• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.122-125
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• 2010

사용자와 취향이 비슷한 사용자를 찾고, 이 유사 사용자가 선호한 아이템을 추천하는 협력적 필터링방식은 일반적으로 많이 사용되는 추천 방식이다. 하지만 협력적 필터링 방식은 어떤 상황적 요소도 고려하지 않아 모든 상황에서 동일한 추천 결과를 제시하게 된다. 반면, 상황을 고려한 추천 방식은 다른 상황에서 그 상황에 적합하다고 판단되는 추천 리스트를 보여주는 다양성을 가지지만 개인의 선호를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 협력적 필터링 방식과 상황에 따른 추천 방식을 함께 고려하려는 시도가 있다. 본 논문에서는 시간 상황에 따른 음악 추천 시, 전체 상황에서 가장 유사한 사용자를 찾고 이 유사 사용자의 현재 상황에서의 선호 아이템을 추천하는 모델을 제시하고 실험을 통하여 이 모델의 한계와 실용 가능한 상황을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.215-219
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• 2006

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황인식 시스템을 실현하기 위해 이에 필요한 상황정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황정보의 수집 및 교환을 통해 인식하고, 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 Boole 함수 및 다치 논리함수의 미분을 이용하여 유비쿼터스 환경 하에서 주변상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하고 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공하는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.4
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• pp.46-56
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• 2021

Predicting the incident clearance time is important for eliminating the high transportation costs and congestion from non-repetitive congestion caused by incidents. In this study, the factors influencing the clearance time suitable for domestic road conditions were analyzed, using a training dataset for predicting the incident clearance time using artificial neural networks. In a previous study, the under-prediction problem for high incident clearance time was used. In the present study, over-sampling training data applied using the SMOGN technique was obtained and applied to the model as a solution. As a result, the DNN model applying the SMOGN technique could compensate for the limitations of the previously developed prediction model by predicting the clearance time with the highest accuracy among the models developed in the research process with MAE = 18.3 minutes.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.215-216
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• 2017

NDMS(통합재난안전정보체계)는 재난이 발생하였을 때 필요한 상황 정보를 수집하여 제공하는 상황관리시스템이 있어서 재난 상황에 대한 판단, 지휘 등을 할 수 있게 한다. 이러한 기능을 가진 지자체를 위한 대표적 시스템인 SBB가 있지만, 이는 단순히 상황 정보를 연계해서 볼 수 있는 프레임만 제공하고 있다. 실제적으로 비상조직의 실무팀에 지시를 하고, 보고를 받고 하는 기능이 추가로 포함된 미국의 WebEOC에 해당되는 기능적 시스템이 필요한 상태이다. 본 연구는 이러한 관점에서 국내 상황에 맞는 현장 관리 모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1527-1530
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• 2009

유비쿼터스 환경의 확산에 따른 다양한 보안문제의 발생은 센서의 정보를 이용한 상황인식 보안 서비스의 필요성을 증대시키고 있다. 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링과 다변량 퍼지 결정트리 (Multivariate Fuzzy Decision Tree)를 이용하여 센서의 정보를 분류함으로써 사용자의 상황을 인식하고, 사용자가 처한 상황에 따라 다양한 수준의 보안기술을 유연하게 적용할 수 있는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존에 많이 연구되어 오던 고정된 규칙을 기반으로 하는 RBAC(Role-Based Access Control)계열의 모델보다 더욱 유연하고 적합한 결과를 보여주고 있다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.6
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• pp.121-130
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• 2020

In order to provide customized services according to a specific user or environment, various service scenarios should be developed based on context-aware workflow model. As the context-aware workflow model is constructed using limited context information and service information in the service domain, overlapping elements can occur in many service scenarios. The repetitive work process that results from these overlapping elements delays the development process of the service scenario. Therefore, the elements of the context-aware workflow model must be reused to solve the unnecessary work processes of service scenario development. In this paper, we propose a reuse method XML Object in context-aware workflow model to improve the process of service scenario development. The proposed method documents and manages the independent XML Object of the context-aware workflow model and reuses it by invoking the unit document in the service scenario development process. It can also be applied to new service scenarios by changing the attribute values of reusable elements. Experiments show example that the development process of the service scenario is simplified by reusing the elements of the context-aware workflow model.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.281-286
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• 2007

This paper proposes an intelligent context awareness middleware(ICAM) for Ubiquitous Computing Environment. In this paper we have researched about the context awareness middleware. The ICAM model is based on ontology that efficiently manages analyses and learns about various context information and can provide intelligent services that satisfy the human requirements. Therefore, various intelligent services will improve user's life environment. We also describe the current implementation of the ICAM for service adaptation based on fuzzy inference that help applications to adapt their ubiquitous computing environments according to rapidly changing. For this, after defining the requirements specifications of ICAM, we have researched the inferred processes for the higher level of context awareness. The Fuzzy Theory has been used in process of inferences, and showed constructing the model through the service process. Also, the proposed fuzzy inferences has been applied to smart Jacky, and after inferring the fuzzy values according to the change of temperature, showed the adaptability of Smart Jacky according to the change of surroundings like temperature as showing the optimal value of status.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.533-535
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• 2016

상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 일반적인 어플리케이션이 소비하는 전력보다 전력 소비가 크고, 이는 사용자에게 주요한 문제점으로 부각되었다. 더불어 상황인지 어플리케이션을 개발하는 개발자의 입장에서도 전력 소비를 고려하며 상황인지 어플리케이션을 개발하기 위해서는 모바일 디바이스의 다양한 센서가 소비하는 전력에 대한 정보가 필수적으로 요구되었다. 하지만 기존의 전력 소비에 대한 정보는 전체적인 소비량만을 제공하거나, 어플리케이션 별 소비량을 제공하여, 모바일 디바이스 내 센서가 소비하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안한다. 이 BMT 모델은 첫째, 다양한 모바일 디바이스에 적용하여 상황인지 어플리케이션을 평가할 수 있다. 둘째, 컨텍스트에 따라 사용하는 센서를 선택하여 평가할 수 있다. 마지막으로, 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.271-273
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• 2021

본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.4
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• pp.737-743
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• 2017

The intelligent life-log system proposed in this paper is intended to identify and record a myriad of everyday life information as to the occurrence of various events based on when, where, with whom, what and how, that is, a wide variety of contextual information involving person, scene, ages, emotion, relation, state, location, moving route, etc. with a unique tag on each piece of such information and to allow users to get a quick and easy access to such information. Context awareness generates and classifies information on a tag unit basis using the auto-tagging technology and biometrics recognition technology and builds a situation information database. In this paper, we developed an active modeling method and an application that recognizes expressionless and smile expressions using lip lines to automatically record emotion information.