본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
Technology Acceptance Model (TAM) has been widely used to predict user's behavior to accept the technology. Prior researches have been mainly focused on innovation constructs such as perceived usefulness and perceived ease of use. However, very little research has been conducted to understand individual mental beliefs in technology acceptance and imitation influence. This study integrates Technology Acceptance Model (TAM), Flow Theory (FT) and Diffusion of Innovation Theory (DIT). This paper indicates that imitation context, cognitive absorption (CA) based Flow theory and innovation context are the three important factors influencing user acceptance of information technologies. The proposed model has been tested among 232 users of MP3 players. Results showed that innovation context and cognitive absorption have positive influences on intention to use technology. Not all factors of the imitation context have direct effect on intention to use. However, we found that imitation context has positive influence on intention to use technology through cognitive absorption.
본 논문은 기존의 접근제어 모델을 확장하여 상황인식 기반 접근제어 모델을 제안하였다. 본 논문에서 xoRBAC와 CAAC와 같은 상황인식기반 보안모델에 대한 최근연구들을 조사하였다. 정확한 정책평가를 위해 기존의 CAAC 보안모델에 상황브로커와 파인더 컴포넌트를 추가하였다. 이 보안모델에 의해 더욱 명확한 정책결정을 위해 상황정보 및 상황결정정보를 보다 용이하게 수집할 수 있다. 또한, 접근된 자원에서 또 한번의 사용자 이벤트를 판단하여, 접근할 수 있는 모든 가능한 자원들을 제어하였다. 본 논문에서 제안된 보안모델은 역할에 따른 특정정책과 제약조정을 통해 다양한 보안등급 및 접근권한방식을 동적으로 제공할 수 있다.
User Experience (UX) and Experience Innovation have been emphasized in the process of New Product Development (NPD). However, previous works which were conducted within the theme of UX mostly focused on the fragmentary aspects of user's experience in a specific usage-context only. For this reason, it is always hard to deal with questions on how to define the abstract concept of UX and how to apply this important keyword in actually NPD process both for satisfying potential users and for setting a market strategy. To address this issue, we focused on the fact that UX has an aspect of composition like pattern and structure. It means that we can understand the context of UX with clarifying characteristics of relations between user and experiential objects. Also, we referred to two sub-concepts of Complexity, Density and Centrality, as representative characteristics of relations in usage-context. Based on this theoretical background, we attempted to find UX design principles and concepts for NPD from the actual example cases of products and services in the real market. From these whole study process, we expect that our findings could have implications for academic and practical areas within the theme of Human-Centered Innovation.
유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Awareness)이며 이것은 시공간에 따라 변하는 사용자 데이터를 직접 입력 하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 Context Aware 환경에서 위치정보는 사용자의 명확한 동의 없이 수집될 수 있기 때문에 사용자는 자신의 위치정보에 대한 완전한 제어를 할 수 없다. 이러한 문제로 인해 사용자 위치정보 접근시 Privacy Issue가 발생할 수 있다. 여기서, 시간이나 장소, 사용자의 상황, 정보를 요구하는 사람 등 다양한 조건에 따라 위치정보의 공개를 결정하는 프라이버시를 고려한 위치정보 시스템의 구축은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 위치정보의 유출을 차단하고 안전하게 위치기반 서비스를 제공하기 위해 기존의 LBS에 고객의 상황에 민감하게 반응할 수 있도록 CS-RBAC을 기반으로 새로운 시스템을 제안하였다. 아울러 사용자의 Preference를 적극적으로 반영 할 수 있는 PCP의 장점도 그대로 수용하였다. 또한 Privacy Weight라는 새로운 개념을 통하여 정보공개의 가부만을 결정하는게 아니라 위치정 보에 Grade를 부여하도록 하였다. 이러한 방법으로 Context-Aware 환경에서 Role에 기반하여 사용자의 위치정보를 안전하게 보호할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 생체신호들을 이용하여 심리상태와 생체정보를 판별하고, 외부환경 정보와 함께 이용자의 현재 상황을 인식하여 그에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 생체정보기반 상황인식시스템(Bio-Signal Context aware system :BSC)을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 생체정보기반 상황인식시스템은 센서를 통하여 측정된 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR) 등의 생체신호들로부터 특징들을 추출하고 분석하였으며, 분석된 결과를 입력받아 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 심리상태를 판별하였다. 판별된 심리상태의 결과와 함께 심박변이도(HRV), 피부전도도, 체온 등의 생체신호로부터 분석된 생체 상황정보, 그리고 외부 환경의 상황정보로부터 이용자의 현재 상황을 추론하고 인식하여 현재 생체 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하였다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성 (Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration작업들(Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer방식으로 파일을 복사하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM의 관련시스템과 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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pp.122-129
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2014
Effective information gathering and retrieval of the most relevant web documents on the topic of interest is difficult due to the large amount of information that exists in various formats. Current information gathering and retrieval techniques are unable to exploit semantic knowledge within documents in the "big data" environment; therefore, they cannot provide precise answers to specific questions. Existing commercial big data analytic platforms are restricted to a single data type; moreover, different big data analytic platforms are effective at processing different data types. Therefore, the development of a common big data platform that is suitable for efficiently processing various data types is needed. Furthermore, users often possess more than one intelligent device. It is therefore important to find an efficient preference profile construction approach to record the user context and personalized applications. In this way, user needs can be tailored according to the user's dynamic interests by tracking all devices owned by the user.
사용자에게 제공될 수 있는 정보의 양이 많아졌을 뿐 아니라 정보의 유형도 매우 다양하며 정보를 사용하는 사용자의 환경과 유형이 매우 다양하기 때문에 사용자에게 적합한 최적의 정보를 필터링하는 것은 오늘날 매우 중요한 문제가 되었다. 이러한 필요성에 따라 본 연구는 다양한 단말기와 서비스 환경에 부합하는 콘텐츠 제공을 위한 사용자 적응형 콘텐츠 서비스를 위한 플랫폼을 설계한다. 정보 이용의 효율을 높이고자 사용자의 정보유형의 선호도 및 사용자의 정보사용 이력에 따라 정보를 필터링하고 사용자의 정보사용 환경을 고려하여 정보를 재구성하여 정보를 제공하는 사용자 적응형 콘텐츠 서비스를 제안한다. 선사박물관의 자료를 중심으로 사용자 콘텍스트에 따른 웹 서비스를 구현한다.
스마트 디바이스는 개인 장비이고 내장된 센서들을 사용할 수 있는 능력을 갖고 있다. 따라서 센서 정보를 통해 사용자의 상황을 인지하여 맞춤화된 서비스를 제공하는 것이 가능하다. 이러한 맞춤화된 서비스를 위해 사용자의 이동 상황은 많은 영역에서 활용이 될 수 있는 중요한 정보이다. 기존의 사용자의 이동 상황을 결정에 관한 연구들은 스마트 디바이스가 가방이나 주머니에 있다고 가정하였기 때문에 사용자가 스마트 디바이스를 사용하고 있는 경우에는 사용자의 이동 상황을 정확하게 결정하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 사용자의 스마트 디바이스 사용과 이동 상황을 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 스마트 디바이스의 이벤트를 활용하여 사용자의 스마트 디바이스 사용 여부를 판단하고 가속도 센서 데이터를 통해 사용자의 이동 상황을 판별한다. 실제 실험을 통해 분석한 결과 평균 약 75%정도의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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