With the proliferation of smart devices, applications under ubiquitous environment must provide transparent access to computer resources. However, existing u-Logistics systems can not properly react on such requirements, because the status information of objects is input only in fixed milestones by system's operators. In this paper, we introduce an event notification service suitable for u-Logistics environment. The system is based on RFID infrastructure and provides real-time tracking by combining the event of objects with location information received from GPS satellites. The system also provides a graphical user interface based on a state/transition approach, making it easy that clients facilitate definition of profile, and uses XML structure to more easily represent and exchange events.
Urban is more intelligent continuously with the help of the convergence with IT technology. And it requires an integrated control system, which can manage urban facilities or monitor large-scale events based on GIS data, to provide its citizen with various ubiquitous services such as u-Health, u-Traffic, context-awareness etc. In order to realize the intelligent city geo-sensors that have the functionalities of generic sensing as well as location awareness will be established everywhere in the near future. Our system we presented have a rule engine to handle a atomic event as well as complex events that contain control flow or branch among them. And it can allow for visualization and monitoring the results through KML (Keyhole Mark-up Language) in the Google Maps. This paper describes au-GIS event processing system that can deal effectively with u-GIS events coming from various geo-sensor data in ubiquitous computing environments.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.6_1
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pp.549-557
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2012
Spatial phenomena such as environment pollution, disease and the risk of spreading information need a rapid initial response to perceive spread event. Moving data perceive spread event through real-time processing and analysis. To process and analysis the event, spatial-temporal complex event processing is used. Previous spatialtemporal complex event processing is possible basis spatial operator but insufficient apply to design spatialtemporal complex event processing to perceive spatial phenomena of high complexity. This study proposed hierarchical spatio-temporal CEP design which will efficiently manage the fast growing incoming sensor data. The implementation of the proposed design is evaluated with GPS location data of moving vehicles which are used as the incoming data stream for identifying spatial events. The spatial component of existing CEP software engine has been extended during the implementation phase to broaden the capabilities of processing spatio-temporal events.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.8
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pp.301-308
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2015
SNS is a web-based online platform service supporting the formation of relations between users. SNS users have usually used a desktop or laptop for this purpose so far. However, the number of SNS users is greatly increasing and their access to the web is improving with the spread of smart phones. They share their daily lives with other users through SNSs. We can detect events if we analyze the contents that are left by SNS users, where the individual acts as a sensor. Such analyses have already been attempted by many researchers. In particular, Twitter is used in related spheres in various ways, because it has structural characteristics suitable for detecting events. However, there is a limitation concerning the detection of events and their locations. Thus, we developed a system that can detect the location immediately based on the district mentioned in Twitter. We tested whether the system can function in real time and evaluated its ability to detect events that occurred in reality. We also tried to improve its detection efficiency by removing noise.
Purpose: The neural processing of children with overweight/obesity (CWO), may affect their eating behavior. We investigated the visual information processing of CWO under response control condition, by event-related potential (ERP) study, an electrophysiologic study for cognitive mechanism. Methods: Seventeen CWO (mean age: $10.6{\pm}1.9$), and 17 age-matched non-obese children (NOC), participated in the study. Neurocognitive function tests and visual ERP under Go/NoGo conditions, were implemented. Area amplitudes of major ERP components (P1, N1, P2, N2, and P3) from four scalp locations (frontal, central, parietal, and occipital), were analyzed. Results: For Go and NoGo conditions, CWO had significantly greater occipital P1, frontocentral N1, and P2 amplitudes compared with NOC. P2 amplitude was significantly greater in CWO, than in NOC, at the frontal location. N2 amplitude was not significantly different, between CWO and NOC. For CWO and NOC, Go P3 amplitude was highest at the parietal location, and NoGo P3 amplitude was highest at the frontal location. In Go and NoGo conditions, P3 amplitude of CWO was significantly less than in NOC. Conclusion: The greater P1, N1, and P2 suggested hyper-vigilance to visual stimuli of CWO, but the smaller P3 suggested insufficient mental representation of them. Such altered visual processing, may affect the eating behavior of CWO.
