Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.637-639
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2005
최근 들어 유비쿼터스 관련 연구 개발을 통해 문맥 정보를 받아들여 이를 해석하고 분석한 후, 상황에 맞는 적절한 대응을 해주는 미들웨어의 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만, 미들웨어 입장에서 센서를 감싸는 위젯(widget)을 효과적으로 관리하는 연구가 부족하다. 이런 이유로, 우리는 이러한 위젯의 효과적인 유지 관리를 통해 미들웨어에서 가질 수 있는 장정을 알아보고 이를 지원하기 위한 위젯 통합 프레임워크를 제안하였다. 위젯 통합 프레임워크는 다양한 위젯을 통합하고 문맥 정보를 관리하기 위하여 위젯의 Runtime Binding, Error Resilience, Common Interface over Widget을 지원한다. 또한 서비스를 관리하는 서비스 매니저와 위젯 사이의 상호작용을 효율적으로 지원함으로써 상위 계층으로 보다 적당한 문맥 정보를 제공할 수 있다. 그리고 위젯 기반의 프레임워크를 구성함으로써 다른 미들웨어에서 제공하지 못한 위젯 중심의 기능들을 제공한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.2
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pp.205-224
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2012
One of the limitations of BOW method is that each term is recognized only by its form, failing to represent the term's meaning or thematic background. To overcome the limitation, different profiles for each term were defined by thematic categories depending on contextual characteristics. In this study, a specific term was used as a classification feature based on its meaning or thematic background through the process of comparing the context in those profiles with the occurrences in an actual document. The experiment was conducted in three phases; term weighting, ensemble classifier implementation, and feature selection. The classification performance was enhanced in all the phases with the ensemble classifier showing the highest performance score. Also, the outcome showed that the proposed method was effective in reducing the performance bias caused by the total number of learning documents.
The study was applied to context window sizes and weighting method to obtain the best performance of word sense disambiguation using support vector machine. The context window sizes were used to a 3-word, sentence, 50-bytes, and document window around the targeted word. The weighting methods were used to Binary, Term Frequency(TF), TF ${\times}$ Inverse Document Frequency(IDF), and Log TF ${\times}$ IDF. As a result, the performance of 50-bytes in the context window size was best. The Binary weighting method showed the best performance.
Conversational agent is a system that provides users with proper information and maintains the context of dialogue on the natural language. Analyzing and modeling process of user's query is essential to make it more realistic, for which Bayesian network is a promising technique. When experts design the network for a domain, the network is usually very complicated and is hard to be understood. The separation of variables in the domain reduces the size of networks and makes it easy to design the conversational agent. Composing Bayesian network as two stages, we aim to design conversational agent easily and analyze user's query in detail. Also, previous information of dialogue makes it possible to maintain the context of conversation. Actually implementing it for a guide of web pages, we can confirm the usefulness of the proposed architecture for conversational agent.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.1
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pp.25-43
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2012
The ideas and quasi-ideas useful for human's creation were drawn out from documents and webpages with extraction methods used in idea mining, opinion mining, and topic signal mining. The extraction methods comprised (1) decisive cue phrases, (2) cue figures and sounds, (3) contextual signals, and (4) discourse segmentations, They tested on the idea samples, such as thoughts, plans, opinions, writings, figures, sounds, and formulas. Methods (1), (3), and (4) received largely positive evaluation, judging the efficiency of 4 methods by F measure, a mixture of recall and precision ratio. In particular, decisive cue phrase method was effective to search idea and contextual signal method was effective to detect quasi-idea.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2006.06a
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pp.87-90
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2006
목적 지향 대화에서, 사용자의 의도는 화행(speech acts)과 개념열(concept sequences)로 나타낼 수 있다. 화행은 대화의 영역과는 상관없이 표현되는 정보이고, 개념열은 영역과 깊은 관련을 지닌 정보이다. 대화시스템에서 화행과 개념열로 구성되는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것은 시스템이 사용자의 발화에 정확히 응대하는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 일정관리 영역에서의 대화를 대상으로 화행과 개념열을 분류하고 신경망을 사용하여 이들을 분석한다. 화행과 개념열로 구성되는 의도 분석에 사용하는 자질은 크게 문맥 자질과 문장 자질로 분류되며, 문장자질은 카이제곱 통계량을 사용하여 사용자의 의도 분석에 효과적인 자질만을 선택하여 사용하고 문맥자질로는 이전 발화에 대한 정보를 활용한다. 신경망을 사용하여 사용자 의도 분석을 수행한 결과 성능이 우수함을 알 수 있었다.
In this study, we analyzed the web site navigation of law school libraries in terms of global, local, context, support navigation. The recommendations for good web site design were as follows. First, global navigation should provide the consistent navigation and be able to access to the important site and function. Second, quick links of local navigation need to provide the movement of scroll bar. The number of menu and type of link in context navigation should provide the least number. Finally, the site map and index should provide with qualified contents and minimal errors.
To enhancing the exercise effect, exercise management systems are introduced and generally used. They create the proper exercise program through exercise prescription after determining the personal body status. When the exercise programs are created, they will consider $2weeks{\sim}3months$ period. And, existing exercise programs cannot respect with personal exercise habits or exercise period which are changing variedly. If exercise period is long, it can be caused inappropriate exercise about user current status. To solve these problems in legacy systems, this paper proposes a Context Aware Exercise Model (CAEM) to provide the exercise program considering the user context. Also, we implemented that as Intelligent Fitness Guide (IFG) System. The IFG system is selectively received necessary measurement values as input values according to user's context. If exercise kinds, frequency and strength of user are changing, that system creates the exercise program through exercise optimization algorithm and exercise knowledge base. As IFG is providing the exercise program in a real time, it can be managed the effective exercise according to user context.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.4
s.62
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pp.41-67
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2006
The writings frame and various rules based on discourse structure and knowledge-based methods were applied to construct the automatic Ext/sums (extracts & summaries) system from the straight news in web. The frame contains the slot and facet represented by the role of paragraphs, sentences , and clauses in news and the rules determining the type of slot. Rearrangement like Unification, separation, and synthesis of the candidate sentences to summary, maintaining the coherence of meanings, was carried out by using the rules derived from similar degree measurement, syntactic information, discourse structure, and knowledge-based methods and the context plots defined with the syntactic/semantic signature of noun and verb and category of verb suffix. The critic sentence were tried to insert into summary.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2000.08a
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pp.71-74
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2000
단어의 의미 중의성을 해소하는 것은 자연언어처리의 중요한 문제 중의 하나이다. 특히 문서의 주제어가 중의성을 가질 때, 이 문서는 부적합한 범주에 속하게 되어 정보검색시 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 그러므로, 본 논문에서는 문서를 대표하는 주재어의 의미 중의성을 해소하기 위해 주변 문맥자질을 고려하는 방법을 모색한다 이를 위해 자연언어처리의 통계적 방법으로 문서 범주화에 많이 사용되는 Naive Bayes 분류기를 중의성 해소에 적용하고, 그 결과 얻어진 중의성 해소 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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