• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 센서로부터 사용자의 환경정보를 수집하여 상황정보 프로파일을 생성히는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지에 대한 연구결과를 바탕으로 상황을 분류하고, 상황정보를 모델링하였다. 제안된 시스템은 다양한 일상생활에서 사용자에게 발생할 수 있는 주변환경 정보 및 신체정보를 수집하여, 상황정보 프로파일을 생성함으로써 콘텐츠 적응화 서비스를 지원할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.21-26
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• 2008

It was already realized at a current technological level of home network systems that the systems recognizes a user's simple order and carry out the order in the ubiquitous computing environment. However home is not a simple environment consisting into a large number of family members, so various order and situation would be needed accordingly. From now on we need to reach the technological level to infer that how is the user's behavior patterns and what kinds of service is the fittest to user who belong to the ubiquitous computing environment by using the result of the context interpreter. In this regards, active inferred-model needs to be suggested upgrading user's command into one step more higher level than the simple one adapting diversified feature. This study would like to suggest this active model recognizing context, which is user's environmental information applying basic network and inferring Context-based Service that user wants through the recognized result This study proposes a new method that can infer the user's desire in ubiquitous computing environment. First of all, we define a context as user's information of ubiquitous computing environment situation that user belongs to and we classify the context into 4W1H(Where, Who, When, What) formats. We construct Bayesian network and put the factor of context use as Bayesian network nodes. As a result, we can infer the user's behavior pattern and most proper service for user in the intelligent space from the probabilistic result of Bayesian network.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.673-676
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• 2009

본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.346-350
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• 2009

정보통신기술의 발달로 우리의 생활에는 많은 서비스들이 등장하였다. 이런 서비스들은 우리의 삶은 편리하고 안전하게 하지만 서비스의 증가와 비례하여 우리가 이를 인식하고 활용하는데 필요한 관심과 노력도 증가하게 되었다. 상황인식서비스는 이런 문제를 해결하기 위해 사용자 주변 상황을 스스로 인식하고 적시적소에 자동으로 제공되는 서비스이다. 기존 상황인식서비스에 관한 연구들을 살펴보면 상황인식서비스는 주로 개발자에 의해 정의된다. 개발자에 의한 상황인식서비스 정의는 사용자 주변 환경이나 개개인의 생활패턴을 반영할 수 없다는 중요한 문제를 가진다. 본 논문에서는 서비스의 필요성을 느끼는 사용자 스스로가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하는 사용자인터페이스인 EUCAS(by End-User, Context-Aware Service development)를 소개한다. EUCAS는 사용자가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하기 위해 주변 상황정보와 실행 가능한 서비스들을 객체의 형태로 표현하고 이를 쉽게 조작할 수 있는 사용자인터페이스를 제공한다. EUCAS는 사용자가 자신이 필요한 상황인식서비스를 직접 정의하고 관리할 수 있게 함으로써 개인화된 상황인식서비스 환경구축을 가능하게 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.221-239
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• 2012

도서관 이용자의 복잡한 환경과 이용패턴에 따라 생성된 정보는 지식구조화를 통해 이용자에게 적합한 상황인지 정보서비스에 활용된다. 따라서, 도서관 이용자의 다양한 컨텍스트를 정의하고 상호 관련된 컨텍스트의 지식구조화를 위한 컨텍스트 모델 구축이 필수적인 요건이다. 본 연구에서는 컨텍스트의 개념 및 컨텍스트 모델링을 고찰하고, Engestrom의 행위이론의 개념을 활용하여 도서관 이용자의 행위 모델을 1) 주체, 2) 목적, 3) 도구, 4) 노동단위, 5) 커뮤니티, 그리고 6) 규칙으로 설계하였다. 또한, 도서관 이용자의 컨텍스트를 분석하기 위하여 행위정보를 수집하여 그들의 행태를 관찰 및 기록하는 사용자 추적법 (Shadow Tracking)을 활용하였고 수집된 행위정보는 CAbAT(Context Analysis based on Activity Theory)의 방법론을 활용하여 도서관 이용자의 컨텍스트를 설계하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.119-126
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• 2009

최근 개개인의 취향이나 특성을 고려하여 자동으로 사용자에게 정보를 찾아주거나 추천해주는 추천 서비스 시스템이 많이 개발되고 있다. 하지만 사용자의 상황에 따른 선호도를 고려하지 않을 경우 정확한 추천이 힘든 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황에 따른 선호도를 고려하여 정확한 추천을 할 수 있는 필터링 방법을 제안하였다. 이를 위해 상황에 따른 사용자 선호도를 구하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자의 상황별 오브젝트 선호도를 구하였다. 실험 결과, 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 precision은 11%, 2%, recall은 8%, 4% 향상되었으며, 전체적으로 precision은 77%, recall은 53%로 나타났다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.270-275
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• 2008

Under ubiquitous environment, recommendation system is using the collaborative filtering methods by quantifying context information, but insufficient context information can cause inaccurate recommendation result. In order to solve such problems, the researcher used context information and user's profile. But service history information in users' profiles can have the problems of being influenced by change of the user's taste or fashion as time passes by. In addition, context information and user's profile can't be properly inter-locked according to situation, which can cause inaccurate predictability. In this paper, in case a user's taste or fashion is changed as time passes by, the researcher didn't apply bundled-up value to the user's profile but applied different weight according to change of time. And the researcher could solve the problem that context information and a user's profile can't be properly inter-locked according to situation by applying different weight to the result gained by means of collaborative filtering and then by unifying it. In such ways, the researcher could improve predictability.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권2호
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• pp.174-190
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• 2010

In ubiquitous computing, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users [1][2]. Users hope to obtain a personalized service which is composed of customized devices among sharable devices in a ubiquitous smart space (which is called USS in this paper). However, the situations of each user are different and user preferences also are various. Although users request the same service in the same USS, the most suitable devices for composing the service are different for each user. For these user requirements, this paper proposes a device recommender system which infers and recommends customized devices for composing a user required service. The objective of this paper is the development of the systems for recommending devices through context-aware inference in peer-to-peer environments. For this goal, this paper considers the context and user preference. Also I implement a prototype system and test performance on the real ubiquitous mobile object (UMO).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.907-912
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• 2007

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.

• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.273-282
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• 2005

본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.