• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1396-1412
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• 2023

Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.

• 한국유전체학회:학술대회논문집
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• 한국유전체학회 2006년도 The 15th Korean Genome Organization Conference KOGO 2006 Annual Meeting
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• pp.42-42
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• 2006

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1214-1221
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• 2007

Ad-hoc 망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 본 논문에서는 이동 노드의 다양한 상황 정보를 분석하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기반의 상황인식(Context-Aware) 기술을 적용한 네트워크의 변화에 대한 예측이 가능한 추론망을 연구 제안한다. 제안된 구조에서는 각 노드간의 거리 정보등 상황정보를 이용한 분석으로부터 망을 형성하기 위한 초기단계와 노드의 상태값을 비교하여 노드의 경로를 예측 유지 및 분석하는 단계로 구성된다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 이동 노드간의 변화된 환경에서 복원력이 뛰어난 트리 구조의 효율적인 packet를 제공한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.127-135
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• 2015

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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권6호
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• pp.281-288
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• 2017

스마트-시티에서는 다양한 종류의 정보들을 연계하여 서비스를 제공해야 한다. 따라서 서비스 간에는 유연성이 확보되어야 다양한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다. 서비스 간의 유연성이 확보되기 위해서, 스마트-시티에서는 실시간 상황인식을 통하여 인식된 상황을 반영하여, 시맨틱 서비스 검색을 함으로써, 동적으로 원하는 서비스를 발견하고 호출하는 기능이 매우 중요하다. 현재까지 꽤 많은 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들이 개발되었다. 그런데, 이들은 스마트-시티라는 특정 도메인에 사용하기에 적절한지 검증이 되지 않았다. 본 연구에서는 기존의 것들을 일일이 다 검증하여 적합한 것을 사용하고자 하였다. 스마트-시티에서 우리와 같은 시도를 한 연구나 연구결과를 찾을 수 없어서, 일일이 검증을 하였으나, 우리의 스마트-시티 시스템을 위한 요구사항들을 만족시키기에는 매우 부족하거나 적절치 못했다. 그래서, 스마트-시티라는 우리의 사용영역에 맞는, 독자적인 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들을 개발하지 않을 수 없었다. 본 논문은 이를 소개하고 성능평가 실험을 통하여 우리의 연구 개발시스템이 잘 작동하였으며, 우수한 성능을 보였음을 입증하는 결과와 이의 상세한 분석을 제시한다. 성능평가를 위하여, 실제로 실험시스템을 구축하고 성능을 측정하였다. 본 실험결과는 실제 스마트-시티를 구축하는데 매우 유용하게 쓰일 수 있다.

• 한국수학사학회지
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• 제16권2호
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• pp.55-70
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• 2003

This study investigated tile intuitive level of justification in geometry, as the former step to the aximatization, with concrete examples. First, we analyze limitations that the axiomatic method has in tile context of discovery and the educational situation. This limitations can be supplemented by the proper use of the intuitive method. Then, using the histo-genetic analysis, this study shows the process of the development of geometrical thought consists of experimental, intuitive, and axiomatic steps. The intuitive method of proof which is free from the rigorous axiom has an advantage that can include the context of discovery. Finally, this paper presents the issue of intuitive proving that the three angles of an arbitrary triangle amount to 180$^{\circ}$, as an example of the local systematization.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.367-369
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• 2005

현재의 컴퓨팅 환경은 수많은 센서와 컴퓨팅 디바이스에서 사용자와 주위 환경에 대한 상황 정보를 생성하고 있다. 이러한 상황정보는 무선 네트워크와의 결합을 통하여 정보가 필요한 서비스로 전달되어 사용자에게 더욱 지능화된 서비스를 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 환경에서 서비스는 주변에 존재하는 상황정보 제공자를 검색하여 상황정보를 제공받을 수 있어야 한다. 수많은 상황정보 정보제공자가 무선 네트워크를 통하여 상황정보를 제공하는 환경에서 필요한 상황정보 제공자를 찾고 상황정보를 전송하는 효율적인 프로토콜이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 무선 네트워크에 적합한 상황정보 제공자의 검색과 상황정보 전송을 위한 상황정보 발견 프로토콜(Context Discovery Protocol)을 디자인하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.11-17
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• 2013

Context aware systems are those systems that are aware about the environment and perform productive functions automatically by reducing human computer interactions(HCI). In this paper, we present common architecture principles of context-aware systems to explain the important aspects of context aware systems. Our study focuses on identifying common concepts in pervasive computing approaches, which allows us to devise common architecture principles that may be shared by many systems. The principles consists of context sensing, context modeling, context reasoning, context processing, communication modelling and resource discovery. Such an architecture style can support high degree of reusability among systems and allows for design flexibility, extensibility and adaptability among components that are independent of each other. We also propose a new architecture based on broker-centric middleware and using ontology reasoning mechanism together with an effective behavior based context agent that would be suitable for the design of context-aware architectures in future systems. We have evaluated the proposed architecture based on the design principles and have done an analyses on the different elements in context aware computing based on the presented system.

• 한국의류산업학회지
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• 제25권1호
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• pp.41-51
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• 2023

This study attempted to analyze the context characteristics and consumer characteristics that affect fashion curation shopping. The data used for this study were 223 questionnaires targeting male and female college students in their 20s in Busan and South Gyeongsang Province who had had the curated shopping experience in the latest three months. The SPSS program was used for the data analysis, and a reliability measurement, factor analysis, multiple regression analysis, T-test, and one-way ANOVA were conducted. The results were as follows. First, fashion curation shopping exhibited three factors: product subscription, marketing use, and product recommendation shopping. Furthermore, the context characteristics had sub concepts of five factors: selection, sharing, experience, discovery, and storage. Second, the context characteristics (selection, sharing, experience, discovery, and storage) had a significant influence on product subscription, marketing use, and product recommendation, which belong to the curation shopping category. Third, the fashion consumers' price sensitivity, trend sensitivity, and product knowledge had a deep impact on the marketing use and product recommendation. Fourth, there was no difference in the fashion curation shopping by male and female consumers and the average monthly fashion shopping frequency, and there were differences in shopping cost and time. This study can analyze the context and consumer characteristics that affect fashion curation shopping to establish an efficient fashion curation shopping system in practical terms. Additionally, academically, it can be proposed as basic data on the development of measurement tools for analyzing consumer behavior that prefers fashion curation shopping.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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• pp.39-40
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• 2000

Knowledge discovery has attracted increased attention in the biomedical industry in recent years is due to the increased availability of huge amount of biomedical data and the imminent need to turn such data into useful information and knowledge. In this talk, we discuss knowledge discovery techniques for gene expression analysis and MHC-peptide binding prediction in the context of discovering protein antigens and hot spots in these antigens.