Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.243-246
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2005
Recent ubiquitous computing environments increasingly impact on our lives using the current technologies of sensor network and ubiquitous services. In this paper, we propose ubiquitous architectural framework for ubiquitous sleep aid service(UbiSAS) in the subset of ubiquitous computing for refreshing of human's sleep. And we examine technical feasibility. Human can recover his health through refreshing sleep from fatigue. Ubiquitous architectural framework for UbiSAS in digital home offers agreeable sleeping environment and improves recovery from fatigue. So we present new concept of ubiquitous architectural framework dissolving stress. Specially, we apply context to context-aware framework module. This context is transferred to context adaptive inference engine which has service invocation function in intelligent agent module. Ubiquitous architectural framework for UbiSAS using context adaptive rule inference engine without user intervention is technical issue. That is to say, we should take sleep comfortably during our sleeping. And sensed information during sleeping is changed to context-aware information. This presents significant information in context adaptive rule inference engine for UbiSAS. This information includes all sleeping state during sleeping in context-aware computing technique. So we propose more effective and most suitable ubiquitous architectural framework using context adaptive rule inference engine for refreshing sleep in this paper.
This paper describes an Adaptive Context-aware Service (ACS) using Model Driven Architecture (MDA)-based Service Creation Environment (SCE) on PARLAY X based service delivery platform in ubiquitous computing environments. It can be expected that both the context-awareness and adaptation in ubiquitous computing environments will be deployed. But the existing context-aware middleware lacks in considering adaptation. Therefore, the object of this paper is to support the architecture and the Application Programming Interface (API) of the network service for both the context-awareness and adaptation in ubiquitous computing environment. ACS is to provide users with the adaptive network service to the changing context constraints as well as detecting the changing context. For instance, ACS can provide users with QoS in network according to the detected context, after detecting the context such as location and speed. The architecture of ACS is comprised of a Service Creation Environment (SCE), Adaptive Context Broker and PARLAY gateway. SCE is to use Context-based Constraint Language (CCL) for an expression of context-awareness and adaptation. Adaptive Context Broker is to make a role of the broker between SCE and PARLAY G/W. PARLAY G/W is to support API for PARLAY X-based service delivery platform.
We propose optimal contexts for context-adaptive coding of stereo parameters in parametric stereo (PS) of enhanced aacPlus. For the quantized indexes of stereo parameters, 8 context candidates were proposed based on the index values and their combinations adjacent to a source index in the time-stereo band domain, where the time-stereo band region was further divided into 4 regions based on refresh/non-refresh frames and stereo bands. The optimal contexts for each region were proposed by experiments, which are expected to be used for context-adaptive coding of PS for improved performance.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.2
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pp.39-47
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2011
Adapting content services to the needs of the users requires content adaptation for context and sensibility. Adapting to context may necessitate distinguishing between video delivery to a PC versus a smart phone, while adapting to sensibility may necessitate between video delivery outside, in a quiet environment, or at home, or offering different movie choices on a sunny summer day, a cold winter day or a holiday season. One key area to address in providing adaptive content services is the design of the delivery system architecture of the adaptive content server. This paper describes several alternatives for this architecture, and outlines some additional concerns that must be considered when the chosen architecture is implemented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2396-2413
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2018
Trust management is one of the most challenging issues for the highly heterogeneous Internet of Things (IoT). In the context of the IoT, it is difficult to evaluate the node's trustworthiness in the same trust model when a node provides different services. Guaranteeing the availability of the trust management service is another significant challenge because of the dynamic nature of IoT environments. With these issues in mind, this paper propose a robust and adaptive trust management system for the IoT that is able to measure the trustworthiness of nodes based on feedbacks collected from participants in a specific context and ensure the availability of trust management services. The main contributions of our system are: 1) Proposing a partly decentralized trust management framework, which improves the resiliency of the trust mechanism; 2) Proposing an adaptive trust evaluation scheme and a three-dimensional context representation makes trust evaluation more accurate and specific; 3) Enhancing the adaptive trust evaluation scheme by incorporating a bad behavior factor in trust estimation, which efficiently distinguishes misleading feedbacks from On-Off attacks. Simulation results show the good performance of the proposed system and especially show effectiveness against On-Off attacks compared to other trust mechanisms.
