모바일 디바이스의 발전과 무선 네트워크의 확산은 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 클라우드 컴퓨팅 기술과의 결합으로 "모바일 클라우드" 서비스에 대한 관심의 증대로 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 갖춘 '개인화 서비스'의 중요성이 더욱 커지고 있다. 적절한 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 상황에 대한 인식과 함께 사용자의 성향, 선호도 등과 같은 사용자 프로파일을 분석하여 사용자의 요청에 부응하는 서비스를 도출할 수 있어야 한다. 그러나 개인화 서비스를 지원하는 기존의 프레임워크들은 대부분이 웹을 기반으로 제안되었기 때문에 모바일 디바이스에는 적합지 않으며, 사용자의 상황정보 중 위치정보를 제외한 다른 상황정보들을 거의 고려되지 못한다. 따라서 기존의 프레임워크에서 고려하지 않은 사용자의 상황정보들과 프로파일을 이용하여 보다 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황인식 프레임워크를 제안하였다.
Developing a personalized system on a user's behalf which is working around the Internet-based marketplace is one of the challenging issues in intelligent e-business, especially mobile commenrce. It has been highly recommended that such a mobile personalized system has to perceive the user's needs a priori by tracking user's current context such as location with activity and then to identify the current needs dynamically and proactively. Automatically and unobtrusively getting user's context is an inevitable feature for the development of autonomous mobile commenrce. However, personalization methodologies and their feasible architectures for context-aware mobile commerce have been so far very rare. Hence, this paper aims to propose a context-aware mobile commerce development methodology by applying agent and semantic web technologies for personalized reminder system, which is one of the mobile commerce support system. We revisited associationism to understand a buyer's need identification process and adopt the process as 'purchase based on association' to implement a personalized reminder system. Based on this approach, we have showed how the agent-based semantic web service system can be used to realize need-aware reminder system. NAMA(Need-Aware Multi-Agent), a prototype system, has been implemented to show the feasibility of the methodology and framework under mobile setting proposed in this paper. NAMA embeds bluetooth-based location tracking module and identify what a user is currently looking at through her/his mobile device such as PDA. Based on these capabilities, NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to aware user's current needs and then link her/him to a set of services, which are implemented as web services.
모바일 디바이스의 발전으로 인해 사람들에 대한 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 컴퓨팅 기술과의 결합으로 모바일 컴퓨팅을 이용한 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 또한 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 맞는 추천 서비스의 필요성은 더욱 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개개인의 성향과 적절한 추천 서비스를 제공하기 위해서 사용자의 현재 상황을 인식한 뒤 각각의 사용자에 따른 능동적 추천 서비스를 위해 각 개인의 프로파일을 분석하여 추론 및 분석을 통해 서비스를 도출할 수 있는 상황인식 프로토타입을 제안하였다.
본 논문은 모바일폰의 사용성 연구에 있어서 모바일폰의 사용 특성을 충분히 반영할 수 있도록 추후 연구를 돕기 위한 목적으로 진행되었다. 모바일폰의 사용 특성은 무엇보다 컨텍스의 영향에 매우 민감하다는 것과, 1인 1디바이스로서 개인적인 라이프 패턴을 많은 부분 수용한다는 것이다. 이러한 전제로부터 모바일폰이 사용되는 컨텍스트를 정의하였다. 특별히 컨텍스트의 정의에 있어서 상황적 컨텍스트(situational context)라는 정의를 도입하였으며, 모바일폰으로 할 수 있는 다양한 task 중 특별히 situational context의 영향을 직접적으로 받는 task를 contextual task로 이름하였다. 연구 결과물로써 contextual task의 모델을 제작하였다. 이는 디자인 종사자들과 타 업계의 종사자들이 모두 사용자의 실제적 행태를 이해할 수 있도록 하여 동일한 컨셉을 가지고 사용자 중심의 디자인을 진행할 수 있도록 한다. 또한, 이러한 사용자 사용 행태에 대한 통일한 컨셉은 디자인을 위한 서로의 의사전당에도 효과적일 젓이다. 수집된 사용자 task 들은 3가지 모델로 그 패턴을 정의할 수 있다. 사용자의 공간 확장과 관련되어 다양한 패턴을 구조화한 Extend Model, 기능의 컨버전스로 인해서 각 기능의 충돌을 최소화하여 사용성을 높일 수 있는 기회를 제공하기 위해 이와 관련된 task 들의 패턴을 구조화한 Synchronize Model, 마지막으로 사용자의 라이프 패턴을 반영하여 기존의 object를 대체하는 결과를 가져오는 task들의 패턴을 구조화한 Replace Model 로 Contextual Task를 정의하였다. 마지막으로 각 모델의 구체적 용도를 보이기 위해 Context 를 반영한 Interview 를 시행할 수 있는 질문지 제작을 진행하였다.
