• 한국IT서비스학회지
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• 제11권sup호
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• pp.165-176
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• 2012

Context-Awareness system provides an appropriate service to user by recognizing situation from surrounding environment. There are many successful studies on this framework, but still has some limitations. In this paper, we are describing a context-awareness middleware that can enhance the limitation of the previous approaches. We first defined a new concept of context-awareness environment as a social intelligence. This concept implies that intelligent objects can make relationships, can aware of situation from surrounding environment, and can collaborate to accomplish a given task. The significance of the study is as follows. First, the system is capable of multi context-awareness since it is designed with a structure that supports multiple lines of reasoning. Second, the system is capable of context planning by adapting AI planning mechanism. Third, the system is capable of making the intelligent objects as a group for collaboration, and provides adaptive service to user. We have developed a prototype of the system and tested with a virtual scenario.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권7B호
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• pp.619-631
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 도래함에 따라 사용자의 명시적 요구에 따라 제공되는 서비스 보다는 상황정보를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 추천 서비스 에이전트와 상황인식 기반 태스크를 포함하는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 시스템을 이용한 상황인식 기반 능동형 서버스를 제안한다. CAMUS 는 사용자의 요청이 없더라도 로봇 또는 컴퓨터가 현재의 상황을 인식하여 그 상황에 맞는 정보와 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크이다. 제안된 서비스를 평가하기 위하여 TV 응용 도메인에 적용한다. 이를 위해, TV 프로그램 추천 및 TV 제어 서비스 에이전트 그리고 TV 도우미 태스크를 구현한다. TV 도우미 태스크는 사용자 위치, 음성 등의 상황 정보에 따라 TV 프로그램 추천 및 제어 서비스를 실행할 수 있도록 한다.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.230-238
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• 2020

Human-object interaction (HOI) detection is a popular computer vision task that detects interactions between humans and objects. This task can be useful in many applications that require a deeper understanding of semantic scenes. Current HOI detection networks typically consist of a feature extractor followed by detection layers comprising small filters (eg, 1 × 1 or 3 × 3). Although small filters can capture local spatial features with a few parameters, they fail to capture larger context information relevant for recognizing interactions between humans and distant objects owing to their small receptive regions. Hence, we herein propose a three-stream HOI detection network that employs a context convolution module (CCM) in each stream branch. The CCM can capture larger contexts from input feature maps by adopting combinations of large separable convolution layers and residual-based convolution layers without increasing the number of parameters by using fewer large separable filters. We evaluate our HOI detection method using two benchmark datasets, V-COCO and HICO-DET, and demonstrate its state-of-the-art performance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.383-403
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• 2021

With the development of mobile edge computing (MEC), some late-model application technologies, such as self-driving, augmented reality (AR) and traffic perception, emerge as the times require. Nevertheless, the high-latency and low-reliability of the traditional cloud computing solutions are difficult to meet the requirement of growing smart cars (SCs) with computing-intensive applications. Hence, this paper studies an efficient offloading decision and resource allocation scheme in collaborative vehicular edge computing networks with multiple SCs and multiple MEC servers to reduce latency. To solve this problem with effect, we propose a context-aware offloading strategy based on differential evolution algorithm (DE) by considering vehicle mobility, roadside units (RSUs) coverage, vehicle priority. On this basis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is employed to predict idle computing resources according to the base station traffic in different periods. Simulation results demonstrate that the practical performance of the context-aware vehicular task offloading (CAVTO) optimization scheme could reduce the system delay significantly.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.35-45
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자 Context를 표현하는 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을이용하여 사용자 Context를 언어와 기종에 독립적이면서 사람이 생각하는 것과 최대한 유사한 형태로 기술하는 것을 제안한다. 재래의 방법으로 사용되어온 일반 집합으로 Context를 표현하는 방법은 실세계의 환경을 표현하는데 한계가 있기 때문에 본 논문에서는 퍼지 개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL 언어를 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현하며 이를 OWL로 기술한다. 그리고 OWL로 변환된 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 검증한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 사용하면 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있으며 퍼지의 개념을 사용하여 Context를 표현하기 때문에 상태나 정도를 표현함에 있어 좀 더 효과적이다. 뿐만 아니라, 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있으며 추론된 상태에 따라 시스템이 자동적으로 작동하게 하는 것이 가능하다.