In Internet of Things (IoT) environments, billions of interconnected devices and multimedia sensors generate a huge amount of multimedia traffic. Since the environment are in general deployed as a server-centric architecture wireless sensor networks could be bottlenecks between IoT gateways and IoT devices. The bottleneck causes high power consumption of the device and triggers very heavy network overload by transmission of sensing data. The deterioration could decrease the quality of multimedia streaming service due to delay, loss, and waste of device power. Thus, in this paper, we propose a context-based adaptive multimedia streaming scheme to support enhanced QoS and low power consumption in IoT environments. The goal of the scheme is to increase quality score per voltage of the streaming service, given an adaptation algorithm with context that are classified network and hardware such as throughput, RTT, and CPU usage. From the both context, the quality score per voltage is used in the comparison of a only network context-based adaptive multimedia streaming scheme, a fixed multimedia streaming and our scheme. As a result, we achieves a high improvement that means the quality score per voltage is increased up to about 4, especially in case of resolution change.
This paper presents that TD method is applied to the human adaptive devices for smart home with context awareness (or recognition) technique. For smart home, the very important problem is how the appliances (or devices) can adapt to user. Since there are many humans to manage home appliances (or devices), managing the appliances automatically is difficult. Moreover, making the users be satisfied by the automatically managed devices is much more difficult. In order to do so, we can use several methods, fuzzy controller, neural network, reinforcement learning, etc. Though the some methods could be used, in this case (in dynamic environment), reinforcement learning is appropriate. Among some reinforcement learning methods, we select the Temporal Difference learning method as a core algorithm for adapting the devices to user. Since this paper assumes the environment is a smart home, we simply explained about the context awareness. Also, we treated with the TD method briefly and implement an example by VC++. Thereafter, we dealt with how the devices can be applied to this problem.
In this paper, we describe CAMAR Companoin, a context-aware mobile AR system that provides a user-adaptive assistance with an augmented picture according to the user's context in smart space. It recognizes physical objects and tracks the movement of those objects with a camera embodied to a mobile device. CAMAR Companion observes a mobile user's context, which is sensed by various kinds of sensors in environments, and infers user preference for the content in the situation. It recommends multimedia content relevant to the user's context. It overlays selected content over associated physical objects and enables the user to experience the content in a user-centric manner. Furthermore, we have developed the prototype to illustrate how our system could be used for a mobile user's well-being care applications in smart home environments. In this application, we found that our system could perceive a user preference even though a user's context is changed dynamically, and then adapt the multimedia content with respect to the user's context effectively. As such, the proposed user-adaptive system has the potential to play an important role in developing customized user interfaces in mobile devices.
HEVC (high efficiency video coding) exploits CABAC (context-based adaptive binary arithmetic coding) for entropy coding, where a context model estimates the probability for each syntax element. In this paper, a context modeler was designed and implemented for CABAC decoding. lookup table was used to reduce computation and to increase speed. 12 simulations for HEVC standard test sequences and encoder configurations were performed, and the context modeler was verified to perform correction operations. The designed context modeler was synthesized in 0.18um technology. Maximum frequency, maximum throughput, and gate count are 200 MHz, 200 Mbin/s, and 29,268 gates, respectively.
Kim, Ki-Mun;Jung, Woo-Sung;Lee, Byung-Jeong;Wu, Chi-Su
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.34
no.8
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pp.763-771
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2007
As software is widely used on various environments today, there is an increasing need for adaptive software. Adaptive software is robust and flexible software that modifies its own behavior in response to the changes in its environment. Due to time constraints, high complexity and so on, it is hard to acquire context information from environment. So, when implementing software, it is common to think easily acquired data to be the environments. This research proposes an adaptive software framework that assumes plane images to be environments. Plane images are easy to acquire and have enough complexity. From this, our framework is able to acquire context information, reasons with action rule, and acts on the result of reasoning. Stand on this framework, implements software that plays a simple game automatically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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