We have observed huge success in social network services like Facebook and Twitter, and many researchers have done their analysis on these services. As massive data observed by users is produced on Twitter, many researchers have been conducting research to detect an event on Twitter. Some of them developed a system to detect the earthquakes or to find the local festivals. However, they did not consider the credibility of location information on Twitter although their systems were using the location information. In this paper, we analyze the credibility of the profile location and the correlation between the spatial attributes on Twitter as the preliminary research of the event detection system on Twitter. We analyzed 0.5 million Twitter users in Korea and 2.8 million users around the world. 49.73% of the users in Korea and 90.64% of the users in the world posted tweets in their profile locations. This paper will be helpful to understand the credibility of the spatial attributes on Twitter when the researchers develop an application using them.
The main focus of this paper is to analyze trend of event informations in a variety of mass media by graphical visualization in axis of the time and location. Especially, continuity analysis based on user-generated social media can reflect the social impact of a certain event according to change time and location and their directional changes. To reveal the characteristics of continuous events, we survey the data set collected from news articles and tweets during two years. Based on case studies on 'disease' and 'leisure', we verify the effectiveness and usefulness of our proposed method. Even though some events occurred during same period, we showed directional changes which have high-impact in social media referred user interest's, compared with fact-based continuous visualization results.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.9
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pp.29-38
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2012
In this paper, we propose a named entity and event annotation tool for cultural heritage information corpus construction. Focusing on time, location, person, and event suitable for cultural heritage information management, the annotator writes the named entities and events with the proposed tool. In order to easily annotate the named entities and the events, the proposed tool automatically annotates the location information such as the line number or the word number, and shows the corresponding string, formatted as both bold and italic, in the raw text. For the purpose of reducing the costs of the manual annotation, the proposed tool utilizes the patterns to automatically recognize the named entities. Considering the very little training corpus, the proposed tool extracts simple rule patterns. To avoid error propagation, the proposed patterns are extracted from the raw text without any additional process. Experimental results show that the proposed tool reduces more than half of the manual annotation costs.
In case of a emergency situation or a natural disaster, a warning notification system is an essential tool to notify at-risk people in advance and provide them useful information to survive the event. Although some systems have been proposed such as emergency alert system using android, SMS, or P2P overlay network, these works mainly focus on a reliable message distribution methods. In this paper, we proposed a novel design and implementation of a personalized warning notification system to help inform not only the at-risk people but also their family and friends about the coming disaster as well as escape plan and survival information. The system consists of three main modules: the user selection module, the knowledge based message generator, and message distribution modules. The user selection module collects the list of people involved in the event and sorts them based on their level of involvement (their location, working position and social relationships). The knowledge based message generator provides each person with a personalized message that is concise and contains only the necessary information for the particular person based on their working position and their involvement in the event. The message distribution module will then find a best path for sending the personalized messages based on trustiness of locations since network failures may exist in a disaster event. Additionally, the system also have a comprehensive database and an interactive web interface for both user and system administrator. For evaluation, the system was implemented and demonstrated successfully with a building on fire scenario.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.3
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pp.407-413
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2020
Participating in exhibitions is one of the major activities for tourists. When selecting their next travel destination after participating in an event, they use map services and social network services, such as blogs, to obtain information about tourist attractions. The map services are location-based recommendations, because they can easily retrieve information regarding nearby places. Blogs contain informative content about tourist attractions, thereby providing content-based recommendations. However, few services consider both location and content. In location-based recommendations, tourist attractions that are not related to the content of the event attended might be recommended. Content-based recommendation has a disadvantage in that events located at a distance might get recommended. We propose an algorithm that considers both location and content, based on information from the Korea Tourism Organization's Linked Open Data (LOD), Wikipedia, and a Korean dictionary. By extracting nouns from the description of a tourist attraction and then comparing them with nouns about other attractions, a content-based relationship is determined. The distance to the event is calculated based on the latitude and longitude of each tourist attraction. A weight selected by the user is used for linear combination with the content-based relationship to determine the preference order of the recommendations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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