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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.119-124
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2016
According to the expansion of smartphone penetration and development of wearable device, personal context information can be easily collected. To use this information, the context aware recommender system has been actively studied. The key issue in this field is how to deal with the context information, as users are influenced by different contexts while rating items. But measuring the similarity among contexts is not a trivial task. To solve this problem, we propose context aware post-filtering to apply the context compensation. To be specific, we calculate the compensation for different context information by measuring their average. After reflecting the compensation of the rating data, the mechanism recommends the items to the user. Based on the item recommendation list, we recover the rating score considering the context information. To verify the effectiveness of the proposed method, we use the real movie rating dataset. Experimental evaluation shows that our proposed method outperforms several state-of-the-art approaches.
The purpose of this study is to discover the context and pattern of turnover social workers have experienced. To achieve this purpose, researchers collected data from in-depth interviews with seven social workers who have experiences of turnover and analysed the data using context-pattern analysis method. Research findings are composed of individual context-pattern analysis and integrated context-pattern analysis. In individual context-pattern analysis, researchers mixed time-dimension(before turnover/on the process/after turnover) and level-dimension(experienced phenomenon/meaning of experiences/context connected with phenomenon and meaning) and analysed the context of every stages and serial pattern. Also, we connected with each contexts and patterns and integrated the context-pattern of turnover. Integrated context-pattern structure is divided for four areas; organization before turnover, organization after turnover, social worker as a stakeholder of turnover, and network of social worker. Based on the results of the study, administrative recommendations were suggested in order to manage the turnover of social workers in social work fields.
The networked home is connected to the external world using a high speed network. The devices inside the house are connected using a wired and wireless network. Acquiring the user data is an essential step for designing the user interface in user centered design. In networked home, the numbers of use cases are exponentially increased because connected use cases are considered. Because the user data for networked home are too complicated, they are acquired and analyzed by a structured methodology. We surveyed 40 people to acquire the context data home and analyzed by 5W1H (Who, Where, What, When, Why, How). We established a framework for the user data using tasks, user, time, space, objects and environment. The data for home context was structured by our framework. This framework makes simple the home context and is helpful for user interface design in home network.
Recently, with the advances in sensor techniques and net work computing, Ubiquitous Sensor Network (USN) has been received a lot of attentions from various communities. The sensor nodes distributed in the sensor network tend to continuously generate a large amount of data, which is called stream data. Sensor stream data arrives in an online manner so that it is characterized as high-speed, real-time and unbounded and it requires fast data processing to get the up-to-date results. The data stream has many application domains such as traffic analysis, physical distribution, U-healthcare and so on. Therefore, there is an overwhelming need of a USN middleware for processing such online stream data to provide corresponding services to diverse applications. In this paper, we propose a novel USN middleware which can provide users both context-aware service and meaningful sequential patterns. Our proposed USN middleware is mainly focused on location based applications which use stream location data. We also show the implementation of our proposed USN middleware. By using the proposed USN middleware, we can save the developing cost of providing context aware services and stream sequential patterns mainly in location based applications.
Recently, smart phones are widely used and as the phone sensors are evolved, we can get more various kinds of data from them. Using the data, many researchers take an effort to aware user's situation and the context-awareness for smart phones are actively applied to the real-world applications. However, to make an advanced information from sensing data need complex processing and analyzing information. Some of these computing processes are fully handled on smart phone or some data are processed by transferring to server. In this paper, we proposed a method for reducing user's context data generated on smart phone and designed a context generator. As a result, we can reduce a transmission data size and save a communication cost.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.9
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pp.409-418
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2015
In order to delivery of the correct information in IoT environment, it is important to deduce collected information according to a user's situation and to create a new information. In this paper, we propose a control access scheme of information through context-aware to protect sensitive information in IoT environment. It focuses on the access rights management to grant access in consideration of the user's situation, and constrains(access control policy) the access of the data stored in network of unauthorized users. To this end, after analysis of the existing research 'CP-ABE-based on context information access control scheme', then include dynamic conditions in the range of status information, finally we propose a access control policy reflecting the extended multi-dimensional context attribute. Proposed in this paper, access control policy considering the dynamic conditions is designed to suit for IoT sensor fusion environment. Therefore, comparing the existing studies, there are advantages it make a possible to ensure the variety and accuracy of data, and to extend the existing context properties.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1364-1370
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2017
This paper proposes a method that automatically sets profile schedule context-based mobile phone by collecting the user's external situation based on the GPS sensor and accelerometer built into the smartphone and interacting with the data in the user's schedule to minimize the user's handset handling. However, real-time data collection in mobile phones causes energy shortage in the device due to battery consumption. In other words, a service control method is explained in a way that can efficiently handle resource consumption because accessing a measurement device such as GPS and other sensors may increase power consumption of the portable device. Therefore, effective data sharing for context awareness to reduce weekly schedules and smartphone mode has improved energy efficiency in sensing for data collection. The user can use the context more effectively by providing environmental adaptability for various situations such as the end user's local context and smartphone force control.
In this paper, user personalized services through the emotion perception required to support location-based sensing data preprocessing techniques and emotion data preprocessing techniques is studied for user's emotion data building and preprocessing in V-A emotion model. For this purpose the granular context tree and string matching based emotion pattern matching techniques are used. In addition, context-aware and personalized recommendation services technique using probabilistic reasoning is studied for personalized services based on context awareness.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.4
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pp.496-500
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2009
In EBCOT, the context modeling process takes excessive calculation time and this paper proposed a method to reduce this calculation time. That is, if the finest resolution coefficient is less than a pre-defined transfer factor the coefficient and its descendents skip the context modeling process. There is a trade-off relationship between the calculation time and the image quality or the amount of output data such that as this threshold value increases, the calculation time and the amount of output data decreases, but the image degradation increases. The experimental results showed that in this range the resulting reduction rate in calculation time was from 3% to 64% in average, the reduction rate in output data was from 32% to 73% in average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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