• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.10
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• pp.776-780
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• 2009

As smartphones appear as suitable devices to implement ubiquitous computing recently, there are many researchers who study about personalized Intelligent services in smartphones. An intelligent synthetic character is one of them. This paper proposes a method generating behaviors of an intelligent synthetic character. In order to generate more natural behaviors for the character, the Bayesian networks are exploited to infer the user's states and OCC model is utilized to create the character's emotion. After inferring the contexts, the behaviors are generated through the behavior selection networks with using the information. A usability test verifies the usefulness of the proposed method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.2
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• pp.137-146
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• 2008

Fault localization plays a significant role in enormous distributed system because it can identify root cause of observed faults automatically, supporting self-managing which remains an open topic in managing and controlling complex distributed systems to improve system reliability. Although many Artificial Intelligent techniques have been introduced in support of fault localization in recent research especially in increasing complex ubiquitous environment, the provided functions such as diagnosis and prediction are limited. In this paper, we propose fault localization for self-managing in performance evaluation in order to improve system reliability via learning and analyzing real-time streams of system performance events. We use probabilistic reasoning functions based on the basic Bayes' rule to provide effective mechanism for managing and evaluating system performance parameters automatically, and hence the system reliability is improved. Moreover, due to large number of considered factors in diverse and complex fault reasoning domains, we develop an efficient method which extracts relevant parameters having high relationships with observing problems and ranks them orderly. The selected node ordering lists will be used in network modeling, and hence improving learning efficiency. Using the approach enables us to diagnose the most probable causal factor with responsibility for the underlying performance problems and predict system situation to avoid potential abnormities via posting treatments or pretreatments respectively. The experimental application of system performance analysis by using the proposed approach and various estimations on efficiency and accuracy show that the availability of the proposed approach in performance evaluation domain is optimistic.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.829-831
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• 2005

최근 컴포넌트 기반 미들웨어의 최적화에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. CPU점유율이 높은 어플리케이션의 동시 실행은 시스템에 부하를 주기 때문에, 시스템 성능을 약화시키고 실행중인 어플리케이션에 영향을 준다. 컴포넌트 기반 미들웨어는 여러 개의 재사용 가능한 컴포넌트를 조합하여 어플리케이션을 구성하기 때문에 동적으로 재구성이 가능하다. 본 논문은 컴포넌트 기반 미들웨어가 시스템 상황에 대한 정보를 받아들여 시스템의 상황을 스스로 판단하고 자가치료 또는 시스템의 성능을 최적화시키는 컴포넌트를 선택하는 방법을 제안한다. 상황판단을 위해 유연한 추론이 가능하고, 데이터로부터 자동학습이 가능한 베이지안 네트워크를 사용하였다. 두 시간 가량의 데이터를 리눅스 사용자로부터 획득하여 실험한 결과, 테스트 데이터에 대해 $76.5\%$의 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.1
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• pp.68-75
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• 1999

In this paper, we propose a Baysian method estimating system reliability which is more effective and precise than conventional methods using prior information. This technique estimates system reliabilities that an entire system and multiprocessing system is normally working in multiprocessor system and multiple port connected memory architecture. The reason is why internetwork with multiprocessor system is mainly connected as multiple bus structure, crossbar switching structure and multiport connected memory structure.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.565-568
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• 2006

주변상황 정보를 이용하여 지능형 서비스를 제공하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 연구중의 하나로서, 베이지안 네트워크를 이용하여 서비스를 모델링하고 이를 기반으로 서비스의 능동적(proactive) 제공에 대한 방법을 제시한다. 상황인지는 유비쿼터스 환경에서 다양한 응용영역에서 이용되고 있으며, 이와 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나, 관측 대상의 상황정보의 부재 혹은 불확실한 상황에서는 상황정보만으로 사용자에게 지능적인 서비스를 제공하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 확률기반으로 서비스를 모델링 한다. 모델링 결과를 이용하여 상황에 따라 적절한 서비스 제공을 예시한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.4 no.2
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• pp.69-80
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• 2003

