• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.286-288
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• 2001

인터넷의 급격한 성장과 더불어 이동 컴퓨팅과 무선 네트워크의 발전과 같은 요즘의 컴퓨팅 경향은 분산 시스템을 사용하는 새로운 컴퓨팅 방법론을 제시하고 있다. 이러한 컴퓨팅 환경에서 사용자들은 사용자 중심의 효과적인 서비스를 제공받기 위해 변화하는 환경에 적응적인 시스템을 요구한다. 본 논문에서는 사용자들에게 보다 유용한 정보와 서비스를 제공하기 위해 컴퓨터와 환경의 상호작용 메커니즘을 토대로 Wearable Computing을 위한 Context-aware 서비스 모델을 제안함으로써 사용자의 현재 상황에 최적인 서비스를 제공하는 프레임워크를 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.2
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• pp.58-73
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• 2015

In the IoT environment, context information is important to provide context service to the user. For this, collected data from devices such as sensors or actuators, converts to context information using the ontology. Because the existing ontologies designed for target service, if the user wants to change the service requirements, service condition, service environment or another service, overall ontology will be redesigned to the changed service. To overcome this difficulty, we propose the cross-vertical ontology model called the Generic Ontology Models(GOMs). It can define the user's desired services without regarding to place and situation. Also, we propose IoT service concept model that represents data flow of the IoT service and IoT service environment. Moreover, as the use case, we show that the proposed GOMs are able to provide the IoT service well.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.140-142
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• 2012

최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 파악이 가능해졌다. 이에 따라서 스마트폰의 컨텍스트 파악을 통해서 사용자에게 각종 친화적 서비스 모델이 많이 생겨 나고 있다. 사용자의 경로 추론, 실내에서의 사용자의 위치파악, 사용자 위치기반 편의시설 추천 등이 그 예이며, 그 중 애플리케이션 추천은 대표적인 서비스라 할 수 있다. 애플리케이션 추천은 사용자의 컨텍스트에 따라서 애플리케이션 사용내역을 로그 데이터로 만들고, 로그 데이터를 기반으로 컨텍스트에 따라서 사용자의 애플리케이션 추천을 해주는 시스템이다. 여기서 로그 데이터를 가공하지 않고 통계를 통해 추천이 가능하지만, 로그 데이터를 사용하여 의사 결정 트리를 만들게 되면 보다 정확하고, 빠르게 추천이 가능하며 적은 로그 데이터로 더 많은 컨텍스트에 적용하여 추천 할 수 있다는 이점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 추출하고 이 데이터를 기반으로 의사결정트리를 만들어 앱을 추천하는 시스템을 제안한다. 이러한 컨텍스트 수집 방법과 추론모델을 이용한 애플리케이션 추천 시스템은 추후 사용자 친화적 서비스 연구에 많은 도움이 될 것이다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.6
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• pp.133-141
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• 2015

Mass multimedia contents are shared through various social media servies including social network service. As social network reveals user's current situation and interest, highly satisfactory personalized recommendation can be made when such features are applied to the recommendation system. In addition, classifying the music by emotion and using analyzed information about user's recent emotion or current situation by analyzing user's social network, it will be useful upon recommending music to the user. In this paper, we propose a music recommendation method that makes an emotion model to classify the music, classifies the music according to the emotion model, and extracts user's current emotional state represented on the social network to recommend music, and evaluates the validity of our method through experiments.

• TTA Journal
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• s.99
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• pp.55-60
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• 2005

유비쿼터스 홈은 유무선 통신 네트워크를 기반으로 가정 내의 다양한 가전 기기 및 센서들이 네트워크로 상호 연결되어 다양한 서비스 제공이 가능하며, 또한 지식적이고 상황적응적인 상호 연동을 통한 사용자의 편의를 극대화시키기 위한 기술이다. 현재 세계 각국은 핵심 기술의 선정뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화되어진 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중하고 있으며, 우리나라에서도 세계 최고 수준의 통신 인프라를 바탕으로 유비쿼터스 홈 산업분야의 발전 가능성은 매우 클 것으로 기대된다. 본 고에서는 유비쿼터스 홈을 위한 상황인지 서비스 기술 및 핵심 요소 기술에 관해 기술하고 상황인지 서비스 모델을 기반으로 유비쿼터스 홈을 위한 상황인지 서비스의 예를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.53-56
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• 2009

