유비쿼터스 컴퓨터 환경의 핵심기술은 상황인식 컴퓨팅기술로써 상황인식기술은 소프트웨어적 성격이 강하여 상황인식의 핵심엔진을 개발하고 이를 적용한 장치 개발이 주요 연구 작업이다. 유비쿼터스 컴퓨팅시대가 도래하면 기존의 인터넷 쇼핑몰에서 고객이 직접 상품을 검색하여 주문을 하는 형태에서 진화되어 상황인식 기술의 핵심기술인 지능형 에이전트 기술이 접목된 검색 엔진이 고객의 입력 정보를 조합하여 비교검색이 이루어진 후 추천하는 형태의 시스템으로 발전될 것이다. 본 논문에서는 사례기반 추론 기법 및 지능형 에이전트 기술을 기반으로 한 검색 엔진을 설계하고 인터넷 패션 상품 전문 몰에 적용하여 고객이 직접 상품을 검색하는 대신 지능형 에이전트가 검색하여 패키지 형태로 제공되는 주문형 맞춤식 패션 전문 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현한다.
Large language models seem promising for handling reasoning problems, but their underlying solving mechanisms remain unclear. Large language models will establish a new paradigm in artificial intelligence and the society as a whole. However, a major challenge of large language models is the massive resources required for training and operation. To address this issue, researchers are actively exploring compact large language models that retain the capabilities of large language models while notably reducing the model size. These research efforts are mainly focused on improving pretraining, instruction tuning, and alignment. On the other hand, chain-of-thought prompting is a technique aimed at enhancing the reasoning ability of large language models. It provides an answer through a series of intermediate reasoning steps when given a problem. By guiding the model through a multistep problem-solving process, chain-of-thought prompting may improve the model reasoning skills. Mathematical reasoning, which is a fundamental aspect of human intelligence, has played a crucial role in advancing large language models toward human-level performance. As a result, mathematical reasoning is being widely explored in the context of large language models. This type of research extends to various domains such as geometry problem solving, tabular mathematical reasoning, visual question answering, and other areas.
예방 의료에서 유비쿼터스 헬스케어는 노인 환자들의 수명연장에 대한 연구로 발전되고 있다. 이와 같은 연구들은 수명 연장 및 불의의 사고를 예방하기 위하여 모바일과 무선센서 기술을 사용하여 삶의 질을 향상 시켜 수명을 연장시키고 있다. 그러나 인터넷을 통해 유비쿼터스 헬스케어 응용프로그램이 모바일화 및 보급이 용이해짐에 따라 u-헬스정보 보호와 보안에 대한 위협이 증가하고 관심을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 이용하는 유헬스 케어 어플리케이션의 지식기반 상황인식 서비스 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 영역의 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 위한 보편적인 어플리케이션 영역에서 상황 추론, 상황 모델링, 지식 기반 지원을 적용하는 것이다. 본 논문에서는 예방 서비스 질 변화를 위한 모바일 웹서비스, 상황 기술, 지식베이스에 대하여 논의한다.
It was already realized at a current technological level of home network systems that the systems recognizes a user's simple order and carry out the order in the ubiquitous computing environment. However home is not a simple environment consisting into a large number of family members, so various order and situation would be needed accordingly. From now on we need to reach the technological level to infer that how is the user's behavior patterns and what kinds of service is the fittest to user who belong to the ubiquitous computing environment by using the result of the context interpreter. In this regards, active inferred-model needs to be suggested upgrading user's command into one step more higher level than the simple one adapting diversified feature. This study would like to suggest this active model recognizing context, which is user's environmental information applying basic network and inferring Context-based Service that user wants through the recognized result This study proposes a new method that can infer the user's desire in ubiquitous computing environment. First of all, we define a context as user's information of ubiquitous computing environment situation that user belongs to and we classify the context into 4W1H(Where, Who, When, What) formats. We construct Bayesian network and put the factor of context use as Bayesian network nodes. As a result, we can infer the user's behavior pattern and most proper service for user in the intelligent space from the probabilistic result of Bayesian network.
동기기반추론은 원하는 특정한 결과나 목표를 성취하고자 하는 동기에 영향을 받아 이루어지는 편향된 추론을 의미한다. 이 연구에서는 과학적 사고 발달을 저해하는 동기기반추론 대한 이론적 연구를 시도하고, 실제 국내 과학기술 분야의 학문후속세대들이 경험한 동기 기반추론의 실제적 맥락에 대하여 탐색하였다. 구체적으로 이를 위해 문헌연구에서는 동기기반추론의 심리학적 특성과 과학적 사고에 미치는 부정적 영향에 대해 살펴보았다. 또한 국내 과학기술 분야 대학원생 8인과 신진 연구원 1인과의 심층 면담을 토대로 실제 과학기술 분야에서 나타나는 동기기반추론의 의미와 맥락을 파악하고자 했다. 문헌 분석 결과 동기기반추론은 개인적 수준에서 과학적 사고의 핵심인 이론과 자료의 적절한 조정 과정을 방해하며 과학적 지식 구성의 고착을 가져올 수 있으며, 사회문화적 수준에서 특정 사회문화적 신념이나 목적에 의해 과학이 이용되는 기작으로서 작용할 수 있다는 점에서 합리적이고 객관적인 과학적 사고를 기반으로 한 과학기술의 발전을 저해할 수 있음을 살펴보았다. 또한 실제 국내의 과학기술 분야의 학문후속세대들이 경험했던 동기기반추론 사례를 살펴본 결과, 기존의 신념 보호, 성급한 결론 추구, 사회문화적 신념 보호, 집단의 의사결정을 합리화를 통해 동기기반추론이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 과학기술 학문후속세대들의 동기기반추론은 이들이 보다 이론과 증거의 적절한 조정을 통해 타당한 과학기술 지식을 구성하는데 있어 걸림돌이 될 수 있음을 살펴보았다. 이러한 결과를 바탕으로 이 연구에서는 과학적 사고 교육에 대해 논의하였다.
