유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 개인화 된 서비스를 제공하기 위해서 사용자 모델은 필수적 요소이다. 기존의 사용자 모델에서는 시스템이 사용자가 원하는 서비스를 자동으로 인지하고 해석하도록 하기 위하여 사용자가 원하는 서비스를 미리 기술한다. 또한, 사용자 모델에 상황 정보가 고려되지 않음으로 인해 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 없다. 위와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 경험을 학습하여 자가 성장 가능한 사용자 모델을 제시하였으며 상황에 따른 사용자 선호 서비스를 추출하여 자동으로 개인화 커뮤니티 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.
IRecently, researches on the recognition of indoor user situations through various sensors in a smart home environment are under way. In this paper, the case study was conducted to determine the operation of the robot vacuum cleaner by inferring the user 's indoor situation through the operation of home appliances, because the indoor situation greatly affects the operation of home appliances. In order to collect learning data for indoor situation awareness model learning, we received feedbacks from user when there was a mistake about the cleaning situation. In this paper, we propose a semi-supervised learning method using user feedback data. When we receive a user feedback, we search for the labels of unlabeled data that most fit the feedbacks collected through genetic algorithm, and use this data to learn the model. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a comparison experiments with other learning algorithms in the same environment and confirmed that the performance of the proposed algorithm is better than the other algorithms.
Through this study, some considerations to be taken into account in order to construct the user model for the user friendly system which can provide each individuals user armed with varied intellectual level with the relevant information, can be summarized as follows : (1) The user' ability to use the system and users' subject knowledge, the distribution of the users' level knowledge should be considered for the decision of the typed of interaction between the users and the system. (2) the knowledge of the user models should include the following kinds of knowledge inharmony with one another, 1. Standard user knowledge which represents a general characteristic of user group, 2. individual user knowledge which represents an individual's unique characteristic, 3. Long-term user knowledge which represents the education level and subject background of users, 4. short-term user knowledge which represents the purpose of information science and information need by users (3) As knowledge generation technique, both the implicit method and explicit method should be a n.0, pplied, observation of the system during the interaction, and explicit method generates the knowledge by the user's answering the questions already made by the system. (4) The frame technique as the knowledge representation for the user-modelling in which user-knowledge is represented in a limited situation and in a qualitative aspects, can be recommended. The frame is adequated for the explanation of structured situation, and for the processing the present situation by inferring the previous experiences.
Human motion recognition is essential for user-centric services such as surveillance-based security, elderly condition monitoring, exercise tracking, daily calories expend analysis, etc. It is typically based on the movement data analysis such as the acceleration and angular velocity of a target user. The existing motion recognition studies are only intended to measure the basic information (e.g., user's stride, number of steps, speed) or to recognize single motion (e.g., sitting, running, walking). Thus, a new mechanism is required to identify the transition of single motions for assessing a user's consecutive motion more accurately as well as recognizing the user's body and surrounding situations arising from the motion. Thus, in this paper, we collect the human movement data through Android smartphones in real time for five targeting single motions and propose a mechanism to recognize a consecutive motion including transitions among various motions and an occurred situation, with the state transition model to check if a vulnerable (life-threatening) condition, especially for the elderly, has occurred or not. Through implementation and experiments, we demonstrate that the proposed mechanism recognizes a consecutive motion and a user's situation accurately and quickly. As a result of the recognition experiment about mix sequence likened to daily motion, the proposed adoptive weighting method showed 4% (Holding time=15 sec), 88% (30 sec), 6.5% (60 sec) improvements compared to static method.