본 연구는 차세대 네트워크 환경에서 동적인 상황에 관련된 지식서비스를 제공하기 위해 서술논리와 SWRL 기반의 온톨로지 모델 프레임워크를 제공하여 추론과 상황 결정에 있어 온톨로지 기반의 지식베이스가 유용함을 제시한다. 기존 대부분의 온톨로지 모델은 단일 온톨로지나 정적인 온톨로지를 중심으로 모델링되었으나 본 연구에서 제시하는 온톨로지 모델은 서비스를 중심으로 동적인 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 온톨로지 구조와 사용자를 중심으로 다양하게 변화하는 지식을 동적으로 처리할 수 있는 지식표현 패턴을 제안하여 공간과 시간에 따른 동적인 상황서비스가 적합함을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.538-541
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• 2010

상황인지 시뮬레이션이란 상황자료의 수집, 추론 및 결론 도출의 과정을 실제 환경이 아닌 가상의 시뮬레이션 환경 안에서 실험해 볼 수 있는 것을 말하며, 상황인지 기술과 DEVS(Discrete Event System Specification), 페트리-넷(Petri-Net)등의 기반 기술이 사용된다. 본 논문에서는 사용자들이 보다 편리하게 상황인지 시스템을 구축하고 실제보다 적은 시간으로 구축된 시스템을 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있는 통합 개발 프레임워크를 개발하고자 한다. 시뮬레이션 통합 개발 프레임워크 특징으로는, 첫째 상황인지를 위한 추론 기능을 가지는 에이전트와 시뮬레이션 기능들을 플러그인 및 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 통합환경 안에서 제공되는 도구들을 사용하여 사용자들이 보다 편리하게 개발 및 실험을 할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상황 아키텍처를 위한 모델 표현 계층, 멀티 에이전트 시스템을 위한 연산 계층, 환경과의 상호작용을 위한 인터랙션 계층, 그리고 시뮬레이션 계층인 4-계층구조의 통합개발환경을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.3-6
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• 2007

사람들이 어떠한 행동을 할 때는 특정 의도를 가지고 있기 때문에 상황에 맞는 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 현재 하고 있는 행동에 대한 의도를 파악해야한다. 이를 위해 의도와 행동사이의 연관성을 이용하여 사용자의 의도에 따른 행동의 모델을 만든다. 일상생활에서 사람들이 하는 행동은 작은 단위 행동들의 연속(sequence)으로 이루어지므로, 사용자의 단위행동의 순서를 분석한다면 의도에 따른 행동 모델을 만들기가 용이해진다. 하지만, 이런 단위 행동 분석 방법의 문제점은 같은 의도를 가진 행동이 완벽하게 동일한 단위 행동의 순서로 일어나지는 않는다는 점이다. 시스템은 동일한 동작 순서로 일어나지 않는 행동들을 서로 다른 의도를 가진 행동으로 이해하게 된다. 따라서 이 문제점을 해결할 수 있는 사용자 의도 파악 기법이 필요하다. 본 논문에서는 과거의 사용자의 행동 정보를 기반으로 행동들의 유사성을 판별하였고, 그 결과를 이용하여 행동의 의도를 파악하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 과거 사용자가 한 행동들을 단위 시간 별로 나누어 단위 행동의 순서로 만들고, 이를 K-평균 군집화 방법(K-means)으로 군집들의 순서로 나타내었다. 이 변경된 사용자 행동 정보를 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습 시키고, 이렇게 만들어진 은닉 마코프 모델은 현재 사용자가 행한 행동이 어떤 행동인지를 예측하여 사용자의 의도를 파악한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.187-195
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• 2012

Smart phone allows advertisers to estimate customers behavior by selecting user context awareness information and gives users instant feed back about their behavior. Electronic equipments such as smart phone enable advertisers to advertise interesting product for each customers at the point of purchase. In this paper, we deal with the trends of Smart phone and internet based TV in the spotlight as the upcoming advertising media and propose the effective way of advertising, Smart Advertising model, which can give users advertising contents of their interesting product by collecting user context information from a variety of devices including N-screen in smart space. This model will induce modern people who live in flood of advertisements to buy products by providing interesting advertising contents.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.7 s.91
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• pp.529-536
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• 2004

Smart homes integrated with sensors, actuators, wireless networks and context-aware middleware will soon become part of our daily life. This paper describes a context-aware middleware providing an automatic home service based on a user's preference. The context-aware middle-ware utilizes 6 basic data for learning and predicting the user's preference on the multimedia content : the pulse, the body temperature, the facial expression, the room temperature, the time, and the location. The six data sets construct the context model and are used by the context manager module. The log manager module maintains history information for multimedia content chosen by the user. The user-pattern learning and pre-dicting module based on a neural network predicts the proper home service for the user. The testing results show that the pattern of an in-dividual's preferences can be effectively evaluated and predicted by adopting the proposed context model.