Context-awareness is a computing technology that automatically delivers useful services to users based on their situation. Most previous studies on context-awareness adopted the view that the user simply is a consumer of what the developer creates. Few studies addressed catering to the need of personalized services for the user. They are either too complex for the user to grasp or unable to express many useful services due to their weak expressive power. To address these issues, we propose Dobby as a new model and architecture for user-driven context-aware service development. Dobby enables the user to create services that are more suited to his personal preferences. We argue that Dobby offers an enhanced method for defining personalized context-aware services over existing methods.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.169-170
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2009
새로운 상호작용 장치와 응용 시스템에 대한 유비쿼터스 접근을 위한 요구사항이 창안되어, 사용자 상호작용은 데스크탑 너머로 이동하여 개발되는 경향이 있다. 사용되어지는 응용에서 상황은 시스템을 수행하는 활동의 총체적인 부분이 되었다. 상황 인지를 포함하는 것은 유비쿼터스 접근을 위해서 사용자에게 편리함과 효율성을 제공해 준다. 우리는 상황의 개념이 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 컴퓨팅 상황, 사용자 상황과 물리적 상황의 서로 다른 카테고리로 확장되어져야 한다고 믿고 있기 때문에, 전통적인 HCI 이론은 상황 인지 응용을 개발하는데 부적절하다. 이것들은 확장된 상황 정보를 잘 사용하기 위해 시스템 요구사항 분석과 설계에 있어서 새로운 패러다임을 요구한다. 본 연구에서는 성능 매칭(capability matching)에 의해서 상황 인식 요구사항 분석을 위한 방법과 목표 상황에 대한 상황 인식 속성을 매치시키는 방법을 소개한다. 이런 모델을 근거로 본 연구에서는 몇몇 공통적인 유비쿼터스 접근 상황의 설계 문제를 분석하고 유비쿼터스 관광 응용 요구사항을 고려함에 의해 상황 인지 응용을 체계적으로 적용시키는 방법을 보여준다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1992.06a
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pp.155-159
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1992
본 논문은 디지틀 음성통신 서비스의 품질기준 (통화품질, 접속품질)을 설정하기 위한 실험용 통화모델 시스템의 사용자 접속 규격을 구현한 것이다. 본 논문에서 구현한 사용자 접속 규격은 디지틀 음성통신망에서 사용하려는 접속 protocol을 그대로 적용하여 실제의 상황과 같도록 하기 위하여 종합정보통신망 (ISDN)의 표준규격인 사용자 - 망 접속 규격을 이용하여 구현하였다. CCITT 권고안 I series의 규격을 만족하는 Protocol Simulator 와의 연동실험을 통하여 구현한 모델 시스템에 대한 사용자 접속 규격의 처리 및 성능을 확인하였다.
As the mobile environment becomes widely used, there is a growth on the concern about recognizing and sharing user context. Sharing context makes the interaction between human more plentiful as well as helps to keep a good social relationship. Recently, it has been applied to some messengers or mobile applications with sharing simple contexts, but it is still required to recognize and share more complex and diverse contexts. In this paper, we propose a context-aware messenger that collects various sensory information, recognizes representative user contexts such as emotion, stress, and activity by using dynamic Bayesian networks, and visualizes them. It includes a modular model that is effective to recognize various contexts and displays them in the form of icons. We have verified the proposed method with the scenario evaluation and usability test.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.91-92
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2011
최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 모바일 기기를 이용한 서비스 수요가 급격히 증가함에 따라 대량의 콘텐츠와 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이를 위해 사용자의 상황 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기 위한 다양한 모델들이 제시되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 상황에 따른 사용자의 선호도 혹은 컨텍스트를 자체적으로 수집/분석하여 추천한다는 점에서 신뢰도가 높은 콘텐츠를 추천하지 못하거나 이를 검증할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시공간 복합 상황 정보와 사용자의 컨텍스트를 활용한 분석과 함께 콘텐츠와 서비스를 제공하는 외부 CP(Contents Provider)가 Open API로 제공하는 신뢰도에 따라 소비 가치가 높은 최적의 콘텐츠를 제공할 수 있는 추천 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.960-963
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2011
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 원격 의료 서비스를 위한 상황 및 프라이버시를 고려한 역할기반 접근제어 모델에서의 위임 모델을 제안한다. 제안 모델은 원격 의료 서비스에서 반드시 필요하고 빈번히 발생할 수 있는 사용자 대 사용자 위임, 역할 대 역할 위임, 다단계 위임, 다중 위임 등의 기능을 제공한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 모델을 이용하여 원격의료 서비스를 위한 사용자의 프라이버시 보호와 세밀한 접근제어가 가능하다.
Jang, Jin Yea;Jung, Minyoung;Park, Hanmu;Shin, Saim
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.456-459
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2019
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.238-240
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2011
수많은 건물들이 세워지고 있는 가운데 안전 역시 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 시대에 맞추어 센서네트워크를 이용하여 건물의 화재정보를 실시간으로 감지하고 화재 발생 시 다양한 상황정보를 고려하여 대피 경로를 사용자 스마트 기기로 알려주는 상황정보 기반의 지능형 화재대피 서비스 모델 설계를 제안한다. 제안하는 서비스 모델은 센서가 실시간으로 건물 내부를 감지하고 화재 여부 및 화재지역, 연기량, 사람수 등의 상황정보를 파악하여 서버에 전송하고 서버는 전송된 정보를 분석하여 대피경로 추출 알고리즘을 이용해 최적의 대피 경로를 사용자의 스마트기기로 전송한다. 이 시스템 구현으로 건물 화재 발생시 사람들이 안전하게 대피할 수 있을 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.4
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pp.512-517
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2008
It is show that increasing of aged and handicapped people requires development of Ubiquitous computing technique to offer the specialized service for handicapped-people. For this, we need a development of Context Awareness and Service Reasoning Technique that the technique is supplied interaction between user and U-environment instead of the old unilateral relation. The old research of context awareness needed probabilistic presentation model like a Bayesian Network based on expert Systems for recognize given circumstance by a domain of uncertain real world. In this article, we define a domain of disorder activity assistant service application and context model based on ontology in diversified environment and minimized intervention of user and developer. By use this context model, we apply the structure learning of Bayesian Network and decide the service and activity to development of application service for handicapped people. Finally, we define the proper Conditional Probability Table of the structured Bayesian Network and if random situation is given to user, then present state variable of Activity and Service by given Causal relation of Bayesian Network based on Conditional Probability Table and it can be result of context awareness.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.1
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pp.25-32
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2020
In the context-aware system, rule-based AI technology has been used in the abstraction process for getting context information. However, the rules are complicated by the diversification of user requirements for the service and also data usage is increased. Therefore, there are some technical limitations to maintain rule-based models and to process unstructured data. To overcome these limitations, many studies have applied machine learning techniques to Context-aware systems. In order to utilize this machine learning-based model in the context-aware system, a management process of periodically injecting training data is required. In the previous study on the machine learning based context awareness system, a series of management processes such as the generation and provision of learning data for operating several machine learning models were considered, but the method was limited to the applied system. In this paper, we propose a training data generating method of a machine learning model to extend the machine learning based context-aware system. The proposed method define the training data generating model that can reflect the requirements of the machine learning models and generate the training data for each machine learning model. In the experiment, the training data generating model is defined based on the training data generating schema of the cardiac status analysis model for older in health status notification service, and the training data is generated by applying the model defined in the real environment of the software. In addition, it shows the process of comparing the accuracy by learning the training data generated in the machine learning model, and applied to verify the validity of the generated learning data.
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