본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
The objective of this study was carried out to examine the academic self-efficacy mediating effect in the relationships of AIS educaton and contextual performance. For this study, data collected from 282 students were analyzed using the SPSS 23.0 and AMOS 23.0 programs. Results of this study are as follows. First, it was found that AIS education had a positive (+) impact on contextual performance. Second, it was found that academic self efficacy had an effect on contextual performance. Third, it was found that academic self efficacy had a mediating effect on the relationship of AIS education and contextual performance. The Sobel test was performed to identify the mediating effect. AIS education had a direct impact on contextual performance as well as an indirect impact through academic self-efficacy. These results provide that AIS education improves academic self-efficacy and thereby be effective for contextual performance. Follow-on research needs to expand of sample and using diverse variables.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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pp.587-590
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2020
스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.
본 논문에서는 지능형 정보 공간에서의 모바일 증강 현실 기반 환경 제어, u-콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 u-콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트 오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 다양한 u-콘텐츠의 획일적인 증강은 사용자에게 혼란만을 가중시키는 문제를 유발한다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 u-콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.
In this paper, we applied user-centered context to Smart Home Applications. Current research activities on smart home have just focused on the infrastructure without considering user's contexts and implementation cost. We first realized the user-centered personalized services using ubi-UCAM (a Unified Context-aware Application Model), which exploited contexts from various kinds of smart sensors. We, then, verified its usefulness in the ubiquitous computing-enabled home environment. It can be extended to various application areas since it guarantees independence between sensors and services. Accordingly, it will play a key role in future smart home environment.
A number of context information is shared through social network service(SNS). Among them, we focused on the information which is rarely shared for various reasons. The result indicated that users prefer to avoid certain types of context information because of: 1)containing socially unacceptable content, 2)laking of desire for disclosure, and 3)potential risk of privacy. Concerning privacy concern, it was found that users developed their own management strategy to control context information rather than employing existing system features. Drawing on Communication Privacy Management(CPM) theory, we analyzed findings and suggested guidelines for system design.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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pp.555-558
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2020
본 논문에서는 입력 영상에 담긴 다양한 물체들과 그들 간의 관계를 효과적으로 탐지하여, 하나의 장면 그래프로 표현해내는 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 물체와 관계의 효과적인 탐지를 위해, 합성 곱 신경망 기반의 시각 맥락 특징들뿐만 아니라 언어 맥락 특징들을 포함하는 다양한 멀티 모달 맥락 정보들을 활용한다. 또한, 제안 모델에서는 관계를 맺는 두 물체 간의 상호 의존성이 그래프 노드 특징값들에 충분히 반영되도록, 그래프 신경망을 이용해 맥락 정보를 임베딩한다. 본 논문에서는 Visual Genome 벤치마크 데이터 집합을 이용한 비교 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 성능을 입증한다.
Park, Jonghyun;Nah, Yoonjin;Yu, Sumin;Lee, Seung-Koo;Han, Sanghoon
Korean Journal of Cognitive Science
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제33권2호
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pp.109-133
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2022
Episodic memory consists of a core event and the associated contexts. Although the role of the hippocampus and its neighboring regions in contextual representations during encoding has become increasingly evident, it remains unclear how these regions handle various context-specific information other than spatio-temporal contexts. Using high-resolution functional MRI, we explored the patterns of the medial temporal lobe (MTL) and cortical regions' involvement during the encoding of various types of contextual information (i.e., journalism principle 5W1H): "Who did it?," "Why did it happen?," "What happened?," "When did it happen?," "Where did it happen?," and "How did it happen?" Participants answered six different contextual questions while looking at simple experimental events consisting of two faces with one object on the screen. The MTL was divided to sub-regions by hierarchical clustering from resting-state data. General linear model analyses revealed a stronger activation of MTL sub-regions, the prefrontal lobe (PFC), and the inferior parietal lobule (IPL) during social (Who), behavioral (How), and intentional (Why) contextual processing when compared with spatio-temporal (Where/When) contextual processing. To further investigate the functional networks involved in contextual encoding dissociation, a multivariate pattern analysis was conducted with features selected as the task-based connectivity links between the hippocampal subfields and PFC/IPL. Each social, behavioral, and intentional contextual processing was individually and successfully classified from spatio-temporal contextual processing, respectively. Thus, specific contexts in episodic memory, namely social, behavior, and intention, involve distinct functional connectivity patterns that are distinct from those for spatio-temporal contextual memory.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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제20권4호
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pp.85-100
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2009
This study suggested the expansion strategies of school library catalog considering educational context which should be used teaching and learning process. To achieve the purpose of research, this study derived educational context categories by comparing and analyzing teaching and learning related factors, information resource related factors. Also, this study analysed case system considering educational context. Based on the results, this study designed the catalog data elements as an element to be added to an existing school libraries system(DLS). The derived data element is end user(teacher, students), instructional situations (teaching method, instructional object, curriculum, evaluation type), resource type(feature, discipline, format), reading situation(contextual reading, literature topic), related materials(teacher representation, student representation).
Annual Conference on Human and Language Technology
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한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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pp.435-443
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1992
본 연구에서는 이해능력수준에 따른 억압기제의 효율성 차이를 대용어 참조 과정을 통해 검증하였다. 실험 1에서는 단어재인과제를 사용하여 이해능력에 따른 가능한 참조어의 활성화 차이를 살펴 보았다. 그 결과 낮은 수준의 이해자는 높은 수준의 이해자에 비해 가능한 참조어 중 문장맥락에 맞는 적절한 참조어와 함께 맥락에 맞지 않는 부적절한 참조어의 활성화도 유지하고 있는 경향이 있었다. 실험 2에서는 검사단어의 맥락적절성 판단과제를 실시하였는데 낮은 수준의 이해자는 높은 수준의 이해자에 비해 부적절한 참조어를 부정하는데 반응시간이 오래 걸렸다. 이 결과들은 낮은 수준의 이해자가 덜 효율적인 억압기제를 가졌다는 가설을 지지하는 결과로 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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