유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 공통적으로 재사용 가능하고, 확장성이 강력한 컨텍스트 모델이 필요하다. 본 논문에서는 엔티티(Entity), 컨텍스트 타입(Context Type), 값(Value)으로 구성된 트리플을 기반으로 한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 컨텍스트를 모델을 제안하였다. 컨텍스트 정보를 주어, 동사, 목적어에 해당하는 (Entity, Context Type, Value) 트리플로 표현함으로써 재사용성과 확장성을 제공한다.
In recent years, automatic document summarization has been widely studied in the field of natural language processing thanks to the remarkable developments made using deep learning models. To decode a word, existing models for abstractive summarization usually represent the context of a document using the weighted hidden states of each input word when they decode it. Because the weights change at each decoding step, these weights reflect only the local context of a document. Therefore, it is difficult to generate a summary that reflects the overall context of a document. To solve this problem, we introduce the notion of a general context and propose a model for summarization based on it. The general context reflects overall context of the document that is independent of each decoding step. Experimental results using the CNN/Daily Mail dataset show that the proposed model outperforms existing models.
적응 서비스는 사용자들이 접근하는 상황의 끊임없는 변화를 반영하기 위하여 필요하다. 상황-인식은사용자 상황에 기반하여 사용자와 기기간의 상호운용성을 지원함으로서 정보 획득과 수행을 증대시키는 기술이다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 상황-인식을 다루는데 필요한 미들웨어를 개발하는 것을 그 목적으로 하고 있다. 이를 수행하기 위해서 본 연구에서 개발한 미들fil어는 블루투스 무선통신기술을 사용하여 이동시의 이동노드를 인식하고, 컨텍스트 서버에서 획득한 상황에 따라서 적절한 수행모듈을 수행하는데 중요한 역할을 담당한다. 또한, 개발한 미들웨어를 사용한 상황 정보에 따라서 음악 연주 서비스를 제공하는 응용 프로그램을 개발하여 미들웨어의 유용성을 확인하였다.
The purpose of this study were to know the effects of making science newspaper activity on the science inquiry process ability of elementary school students and to analyse the writing context about their articles. The 33 sixth grader were participated in this program and they made 3 or 4 make a group, 9 groups made their own science newspaper. The results are as follow: first, there were statistically significantly differences(p<.01) on the basic science inquiry process abilities especially measurement and reasoning on making science newspaper activity. But there were no significantly differences on the integrative science inquiry process abilities; second, according to their articles on science newspaper, in personal context, they used many terms such as ecosystem, producer, consumer, decomposer, balance, but it was not personalized. And in social context, They pointed the cause and solution for the pollution and destruction in ecosystem, but it was superficial. Lastly in physical context, They used well their science concepts from class and format in newspaper in making science newspaper.
A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.
상황은 단일 사건에 의해 결정되는 경우도 있지만, 많은 경우 일련의 사건이 특정 시간 제약을 만족하면서 발생할 때 상황이 결정된다. 따라서 상황에 대한 추론은 시간 제약 조건 만족 여부와 함께 사건의 발생을 순서를 확인하는 방법으로 수행될 수 있다. 한편, 어떤 상황은 분명하게 정의되는 것이 아니라 애매한 개념을 사용하여 기술되기 때문에, 퍼지 개념을 이용한 상황 기술과 이에 대한 추론이 필요하다. 한편, 유비쿼터스 환경에서와 같이 여러 대상에 대한 상황을 유추하여 서비스를 제공해야 하는 경우에, 대상 간에 동일한 상황이 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 이러한 상황 추론을 위해서 이 논문에서는 Fuzzy Colored Timed Petri net 모델이라는 상황 추론 모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델은 Timed Petri net 성질을 이용하여 일련의 사건 발생을 모델링하고, Colored Petri net의 성질을 이용하여 다수 대상에 대한 상황 추론을 허용하며, fuzzy 토큰 개념을 이용하여 애매한 개념을 사용하여 정의된 상환에 대한 추론을 가능하게 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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