• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.5
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• pp.99-108
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• 2007

Context-Aware system using ontology is able to infer a context from help by reasoning engine. It can solve the ambiguity of intention reasoning of context-aware system as it is being made a reasoning rule followed reasoning grammar and being helped by reasoning engine, Also, it has a merit that is easy to apply to new environment by excluding reasoning algorithm from the program. In this paper, we are present context-aware system using ontology, We have tested and implemented it at home basis environment to verify of its effectiveness.

• Korean Journal of Childcare and Education
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• v.11 no.5
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• pp.293-310
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• 2015

The purpose of this study is to investigate the differences that appeared in the episodes in understandings of the emotional display rules according to the types of emotions and subjects for expressing emotions. In addition, the interaction effects of intention reasoning types and gender on children's understandings of the real emotions and emotional display rules are explored. 144 4-5 year old children in Chungbuk province participated in the experimental interviews. The results are as follows. First, children comprehended the emotional display rules more clearly in a relationship with peers than adults. In terms of a type of emotion, it was the negative emotions rather than positives ones that those children understood better for real emotions and emotional display rules. Second, the main effect of the intention reasoning types on children's understanding of the emotional display rules appeared significant in all episodes. Especially, in negative emotion-peer episode, children with different types of intention reasoning showed a different level of understanding emotional display rules depending on gender of the children.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.2
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• pp.87-98
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• 2012

Understanding agent's intent is an essential component of the human-computer interaction of ubiquitous computing. Because correct inference of subject's intention in ubiquitous computing system helps particularly to understand situations that involve collaboration among multiple agents or detection of situations that can pose a particular activity. This paper, inspired by people have a mechanism for interpreting one another's actions and for inferring the intentions and goals that underlie action, proposes an approach that allows a computing system to quickly recognize the intent of agents based on experience data acquired through prior capabilities of activities recognition. To proceed intention recognition, proposed method uses formulations of Hidden Markov Models (HMM) to model a system's prior experience and agents' action change, then makes for system infer intents in advance before the agent's actions are finalized while taking the perspective of the agent whose intent should be recognized. Quantitative validation of experimental results, while presenting an accurate rate, an early detection rate and a correct duration rate with detecting the intent of several people performing various activities, shows that proposed research contributes to implement effective intent recognition system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.44-47
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.208-213
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• 2007

상황인식 시스템의 추론 기능은 점점 더 중요해져가고 있다. 정확하고 오류 가능성이 적은 상황 추론 기능은 상황인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 온톨로지는 규정된 규칙을 이용한 추론엔진을 지원한다. 이러한 추론엔진을 이용함으로써 상황 추론에 있어 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반 상황 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 상황 인식 시스템은 상황 해석에서 발생 할 수 있는 모호성을 줄일 수 있다. 온톨로지 기반 상황 인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.547-549
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• 2005

최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 이런 한계점을 극복하기 위해 베이지안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용한 사용자 의도 추론을 통해 보다 세밀하고 유연한 대화처리 모델이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 정보검색을 위한 대화형 에이전트에서 사용자 의도 추론에 사용된 베이지안 네트워크의 효율을 높이기 위해 노드간의 의미 관계를 표현하는 정보를 결합한 시맨틱 베이지안 네트워크 모델을 제안함으로써 효과적인 사용자 의도 추론을 가능하게 한다. 또한 단발적인 질의 분석이 아닌 점증적 질의 분석 방법으로써, 불충분한 정보로 적절한 답변을 추론하지 못할 경우에 MII(mixed-initiative interaction)를 이용하여 주어진 문제를 해결한다. 실제 모바일 검색 사이트를 대상으로 다양한 유형의 대화를 수행하여 유용성을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.10
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• pp.193-199
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• 2017

The objective of this research is to investigate how consumers react differently to financial and social risk/return, referred to as an 'asymmetric effect'. A lab-based experiment using a counterfeit but real-branded product examined the robustness of the statement that priming the interdependent versus independent self can result in differences in financial and social risk taking behavior in the context of counterfeit product purchase choice. Three hundred fifty-eight participants took part in the experiment. They were primed with different self-construal and evaluated purchase intention to the counterfeit product. As predicted, when evaluate in the context of loss claim of counterfeit product, risks were more activated, however, there was an asymmetric effect that self-construal priming had on financial and social risks. Interdependence primed participants were more likely to take a financial risk thus perform more purchase intention of counterfeit product and less likely to take a social risk than their independence primed counterparts, which led to lower purchase intention. The results of this research shed light on the various directions of future studies on the responses toward counterfeit product.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.2
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• pp.21-34
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• 2002

Different from ordinary mobile robots used in a well-structured industrial workspace, a guide mobile robot for the visually impaired should be designed in consideration of a moving obstacle, which mostly refers to pedestrians in intentional motions. Thus, the navigation of the guide robot can be facilitated if the intention of each detected obstacle can be known in advance. In this paper, we propose an inference method to understand an intention of a detected obstacle. In order to represent the environment with ultrasonic sensors, the fuzzy grid-type map is first constructed. Then, we detect the obstacle and infer the intention for collision avoidance with the CLA(Centroid of Largest Area) point of the fuzzy grid-type map. To verify the proposed method, some experiments are performed.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.728-734
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황정보 관리자는 특정인 주변의 상황정보의 변화를 관찰하여 그 사람의 현재 상태를 추론하는 역할을 한다. 지금까지의 상황정보 관리자는 사용자의 상태를 추론하는 과정에서, 관련된 상황정보 값들의 변화를 곧바로 사용자 상태의 변화로 간주하기 때문에, 사용자의 의도와는 상관없이 빈번하게 사용자 상태가 변화되는 결과가 초래되었다. 다시 말하여, 실제 사용자가 현재의 추론된 상태를 계속 유지하고 싶은 의도를 지닌 경우에도, 주변의 특정 상황정보의 값이 규칙에서 규정한 것과는 다르게 조금이라도 변하게 되면, 현재까지 유지되던 사용자의 상태 상황정보가 새로이 추론된 사용자상태 상황정보로 대체되게 되는 것이다. 따라서 해당 사용자는 전 상태를 기반으로 받고 있던 서비스를 더 이상 제공받지 못하게 되는 문제가 생기게 된다. 본 논문에서는 실제로 지속될 필요가 있는 것과 지속될 필요가 없는 상황정보를 구분하여 사용자의 상태 상황정보를 관리하고 범용적으로 적용될 수 있는 메커니즘을 제안한다. 본 메커니즘을 적용하게 되면, 사용자의 상태 상황정보의 존립에 영향을 미치는 주변 상황정보의 값이 달라지게 되어도, 활성화되어 있던 당시의 사용자의 상태정보는 '보류'된 상태로 남아있다가 활성화시키는 이벤트가 발생하였을 때에 '재개'되어 보류되기 전까지 서비스의 상태 그대로, 사용자의 생활패턴과 의도에 부합되는 서비스를 지속적으로 제공할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.449-452
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• 2018

최근 AI 스피커를 비롯한 지능형 비서 서비스들이 빠르게 등장하고 있으며, AI 시장에서도 특히 챗봇 구축이 가장 활발하게 진행되고 있다. 건국봇은 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스이다. 본 논문에서는 대표적인 챗봇 구현 방법인 검색모델과 생성모델의 장단점을 분석하고, 건국봇에 적용한 사례를 소개한다. 궁극적으로, 질의문의 의도를 단어의 가중치를 고려해 추론함으로써 Unknown 추론을 강화하고 의도되지 않은 문장의 처리 관점에서 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.