The networked home is connected to the external world using a high speed network. The devices inside the house are connected using a wired and wireless network. Acquiring the user data is an essential step for designing the user interface in user centered design. In networked home, the numbers of use cases are exponentially increased because connected use cases are considered. Because the user data for networked home are too complicated, they are acquired and analyzed by a structured methodology. We surveyed 40 people to acquire the context data home and analyzed by 5W1H (Who, Where, What, When, Why, How). We established a framework for the user data using tasks, user, time, space, objects and environment. The data for home context was structured by our framework. This framework makes simple the home context and is helpful for user interface design in home network.
모바일 인터넷은 단말기의 휴대가 가능하고 무선으로 인터넷에 접속할 수 있기 때문에 언제 어디서나 사용할 수 있다. 따라서 고정된 환경에서 사용하게 되는 유선 인터넷에 비해 모바일 인터넷 사용자는 다양한 정황 속에서 인터넷을 사용하게 된다. 본 연구에서는 이러한 여러 가지 정황 요인 들 중에서 손과 다리 및 눈에 관한 신체 정황을 선택하여, 이들이 모바일 인터넷 사용 성과와 만족도에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 본 연구를 위해 각 정황에서 과제를 수행하는 통제된 실험을 실시했고, 과업의 정확도와 주관적인 만족도를 측정했다 연구 결과, 각각의 정황이 개별적으로 피험자들에게 주어졌을 때는 정확도와 만족도에 영향을 미치지 않았지만. 두 개 이상의 정황이 동시에 주어졌을 때, 즉 눈에 있어서 시각적인 방해와 다리에 있어서 보행이라는 정황이 동시에 주어졌을 때 정화도 및 만족도가 떨어졌다. 이것은 주의의 한계로 인해 피험자로 하여금 하나의 신체적 정황에 대한 주의 보다 둘 이상의 신체적 정황에 대한 주의가 더 필요하게 되었고 그 결과 과업을 수행하는 인지적 주의의 양이 줄어들었기 때문임을 시사하고 있다.
In this paper, we develop a design methodology of Granular-based Radial Basis Function Neural Networks(GRBFNN) by context-based clustering. In contrast with the plethora of existing approaches, here we promote a development strategy in which a topology of the network is predominantly based upon a collection of information granules formed on a basis of available experimental data. The output space is granulated making use of the K-Means clustering while the input space is clustered with the aid of a so-called context-based fuzzy clustering. The number of information granules produced for each context is adjusted so that we satisfy a certain reconstructability criterion that helps us minimize an error between the original data and the ones resulting from their reconstruction involving prototypes of the clusters and the corresponding membership values. In contrast to "standard" Radial Basis Function neural networks, the output neuron of the network exhibits a certain functional nature as its connections are realized as local linear whose location is determined by the values of the context and the prototypes in the input space. The other parameters of these local functions are subject to further parametric optimization. Numeric examples involve some low dimensional synthetic data and selected data coming from the Machine Learning repository.
본 연구의 목적은 한국 중국 미국 소비자를 대상으로 가족적 맥락에서의 ICT 이용을 비교함으로써 국가 문화적 맥락이 미치는 영향력을 확인하는 데에 있다. 이를 위하여 한국 중국 미국의 소비자를 대상으로 가족을 위한 ICT 이용에 대한 국가별 소비자의 태도를 확인하고, 가족적 차원에서 이를 얼마나 다양하게 이용하고 있는지 탐색해보고자 하였다. 이를 토대로 각국의 소비자가 가족생활에서의 ICT 이용 행태에 따라 어떻게 유형화될 수 있는지 실증하고자 하였다. 자료 분석을 위하여 통계 패키지 프로그램 SPSS 22를 이용하여 빈도분석 및 요인분석, ANOVA 등을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 한국 중국 미국 소비자의 ICT 보유 현황은 전 세계적 흐름과 일맥상통하는 부분이 있는 반면, 세부 항목에서는 차이를 보였다. 가족과 관련한 이용 역시 서로 유사한 측면이 발견되었으나, 국가에 따라 그 정도의 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 소비자 유형화 결과, 세 국가에서 동일한 유형이 발견되었지만 그 구성 비율에 있어 차이가 나타났다. 본 연구는 국가별 ICT 소비자를 이해하는 데에 있어 사회 문화적 맥락의 중요성을 제기하였다는 의의를 지닌다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.
ㆍuT ontologies can enable context awareness to represent more rich information. ㆍOntologies enable uT agents to reason about dynamic contexts. ㆍMulti agents can use ontologies to communicate between agents.
본 논문에서는 다중센서를 사용한 솔라셀 장비의 상황인지 시스템을 설계하여 산업현장에서 발생할 수 있는 다양한 산업재해를 예방하고 대처하기 위한 시스템을 제안한다. 솔라셀 장비의 주변 및 주요 위치에 다중 센서를 설치하고, 이러한 장치로부터 주변상황과 솔라셀 장비에 대한 데이터를 획득하여 로컬메모리에 저장 후 서버에 전송한다. 저장된 데이터는 상황인지 알고리즘에 의하여 상황을 인지하고 인지된 결과에 따라 판단한다. 관리자는 상황인지 알고리즘을 통해 판단 된 결과에 따라 실시간으로 생산현장과 장비들에 대한 상태를 모니터링 할 수 있는 환경을 갖게 된다. 오늘날 유비쿼터스 환경에 놓인 산업현장의 상황인지 시스템은 실시간 점검을 통해 산업재해에 대처하기 위한 적절한 정보를 제공하는 서비스가 될 것이다.
Treatment and management of chronic low back pain (CLBP) should be tailored to the patient's individual context. However, there are limited resources available in which to find and manage the causes and mechanisms for each patient. In this study, we designed and developed a personalized context awareness system that uses machine learning techniques to understand the relationship between a patient's lower back pain and the surrounding environment. A pilot study was conducted to verify the context awareness model. The performance of the lower back pain prediction model was successful enough to be practically usable. It was possible to use the information from the model to understand how the variables influence the occurrence of lower back pain.
최근 다방면으로 활용되고 있는 드론은 무인 환경에서 동작하고 보안이 취약한 무선 통신을 사용하기 때문에 물리적 탈취 공격, 정보 유출 공격 등 다양한 보안 위협에 취약하다. 특히, 불법 드론 탈취로 인해 저장정보 유출 및 무단 도용 등의 피해를 예방하기 위한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 드론이 불법적으로 탈취당한 경우에, 저장된 내부 정보를 보호하고, 무단 도용을 예방할 수 있는 상황인지 기반 드론 제어 메커니즘을 제안하고, 제안 메커니즘의 실현성을 프로토타입 구현 및 실험으로 보였다.
High level perceptual tasks such as context understanding, SLAM and object recognition are essential for intelligent robot to provide services for human supports. Those intelligent robots often use camera sensor for vision information, sonar or laser sensor for range information, encoder for angular velocity of wheel and so on. The information is generated at different time intervals by the different H/W devices and S/W algorithms. The generation of high level information requires the specific mixture of low level information. And the information should be represented to be useful for robots to use in their ecological niche. In conventional robot systems, perceptual module requires the resource to use by tightly coupling whenever it is needed. So the resource and information cannot be easily shared and even could be invalid for the delayed information. In this paper, we propose a synchronization system of robot-centered information for context understanding. Our system represents information for the robot capacity and synchronizes the information that is asynchronously generated, where is employed the black-board architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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