• 한국음향학회지
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• 제33권4호
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• pp.248-254
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• 2014

음향 상황 인지(acoustic context awareness)는 다양하게 발생되는 음원들로부터 어떠한 장소인지 또는 어떠한 사건이 발생하는지를 판단하는 기술로 음향 이벤트 검출 또는 인식 보다 한 단계 더 복잡한 문제이다. 기존의 상황인지 기술은 음향 이벤트 검출 또는 인식 기술에 기반하여 현재 상황을 인지하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 이와 같은 접근 방법은 여러 음원이 동시에 발생하거나 유사한 음원이 발생하는 실제 환경에서 정확한 상황 판단이 어렵다. 특히 버스와 지하철은 승객들에 의한 잡음으로 상황을 인지하기 힘들다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 유사한 음향 이벤트가 발생하는 버스와 지하철 상황을 인식할 수 있는 Bag of Words 기반의 상황 인지 알고리즘을 연구하고 코드북 생성을 위한 특징벡터를 제안한다. 제안하는 특징벡터의 효용성은 Support Vector Machine을 이용한 실험을 통해 검증했다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권2호
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• pp.184-204
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• 2015

Fuzzy Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical tool for the effective representation of imprecise and vague knowledge. However, with a large number of formal concepts from a fuzzy context, the task of knowledge representation becomes complex. Hence, knowledge reduction is an important issue in FCA with a fuzzy setting. The purpose of this current study is to address this issue by proposing a method that computes the corresponding crisp order for the fuzzy relation in a given fuzzy formal context. The obtained formal context using the proposed method provides a fewer number of concepts when compared to original fuzzy context. The resultant lattice structure is a reduced form of its corresponding fuzzy concept lattice and preserves the specialized and generalized concepts, as well as stability. This study also shows a step-by-step demonstration of the proposed method and its application.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.658-668
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• 2015

현재 한국에서 수학하고 있는 중국인 한국어 학습자의 숫자는 점차적으로 증가하는 추세이다. 이들이 한국어를 익히고 한국 사회에서 생활하기 위해서는 그 나라의 문화적 특색을 많이 포용하고 있는 관용어에 대한 이해가 수반이 되어야 한다. 따라서 본 연구는 전라남도 S 대학에 재학 중인 중국인 학습자들을 대상으로 과제유형(문맥여부, 친숙도, 투명도)에 따른 관용어 이해 양상을 살펴보고, 나아가 한국 거주기간, 한국어 능력 및 전공에 따른 관용어 이해 차이가 있는지도 살펴보았다. 이와 더불어 이들의 오류 패턴 분석을 통해 한국의 관용어를 어떠한 방식으로 이해하고 있는 가를 살펴보았다. 연구 결과, 이들은 과제유형에 따른 유의한 차이는 나타나지 않았다. 변인에 따른 관용어의 이해에 있어서는 성별, 한국어 능력 및 전공에 따라 유의한 차이가 나타났다. 중국인 한국어 학습자의 관용어 이해에서 오류 패턴을 살펴본 결과 독립과제에서는 문자적 오류 외의 오류 비율이 높았으며, 문맥과제에 있어서는 문맥과 관련한 오류가 높은 비율로 나타났다. 연구 결과에 따른 시사점을 논의하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.59-67
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• 2010

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 내부자가 합법적인 권한을 이용하여 불법적인 정보 유출 행위를 차단하는 접근통제 모델 IM-ACM(Insider Misuse-Access Control Model)을 제안하였다. IM-ACM은 상황역할과 개체의 보안속성을 활용하여 보안성을 강화시킨 CA-TRBAC(Context Aware-Task Role Based Access Control)에 오용 모니터 기능을 추가하여 내부자가 데이터를 올바르게 사용하는지 감시한다. 내부자에 의한 정보 유출은 합법적인 접근권한, 접근시스템에 대한 풍부한 지식 등의 내부자의 특성으로 인해 차단하기가 곤란하다. IM-ACM은 CA-TRBAC의 장점인 상황과 보안속성을 이용하여 서로 상이한 보안등급의 객체간 정보 흐름을 방지하고 오용 모니터를 활용하여 내부자의 실제 진행 프로세스를 최근 역할, 직무와 작업 프로세스 패턴 프로파일과 비교하여 내부자의 오용행위을 차단한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제14권2호
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• pp.11-26
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• 2007

In this paper we suggest a context-driven configuration model of virtual businesses to form a business network model consisting of role-based, interaction-centered business partners. The model makes use of the subcontext concept which explicitly represents actors and interactions in virtual business (VB) context. We separate actors who have capacities on tasks in a specific kind of role and actor subcontext which models requirements in specific interaction subcontext. Three kinds of actors are defined in virtual service chains, service user, service provider, and external service supporter. Interaction subcontext models a service exchange process between two actor subcontexts with consideration of context dependencies like task and quality dependencies. Each subcontext may be modeled in the form of a situation network which consists of a finite set of situation nodes and transitions. A specific situation is given in a corresponding context network of actors and interactions. It is illustrated with a simple example.