의 패턴을 수집하고 활용할 수 있는 연구 모델을 제안하고 구현한다. 구성요소는 실제 환경과 유사하게 Context를 생성할 수 있는 Emulator와 수집된 Context를 활용하여 패턴을 찾는 패턴 수집 서버와 수집된 데이터를 표현하는 시각화 도구로 구성된다. Emulator는 댁내에 존재할 수 있는 다양한 종류의 Context를 정의하고 서로간의 관계에 따라 Context를 생성하고 패턴 수집 서버는 Emulator에서 생성한 불완전한 Context를 통합하여 완전한 Context를 생성한다. 그리고 생성된 Context를 통해서 사용자의 서비스 이용패턴, Fault, Conflict를 발견했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.63-69
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• 2016

In this paper, we proposed the location tracking system based on MS-Based/Assisted(Mobile Station-Based and Assisted) location trigger service model with context-awareness for the intelligent location tracking of moving objects. It provides the proper resulting value that matches the context of users through the analysis about the situation of the user, physical environment, computing resource and the existing information on user input. In order to provide real-time data, we proposed the location tracking system which realizes the intelligent information such as the expecting arrival time and passing the specific area of the moving object by adopting the location trigger. So, it derives to minimize the costs of communication for the mobile object tracking applications. The proposed location tracking system based on context-awareness can be used for realtime monitoring, intelligent alarm/action, setting up of the optimized moving path, dynamic adjustment of strategies and policies. So it has the advantage to develop the application system which is aimed at optimization of the object tracking and movement.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.867-878
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• 2021

In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.