This paper presents that TD method is applied to the human adaptive devices for smart home with context awareness (or recognition) technique. For smart home, the very important problem is how the appliances (or devices) can adapt to user. Since there are many humans to manage home appliances (or devices), managing the appliances automatically is difficult. Moreover, making the users be satisfied by the automatically managed devices is much more difficult. In order to do so, we can use several methods, fuzzy controller, neural network, reinforcement learning, etc. Though the some methods could be used, in this case (in dynamic environment), reinforcement learning is appropriate. Among some reinforcement learning methods, we select the Temporal Difference learning method as a core algorithm for adapting the devices to user. Since this paper assumes the environment is a smart home, we simply explained about the context awareness. Also, we treated with the TD method briefly and implement an example by VC++. Thereafter, we dealt with how the devices can be applied to this problem.
Artificial neural network (ANN) has been extensively used in areas of nonlinear system modeling, analysis and design applications. Basically, ANN has its distinct capabilities of implementing system identification and/or function approximation using a number of input/output patterns that can be obtained via numerical and/or experimental manners. The paper describes a role of ANN, especially a back-propagation neural network (BPN) in the context of engineering analysis, design and optimization. Fundamental mechanism of BPN is briefly summarized in terms of training procedure and function approximation. The BPN based causality analysis (CA) is further discussed to realize the problem decomposition in the context of multidisciplinary design optimization. Such CA is also applied to quantitatively evaluate the uncoupled or decoupled design matrix in the context of axiomatic design with the independence axiom.
In this paper, we present a practical place and object recognition method for guiding visitors in building environments. Recognizing places or objects in real world can be a difficult problem due to motion blur and camera noise. In this work, we present a modeling method based on the bidirectional interaction between places and objects for simultaneous reinforcement for the robust recognition. The unification of visual context including scene context, object context, and temporal context is also. The proposed system has been tested to guide visitors in a large scale building environment (10 topological places, 80 3D objects).
In ubiquitous environments, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users. In order to provide such services, we must have mobile devices that connect users and services. But such services are usually limited to those served on a single mobile device. To resolve the resource limitation problem of mobile devices, a nearby resource sharing research has been studied. Also, not only the nearby resource share but also a resource recommendation through context-based resource reasoning has been studied such as an UMO Project. The UMO Project share and manage the various context information for the personalization resource recommendation and reason based on current context information. Also, should verify resource inference rules for reliable the resource recommendation. But, to create various context information requires huge cost and time in actuality. Thus, we propose a inference verification tool called USim to resolve problem. The proposed inference verification tool provides convenient graphic user interfaces and it easily creates context information. The USim exactly verifies new inference rules through dynamic changes of context information.
Famaey, Jeroen;Latre, Steven;Strassner, John;Turck, Filip De
Journal of Communications and Networks
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v.13
no.6
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pp.567-582
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2011
The growing popularity of the Internet has caused the size and complexity of communications and computing systems to greatly increase in recent years. To alleviate this increased management complexity, novel autonomic management architectures have emerged, in which many automated components manage the network's resources in a distributed fashion. However, in order to achieve effective collaboration between these management components, they need to be able to efficiently exchange information in a timely fashion. In this article, we propose a context dissemination framework that addresses this problem. To achieve scalability, the management components are structured in a hierarchy. The framework facilitates the aggregation and translation of information as it is propagated through the hierarchy. Additionally, by way of semantics, context is filtered based on meaning and is disseminated intelligently according to dynamically changing context requirements. This significantly reduces the exchange of superfluous context and thus further increases scalability. The large size of modern federated cloud computing infrastructures, makes the presented context dissemination framework ideally suited to improve their management efficiency and scalability. The specific context requirements for the management of a cloud data center are identified, and our context dissemination approach is applied to it. Additionally, an extensive evaluation of the framework in a large-scale cloud data center scenario was performed in order to characterize the benefits of our approach, in terms of scalability and reasoning time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.571-573
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2009
Mobile Ad-hoc Network(MANET) needs efficient node management because the wireless network has energy constraints. Mobility of MANET would require the topology change frequently compared with a static network. To improve the routing protocol in MANET, energy efficient routing protocol would be required as well as considering the mobility would be needed. Previously proposed a hybrid routing CACH prolong the network lifetime and decrease latency. However the algorithm has a problem when node density is increase. In this paper, we propose a new method that the CACHE(Context-aware Clustering Hierarchy and Energy efficient) algorithm. The proposed analysis could not only help in defining the optimum depth of hierarchy architecture CACH utilize, but also improve the problem about node density.