In recent years, with the spread of communication media, such as a cellular phone and E-mail, we are able to communicate with others without any restriction of position or time. However, complexity of communicative context has increased so that user has to guess a partner user's situation and status in order to use various medias efficiently. This problem will grow larger as new media are brought in the expanding communications network. To solve this problem, we propose the system that guesses the context in communication by a user's media from the position information on PHS (Personal Handy phone System) and schedule information from schedule application. In this system a user's agent guesses automatically the context that owner has set, and answers the demand of the context from a partner user. Moreover, the agent decides a suitable answer, when there is a demand of communication by the media, which cannot be used.
Personalized reminder systems have to identify the user's current needs dynamically and proactively based on the user's current context. However, need identification methodologies and their feasible architectures for personalized reminder systems have so far been rare. Hence, this paper aims to propose a proactive need identification mechanism by applying agent and semantic web technologies and RFID-based context subsystem for a personalized reminder system, which is one of the supporting systems for a robust ubiquitous service support environment. We have created a prototype system, RFID-based NAMA (Need Aware Multi-Agent), to demonstrate the feasibility of the methodology and of the mobile settings framework that we propose in this paper. NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to discover the user's current needs and then link the user to a set of services, which are implemented as web services.
User's selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user's emotion. Therefore, we think user's emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user's emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user's emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user's context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user's contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.
무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
모바일 환경에서 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 성향이나 행동패턴 둥의 컨텍스트 정보를 효과적으로 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에 축적된 불확실한 로그 정보에서 컨텍스트 정보를 추론하고, 이를 효과적으로 서비스와 매칭해 주기 위한 컨텍스트 트리 기반 사용자 행동 추론 방법을 제안한다. 이 때 불확실한 컨텍스트 정보를 효과적으로 추론하기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하였으며, 컨텍스트 트리는 수학적인 방법만으로는 다룰 수 없는 비 수치적인 컨텍스트를 효과적으로 활용하기 위해 선택한 구조이다. 그리고 제안하는 방법을 지능형 전화상대 추천 서비스에 적용하여 유용성을 검증하였다.
With the advent of ubiquitous computing environments, it has become increasingly important for applications to take full advantage of contextual information, such as the user's location, to offer greater services to the user without any explicit requests. In this paper, we propose context-aware active services based on context-aware middleware for URC systems (CAMUS). The CAMUS is a middleware that provides context-aware applications with a development and execution methodology. Accordingly, the applications based on CAMUS respond in a timely fashion to contextual information. This paper presents the system architecture of CAMUS and illustrates the content recommendation and control service agents with the properties, operations, and tasks for context-aware active services. To evaluate CAMUS, we apply the proposed active services to a TV application domain. We implement and experiment with a TV content recommendation service agent, a control service agent, and TV tasks based on CAMUS. The implemented content recommendation service agent divides the user's preferences into common and specific models to apply other recommendations and applications easily, including the TV content recommendations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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