최근 많은 사람들이 스마트폰을 이용해 다양한 방법으로 원하는 정보를 추천 받고 있다. 그와 관련해 추천을 위한 많은 어플리케이션이 존재하지만, 현재 사용자 상황에 맞는 정보를 추천해 주는 것은 없다. 자동으로 사용자의 상황에 맞는 추천을 하기 위해서는 사용자의 과거 행위이력으로 부터 미래의 행위를 예측할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 이용해 사용자의 현재 상황을 수집하고, 수집된 데이터를 라이프로그를 분석하여 구축한 베이지안 네트워크에 적용하여 현 행동을 판별한 후 연관분석을 통해 사용자가 미래에 하게 될 행동을 예측하는 방법을 제안한다. 5명의 실제 학생과 5명의 가상의 직장인에 대해서 실험 및 분석해 본 결과 그 유용성을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 시대에는 다양하고 수많은 컴퓨팅 자원들이 곳곳에 존재한다. 이런 유비쿼터스 환경에서 분산되어져 있는 자원들을 공유하는 연구가 최근 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이런 연구들은 사용자의 상황과 취향을 고려하지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자의 스케줄 정보와 시간, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 상황을 인지하며 자원에 대한 사용자 선호도를 가중치 기반으로 적용하여 사용자 맞춤형 자원을 추천해준다. 본 논문에서는 회의 시나리오를 통해 제안한 상황인지 기반 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 검증한다.
본 연구는 사전에 VR(virtual reality) 콘텐츠 상황을 인지하고 활용함으로써 파악된 사용자의 의도와 사용자의 손과 해당 객체와의 기하학적 관계를 모두 고려하여, 선택될 가상 객체의 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다. VR 콘텐츠에서 가상 객체를 집는 행위는 필수적이면서 가장 많이 사용되는 상호작용이다. VR 환경에서 가상 객체가 서로 가까이 위치해 있을 때, 사용자의 의도와 다른 가상 객체가 잡히는 상황이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황에 따라 적합하게 상호작용이 발생하기 위해, 사용자 의도와 사용자의 손과 가상 객체와의 거리에 각각 다른 가중치를 부여하여 우선순위를 도출하도록 하였다. 가상 객체의 개수와 가상 객체간의 거리 요소가 다양화된 상황에서 해당 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 가상 객체간의 밀도가 높고 서로간의 거리가 가까울 때, 상황 인지의 가중치 비율을 높여서 상호작용을 발생시켰을 경우 사용자의 만족도가 20.34% 증가하며 제안된 방법의 효과를 입증하였다. 제안된 방법이 사용자의 의도를 반영할 수 있는 상호작용 기술 향상에 이바지할 것으로 기대한다.
최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 스마트 워치와 스마트 밴드 등 다양한 웨어러블 디바이스(Wearable Device)들이 연구되고 있다. 그러나 기존의 웨어러블 디바이스들은 측정된 생체정보를 단순 모니터링이나 질병 예방법, 운동량 등을 제공하는 형태로만 서비스하고 있어 실제 사용자가 위험상황이 발생할 경우에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 위험상황 알림 시스템을 제안한다. 아두이노를 통해 가속도 센서와 심박 센서로 측정된 생체정보를 실시간으로 어플리케이션에 전송하고 센서 우선순위 측정과 위험상황 식별 알고리즘을 통해 위험상황을 식별한 후 위험상황이 발생하면 보호자에게 사용자의 현재 위치를 알림 메시지를 전송한다. 이에 따라 보호가 필요한 사용자에게 위험한 상황이 발생하면 신속하게 대처할 수 있을 것으로 사료된다.
현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 공간에서 사용자가 요구하는 직접적인 서비스만을 제공하는 정도의 기술 구현에 그치고 있으며, 앞으로는 좀 더 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능적인 시스템이 필요해지고 있다. 사용자의 개입 없이 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 통해 제공할 서비스를 결정할 수 있는 시스템을 구성하기 위해 본 논문에서는 지능형 홈과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서의 사용자가 처한 상황에 대한 환경정보를 Context로 정의하고 4W1H의 형태로 정형화하여 수집한다. 추가적으로 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 수집하고 이러한 정보들을 확률 추론을 위한 베이지안 네트워크의 노드로 사용하여 사용자가 구체적으로 어떠한 상황에 처해 있는가에 대한 상황인식을 구현하다. 또한 그 상황 인식결과를 통해 사용자에게 제공될 서비스를 다시 한 번 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 모델을 제시하고자 한다.
Human resource development(HRD) is one of the important success factors in competitive business circumstance. So many companies are developing HRD system for role based competent person rearing to catch up with fast changing situations. And they are building professional and specific HRD systems, With these trends, this study analyze which are affecting user satisfaction in role based corporate HRD systems. Recognized profit, HRD support situation, and user experiences affect to user satisfaction significantly. And HRD support situation is the biggest affecting factor to user satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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