Recently, Social Network services(SNS) is gaining popularity as Facebook and Twitter. Popularity of SNS leads to active service and social data is to be increased. Thus, social search is remarkable that provide more meaningful information to users. but previous studies using social network structure, network distance is calculated using only familiarity. It is familiar as distance on network, has been demonstrated through several experiments. If taking advantage of social context data that users are using SNS to produce, then familiarity will be helpful to evaluate further. In this paper, reflect user's attention through comments and tags, Facebook context is determined using familiarity between friends in SNS. Facebook context is advantageous finding a friend who has a similar propensity users in context of profiles and interests. As a result, we provide a blog post that interest with a close friend. We also assist in the retrieval facilities using Near Field Communication(NFC) technology. By the experiment, we show the proposed soicial search method is more effective than only tag.
스마트폰은 사용자 상황인지를 통해 개인 소비자들의 행동을 쉽게 예측할 수 있고 그들의 행동에 대한 즉각적인 피드백을 가능하게 한다. 이 같은 디지털 기기들은 소비자가 관심 있는 광고를 구매시점에 제공할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 광고 매체로 각광받는 스마트 폰과 인터넷 기반 TV의 동향을 알아보고 스마트 공간내의 N-screen을 포함 다양한 기기를 통해 획득한 사용자 융합 상황정보로 소비자에게 관심 광고 컨텐츠를 제공하는 효과적인 광고 방법인 스마트 광고 모델을 제시해 본다. 이는 광고의 홍수 속에서 살고 있는 현대인들에게 관심 있는 광고 컨텐츠를 제공함으로써 구매유도를 촉진시킨다.
본 논문에서는 사용자 상황에 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 필요한 프로파일을 클라이언트에서 처리하기 위한 프레임워크를 설계 및 구현한다. 사용자의 상황에 따라 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 프로파일은 상황 정보뿐만 아니라 다양한 사용자 정보들로 구성되어야 한다. 또한 클라이언트 디바이스는 프로파일 처리를 위해 프로파일의 생성, 관리, 전송 기능을 가지고 있어야 한다. 제안된 클라이언트 프레임워크에서 사용되는 프로파일은 콘텐츠 적응화를 위해 사용자와 관련된 다양한 정보로 구성하였다. 또한 효율적인 프로파일 처리를 위하여 프로파일 생성, 전송, 관리 기술들을 제안하고 클라이언트 프로파일 프레임워크 설계시 적용하였다. 성능평가 결과, 프로파일 처리를 위해 프레임워크에 제안된 기법들은 기존 기법들에 비해 효율적이었다.
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.
Today many companies introduce new mobile office environments evolved from the recent rapid development in mobile device technologies. Most of the recent mobile office systems use a simple authentication scheme such as ID/Password. This method is easy to use, but it does not consider the user's context. Thus it cannot provide appropriate security service required by the user's proper contexts. Therefore, this paper proposes a context based authentication system which applies security level verification and uses fuzzy algorithm based on the importance of access authority control.
In ubiquitous environment, information retrieval using collaborative filtering is a popular technique for reducing information overload. Collaborative filtering systems can produce personal recommendations by computing the similarity between your preference and the one of other people. We integrate the collaboration filtering method and context-aware information retrieval method. The proposed method enables to find some relevant information to specific user's contexts. It aims to makes more effective information retrieval to the users. The proposed method is conceptually comprised of two main tasks. The first task is to tag context tags by automatic tagging technique. The second task is to recommend items for each user's contexts integrating collaborative filtering and information retrieval. We describe a new integration method algorithm and then present a u-commerce application prototype.
유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 수집하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 수시로 변화하는 사용자의 환경과 상황에 따라 서비스 내용도 새롭게 갱신될 수 있는 지능적인 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 위치와 행동에 따른 지능적인 서비스 제공을 위한 컨텍스트 온톨로지 설계, 그리고 사용자의 행동과 연관된 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 트리거 규칙 정의와 트리거 시스템의 통합 구조인 능동 마이닝 아키텍쳐를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 기반이 된다.
개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.
사용자 중심 디자인이란 사용자들이 의식/무의식적 행동들에 간섭 없이 자연스럽게 융화할 수 있는 제품을 디자인 하는 것이다. 이에 따라 디자이너들은 사용자로부터 그들의 요구사항이 무엇인지 파악이 필요로 하여 사용자의 실제 환경으로 들어가 어떠한 행동을 하는지 제품과 어떤 인터랙션을 하는지에 대한 조사가 필요하다. 하지만 기존의 관찰기법은 관찰대상의 범위가 방대하여 관찰 및 분석 방법에 대한 조사 체계가 모호하게 제시된 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 실제 운전자 환경을 관찰 범위로 한정짓고 이론적 배경을 기반으로 운전자 행동 레벨 및 정황(Context) 요소를 정의하였으며, 사용자 활동 데이터를 추출하기 위한 관찰 방법 및 분석을 위한 체계를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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