최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 시간, 장소에 관계없이 주변 환경 변화에 따라 동적으로 구성된 서비스를 제공한다. 특히, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 교육지원 서비스 분야는 교사인 사용자 정보를 인지하고, 사용자의 이동위치와 시간을 기반으로 상황인식을 적용하여 권한에 맞는 최적의 서비스 제공이 요구되고 있다. 교사의 시간 이동에 따라 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위해서 학교 교실환경에서 교사 위치기반의 서비스 지원이 필요하다. 또한 다양한 상황정보로 구성되는 교실환경에서 권한에 적합한 교육지원 서비스를 제공하기 위해서는 상황인식을 통한 상황정보 제공 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 교사를 위한 상황기반 서비스를 제공하기 위한 교육지원시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 구조는 기존 연구되었던 멀티에이전트 기반 분산 프레임워크를 기반으로 한다. 본 논문에서는 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황기반의 교육지원 시스템의 수행성을 검증하기 위해 학교 교실에서 교사를 위한 서비스 응용으로 사용자의 위치기반에 따른 적합한 정보를 제공하기 위한 시스템을 구현했다. 그리고 상황기반 교육지원 시나리오에 따라 교사가 위치한 영역과 시간에 따라 모바일 장치를 통해 서비스 수행결과를 보였다.
현재 기술 동향에 따라, 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템(Ubiquitous Computing System)을 위해 사용자 및 주변 환경의 상황을 인식하는 기술(Context-Aware Computing System)이 필수적인 요소로 부각되고 있다. 하지만, Context-Aware Computing System을 구현하기 위해서 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 Rule-based System을 기반으로 CRS와 DOS의 개념을 도입하여 상황인식 기술을 SoC로 구현할 수 있도록 새로운 Architecture를 제안한다. 마지막으로는 CRS와 DOS가 Network Topolgy에 적용된 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 예를 통해 그 효용성을 입증하고, Ubiquitous Computing System에서 활용 가능한 방법 등을 제시한다.
The purpose of this study is to analyze the pragmatic functions of '-ketun(yo)' expressed in the discourse associating with the context of communication based on the actual conversations of Korean native speakers. As discourse is closely related to the context, contextual factors surrounding the discourse should be actively considered in order to reveal the function of grammar expressed in the discourse. Also, there is need to consider the grammatical functions in terms of the linguistic user which is the subject of interaction in the discourse. Based on this necessity, in this study, we analyzed the pragmatic functions of '-ketun(yo).' As a result, '-ketun(yo)-' had a great influence on the formation and expansion of the shared context in communication contexts. The shared context is expanded through generative mutual knowledge and priori mutual knowledge. As a result of the conversation analysis, '-ketun(yo)-' was used at a high frequency in the expansion of generative mutual knowledge formation. In addition, '-ketun(yo)-' appeared to have a discourse cohesion function that binds topics with other topics. In the case that '-ketun(yo)-' is formed through priori mutual knowledge, '-ketun(yo)-' could be used as a sign to lead the union of the speaker and the listener. This study has significance in that it examines the pragmatic functions of '-ketun(yo)-' in relation to the context of communication based on actual utterance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2881-2894
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2014
In complicated environment, context information plays an important role in image segmentation/labeling. The recently proposed auto-context algorithm is one of the effective context-based methods. However, the standard auto-context approach samples the context locations utilizing a fixed radius sequence, which is sensitive to large scale-change of objects. In this paper, we present a scale invariant auto-context (SIAC) algorithm which is an improved version of the auto-context algorithm. In order to achieve scale-invariance, we try to approximate the optimal scale for the image in an iterative way and adopt the corresponding optimal radius sequence for context location sampling, both in training and testing. In each iteration of the proposed SIAC algorithm, we use the current classification map to estimate the image scale, and the corresponding radius sequence is then used for choosing context locations. The algorithm iteratively updates the classification maps, as well as the image scales, until convergence. We demonstrate the SIAC algorithm on several image segmentation/labeling tasks. The results demonstrate improvement over the standard auto-context algorithm when large scale-change of objects exists.
