Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.363-366
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2005
Pure P2P 환경에서는 축적된 자료를 사용하지 않고 실시간 정보를 사용하여 소수의 서비스 항목만으로도 협력적 필터링을 제공할 수 있어야 한다 그러나 지역에서 수집된 소수의 서비스 항목만으로 협력적 필터링을 할 경우 추천 서비스의 질이 떨어지게 되므로, 사용자의 컨텍스트 정보를 이용하여 추천 서비스의 질을 높일 수 있는 방법이 연구되어야 한다. 하지만 사용자 컨텍스트 정보는 다량의 정보가 순간에 인식될 수 있기 때문에 확장성 문제(Scalability Problem)가 발생하고, 영역과 아이템에 따라 차별화된 서비스를 지원하기에는 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 SOM을 이용하여 컨텍스트 정보를 서비스 영역별로 클러스터링(Clustering)하여, 사용자별로 분류함으로 확장성 문제를 해결하였다. 또한, 분류된 자료들 중 서비스 요구자와 비슷한 분류에 있는 사용자들의 컨텍스트 정보들을 정량화하여 협력적 필터링함으로 사용자에게 적합한 서비스를 지원할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.263-266
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2005
현재 유비쿼터스 환경에서 대부분의 시스템이 개인화된 추천 서비스를 위한 컨텍스트 인식 과정에서 사용자의 직접 피드백을 받는 경우가 많다. 다양한 서비스가 사용자 주변에 존재한다고 하더라도 사용자가 서비스를 받기 위해 직접 피드백을 하는 경우가 많아지면 invisible service를 받을 수 없게 된다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 기반으로 사용자의 프로파일 생성과 갱신, 선호도를 예측하여 효율적인 서비스를 제공하는 컨텍스트 마이닝 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 초기프로파일을 생성할 때만 사용자의 직접 피드백을 이용하고, 사용자 프로파일의 갱신과 선호도 예측, 추천 둥 컨텍스트 마이닝 과정에서는 사용자의 행동과 사용자와 유사한 그룹의 선호도, 그리고 사용자의 주변 환경과 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 직접 피드백을 최소화한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.1107-1110
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2008
유비쿼터스 컴퓨팅의 패러다임은 사용자 컨텍스트에 반응하는 컴퓨팅 환경을 구축하는데 있다. 유비쿼터스 환경에서 이상적인 파일 시스템은 현재 컨텍스트를 성공적으로 인식하여 파일관리를 자동화할 수 있는 시스템이다. 유비쿼터스 파일관리에서의 핵심은 휴리스틱(heuristics)에 기반한 클러스터링 방법을 시스템에 적용함에 의해서 수립될 수 있다. 적용된 휴리스틱은 전통적인 파일 시스템에서 파일을 손으로 다루기 위해 사용자에 의해서 파일 속성으로 사용되어졌던 것들이다. 파일 속성은 파일들을 가장 적절한 작업 컨텍스트로 관련짓기 위해서 사용될 수 있고 파일간 관계(inter-file relationship)를 이끌어 낼 수 있다. 본 논문에서는 파일 시스템으로부터 주어진 파일 정보를 연결하는 방법에 대해 논의한다. 이 방법은 개별적인 파일보다는 컨텍스트 관련 작업 집합으로서 파일 관리를 가능하게 해 준다. 조사는 규칙적인 컴퓨터 사용자를 대상으로 수행되었으며 집계된 결과는 본 논문에서 제안한 컨텍스트 기반 파일 클러스터링 방법을 지지해 준다. 수행된 실험 결과는 파일 휴리스틱에서 본 논문에서 제안하는 모델이 파일간 의미있는 관계를 찾아주는 효과적인 결과를 보여주게 되었다.
