The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.5B
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pp.542-551
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2009
We proposed the context based user profile which is aware of its user's situation and based on user's situation it recommends personalized services. The user profile which consists of (context, service) pair can be acquired by the context and the service usage of a user; it then can be used to recommend personalized services for the user. In this paper, we show how they can be evolved without previously known user information so that not to violate privacy during the learning phase; in the result our user profile can be applied to any new environment without any modification to model only except context profiles. Using context-awareness based user profile, the service usage pattern of a user can be learned by the union of contexts and the preferred services can be recommended by the current environments. Finally, we evaluate the precision of proposed approach using simulation with data sets of UCI depository and Weka tool-kit.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.3
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pp.129-137
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2015
Various personalized services are provided based on user context these days, and IoT(Internet of Things) devices provides effective ways to collect user context. For example, user's activity such as walking steps, calories, and sleeping hours can be collected using smart activity tracker. Smart scale can sense change of user's weight or body fat percentage. However, these services are independent to each other and not easy to make them collaborate. Many standard bodies are working on the documents for this issue, but due to diversity of IoT use case scenarios, it seems that multiple IoT technologies co-exist for the time being. This paper propose a framework to collaborate heterogeneous IoT services. The proposed framework provides methods to build application for heterogeneous IoT devices and user context management in more intuitive way using HTTP. To improve compatibility and usability, gathered user contexts are based on MPEG-UD. Implementation of framework and service with real-world devices are also presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.10
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pp.4908-4922
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2019
The popularization of smartphones in recent years has created a rich ground for online-to-offline (O2O) services based on location information. In the process of finding user locations in O2O services, BLE (Bluetooth Low Energy) beacons are widely used because the beacons are economical in many ways. The current BLE method does not specify the direction of user movement, but adding that information could enrich the user experience for various O2O services. This paper proposes a method that identifies the user movement direction through data analysis on data sets generated by a pair of BLE beacons. Also we demonstrate its implementation with examples of services that need the direction information of users in order to show the feasibility of the method proposed.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.9
no.1
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pp.24-28
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2010
The Quality of Experience (QoE) of next Generation wired/wireless network services based upon IP networking is becoming a popular issue in recent years. The user experience of Internet services such as IPTV, online game, web surfing and etc, are becoming the most desirable factors to service providers to improve service performance and customer's satisfaction. However, collecting user experience from customers and obtaining the QoE parameters from the Quality of Service (QoS) parameters such as bandwidth, delay, jitter or admission control algorithm, are difficult subjects because of the various service types and user characteristics. In this paper, we propose a framework which contains service classification, QoE analysis and service enhancement steps for a suitable QoE measurement and management protocol. We define the user satisfaction indicators of the Internet services, classify the categories of each type of services, and analyse the Key Performance Indicator (KPI) in each type of services to perform the QoS parameters and improving the service qualities.
In this paper, user personalized services through the emotion perception required to support location-based sensing data preprocessing techniques and emotion data preprocessing techniques is studied for user's emotion data building and preprocessing in V-A emotion model. For this purpose the granular context tree and string matching based emotion pattern matching techniques are used. In addition, context-aware and personalized recommendation services technique using probabilistic reasoning is studied for personalized services based on context awareness.
Smart systems and services aim to facilitate growing urban populations and their prospects of virtual-real social behaviors, gig economies, factory automation, knowledge-based workforce, integrated societies, modern living, among many more. To satisfy these objectives, smart systems and services must comprises of a complex set of features such as security, ease of use and user friendliness, manageability, scalability, adaptivity, intelligent behavior, and personalization. Recently, artificial intelligence (AI) is realized as a data-driven technology to provide an efficient knowledge representation, semantic modeling, and can support a cognitive behavior aspect of the system. In this paper, an integration of AI with the smart systems and services is presented to mitigate the existing challenges. Several novel researches work in terms of frameworks, architectures, paradigms, and algorithms are discussed to provide possible solutions against the existing challenges in the AI-based smart systems and services. Such novel research works involve efficient shape image retrieval, speech signal processing, dynamic thermal rating, advanced persistent threat tactics, user authentication, and so on.
The user model is an indispensable factor for providing users with personalized. services in the ubiquitous computing environment. In general user models, services which users prefer should be described in advance so that the system can recognize and interpret them automatically. Also, user's preferences as to the change of situation are not reflected in general user models due to their ignoring the situation. In this paper, we propose the self-growing user model which learns user experience and the system which automatically provides personalized community services through extracting user preferring services by situation.
Recently with the rapid development of LBS (Location-based Services) technology, approaches of protecting user's location have gained tremendous attentions. For using LBS, users need to forward their real locations to LBS server. However, if the user sends his/her real location to LBS server, the server will have the all the information about user in LBS. Moreover, if the user opens it to LBS server for a long time, the trajectory of user may be released. In this paper, we propose GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) method to address the privacy issue. Different from existing approaches, firstly the GTC method sets the predicting trajectory and divides the map into $2^n*2^n$ grid. After that we will generate cloaking regions according to user's desired privacy level. Finally the user sends them to LBS server randomly. The GTC method can make the cost of process less than sequential trajectory k-anonymity. Because of confusing the departure and destination, LBS server could not know the user's trajectory any more. Thus, we significantly improve the privacy level. evaluation results further verify the effectiveness and efficiency of our GTC method.
Mobile Cloud Computing is today's emerging technology. Customers enjoy the services and application from this combination of mobile technology and cloud computing. Beside all these benefits it also increases the concerns regarding privacy of users, while interacting with this new paradigm One of the services is Location based services, but to get their required services user has to give his/her current location to the LBS provider that is violation of location privacy of mobile client. Many approaches are in literature for preserve location privacy but some has computation restriction and some suffer from lack of privacy. In this paper we proposed a novel idea that not only efficient in its protocol but also completely preserves the user's privacy. The result shows that by sharing just service name and a large enough geographic area (e.g. a city) user gets required information from the server by doing little client side processing We perform experiments at client side by developing and testing an android based mobile client application to support our argument.
With the advancement in the area of cloud storage services as well as a tremendous growth of social networking sites, permission for one web service to act on the behalf of another has become increasingly vital as social Internet services such as blogs, photo sharing, and social networks. With this increased cross-site media sharing, there is a upscale of security implications and hence the need to formulate security protocols and considerations. Recently, OAuth, a new protocol for establishing identity management standards across services, is provided as an alternative way to share the user names and passwords, and expose personal information to attacks against on-line data and identities. Moreover, OwnCloud provides an enterprise file synchronizing and sharing that is hosted on user's data center, on user's servers, using user's storage. We propose a secure Social Networking Site (SSN) access based on OAuth implementation by combining two novel concepts of OAuth and OwnCloud. Security analysis and performance evaluation are given to validate the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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