유비쿼터스 시스템은 컨텍스트에 프로액티브하게 반응할 수 있는 지능적인 환경과 시스템이 필요하다. 본 논문은 컨텍스트 패턴을 이용한 프로액티브 검색 기법을 제안한다. 사용자의 컨텍스트 값이 변경될 때마다 그에 맞는 새로운 정보가 프로액티브하게 사용자에게 전송된다. 프로액티브 검색을 위해 데이터마이닝 기법 중에서 순차 패턴 기법과 연관 규칙 기법을 이용하여 컨텍스트 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 사용하여 가까운 미래에 사용하게 될 정보만을 저장함으로써 유비쿼터스 컴퓨팅에서 많이 사용되는 모바일 장치에서의 저장 공간의 제약과 데이터 전송 속도의 제약을 극복한다. 제안한 기법에 관한 알고리즘을 제시하고, 이에 대한 예를 보이고, 본 논문에서 제안하는 기법의 효율성을 몇 가지 실험을 통하여 평가한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.189-195
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2005
One of the major components of any pervasive system is its proactive behavior. Various models have been developed to provide system wide changes which would enable proactive behavior. A major drawback of these approaches is that they do not address the need to make use of existing applications without modifying the applications. To overcome this drawback, a middleware architecture called 'Concord' is proposed. Concord is based on a simple model which consists of Lookup Server and Database. The rewards for this simple model are many. First, Concord uses the existing computing infrastructure. Second, Concord standardizes the interfaces for all services and platforms. Third, new services can be added dynamically without any need for reconfiguration. Finally, Concord consists of Database that can maintain and publish the active set of available resources. Thus Concord provides a solid system for integration of various entities to provide seamless connectivity and enable proactive behavior.
The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.
Pervasive computing and social network are good resources in recommendation method. Collaborative filtering is one of the most popular recommendation methods, but it has some limitations such as rating sparsity. Moreover, it does not consider social network in pervasive computing environment. We propose an effective proactive friend recommendation method using social network and contexts in pervasive computing environment. In collaborative filtering method, users need to rate sufficient number of items. However, many users don't rate items sufficiently, because the rating information must be manually input into system. We solve the rating sparsity problem in the collaboration filtering method by using contexts. Our method considers both a static and a dynamic friendship using contexts and social network. It makes more effective recommendation. This paper describes a new friend recommendation method and then presents a music friend scenario. Our work will help e-commerce recommendation system using collaborative filtering and friend recommendation applications in social network services.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.198-205
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2009
In this paper, design of framework architecture of pervasive computing system providing seamless inter space interactions between private and public smart spaces is presented. The seamless inter space interaction issues are related to establishing user's service environment by allocating relevant resources in a new location where there are no prior settings for the user or where there are current users already being served in the new location. In the realm of pervasive computing, we can have different types of smart spaces, offering proactive and intelligent services, which are islands of smart spaces independent from each other. As users move about, they will have to roam from private smart space to public smart space and vice versa. When they enter a new island of smart space, they will have to setup their devices and service manually to get the same or different services they had at the previous location. Users might be living in a non-pervasive computing environment because this manual operation is inappropriate to its generic features of proactive and intelligent services of pervasive computing. The framework architecture will provide seamless inter space interactions initiated by changes in users' location to acquire negotiations of resources for new and current residents regarding service provision with limited available networked devices.
The emergence of ubiquitous autonomic computing and network environment will change the service architecture information system which will be a new application area in SCM/logistics systems. In this study we surveyed the technical trend map of ubiquitous and its application in SCM/logistics support system design. We described the evolutional model of ubiquitous computing community for SCM/logistics system. It is consisted of three view points; self-growing, autonomic, and context-aware, which will allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology and are useful for proactive SCM/logistics support system. Finally, we suggested a cooperative research planning for the development ubiquitous system between the government research center, university, and industry research activities.
잘 알려진 무선 센서 네트워크의 프로액티브 프로토콜인 Flooding과 SPIN은 싱크 노드의 요청 없이 감지한 데이터를 즉각적으로 전송한다. 그러나 이러한 전송방법은 그 데이터가 필요하지 않는 노드들에게까지 전송하기에 에너지 효율성 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 전체 노드 대신에 적절한 일부 노드들에게만 전송할 수 있는 세미프로액티브 프로토콜을 제안한다. 따라서 만일 싱크노드와 같은 어떠한 노드가 감지한 데이터를 필요로 할 경우 미리 설정한 몇 홉 이내에 그 데이터를 쉽게 얻을 수 있다. 시뮬레이션 결과는 잘 알려진 SPIN과 비교하여 노드의 에너지 효율성이 약 83%까지 높다는 것을 보여주었다.
상황 인식 환경에서는 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호작용을 지원하는 상황 인식 기술이 중요한 요소로 자리잡고 있다. 온톨로지 기반의 상황 정보 모델은 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 최근 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 상황 인식 환경에서 온톨로지를 이용한 새로운 프로액티브 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온톨로지의 계층적 개념 트리를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 정보의 개념 수준을 결정함으로써 보다 효율적인 검색이 가능하다. 이를 위해 제안된 기법을 설명하고, 실험을 통해 기존 기법보다 제안 기법이 우수함을 보인다.
이동 에드 혹 네트워크와 센서 네트워크의 차이 때문에 이동 에드 혹 네트워크를 위한 pre-existing autoconfiguration를 센서 네트워크에 간단히 적용할 수 없다. 그러나, 아직 지역적으로 효과적인 유일한 주소 할당이 필요한 메커니즘이 있다. 본 논문은 지역적인 센서 네트워크의 하이브리드 방식의 아이디 할당 계획안을 제안한다. 이러한 하이브리드 방식은 proactive IDs assignment와 reactive IDs assignment를 결합한 방식이다. 제안된 계획안은 reactive IDs assignment을 사용하여 효율적인 통신을 고려하고, zone-based self-organized clustering with Byzantine Agreement를 사용하여 공격에 대한 안전을 고려한다. 따라서 본 논문은 네트워크 트래픽을 최소화하고 센서 네트워크의 이탈한 노드로부터 네트워크를 회복하는 문제를 해결한다.
Mobile cellular networks are becoming increasingly complex to manage while classical deployment/optimization techniques and current solutions (i.e., cell densification, acquiring more spectrum, etc.) are cost-ineffective and thus seen as stopgaps. This calls for development of novel approaches that leverage recent advances in storage/memory, context-awareness, edge/cloud computing, and falls into framework of big data. However, the big data by itself is yet another complex phenomena to handle and comes with its notorious 4V: Velocity, voracity, volume, and variety. In this work, we address these issues in optimization of 5G wireless networks via the notion of proactive caching at the base stations. In particular, we investigate the gains of proactive caching in terms of backhaul offloadings and request satisfactions, while tackling the large-amount of available data for content popularity estimation. In order to estimate the content popularity, we first collect users' mobile traffic data from a Turkish telecom operator from several base stations in hours of time interval. Then, an analysis is carried out locally on a big data platformand the gains of proactive caching at the base stations are investigated via numerical simulations. It turns out that several gains are possible depending on the level of available information and storage size. For instance, with 10% of content ratings and 15.4Gbyte of storage size (87%of total catalog size), proactive caching achieves 100% of request satisfaction and offloads 98% of the backhaul when considering 16 base stations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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