In this study, we tried to find a way to improve the pedagogical decision-making practices related to the presentation order of 'large number' and 'small number' in problem situations of subtraction of the natural number. For this purpose, the elementary school teachers' perception about problem situations in real-life context of subtraction of natural numbers was investigated, and the collected data were analyzed qualitatively and quantitatively to identify teachers' pedagogical perceptions. As a result of this study, it was confirmed the need for consideration on how to set up a problem situations in real-life context of subtraction so that students can develop their ability to solve various types of problems. To this end, not only in a problem situation of subtraction where you have to think of 'large number' first and 'small number' later, but also about the introduction of problem situations in real-life context of subtraction in which you think about 'small number' first and 'large number' later, which often appears in real-life. You will need to recognize the need. And you should have a pedagogical view on this. The results of this study will be able to contribute to the preparation of pedagogical method that can expand the understanding of various problem situations where subtraction is applied from the lower grades of elementary school.
In this study, we surveyed characteristics of the science related collaborative problem solving competency of pre-service elementary teachers, especially required in the digital age. The participants in online survey were 119 pre-service elementary teachers of National University of Education located in Gangwon province. The analyzed results of survey were as follows: First, pre-service teachers performed their task responsibly in collaborative problem solving context related to science. However, they lacked competencies in making rubrics for problem solving processes or outcomes, and setting up rules about team activities. Second, in using ICT technology, the competencies of utilizing tools such as app and software lacked compared with the competencies of searching data in online and using ppt. Third, there was no statistically significant difference among groups by their intensive major in university or selective subject in high school. Nevertheless, pre-service teachers majoring in natural science showed more persistence than those majoring in humanities in problem solving context. Finally, there was no significant gender difference except 'clear communication and accomplishment'. That is, female pre-service teachers performed more responsible in their task and showed more fluency in communication and presentation within their group than male counterparts. Based on these results, implications in the field of pre-service teacher education were discussed.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.35
no.6
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pp.985-995
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2015
This study examines the effects of the introduction of artistic and technological factors on science problems for the activation of creative and integrated thinking. We developed problems consisting of STA(problems that introduced technological and artistic factors on the College Scholastic Ability Test) and TA(problems that introduced artistic factors in a technological context). Subjects of the study included 60 high school senior students in Daegu. Their problem solving processes for STA were examined. Four students were interviewed using the retrospective interview method. Also, after finishing TA, the problem solving processes of four students were examined. The results of the study are as follows. First, students selected scientific context more than artistic and technological contexts. It was found that students preferred short length problem in order to solve problems in a short time. Second, students were more interested in artistic and technological contexts of STA than scientific context, but felt that they were more difficult. Moreover, students were more interested about the context of TA than scientific context. Third, irrespective of the given contexts in STA, students have a tendency to solve problems through relatively brief ways by using core scientific knowledge. This can seem to mean that there is a possibility to stereotype the problem solving process through repeated learning. Logical thinking and elaboration were observed, but creativity was not conspicuous. In addition, integrated thinking was not observed in all contexts of STA. Fourth, science related problems of TA showed similar results. However, in problems related to everyday life, students made original descriptions that they based on their daily lives. Particularly, in creative design, original ideas and integrated thinking were observed.
The aim of this study is to analyze how the context problems by prospective teachers are solved. In order to achieve this aim, this study examined the conceptual nature of context based on previous studies. I developed context problems about linear programming with reference to the results of the examination about the natural characterization of context. These problems were given to 44 prospective teachers and qualitative methods were used to analyze the data obtained from the written solutions by the participants. This study also developed the framework descriptors for this analysis in the light of the Mathematics Scoring Rubric from Illinois Department of Education(2005). The data was analyzed and interpreted in terms of this framework and the specific characteristics shown in the process of problem solving by the teachers were categorized into four types as a result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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