Context-based information services are required in ubiquitous application. In the ubiquitous application, ubiquitous commerce addresses information service that recommends items to consumers with the use of the situated contexts. This paper proposes a multi-context based information service for ubiquitous commerce. This enables a consumer to get multi-context based information efficiently by using consumer's attention for each context. The method is described and an ubiquitous commerce application prototype based on multi-context is presented. Several experiments are performed and the results verify that the proposed method's performance is better than other existing method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.167-172
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2006
As ubiquitous devices are fast spreading, the communication problem between humans and these devices is on the rise. The use of context is important in interactive application such as handhold and ubiquitous computing. Context is not crisp data, so it is necessary to introduce the fuzzy concept. The proxity relation is represented by the degree of closeness or similarity between data objects of a scalar domain. A context manager of context-awareness system evaluates imprecise queries with the proximity relations. in this paper, a systematic proximity elicitation method are proposed. The proposed generation method is simple and systematic. It is based on the well-known fuzzy set theory and applicable to the real world applications because it has tuning parameter and weighting factor. The proposed representations of proximity relation is more efficient than the ordinary matrix representation since it reflects some properties of a proximity relation to save space. We show an experiments of quantitative calculate for the proximity relation. And we analyze the time complexity and the space occupancy of the proposed representation method.
This paper is concerned with a simultaneous design of TSK (Takagi-Sugeno-Kang)-linguistic fuzzy models with uncertain model output and the computationally efficient representation. For this purpose, we use the fundamental idea of linguistic models introduced by Pedrycz and develop their comprehensive design framework. The design process consists of several main phases such as (a) the automatic generation of the linguistic contexts by probabilistic distribution using CDF (conditional density function) and PDF (probability density function) (b) performing context-based fuzzy clustering preserving homogeneity based on the concept of fuzzy granulation (c) augment of bias term to compensate bias error (d) combination of TSK and linguistic context in the consequent part. Finally, we contrast the performance of the enhanced models with other fuzzy models for automobile MPG predication data and coagulant dosing process in a water purification plant.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.1
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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.
Given the extensive role of IS in everyday life and the increasing presence of women in IS users, understanding gender differences in individual technology continuance usage decisions is an important issue. Nevertheless, much of the large body of research on gender differences has just examined mean differences between women and men in terms of abilities, usage habit, and traits. Even though lots of psychology studies have shown that women, more than men, were influenced by affective factors, gender-affection-continuance use linkage has not been examined in the context of on-line shopping services. Therefore, the primary purpose of this paper is to seek to examine gender differences in terms of influence of affective factor in the context of IS continuance use. Meanwhile, IS continuance has been an important subject of study in the IT research area. To date, to explain why and how users are motivated to continue to use on-line shopping services, lots of theory-based research such as expectation-confirmation model (ECM) has been proposed. In particular, various affective factors have been proposed to explain continuance use of on-line shopping services recently. Affective factors have been regarded as essential factors for increasing relational strength and satisfaction. Several affective factors have been studied by prior IS adoption and continuance studies. Among them are enjoyment and anxiety. In IS continuance research, positive affect has been commonly and narrowly conceptualized and measured as the enjoyment which a person derives from using computers. Hence, in this study, we introduced intimacy factor, which was conceptually related to the quality of interactions and relationships in previous research. It also has been regarded as essential factors for strengthening human relationships. As a result, we have observed gender effect while examining intimacy-continuance bond. As expected based on the previous literatures, women seem to be more sensitive in affective factors. The contribution point here is that we find evidence in the context of on-line shopping services.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.4
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pp.488-493
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2007
In general, recommendation systems quantify real-time context information obtained in the stage of collaborative filtering and use quantified context information in order to recommend services. But the recommendation systems can have problems of recommending inaccurate information because of lack of context information or classifying users into inaccurate groups because of simple classification works in the stage of quantification. In this paper, we solved the problems of lack of context information obtained in real-time by combining users' profile information used in the contents-based filtering and context information obtained in real-time. In addition, we tried collaborative filtering at the quantification stage by improving absolute classification methods to relative ones. As the result of experiments, this method improved prediction preference by 5.8% than real-time recommendation systems using context information in pure P2P environment.
