• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.21-26
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• 2008

It was already realized at a current technological level of home network systems that the systems recognizes a user's simple order and carry out the order in the ubiquitous computing environment. However home is not a simple environment consisting into a large number of family members, so various order and situation would be needed accordingly. From now on we need to reach the technological level to infer that how is the user's behavior patterns and what kinds of service is the fittest to user who belong to the ubiquitous computing environment by using the result of the context interpreter. In this regards, active inferred-model needs to be suggested upgrading user's command into one step more higher level than the simple one adapting diversified feature. This study would like to suggest this active model recognizing context, which is user's environmental information applying basic network and inferring Context-based Service that user wants through the recognized result This study proposes a new method that can infer the user's desire in ubiquitous computing environment. First of all, we define a context as user's information of ubiquitous computing environment situation that user belongs to and we classify the context into 4W1H(Where, Who, When, What) formats. We construct Bayesian network and put the factor of context use as Bayesian network nodes. As a result, we can infer the user's behavior pattern and most proper service for user in the intelligent space from the probabilistic result of Bayesian network.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.119-126
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• 2009

최근 개개인의 취향이나 특성을 고려하여 자동으로 사용자에게 정보를 찾아주거나 추천해주는 추천 서비스 시스템이 많이 개발되고 있다. 하지만 사용자의 상황에 따른 선호도를 고려하지 않을 경우 정확한 추천이 힘든 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황에 따른 선호도를 고려하여 정확한 추천을 할 수 있는 필터링 방법을 제안하였다. 이를 위해 상황에 따른 사용자 선호도를 구하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자의 상황별 오브젝트 선호도를 구하였다. 실험 결과, 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 precision은 11%, 2%, recall은 8%, 4% 향상되었으며, 전체적으로 precision은 77%, recall은 53%로 나타났다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.270-275
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• 2008

Under ubiquitous environment, recommendation system is using the collaborative filtering methods by quantifying context information, but insufficient context information can cause inaccurate recommendation result. In order to solve such problems, the researcher used context information and user's profile. But service history information in users' profiles can have the problems of being influenced by change of the user's taste or fashion as time passes by. In addition, context information and user's profile can't be properly inter-locked according to situation, which can cause inaccurate predictability. In this paper, in case a user's taste or fashion is changed as time passes by, the researcher didn't apply bundled-up value to the user's profile but applied different weight according to change of time. And the researcher could solve the problem that context information and a user's profile can't be properly inter-locked according to situation by applying different weight to the result gained by means of collaborative filtering and then by unifying it. In such ways, the researcher could improve predictability.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.673-676
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• 2009

본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 센서로부터 사용자의 환경정보를 수집하여 상황정보 프로파일을 생성히는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지에 대한 연구결과를 바탕으로 상황을 분류하고, 상황정보를 모델링하였다. 제안된 시스템은 다양한 일상생활에서 사용자에게 발생할 수 있는 주변환경 정보 및 신체정보를 수집하여, 상황정보 프로파일을 생성함으로써 콘텐츠 적응화 서비스를 지원할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.346-350
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• 2009

정보통신기술의 발달로 우리의 생활에는 많은 서비스들이 등장하였다. 이런 서비스들은 우리의 삶은 편리하고 안전하게 하지만 서비스의 증가와 비례하여 우리가 이를 인식하고 활용하는데 필요한 관심과 노력도 증가하게 되었다. 상황인식서비스는 이런 문제를 해결하기 위해 사용자 주변 상황을 스스로 인식하고 적시적소에 자동으로 제공되는 서비스이다. 기존 상황인식서비스에 관한 연구들을 살펴보면 상황인식서비스는 주로 개발자에 의해 정의된다. 개발자에 의한 상황인식서비스 정의는 사용자 주변 환경이나 개개인의 생활패턴을 반영할 수 없다는 중요한 문제를 가진다. 본 논문에서는 서비스의 필요성을 느끼는 사용자 스스로가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하는 사용자인터페이스인 EUCAS(by End-User, Context-Aware Service development)를 소개한다. EUCAS는 사용자가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하기 위해 주변 상황정보와 실행 가능한 서비스들을 객체의 형태로 표현하고 이를 쉽게 조작할 수 있는 사용자인터페이스를 제공한다. EUCAS는 사용자가 자신이 필요한 상황인식서비스를 직접 정의하고 관리할 수 있게 함으로써 개인화된 상황인식서비스 환경구축을 가능하게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.69-76
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• 2015

User's selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user's emotion. Therefore, we think user's emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user's emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user's emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user's context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user's contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.301-307
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• 2012

모바일 디바이스의 발전과 무선 네트워크의 확산은 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 클라우드 컴퓨팅 기술과의 결합으로 "모바일 클라우드" 서비스에 대한 관심의 증대로 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 갖춘 '개인화 서비스'의 중요성이 더욱 커지고 있다. 적절한 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 상황에 대한 인식과 함께 사용자의 성향, 선호도 등과 같은 사용자 프로파일을 분석하여 사용자의 요청에 부응하는 서비스를 도출할 수 있어야 한다. 그러나 개인화 서비스를 지원하는 기존의 프레임워크들은 대부분이 웹을 기반으로 제안되었기 때문에 모바일 디바이스에는 적합지 않으며, 사용자의 상황정보 중 위치정보를 제외한 다른 상황정보들을 거의 고려되지 못한다. 따라서 기존의 프레임워크에서 고려하지 않은 사용자의 상황정보들과 프로파일을 이용하여 보다 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황인식 프레임워크를 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.257-264
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• 2012

모바일 디바이스의 발전으로 인해 사람들에 대한 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 컴퓨팅 기술과의 결합으로 모바일 컴퓨팅을 이용한 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 또한 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 맞는 추천 서비스의 필요성은 더욱 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개개인의 성향과 적절한 추천 서비스를 제공하기 위해서 사용자의 현재 상황을 인식한 뒤 각각의 사용자에 따른 능동적 추천 서비스를 위해 각 개인의 프로파일을 분석하여 추론 및 분석을 통해 서비스를 도출할 수 있는 상황인식 프로토타입을 제안하였다.

• 산업공학
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• 제21권1호
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• pp.65-74
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• 2008

In the future, the ubiquitous computing environment will provide users with context-aware services, intelligently interacting with omnipresent resources and surrounding environments at any location and time. Therefore, the ubiquitous computing environment requires context-aware applications in order to gather and analyze context information in various situations. However, existing context-aware applications have mainly focused on providing services and adapting themselves to users based on user related contexts. But this environment requires not only user related contexts but also Quality-of-Service (QoS) related contexts. In this paper we propose a frame-work for supporting user-oriented QoS in ubiquitous environments. The proposed approach adopts a semantic ontology and a neural network algorithm in order to reason about explicit and uncertain contexts. We also show the possibility of applying the framework to real environments such as collaborative engineering service, automobile maintenance service and ubiquitous home service.