• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.884-892
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• 2006

This paper describes a framework for multimodal object manipulation in virtual environments. The gist of the proposed framework is the semantic integration of multimodal input using spatial ontology and user context to integrate the interpretation results from the inputs into a single one. The spatial ontology, describing the spatial relationships between objects, is used together with the current user context to solve ambiguities coming from the user's commands. These commands are used to reposition the objects in the virtual environments. We discuss how the spatial ontology is defined and used to assist the user to perform object placements in the virtual environment as it will be in the real world.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.91-104
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• 2007

유비쿼터스 환경에서 사람들은 자신과 주변 환경의 변화에 따라 서비스들이 능동적으로 변하기를 기대한다. 스트리밍 서비스에서 이런 기대를 만족시키기 위해서는 사용자의 이동에 따라 다양한 단말기로 자유롭게 이동할 수 있는 기술과 개인화된 스트리밍 푸시 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정의 컨텍스트와 스트림뷰를 기반으로 유비쿼터스 스트리밍 서비스를 제공하는 U-Stream을 설계하고 구현하였다. 스트리밍 서비스 이동에 따른 컨텍스트를 분류하고 사용자에게 일부 컨텍스를 설정하게 함으로 개발자들의 예상의 의해 획일적으로 실행되는 서비스에서 벗어나 사용자 중심의 개인화된 서비스를 제공한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6A호
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• pp.550-557
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• 2007

인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.58-73
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• 2015

IoT 환경에서 사용자에게 상황인지 서비스를 제공하기 위해서는 상황정보가 필요하다. 이를 위해 센서나 액츄에이터 같은 장치에서 수집된 데이터를 온톨로지를 통해 상황정보로 변환한다. 기존의 상황인지 서비스를 위한 온톨로지는 타겟 서비스를 기반으로 온톨로지를 설계하여 사용자의 요구사항, 서비스 조건, 환경 등이 변하거나 또는 전혀 다른 서비스를 원할 경우 온톨로지를 전반적으로 재설계해야 하는 불편함이 있다. 이러한 점을 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 장소나 상황에 구애 받지 않고 자신이 원하는 장소에서 원하는 서비스를 정의할 수 있는 크로스 버티컬(Cross-vertical) 온톨로지 모델인 Generic Ontology Models(GOMs)를 제안한다. 또한 IoT 서비스의 데이터 흐름을 나타내는 IoT 서비스 개념 모델과 IoT 서비스를 제공하기 위한 IoT 서비스 환경을 제안하고 제안된 환경에서 GOMs를 이용하여 다양한 서비스 시나리오에 적용해봄으로써 IoT 환경에서 상황인지 서비스가 가능함을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.91-100
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• 2023

Pervasive computing is characterized by a key characteristic that affects the operating environment of services and users. It places more emphasis on dynamic environments where available resources continuously vary without prior knowledge of their availability, while in static environments the services provided to users are determined in advance. At the same time, Cloud computing paradigm introduced flexibility of use according to the user's profile and needs. In this paper, we aimed to provide Context-Aware Transactional Service applications with solutions so that it can be integrated and invoked like any service in the digital ecosystem. Being able to compose is not enough, each service and application must be able to offer a well-defined behavior. This behavior must be controlled to meet the dynamicity and adaptability necessary for the new user's requirements. The motivation in this paper is to offer design patterns that will provide a maximum of automatism in order to guarantee short reaction times and minimal human intervention. Our proposal includes a cloud service model by developing a PaaS service that allows CATS adaptation. A new specification for the validation of CATS model has been also introduced using the ACTA formalism.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권1호
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• pp.89-98
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• 2004

대화형 에이전트는 언어를 이용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공하고 대화의 문맥을 유지하는 시스템이다. 대화형 에이전트를 더욱 현실적으로 만들기 위해서는 사용자 질의에 대한 분석과 모델링 과정이 필수적이며, 베이지안 네트워크가 이를 위한 대표적인 방법 중 하나이다. 보통 대상영역을 위한 네트워크는 매우 복잡하고 이해하기가 어렵기 때문에 네트워크를 구성하는 변수들을 분리함으로써 대화형 에이전트를 보다 쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 에이전트의 질의 분석모듈을 2단계 베이지안 네트워크로 구성하여, 설계를 보다 용이하게 하였고 문형을 고려한 세부적인 질의분석을 가능하도록 하였다. 웹 페이지를 소개하는 에이전트에 적용하여 제안한 대화형 에이전트 구조의 유용성을 보였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권2호
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• pp.47-54
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• 2011

최근 스마트폰이 점차 대중화되고 탑재되는 센서의 발달로 폰을 통해 획득할 수 있는 데이터의 종류가 다양해지고 있다. 이로 인해 스마트폰을 통해 사용자의 상황을 알아내는 상황인지 기술과 이를 활용하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 수집된 데이터를 통해 의미 있는 정보를 가공하기 위해서는 복잡한 처리 과정과 정보 분석 과정이 필요하며, 이러한 가공과정은 일부는 스마트폰에서, 또 일부는 서버에 대량의 데이터를 전송하여 처리하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 모바일 플랫폼에서 생성 가능한 컨텍스트를 정의하고 수집하기 위한 컨텍스트 생성기를 설계한다. 이는 컨텍스트를 폰 안에서 생성함으로써 서버로 전송하는 데이터 용량을 감소시킬 수 있고 통신비용을 줄일 수 있다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.225-228
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• 2005

A context-aware services platform supporting mobile agents consists of sensor nodes and a sensor coordinator. Sensor nodes collect environmental information and transmit the collected information to the sensor coordinator through wireless sensor networks. The sensor coordinator passes the information to the context-aware service module, and the mobile agent. The context-aware service module or the mobile agent performs services suitable for a user's situation based on the environmental information and a service actuation message is delivered to an actuation node through the sensor coordinator. In this paper, we present a context-aware services platform structure employed in our project, and describe context-aware services platform interfaces with a context-aware service module and mobile agents.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.104-109
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• 2005

컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변환경과 상태에 따라 양질의 서비스를 제공할 수 있는 중요한 요소이다. 컨텍스트 인식을 위한 정보 수집 도구로는 이동이 편리한 소형 모바일 장치와 그 안에 내장된 모바일 에이전트를 이용하고 있다. 현재 모바일 에이전트는 각 사용자의 컨텍스트 정보를 수집하고 인식하는데 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이에 모바일 에이전트의 부하를 줄이고, 빠른 시간내에 사용자의 컨텍스트 정보 인식을 위한 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 에이전트에 협력적 필터링 기법과 P2P 에이전트를 혼합한 P2P 모바일 에이전트 구조를 제안한다. 제안한 구조는 동일 지역내에서 각 사용자의 컨텍스트 정보를 분석하고, 비슷한 선호도를 갖는 사용자들로 그룹핑하며, 그룹핑된 사용자는 P2P 모바일 에이전트를 이용하여 정보를 공유한다. 또한 이 구조는 사용자들의 행위와 서비스를 지속적으로 관찰 및 학습하여 새로운 상관 관계를 측정하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.653-662
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• 2006

사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.