In order to develop an application software for context-awareness techniques, we should program both all decisions on variable con-text-awareness and appropriate process with some program languages. These cause a loss of software production and unlimited repetition of program code. In this paper, we implement a context script language and language processor which can simplify a series of involved process acquired for context-awareness and describe them clearly. In addition, it can represent a definitions of context as standard syntax as well as accomplish them automatically. The proposed context script language provides functionality which can not only define efficiently a given context but also describe a variety of context with general purpose. Aiso, for the usefulness of the language processor, we build an application system which can provide music play service based on context-awareness.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.285-292
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2003
시멘틱 웹은 전자거래의 지능화 및 자동화를 실현하기 위한 필수적인 요소로 인식되어가고 있다. 시멘틱 웹에서 사용자와 서비스 정보가 공유되고, 위치, 날씨, 일정과 같은 사용자의 컨텍스트 정보를 활용하여 모바일 장치를 통해 고부가가치의 개인화된 모바일 서비스를 제공하는 것은 그 유용성에 비하여 아직 실제 사용하는 사례가 드물었다. 본 논문에서는 카네기멜론대학에서 실제로 추진되었던 Mycampus 프로젝트에 참여한 경험을 바탕으로 시멘틱 웹과 컨텍스트 기반의 모바일 서비스의 구현 방법과 교훈들을 밝히고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.1457-1460
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2004
본 논문은 유비쿼터스(Ubiquitous) 컴퓨팅 환경에서 이루어지고 있던 기존의 확률 중심의 사용자 패턴 인식에 의한 서비스를 제공하는 방식과는 다른 컨텍스트(context)들이 동적으로 변화하는 상황에 능동적으로 대처하는 통합 컨텍스트 인지 모델을 제안한다. 사용자에게 가장 익숙하고 보편적인 환경인 홈에서 얻어 낼 수 있는 다양한 정보들을 통합 분석한 정보를 이용하여 사용자에게 개별화된 서비스를 제공할 수 있는 통합 컨텍스트 인지 모델을 제안한다.
The ubiquitous computing made it happen to easily take cognizance of context, which includes user's location, status, behavior patterns and surrounding places. And it allows providing the catered service, designed to improve the quality and the interaction between the provider and its customers. The personalized recommendation service needs to obtain logical reasoning to interpret the context information based on user's interests. We researched a model that connects to the practical value to users for their daily life; information about restaurants, based on several mobile contexts that conveys the weather, time, day and location information. We also have made various approaches including the accurate rating data review, the equation of Naïve Bayes to infer user's behavior-patterns, and the recommendable places pre-selected by preference predictive algorithm. This paper joins a vibrant conversation to demonstrate the excellence of this approach that may prevail other previous rating method systems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.11
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pp.2284-2290
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2015
The use of human actions as context for object class recognition is quite effective in enhancing the recognition performance despite the large variation in the appearance of objects. We propose an efficient method that integrates human action information into object class recognition using a Bayesian appraoch based on a simple probabilistic graph model. The experiment shows that by using human actions ac context information we can improve the performance of the object calss recognition from 8% to 28%.
Context-aware application plays an important role in ubiquitous computing (ubiComp) environment by providing user with anytime, anywhere services even without any explicitly triggered command. In this paper we propose a unified context-aware application model which is an essential part to develop various applications in ubiquitous computing environment. The proposed model affirms the independence between sensor and application by using unified context in the form of 5W1H. It also ensures that application exploits relatively accurate context to trigger personalized services. To show usefulness of the proposed model, we apply it to the sensors and applications in the ubiHome, a test bed for ubiComp-enabled home applications. According to the experimental results, without loss of generality, we believe it can be extended to various context-aware applications in daily life.
Ubiquitous system requires intelligent environment and system that perceives context in a proactive manner. This paper describes proactive retrieval method using context patterns in ubiquitous computing. And as the user's contexts change, new information is delivered proactively based on user's context patterns. For proactive retrieval, we extract context patterns based on sequential pattern discovery and association rule in data mining. By storing only information to be needed in near future using the context patterns, we solved the problem of speed and storage capacity of mobile devices in ubiquitous computing. We explain algorithms and an example. Several experiments are performed and the experimental results show that our method has a good information retrieval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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