상황인지(Context-Aware) 모바일 클라우드 컴퓨팅은 어플리케이션이 사용자의 위치, 시간, 근처에 사용자와 장치 그리고, 사용자의 상황적인 정보를 분석함으로써, 사용자 경험을 증대시킬 수 있는 새로운 전도 유망한 패러다임이다. 본 논문에서는 Volare 미들웨어를 탑재한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능 연구를 제공한다. Volare 미들웨어는 리소스와 장치의 상황을 모니터하고, 실행시간에 클라우드 서비스 요구를 동적으로 적용한다. 이러한 접근은 실행시간에 상당한 비용절감 뿐 아니라, 더욱 효과적인 자원과 신뢰할 만한 클라우드 서비스를 제공할 것이다. 또한, 다른 QoS적용 정책에 대한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅의 성능을 연구했다. 시뮬레이션 결과는 배터리 레벨이 낮고 CPU 사용량은 높고, 사용자가 초기단계 QoS를 유지할 수 없을 때, 현 적용 정책에 의해서 서비스 비용이 줄어드는 것을 보여준다. 결과적으로, 본 논문에서 제안된 적용정책을 사용하면 상황에 따라 다르게 서비스 비용을 사용자들에게 제공할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.538-561
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2020
Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.
본 논문에서는 실내 환경에서 반도체 장비 주변에 배치된 다수의 센서로부터 정보를 취득하고 취득된 정보를 바탕으로 반도체 장비의 상황을 인지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 반도체 장비 상황인지 시스템은 가속도, 압력, 온도, 가스 센서로부터 정보를 취득하고 서버로 전송한다. 그리고 서버로 전송된 데이터는 단일이벤트와 다중이벤트의 상황인지 알고리즘을 통해 알람을 발생시킨다. 그 결과 불필요한 알람이 줄어 수준 높은 실시간 감시가 가능하고 주위의 정보를 한 번에 알 수 있어 효율적인 관리가 가능하다.
본 논문에서는 농수산물을 저장 관리를 목적으로 유비쿼터스 센서로부터 획득한 상황 정보를 활용하여 창고관리 정보를 공유하고 분산시키기 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템 모델링에 관하여 제안한다. 오늘날 우리 생활속에 유비쿼터스 기술이 확산됨에 따라 정보에 대한 중요성은 더욱 증가하고 있다. 뿐만 아니라, 하나의 도메인에 대한 온톨로지의 중요성도 또한 증가하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 상황정보 상태에 대한 정보를 획득하기 위해서 무선 센서로부터 획득한 정보가 온톨로지에서 활용될 수 있도록 온톨로지 기반의 농수산물 웨어하우스 모델을 설계한다. 이를 통해 농수산물용 창고 관리가 상황점보에 따라 사용자, 장치들 및 서비스사이에 의미가 상호 연동할 수 있는, 의미정보 구조에 대한 공통의 이해를 공유할 수 있도록 온톨로지로 표현된 결과를 보인다.
모바일 서비스의 수용성에는 사용자 인터페이스가 중요한 요소이다. 특히 모바일 인터페이스에서 청자(listner)인 인간에게 화자(Speaker)인 기계가 어떻게 시의 적절한 대화를 하는가는 수용성에 중요한 요소임에도 불구하고 아직까지 이에 대한 본격적인 연구가 진행되지 못했다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자의 상황을 인식한 존대등분 계산법을 제안하여 이에 근거한 시의 적절한 대화를 지원하는 상황 인식형 모바일 인터페이스를 설계하도록 하는 것이다. 다만 존대등분 계산은 문화별 및 언어별로 차이가 날 수 있으므로 한국어를 대상으로 계산법을 제안하려고 한다. 유비쿼터스 환경과 같은 분산 환경에서 사생활 정보를 보호하면서 사례기반 추론을 수행하기 위해 기존의 Minkowski aggregation 방법을 수정한 Nested Minkowski aggregation 방법을 사용하였다. 또한 본 방법론의 사용가능성을 증명하기 위하여 드라마 사례를 가지고 시뮬레이션 기반의 성능 비교를 수행하였다.
