• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권2호
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• pp.174-190
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• 2010

In ubiquitous computing, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users [1][2]. Users hope to obtain a personalized service which is composed of customized devices among sharable devices in a ubiquitous smart space (which is called USS in this paper). However, the situations of each user are different and user preferences also are various. Although users request the same service in the same USS, the most suitable devices for composing the service are different for each user. For these user requirements, this paper proposes a device recommender system which infers and recommends customized devices for composing a user required service. The objective of this paper is the development of the systems for recommending devices through context-aware inference in peer-to-peer environments. For this goal, this paper considers the context and user preference. Also I implement a prototype system and test performance on the real ubiquitous mobile object (UMO).

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.175-184
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• 2006

이 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정보 보안 문제를 접근 제어 기법을 중심으로 두가지 방식에 대한 연구 형태를 분석 고찰하며, 기존 연구들의 장단점을 비교하여 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 서비스 플랫폼 개발시 핵심적으로 고려해야할 중요 요소를 설계할 때 필요한 레퍼런스를 제안한다. 첫 번째는, 유비쿼터스 환경에서 역할 기반 접근 제어 방식을 적용하는데 문제점을 상황 정보를 활용하여 해결하는 연구 방향에 대한 고찰이다. 두 번째는, 유비쿼터스 환경에서 상황 정보는 개인의 정보 보호에 관련해 중요한 사항이므로, 여기에 역할 기반 접근 제어 방법을 적용하여 해결하는 연구이다. 이러한 두 가지 연구 방향은 상황 인식 서비스 플랫폼 설계시 중요하게 고려해야 할 사항이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1263-1279
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• 2020

Activating appropriate roles for a session in the role-based access control (RBAC) model has become challenging because of the so-called role explosion. In this paper, factors and issues related to user-driven role management are analysed, and a session role activation (SRA) problem based on reasonable assumptions is proposed to describe the problem of such role management. To solve the SRA problem, we propose an extended RBAC model with context-based role filtering. When a session is created, context conditions are used to filter roles that do not need to be activated for the session. This significantly reduces the candidate roles that need to be reviewed by the user, and aids the user in rapidly activating the appropriate roles. Simulations are carried out, and the results show that the extended RBAC model is effective in filtering the roles that are unnecessary for a session by using predefined context conditions. The extended RBAC model is also implemented in the Apache Shiro framework, and the modifications to Shiro are described in detail.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.29-44
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• 2014

상황인지 서비스 제공을 위해서는 센서를 이용하여 사용자의 상황, 정황, 상태 정보를 추적하여야 한다. 하지만 센서에서 수집된 데이터는 시스템, 문법, 구조, 의미적인 측면에서 이질성을 가지고 있어 다양한 서비스에 재사용이 어렵다. 이를 위해 센서 데이터는 이와 같은 이질성을 제거하고 상황인지 서비스 제공에 용이한 컨텍스트 정보 형태로 처리 되어야 한다. 또한 기존의 상황인지형 서비스 정의 환경은 상황을 정의하기 위해 필요한 센서의 종류나 상황정보의 기준, 서비스 정의를 위한 프로그래밍 능력 등을 필요로 하여 일반적인 사용자의 이용이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 패러다임을 통해 습득된 데이터를 이용하여 상황을 인지하고 사용자가 원하는 서비스를 제공하는 상황인지 IoT 서비스의 제공을 위한 온톨로지 기반 사용자 친화적 서비스 환경을 제안한다. 제안하는 환경은 센서 데이터를 컨텍스트 정보로 처리하는 온톨로지 기반 시멘틱 센서 데이터 처리 메커니즘과 사용자 친화적 서비스 정의 환경으로 구성된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.241-242
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• 2008

본 논문에서는 fuzzy granular computing 방법 중의 하나인 context-based FCM을 이용하여 granular-based radial basis function neural network에 대한 기본적인 개면과 그들의 포괄적인 설계 구조에 대해서 자세히 기술한다. 제안된 모델에 기본이 되는 설계 도구는 context-based fuzzy c-means (C-FCM)로 알려진 fuzzy clustering에 초점이 맞춰져 있으며, 이는 주어진 데이터의 특징에 맞게 공간을 분할함으로써 효율적으로 모델을 구축할 수가 있다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) Context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) Context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 입력과 출력공간에서의 연결된 information granule에 대한 parameter(다항식의 계수들)에 대한 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. Information granule에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least square method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.565-575
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• 2003

This paper proposed context based annotation model and annotation ambiguity correction methods. The proposed model provides various annotation types, semantic models, and pen-based free drawing interface. Annotation correction method that is specifically based on the context which includes various textual and structure information between free-form marking and annotation. Also, interface for XML environment using the proposed model and correction methods is proposed and possibilities of application is looked at. The results from the implementation of the proposed method show that the annotated areas included in the free-form marking information are more accurate, achieving more accurate exchange results amongst multiple users in a heterogeneous document environment

• 경영과학
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• 제21권3호
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• pp.23-38
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• 2004

Recently the usage of mobile devices which enable the accessibility to Internet has been dramatically increased. Most of the mobile services, however, so far tend to be simple such as infotainment service. In order to fully taking advantage of wireless network and corresponding technology, personalized web service based on user's context could be needed. Meanwhile, optimization techniques have been vitally incorporated for optimizing the development and administration of electronic commerce. However, applying context-aware optimization mechanism to personalized mobile services is still very few. Hence, the purpose of this paper is to propose a methodology to incorporate optimization techniques into personalization services. Multi agent-based web service approach is considered to realize the methodology. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper, a prototype system, CAMA-myOPt(Context-Aware Multi-Agent system for my Optimization), was implemented and adopted in mobile comparative shopping.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.1009-1016
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• 2015

본 논문에서는 계층적 클러스터 구조에서 속도, 방향 등의 속성정보를 예측하여 연결성을 분석하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서는 제한 없는 중계노드 선정으로 인한 지연시간이 증가하고, 제한적인 저장용량 및 처리능력의 한계로 패킷손실 및 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 속성정보를 주어진 매트릭으로부터 정의하고 예측하여 베이스스테이션과의 연결성에 따라 중계노드를 선정하는 EPCM 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터의 속성정보를 상황정보 매트릭스에 저장 및 분석하고, 적응적 보정가중치의 오차보정으로 클러스터의 속성정보를 예측한다. 또한 예측된 속성정보에 따른 연결성으로 베이스스테이션을 향하여 이동하는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 환경에 따른 모의실험에서 예측된 노드의 속성정보를 통한 연결성으로 중계노드를 선정함으로써 전송능력을 비교 분석한 결과 높은 패킷 전송률을 보여주었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.612-628
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• 2020

This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.960-965
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• 2006

Privacy and security are latent problems in pervasive healthcare system. For the sake of protecting health monitoring information, it is necessary to classify and categorize the various contexts in terms of obfuscation. In this paper, we propose the physiological context categorization and specification methodology by exploiting data fusion network for automatic context alignment. In addition, we introduce the methodologies for making various level of physiological context on the context aware application model, which is wear-UCAM. This physiological context has several layers of context according to the level of abstraction such as user-friendly level or parametric level. This mechanism facilitates a user to restrict access to his/her monitoring results based on the level of details in context.