Program Behavior Intrusion Detection Technique analyses system calls that called by daemon program or root authority, constructs profiles, and detectes modificated anomaly intrusions effectively. In this paper, the relation among system calls of processes is represented by bayesian network and Multiple Sequence Alignment. Program behavior profiling by Bayesian Network classifies modified anomaly intrusion behaviors, and detects anomaly behaviors. we had simulation by proposed normal behavior profiling technique using UNM data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.100-103
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• 2011

최근 스마트폰의 보급이 일반화되면서 보다 개인화된(Personalized) 서비스를 제공하려는 시도가 다각도로 이루어지고 있다. 이러한 시도 중 하나가 사용자의 감성을 인식하여 보다 효과적인 서비스를 제공하려는 것이다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 얻어낸 위치인식정보와 사용자 정보를 베이지안 네트워크를 활용하여 상황정보를 도출한다. 이 상황정보와 사용자의 선호도 정보를 퍼지 추론을 이용하여 얻은 결과 값을 수정된 Valence-Arousal 모델에 매핑하여 사용자의 감성정보를 추출하는 감성 추출 엔진을 제안한다. 유용성 평가를 위해 현재 상용 중인 스마트폰에 제안하는 감성 추출 엔진을 이용, 사용자 감성을 인식하고 적절한 서비스를 추천하는 애플리케이션을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.256-258
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• 2001

인터넷 이용자 수가 크게 증가함에 따라 각 사이트에서는 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 제공해야 하는 문제가 대두되어, 최근 사용자와 자연어로 정보를 주고 받으며 사이트의 가상 대리자 역할을 수행할 수 있는 대화형 에이전트에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 대화형 에이전트가 사용자의 의도를 고려하지 않은 단순한 패턴매칭 기법을 사용하기 때문에 사용자에게 만족스러운 답변을 주지 못하는 경우가 많이 발생한다. 이 논문에서는 대화형 에이전트가 보다 지능적인 대화를 수행할 수 있도록 하기 위해 베이지안 네트워크를 적용하여 사용자의 의도를 모델링하는 방법을 제시한다. 특정 도메인의 소개를 대행하는 대화형 에이전트에 적용한 결과, 사용자의 질의 의도를 파악함으로써 보다 대화 의도에 적합한 대답을 수행하여 그 기능성을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.235-237
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• 2006

상황인식 시스템에 포함되는 멀티 모달 센서의 활용과 장기간 축적된 센서정보(long-term value)를 상황정보로 어떻게 이용할 것인지에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 상황인식 시스템은 센서가 교체, 추가 및 제거되는 것과 관계없이 상황인식 모델의 재사용이 가능해야 하며, 센서정보와 상황정보는 프로세스 실행에 활용될 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 센서정보와 상황정보를 노드로 구성하여 이들의 상호작용에 의해 프로세스의 실행을 결정하는 베이지안 네트워크로 표현된 상황인식 모델을 제안한다. 이 모델은 시스템의 역할이나 시스템을 구성한 의도가 센서의 교체나 추가, 제거에 관계없이 유지되는 점을 이용하여 이들간의 관계를 베이지안 네트워크로 나타낸다. 그리고 실험적으로 구현된 위치 기반 영상 감시 시스템에 적용하여 해당 모델의 유효성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.103-105
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• 2006

일정관리는 업무 능률을 높이기 위해 일정의 작성, 변경, 조정을 하는 것으로 체계적인 관리를 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 일정관리를 대행해주는 지능형 에이전트가 존재한다면 개인의 시간 관리에 많은 도움이 된다. 이미 Calendar Manager, Office Tracker, MS Out look 등의 많은 응용 어플리케이션이 개발되었으나, 이들은 사용자의 성향을 학습하지 않고 수동적인 관리만 하므로 일정관리에 있어서 큰 도움을 주지 못한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 실시간으로 사용자의 행동 패턴을 모델링하는 사용자 적응적인 지능형 일정관리 에이전트를 제안하고, 정성 정량적 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 보인다.