고령화 사회로 진입된 현재 노인들의 응급상황에 대한 안전 보호 기능이 더욱 요구되고 있으나, 노인들이 거주하고 있는 주거설비나 시설들은 노인의 안전에 대한 특성을 배려하지 못하고 있으므로 각종 안전사고가 일어날 수 있다. 특히 현재, 홀로 거주하는 노인들이 집안 내부 중 폐쇄공간인 화장실과 욕실과 같은 공간에서 발생하는 응급상황에 대비할 수 있는 기능은 호출 버튼을 누르는 정도이나, 노인들의 경우 화장실과 욕실에서 미끄러짐과 넘어짐과 같은 응급 상황이 많이 발생하고 있고 특히 생명과 직결되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 노인들이 거주하는 집안과 자주 이용하는 화장실에서 노인 안전 보호 기능을 강화할 수 있도록 다양한 센서를 통해 노인들의 움직임과 동작을 수집하고 수집된 노인들의 생활 패턴 정보에 대해 사례기반추론을 이용하여 실시간으로 상황을 인식하여 응급상황이 발생할 경우 신속하게 가족 혹은 친척이나 관련 기관에 전화를 걸어 대처할 수 있는 시스템을 개발하였다.
최근 홈 네트워크의 주요 서비스 중 하나인 멀티미디어 서비스를 위치인지 기술과 연계하여, 사용자의 위치에 따른 멀티미디어 서비스 이동을 지원하고, 사용자 단말의 특성에 따른 적용형 멀티미디어 서비스(Adaptive Multimedia Service)의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 지능형 에이전트를 이용하여, 단말에 적합한 서비스 이동을 제공하는 시스템을 제안하였다. 지능형 에이전트는 환경 내의 상황(Context)를 인지하고 각 상황을 추론하기 위하여 온톨로지(Ontology) 기반으로 설계 및 구현하였으며, 위치 정보를 이용하여 상황을 추론하는 시스템을 구현하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.452-456
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2011
Context-awareness system can provide an optimized services to users. Analyzing physical and complex circumstance elements which give direct or indirect influence to users can tell what users want. However, there are various situation informations around users and it requires high level technology to extract the service what users really want among those informations. The circumstance of the user can be changed from moment to moment, even the service what users want also can be changed in every minutes. Recently the researches to provide the service which a user demands has been progressed actively. Web based filtering method which reaches commercialization is a one of good examples. This method extracts necessary data according to users' demands from the documents on the Web or multimedia informations. However, there is a limit to use it to provide Context-awareness service because it extracts static data, not dynamic data. There is also other researches with a rule based filtering method in progress to filter situation information but this method doesn't have mechanism for dynamic data as well. We would like to solve these problems by providing a dynamic situation information filtering mechanism applying an weighted value about each property of objects and also applying Web based dynamic categories in this paper when unnecessary data should be filtered.
Context-Awareness system provides an appropriate service to user by recognizing situation from surrounding environment. There are many successful studies on this framework, but still has some limitations. In this paper, we are describing a context-awareness middleware that can enhance the limitation of the previous approaches. We first defined a new concept of context-awareness environment as a social intelligence. This concept implies that intelligent objects can make relationships, can aware of situation from surrounding environment, and can collaborate to accomplish a given task. The significance of the study is as follows. First, the system is capable of multi context-awareness since it is designed with a structure that supports multiple lines of reasoning. Second, the system is capable of context planning by adapting AI planning mechanism. Third, the system is capable of making the intelligent objects as a group for collaboration, and provides adaptive service to user. We have developed a prototype of the system and tested with a virtual scenario.
인과 관계에 대한 직관적인 개념으로 Bayesian Networks 알고리즘이나 트리 구조 추측 알고리즘 그리고 유전자 알고리즘을 사용하여 다양한 구조의 상황을 예측을 하게 된다. 하지만 이런 예측 알고리즘들을 상황인지 서비스 구현에 적용하기에는 실제 구현의 어려움과 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 이 때문에 특정 목적의 상황인지 시스템에서 이 알고리즘들이 어느 정도의 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보에 부합하는지 미지수이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 예측 알고리즘과는 다른 접근 방식을 통해, 사용자의 습관이나 행동양식을 데이터베이스로 만들어 이를 고려함으로써 상황인지 시스템의 상황 정보와 부합되는 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 Flexible Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘은 동일한 실험 조건 아래, Fixed Window 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘보다 평균적으로 5.10% 더 우수한 성능을 보인다. 이 방식은 기하급수적으로 늘어나는 상황 정보를 감안했을 때 알고리즘 수행 시 처리 시간의 감소와 예측 정확도를 향상 시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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