무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
최근 유무선 통신 기술의 발전 및 모바일 정보기기의 보편화에 힘입어, 시간과 장소에 제약 없이 서비스를 제공할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous computing)기술이 각광받고 있다. 이에 따라, 무선 센서네트워크(Wireless Sensor Network: WSN) 기술과 상황인식(Context-awareness) 기술에 대한 관심이 크게 고조 되고 있으며, WSN과 상황인식을 접목하여 다양한 분야에서 활용할 수 있는 응용시스템의 개발이 활발하다. 하지만 기존 상황인식 기술을 WSN에 적용할 경우, 첫째, 불필요한 데이터를 전송하여 에너지효율성을 저하시키는 단점이 존재한다. 둘째, 새로운 응용 서비스를 구현할 경우, 특정 응용에 의존적이 기 때문에, 새로운 상황인식 모듈을 구현해야 하는 문제점이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서 상황인식에 근거한 새로운 실시간 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 센서노드에서 상황인식을 수행하여 불필요한 데이터 전송을 줄여 에너지 효율성을 높이고, 모듈화를 통해 새로운 상황인식 기능을 지원할 수 있는 확장성을 지닌다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
An attempt to investigate the effect of gender differences on Korean students' EFL learning orientation was made. To explain a Korean EFL learning context, three criteria (cultural distance between the target country and the host country, communicative needs of the TL, the status of the TL in the host country) are adopted. Moreover, as a contrastive FL learning context from the Imposed FL learning context, a FL learning context where there is a substantial cultural distance from the TL community, communication needs of the TL do not exist, and the TL enjoys a special educational and socioeconomic status in the host country, a concept of an Integrative FL learning context is newly brought up in this paper. As the result of a questionnaire conducted in four different high schools, female learners can be claimed to be more internalized about academic and socioeconomic benefits the TL entails for their social advancement and overcoming inequality between men and women in society, albeit insignificant numerical data.
Researchers have rarely explored menopausal experience in the context of the totality of women's lives, subsequently making the picture of menopause incomplete, discrete and fragmented. Respecting the totality of women's lives, this study addressed how a vulnerable group of women-low income Korean immigrant women-experience menopause within a context of multiple transitions. This is a cross-sectional study using methodological triangulation. A sample of 119 first-generation Korean immigrant women aged 40 to 60 years, who were in low-income jobs, was recruited using convenience sampling methods. From the total sample, 21 peri-or post-menopausal women were recruited for in-depth interviews following the collection of the survey data. Questionnaires, short interviews, and in- depth interviews were used to collect data. The quantitative data were analyzed using descriptive and inferential statistics. Thematic analysis was used to interpret interview data. The findings indicate that menopause was given the lowest priority amidst women's multiple and demanding roles within a gendered multiple transitional (immigration, work and menopause) context. The lack of language clarity to describe women's experience, cultural background, inadequate knowledge, and lack of social supports made menopause hidden, invisible, and inaudible. Conclusions and implications for nursing practice are guided by the goal of understanding women's experiences and meanings of menopause and supporting women through reflecting these experiences into their health care.
본 논문은 기계학습 기법을 이용한 게임 캐릭터를 제어하는 엔진을 설계하고 구현하는 것을 제안한다. 제안된 엔진은 실제 게임에서 상황 데이터를 추출하여 지식 데이터로 사용하므로 지능 캐릭터의 행동 패턴을 게이머들이 쉽게 인식하지 못하는 장점이 있다. 이를 위하여 상황 데이터를 추출하여 학습하는 모듈과 임의의 상황 데이터에 대하여 최적의 상황 제어를 판단하는 시험 모듈을 개발하는 것을 제안하였다. 구현된 엔진은 FEAR에 이식되고 Quake2 게임에 적용되었다. 또한 개발된 엔진의 올바른 동작과 효율성을 위하여 다양한 실험을 하였다. 실험으로부터 개발된 엔진이 올바르게 동작할 뿐만 아니라 제한된 시간 내에 효율적으로 동작함을 알 수 있었다.