유비쿼터스 컴퓨터 환경의 핵심기술은 상황인식 컴퓨팅기술로써 상황인식기술은 소프트웨어적 성격이 강하여 상황인식의 핵심엔진을 개발하고 이를 적용한 장치 개발이 주요 연구 작업이다. 유비쿼터스 컴퓨팅시대가 도래하면 기존의 인터넷 쇼핑몰에서 고객이 직접 상품을 검색하여 주문을 하는 형태에서 진화되어 상황인식 기술의 핵심기술인 지능형 에이전트 기술이 접목된 검색 엔진이 고객의 입력 정보를 조합하여 비교검색이 이루어진 후 추천하는 형태의 시스템으로 발전될 것이다. 본 논문에서는 사례기반 추론 기법 및 지능형 에이전트 기술을 기반으로 한 검색 엔진을 설계하고 인터넷 패션 상품 전문 몰에 적용하여 고객이 직접 상품을 검색하는 대신 지능형 에이전트가 검색하여 패키지 형태로 제공되는 주문형 맞춤식 패션 전문 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 상환인식 서비스 구축은 일반 응용서비스와는 달리 사용자 요구를 만족시키기 위해 차별화된 처리를 요구한다. Context Toolkit은 상황인식 서비스 구축을 제공하는 프레임워크이며, 입출관리 시스템은 사용자의 위치인식과 방문자목록 가입을 토대로 서비스를 제공해주는 시스템이다. 본 논문에서는 사용자의 방문을 효과적으로 관리할 수 있는 방문관리를 위해 Context Toolkit을 기반으로 한 방문관리 시스템을 설계하고 적용한다.
종래의 응용들은 하나의 컴퓨터 상에서 한정된 자원만을 사용하고 컨텍스트를 고려하지 않으므로 이동하는 사용자를 서비스하기 힘들다. 그러나 유비쿼터스 응용은 사용자 주변의 컨텍스트 정보와 여러 컴퓨터에 있는 다양한 자원을 이용하여 이동 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다. 이를 위해 유비쿼터스 응용들은 컨텍스트 인지(contort awareness), 사용자 이동성(user mobility), QoS 적응성(QoS adaptability) 등의 기능을 가져야 한다. 본 연구는 유비쿼터스 응용을 위한 CMQ(Context-aware, Mobility-aware, QoS-aware) 미들웨어 프레임웍을 설계하고 자바(Java) 와 지니(Jini) 기술을 이용하여 미들웨어 프로토타입을 구현한다. 구현된 미들웨어 시스템은 사용자 주변의 다양한 컨텍스트 정보를 효과적으로 표현 및 처리한 수 있고, 사용자의 이동에 따라 세션 핸드오프를 지원하며 적응적 QoS 조절 메카니즘을 응용에게 제공할 수 있다.
Context-Awareness system provides an appropriate service to user by recognizing situation from surrounding environment. There are many successful studies on this framework, but still has some limitations. In this paper, we are describing a context-awareness middleware that can enhance the limitation of the previous approaches. We first defined a new concept of context-awareness environment as a social intelligence. This concept implies that intelligent objects can make relationships, can aware of situation from surrounding environment, and can collaborate to accomplish a given task. The significance of the study is as follows. First, the system is capable of multi context-awareness since it is designed with a structure that supports multiple lines of reasoning. Second, the system is capable of context planning by adapting AI planning mechanism. Third, the system is capable of making the intelligent objects as a group for collaboration, and provides adaptive service to user. We have developed a prototype of the system and tested with a virtual scenario.
센싱 기술이 발달함에 따라, 다양한 도메인에서 각각 다른 목적을 가진 상황인지 기술들이 개발되어 왔다. 많은 서비스들이 개발되고 실제로 사용되고 있지만, 특정한 공간을 도메인으로 둔 서비스는 미흡하였다. 이를 해결하고자 여러 시도들이 있어왔으며 실제로 성과를 거둔 연구도 많이 있었다. 이 중, 온톨로지 기반 추론을 이용한 방법들이 상황인지 시스템에 비교적 신뢰성 있고 적합하였으나, 복잡한 규칙을 사용하지 않는 이상 사용자 별로 상황을 인지하지는 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 중심의 상황 모델링에 기반 한 추론에서 벗어나 개체 중심으로 그 범위를 확대하였다. 또한, 사용자 및 홈 프로파일을 사용하여 사용자 별 상황을 인지 할 뿐만 아니라 각 개체 별 상황을 인지함으로써 더욱 구체적인 상황정보를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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