• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.273-282
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• 2005

본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.

• 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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.780-786
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• 2012

Surveillance has become one of promising application areas of wireless sensor networks which allow for pervasive monitoring of concerned environmental phenomena by facilitating context awareness through sensor fusion. Existing systems that depend on a postmortem context analysis of sensor data on a centralized server expose several shortcomings, including a single point of failure, wasteful energy consumption due to unnecessary data transfer as well as deficiency of scalability. As an opposite direction, this paper proposes an energy-efficient distributed context-aware surveillance in which sensor nodes in the wireless sensor network collaborate with neighbors in a distributed manner to analyze and aware surrounding context. We design and implement multi-modal sensor stations for use as sensor nodes in our wireless sensor network implementing our distributed context awareness. This paper presents an initial experimental performance result of our proposed system. Results show that multi-modal sensor performance of our sensor station, a key enabling factor for distributed context awareness, is comparable to each independent sensor setting. They also show that its initial performance of context-awareness is satisfactory for a set of introductory surveillance scenarios in the current interim stage of our ongoing research.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.867-878
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• 2021

In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권2호
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• pp.172-178
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• 2015

Constructing a bilingual multi-word lexicon is confronted with many difficulties such as an absence of a commonly accepted gold-standard dataset. Besides, in fact, there is no everybody's definition of what a multi-word unit is. In considering these problems, this paper evaluates and analyzes the context vector approach which is one of a novel alignment method of constructing bilingual lexicons from parallel corpora, by comparing with one of general methods. The approach builds context vectors for both source and target single-word units from two parallel corpora. To adapt the approach to multi-word units, we identify all multi-word candidates (namely noun phrases in this work) first, and then concatenate them into single-word units. As a result, therefore, we can use the context vector approach to satisfy our need for multi-word units. In our experimental results, the context vector approach has shown stronger performance over the other approach. The contribution of the paper is analyzing the various types of errors for the experimental results. For the future works, we will study the similarity measure that not only covers a multi-word unit itself but also covers its constituents.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.397-402
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• 2013

다중센서를 이용한 상황인식에서 시간변화는 고려해야 하는 요소이다. 센서가 감지하여 보고한 정보를 바탕으로 상황추론에 도달하고자 하는 경우, 일정 시간 간격별로 묶어서 검토하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 시간경과를 고려하는 클러스터링 기법을 이용한 다중센서 데이터융합을 제안한다. 각 센서별로 일정시간 간격동안 수집되어 보고된 센싱 정보를 묶어 1차 데이터융합을 실시하고 그 결과를 대상으로 다시 2차 데이터융합을 실시하였다. Dempster-Shafer이론을 이용하여 다중센서 데이터융합을 실시하고 그 결과를 분석하여 상황을 추론하는데 시간간격을 기준으로 세분화시켜 평가하고 이것을 다시 융합함으로써 향상된 상황 정보를 추론할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.13-21
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• 2006

유비쿼터스 어플리케이션에서 컨텍스트 기반 정보 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 어플리케이션 중 최근 활발히 논의되고 있는 유비쿼터스 커머스에서는 소비자의 다양한 컨텍스트에 따라 구매에 도움이 될 상품을 제공하는 정보 서비스가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 유비쿼터스 커머스를 위한 다중 컨텍스트 기반 정보 서비스 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 동시에 발생하는 다중 컨텍스트에 대한 소비자의 관심 정도에 따라 컨텍스트별 정보를 효율적으로 서비스한다. 이를 위해 제안된 기법을 설명하고 유비쿼터스 커머스 어플리케이션 프로토타입에 적용한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.143-148
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• 2005

본 논문에서는 다수 사용자에 의할 다중 컨텍스트 환경을 정의하고 컨텍스트 충돌이라는 상황을 다루었다. 다양한 컨텍스트가 생성/소멸하는 실제 가정환경에서는 스마트 가전기기들이 제공할 수 있는 서비스가 제한적이다. 본 논문에서는 집이라는 공간을 용도와 특징에 따라 분류하여 컨텍스트 충돌 해결의 기준으로 삼고, 사용자 중심으로 스마트 서비스를 분류하여 그 대안으로 삼았다. 그리고 정형화된 컨텍스트를 생성하는 컨텍스트 해석기와 스마트 가전기기와 관련한 서비스를 관리하는 스마트 서비스 관리자 그리고 컨텍스트의 충돌을 관리하는 컨텍스트 충돌 관리자로 구성된 다중 컨텍스트 관리자 기반 구조를 제안하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.1-17
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• 2007

가상기업은 다양한 역할의 에이전트들이 상호 작용함으로써 공동의 목표를 달성하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)으로 구현될 수 있다. 다만, 가상기업을 지원하기 위한 MAS는 멤버들의 이질성(heterogeneity), 복합구조(complex structure) 등의 특성을 고려한 가운데 자율성(autonomy)과 역동성(dynamism)을 보장할 수 있어야 한다는 점에서 보다 고도화 된 기능(예 : 컨텍스트)을 필요로 한다. 본 논문은 가상기업의 구성과 운영을 지원하기 위한 플랫폼으로 컨텍스트(context) 기반 MAS를 제안하기 위한 것이다. 컨텍스트 기반 MAS는 가상기업의 구성요소를 액터(Actor)와 액터 간의 인터랙션(Interaction), 그리고 액터 컨텍스트 (Actor Context)와 인터랙션 컨텍스트(Interaction Context) 등으로 정의한다. 컨텍스트 기반 MAS는 액터들에 대한 단순한 상태 정보뿐만 아니라 목표, 역할, 작업, 작업자의 시간, 장소, 사용 기기 등 상황정보 즉, 컨텍스트를 활용함으로써 의사결정이나 실행의 신속성, 정확성과 자동화 수준을 높일 수 있다. 컨텍스트 기반 MAS는 다양한 컨텍스트를 제어하기 위한 컨텍스트 온톨로지, 컨텍스트 모델, 컨텍스트 분석기와 추론기 등으로 구현될 수 있다. 하나의 가상기업이 공동 기술개발 파트너를 찾는 예제를 통해 본 연구의 타당성을 검토하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.447-459
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• 2020

The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people's contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people's contexts.