Pyke, Caroline K.;Hiller, Peter J.;Koma, Yoshikazu;Ohki, Keiichi
Nuclear Engineering and Technology
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제54권1호
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pp.414-422
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2022
Presented in this paper is a methodology for combining a Bayesian statistical approach with Data Quality Objectives (a structured decision-making method) to provide increased levels of confidence in analytical data when approaching a waste boundary. Development of sampling and analysis plans for the characterisation of radioactive waste often use a simple, one pass statistical approach as underpinning for the sampling schedule. Using a Bayesian statistical approach introduces the concept of Prior information giving an adaptive sample strategy based on previous knowledge. This aligns more closely with the iterative approach demanded of the most commonly used structured decision-making tool in this area (Data Quality Objectives) and the potential to provide a more fully underpinned justification than the more traditional statistical approach. The approach described has been developed in a UK regulatory context but is translated to a waste stream from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station to demonstrate how the methodology can be applied in this context to support decision making regarding the ultimate disposal option for radioactive waste in a more global context.
본 연구는 일반 시민이 지녀야 할 데이터에 대한 이해와 데이터 인력 양성 정책에 필요한 기본 개념 틀을 제공하기 위해 데이터 리터러시를 재개념화했다. 이를 위해 확장된 데이터의 특성을 고찰하였고 데이터 리터러시에 관한 선행연구를 분석하여 전문가 검토를 거친 후, 재개념화된 데이터 리터러시를 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시에는 지식, 기술, 맥락의 세 범주와 범주별 하위 요소로 구성되어 있다. 주로 데이터를 다루는 기술 범주를 강조하였던 기존의 데이터 리터러시의 개념에 데이터의 맥락 범주를 추가하여 맥락의 범위, 시간성, 가치 지향 요소도 명시했다. 또한 지식 범주에도 요소를 구체적으로 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시는 정보화, 인력 양성, 행정 등의 분야에서 교육과정과 교육 프로그램 개발 등에 활용될 수 있을 것이다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.202-208
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2001
One of the most frequent uses of Internet is data gathering. Data can be about many themes but perhaps one of the most demanded fields is the tourist information. Normally, databases that support these systems are maintained manually. However, there is other approach, that is, to extract data automatically, for instance, from textual public information existing in the Web. This approach consists of extracting data from textual sources(public or not) and to serve them totally or partially to the user in the form that he/she wants. The obtained data can maintain automatically databases that support different systems as WAP mobile telephones, or commercial systems accessed by Natural Language Interfaces and others. This process has three main actors. The first is the information itself that is present in a particular context. The second is the information supplier (extracting data from the existing information) and the third is the user or information searcher. This added value chain reuse and give value to existing data even in the case that these data were not tough for the last use by the use of the described technology. The main advantage of this approach is that it makes independent the information source from the information user. This means that the original information belongs to a particular context, not necessarily the context of the user. This paper will describe the application based on this approach developed by the authors in the FLEX EXPRIT IV n$^{\circ}$EP29158 in the Work-package "Knowledge Extraction & Data mining"where the information captured from digital newspapers is extracted and reused in tourist information context.
본 논문은 Context Tree Weighting (CTW) 를 이용하여 Adaptive Multi-Rate (AMR) 데이터의 압축 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. AMR은 IMT-2000에서 채택된 음성부호화 표준안으로써, 무선채널의 환경변화에 대처할 수 있도록 4.75 kbit/s 에서 12.2 kbit/s 까지 8가지의 전송률을 지원한다. CTW는 산술부호화기의 일종으로, 가변 차수 마르코프 모델을 사용하는 압축기이다. 우리는 CTW가 비트단위로 수행한다는 점을 고려하여 AMR 데이터를 변환한 후 CTW로 압축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 ZIP을 포함한 기존 압축방식과 제안된 알고리즘의 압축률을 비교하는 실험을 하였다. 실험 결과, AMR 데이터의 평균 추가 압축률이 ZIP의 경우 약 3.21%, 제안된 알고리즘의 경우 약 9.10%로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘이 AMR 데이터의 압축 성능을 약 5.89% 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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