Objective: This study aimed to examine the difference in toddlers' accumulated cortisol levels based on childcare experience in toddlerhood and the relationship between temperament and accumulated cortisol levels. Methods: Hair sample were collected for measure accumulated cortisol level in 87 toddlers. The Early Childhood Behavior Questionnaire (ECBQ) was used to measure temperament. Results: First, toddlers in childcare showed higher accumulated cortisol levels than in-home toddlers. Second, toddlers in childcare, exhibited a significant correlation between accumulated cortisol levels and surgency. Third, the accumulated cortisol levels of in-home toddlers exhibited a significant correlation with negative affect. In this research, there was significant range in the accumulated cortisol level according to childcare use, and the factors related to accumulated cortisol levels were different in each context. Conclusion: The results of this research support the "susceptibility to context of HPA axis" and imply a needed discussion about the effect of childcare experiences in toddlerhood.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.5
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pp.49-58
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2005
There has been an increase in the interest of applications that use a combination of both pervasive computing technology and context-aware technology. This application based on the development environment along with the support of developing context-aware applications is now being researched thoroughly and by many. The service management system provides services that are needed for context-aware applications. This system is an integral part of the developmental environment of context-aware applications. But there is a restrictive matching based on ontology that uses simple syntactic matching or a plain type of service used in previous researches. And there is also no consideration for context-aware information. Also, if the user is unable to find a service that is satisfactory, or is a service which a user does not desire, they may use a service which is composed of other existing services. This paper proposes a service management system based on context-aware information. The proposed system enables the accurate finding of services by considering semantic matching methods based on ontology and context-aware information. If the user does not find a service that is helpful in the service registry, it can provide the service list to enable other existing service compositions, by providing the functionality of these service compositions. As a result, the experiment of the system proposed has shown that the system properly supported the service discovery based on context-aware information and service composition.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.22
no.3
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pp.1-8
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2020
This paper takes Zhaoxing Dong village in Guizhou Province as the research object. The purpose is to study the continuity of landscape context in Dong Village. The research process includes specification on the evaluation system of Dong village landscape context by AHP method, and use of the questionnaire survey method in sequence, according to the specific situation of Zhaoxing Dong village, and this study develops a specific questionnaire that modifies the evaluation system suited to reflect specific problems. Through the analysis of the specific questionnaire and recycling in Zhaoxing Dong village, this study found that Zhaoxing Dong village as a whole is over commercialized due to the vigorous development of tourism service industry. As a result, whether it is experts, foreign tourists or local villagers, the rating of the village landscape is low. There are three problems in the village landscape context: historical continuity, invisible cultural heritage and contradiction in protection and development. The results of this paper provides a future direction for the protection and inheritance of Zhaoxing Dong village.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.3
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pp.159-166
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2019
The collection and manipulation of Internet of Things (IoT) data is increasing at a fast pace and its importance is recognized in every sector of our society. For efficient utilization of IoT data, the vast and varied IoT data needs to be reliable and meaningful. In this paper, we propose an IoT framework to realize this need. The IoT framework is based on a four layer IoT architecture onto which context aware computing technology is applied. If the collected IoT data is unreliable it cannot be used for its intended purpose and the whole service using the data must be abandoned. In this paper, we include techniques to remove uncertainty in the early stage of IoT data capture and collection resulting in reliable data. Since the data coming out of the various IoT devices have different formats, it is important to convert them into a standard format before further processing, We propose the RDF format to be the standard format for all IoT data. In addition, it is not feasible to process all captured Iot data from the sensor devices. In order to decide which data to process and understand, we propose to use contexts and reasoning based on these contexts. For reasoning, we propose to use standard AI and statistical techniques. We also propose an experiment environment that can be used to develop an IoT application to realize the IoT framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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