Ubiquitous Computing System란, 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능하고 컴퓨팅 시스템이 상호간에 정보를 공유하고 협력하는 컴퓨팅 시스템이다. 이로써 기존의 컴퓨팅 환경과 같이 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아닌 물리적인 환경 상황(Context)등을 시스템이 스스로 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황인식 기술이 필수적인 요소로 부각되고 있다. Ubiquitous Computing System을 위해 사용자 및 주변 환경의 정보를 감지하는 센서(Sensor) 기술이 필요하다. 하지만 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 Rule based System을 활용하여 CRS(Context Recognition Switch)라는 새로운 개념을 도입한 Context Aware Architecture를 제시한다. CRS는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템을 위해서는 센서로부터 복합적으로 인지된 사용자 정보 및 주변환경의 정보를 사용자로부터 수동적으로 설정되거나 System의 지속적으로 수집된 정보의 통계 값인 Reference Value와 비교하여, 각 상황에 따른 개별적이고 특화된 서비스를 실행을 하도록 제공한다. 이로써 같은 정보의 입력이 들어와도 그 주변 환경의 상황에 따라 사용자의 필요에 최적화된 실행을 할 수 있다. 마지막으로, Ubiquitous Computing System의 향후 발전 가능성을 예상해고, 본 논문에서 제시한 Context Aware Architecture의 유용성을 짐작해 본다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제4권2호
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pp.7-11
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2012
In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized.
본 논문에서는 계층적 클러스터 구조에서 속도, 방향 등의 속성정보를 예측하여 연결성을 분석하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서는 제한 없는 중계노드 선정으로 인한 지연시간이 증가하고, 제한적인 저장용량 및 처리능력의 한계로 패킷손실 및 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 속성정보를 주어진 매트릭으로부터 정의하고 예측하여 베이스스테이션과의 연결성에 따라 중계노드를 선정하는 EPCM 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터의 속성정보를 상황정보 매트릭스에 저장 및 분석하고, 적응적 보정가중치의 오차보정으로 클러스터의 속성정보를 예측한다. 또한 예측된 속성정보에 따른 연결성으로 베이스스테이션을 향하여 이동하는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 환경에 따른 모의실험에서 예측된 노드의 속성정보를 통한 연결성으로 중계노드를 선정함으로써 전송능력을 비교 분석한 결과 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
DTN(Delay/Disruption Tolerant Networks)은 노드의 불규칙적인 움직임으로 인한 연결단절과 불안정한 연결 상태를 극복하기 위해 효율적인 포워딩 전략이 필요하다. 제시하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향 등의 상황정보를 활용하며 이를 통해 이후의 이동성을 예측하여 포워딩할 중계노드를 선택하기 위한 방법을 고려한다. 본 논문에서는 중계노드들의 상관관계를 분석하여 안정된 경로를 제공하기 위해 노드의 상황정보를 예측하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 상황 매트릭스라는 상황 분석 도구를 사용하여 시간에 따라 상황정보를 저장하고, 변화의 추이를 분석하여 노드의 속도, 방향 등의 정보를 예측하는데 활용된다. EPCM 알고리즘은 예측된 상황정보를 활용하여 노드 간 미래의 연결성을 분석하고 중계노드를 선택함으로써 안정된 포워딩 경로를 제공할 수 있고, 불필요한 포워딩으로 인한 자원 낭비를 방지할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 시뮬레이션 해본 결과 예측된 상황정보의 값이 실제의 값에 대하여 약 2%내의 오차율을 나타내어 예측의 정확도를 확인하였다.
Even though many researchers have reported that everyday contexts can arouse students' interests and improve their science learning, the connection between everyday context and physics learning is not yet clearly discussed. In our study, at first, we assumed five guidelines for helping the development of teaching materials for physics learning in everyday context. Based on these guidelines, we developed teaching materials for understanding basic optics and applied these materials to ninth grade students. From the positive responses of students and science teachers about the developed materials, we could confirm that the guidelines were reflected well in the materials. And also, it was found that students and teachers wanted to learn or teach context-based physics in future classroom learning. However, all students do not receive benefits from learning physics in everyday context. By analyzing students' actual learning processes and interviews with them, we found five potential impeding factors which could hinder students' successful learning of physics in everyday context. As a result, we suggested five recommendations for overcoming these impeding factors.
This study was to investigate the differences of 'math talks' between concept-based storybook reading and context-based storybook reading activities. The teachers carried out storybook reading activities with their children using either four concept-based storybooks or four context-based storybooks. Fifty-six storybook reading activities from seven kindergarten classrooms were observed. The data were collected through participant observations and audio recordings. The transcriptions of 'math talks' during storybook reading activity were classified in terms of the levels of instructional conversation, types of mathematizing, and the mathematical processes involved. The results indicated that the 'math talks' during the concept-based storybook reading activity were higher than those of the context-based storybook reading activity in terms of both the instructional conversation and in quantifying and redescribing of mathematizing. However, the 'math talks' during the context-based storybook reading activity were higher than those of the concept-based storybook reading activity in connecting and reasoning of the mathematical processes involved. These findings suggest that early childhood teachers need to improve the level of instructional conversation during math storybook reading activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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