Users can set manually Android phone to do particular tasks on some situations. This type of setting is inconvenient, and also provide with unnecessary services, which don't consider users' situation. In this research, we design and implement a context-aware automatic task setting application. Users can get context-aware service by setting desired tasks based on contexts using this system. We design a language for describing context-action rules, and statically check validity of context-action rules by performing syntax and semantic check.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.10a
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pp.175-178
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2015
This paper presents a VR-simulated sailor training platform for emergency in order to prevent a human error that causes 60~80% of domestic/ abroad marine accidents. Through virtual reality technology, the proposed platform provides an interaction method for proficiency of procedures in emergency, and a crowd control method for controlling crowd agents in a virtual ship environment. The interaction method uses speech recognition and gesture recognition to enhance the immersiveness and efficiency of the training. The crowd control method provides natural simulations of crowd agents by applying a behavior model that reflects the social behavior model of human. To examine the efficiency of the proposed platform, a prototype whose virtual training scenario describes the outbreak of fire in a ship was implemented as a standalone system.
Customer's reward program is a prevailing promotional technique. Recently, both management and marketing fields have been interested in the failure of customer's reward program. However, there are few empirical research regarding this. Therefore, this study examined a research model that employs justice in processing of customer's reward program perceived by customer to explain commitment(calculative commitment, affective commitment) and complaining behavior which is mediated by negative affect. Data was collected from the customers who dissatisfied with their reward programs. For the analysis, frequency, cronbach' ${\alpha}$ and path analysis were used as statistical test tool. Additionally, SPSS 12.0 and AMOS 4.0 were used for analyzing the hypotheses. As a result, proposed structural model largely supports the hypothesized framework and the major findings of this study are summarized as follows: First, distributive and interactional justice were negatively related to negative affect. But procedural justice didn't influence negative affect. Second, negative affect was negatively related to calculative commitment. But affective commitment wasn't influenced by negative affect. Third, negative affect was positively related to complaining behavior. Fourth, calculative commitment was negatively related to complaining behavior. But negative affect didn't influence complaining behavior. In conclusion, It can be posited that justice, negative affect, 2 forms of commitment and complaining behavior are important factors.
Kim, Soodong;Lee, Sahong;Choi, Kilhyun;Cheung, Chongsoo
Journal of the Society of Disaster Information
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v.13
no.2
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pp.155-162
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2017
This study has some issues about the elderly, the disabled, and the vulnerable groups whose economic ability is low even if the disaster or disaster situation is not a big problem for the people. we should emphasize the necessity of disaster preparedness action manual considering the characteristics of disaster vulnerable classes and taking serious risks to them even in the same situation. We also want to conduct research only for people with disabilities who are choosing the same definition of the world among the vulnerable groups. I would like to provide a basis for developing a site action manual for people with disabilities by comparing the cases of Korea and Japan. Therefore, through the cases of Japan and Korea, it is possible to maintain the independence of everyday life during disasters, the communication function in disasters, the method of moving information and mobile information, the function of recognizing emergency response, Action Emphasize the urgency of developing action manuals. From this domestic situation, we will conclude the discussion on the disaster safety and action manual for the disabled.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.101-107
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2009
In this paper, we describe a method of detecting emergency situation using images from surveillance cameras and propose a mobile robot tracking system for detailed examination of that situation. We are able to track a few persons and recognize their actions by an analyzing image sequences acquired from a fixed camera on all sides of buildings. When emergency situation is detected, a mobile robot moves and closely examines the place where the emergency is occurred. In order to recognize actions of a few persons using a sequence of images from surveillance cameras images, we need to track and manage a list of the regions which are regarded as human appearances. Interest regions are segmented from the background using MOG(Mixture of Gaussian) model and continuously tracked using appearance model in a single image. Then we construct a MHI(Motion History Image) for a tracked person using silhouette information of region blobs and model actions. Emergency situation is finally detected by applying these information to neural network. And we also implement mobile robot tracking technology using the distance between the person and a mobile robot.
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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2010.11a
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pp.14-15
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2010
유비쿼터스 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 행동 및 서비스 이력을 기반으로 사용자의 상황에 적합한 새로운 서비스 규칙을 발견하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 컨텍스트 온톨로지를 기반으로 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 ECA규칙 기반의 시스템 구조를 제안한다.
Autonomous agents need considerable computational resources to perform rational decision-making. The complexity of decision-making becomes prohibitive when large number of agents are present and when decisions have to be made under time pressure. One of approaches in time-critical domains is to respond to an observed condition with a predefined action. Although such a system may be able to react very quickly to environmental conditions, predefined plans are of less value if a situation changes and re-planning is needed. In this paper we investigate strategies intended to tame the computational burden by using off-line computation in conjunction with on-line reasoning. We use performance profiles computed off-line and the notion of urgency (i.e., the value of time) computed on-line to choose the amount of information to be included during on-line deliberation. This method can adjust to various levels of real-time demands, but incurs some overhead associated with iterative deepening. We test our framework with experiments in a simulated anti-air defense domain. The experiments show that the off-line performance profiles and the on-line computation of urgency are effective in time-critical situations.
The present study aims to analyze kickers' strategic actions for finishing in penalty shoot-outs among youth soccer players ultimately to increase success rates of shoot-outs and to score a victory. Subjects were experienced 271 soccer players attending high schools located around the capital area. To determine any difference in strategic actions for finishing in penalty shoot-outs among the subjects, frequency analysis or chi-square was used for the analysis. The analysis found the following points: First, the success or failure rates of kickers in penalty shoot-outs were found to depend on subjects' experiences as soccer players. Second, in terms of kickers' shooting qualities, they were found to shoot on goal regardless of shooting positions. Third, an important factor to enhance the shoot-outs probability was found to be a strategic action through the eyes. Fourth, in view of the strategic actions prior to kickers' shooting, goalies were found to check out kickers' positions first and estimate the directions and qualities of shooting via kickers' body actions and eye lines.
지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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