• 한국비블리아학회지
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• 제23권1호
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• pp.179-194
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• 2012

본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 연구의 중요한 주제로 거론되고 있는 상황인식컴퓨팅의 도서관 정보서비스 적용에 관한 연구이다. 상황인식컴퓨팅은 이용자의 상황정보를 수집, 분석하여 이용자에게 최적화된 서비스를 제공하는 모바일 컴퓨팅 기술이다. 상황인식컴퓨팅의 개념은 90년대 말부터 논의되었으나 기술적 제한으로 인해 최근까지는 그 현실성이 크게 부각되지 않았었다. 최근의 정보통신기술의 급속한 발전과 스마트폰 사용을 필두로 한 모바일 정보검색의 대중화는 상황인식컴퓨팅을 현실에 적용시킬 수 있게 만들었으며 다양한 분야에서 그 유용성을 확인시켜주고 있다. 본 논문은 상황인식컴퓨팅의 개념을 소개하고 각종 사례를 살펴보며, 상황인식 컴퓨팅 서비스에 대한 이용자의 인식, 요구를 조사하여 도서관 환경에 적용해봄으로써 보다 이용자 중심적인 도서관 정보서비스를 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.239-250
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• 2013

가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 사용자 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅 (Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다. 또한 제한한 추론 요소들을 컴퓨팅 환경에서 실현화하기 위해 제안한 정형 모델들을 기반으로 추론 엔진을 설계 및 구현하고 추론 실험을 통해 추론 엔진의 실효성과 재사용성을 검증한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.127-135
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• 2015

상황인지(Context-Aware) 모바일 클라우드 컴퓨팅은 어플리케이션이 사용자의 위치, 시간, 근처에 사용자와 장치 그리고, 사용자의 상황적인 정보를 분석함으로써, 사용자 경험을 증대시킬 수 있는 새로운 전도 유망한 패러다임이다. 본 논문에서는 Volare 미들웨어를 탑재한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능 연구를 제공한다. Volare 미들웨어는 리소스와 장치의 상황을 모니터하고, 실행시간에 클라우드 서비스 요구를 동적으로 적용한다. 이러한 접근은 실행시간에 상당한 비용절감 뿐 아니라, 더욱 효과적인 자원과 신뢰할 만한 클라우드 서비스를 제공할 것이다. 또한, 다른 QoS적용 정책에 대한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅의 성능을 연구했다. 시뮬레이션 결과는 배터리 레벨이 낮고 CPU 사용량은 높고, 사용자가 초기단계 QoS를 유지할 수 없을 때, 현 적용 정책에 의해서 서비스 비용이 줄어드는 것을 보여준다. 결과적으로, 본 논문에서 제안된 적용정책을 사용하면 상황에 따라 다르게 서비스 비용을 사용자들에게 제공할 수 있다.

• 경영과학
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• 제21권3호
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• pp.23-38
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• 2004

Recently the usage of mobile devices which enable the accessibility to Internet has been dramatically increased. Most of the mobile services, however, so far tend to be simple such as infotainment service. In order to fully taking advantage of wireless network and corresponding technology, personalized web service based on user's context could be needed. Meanwhile, optimization techniques have been vitally incorporated for optimizing the development and administration of electronic commerce. However, applying context-aware optimization mechanism to personalized mobile services is still very few. Hence, the purpose of this paper is to propose a methodology to incorporate optimization techniques into personalization services. Multi agent-based web service approach is considered to realize the methodology. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper, a prototype system, CAMA-myOPt(Context-Aware Multi-Agent system for my Optimization), was implemented and adopted in mobile comparative shopping.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.109-114
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• 2008

본 논문에서는 기존의 모바일 증강 현실의 한계점을 간단히 설명하고, 이를 극복할 수 있는 대안으로 맥락인식(Context-aware) 모바일 증강 현실 프레임워크인 CAMAR (Context-Aware Mobile Augmented Reality) Core 플랫폼을 제안한다. 최근 모바일 장치의 기능 향상과 증강 현실과 관련된 기술의 발전으로 모바일 증강 현실에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 모바일 증강 현실을 활용하기 위해서는 다양한 컨텍스트 활용, 사용자에 따른 개인화된 콘텐츠 증강, 그리고 여러 사용자가 공유할 수 있는 기능들이 제공되어야 한다. 따라서 제안된 CAMAR Core플랫폼은 이와 같은 기능들을 개발자들이 쉽게 활용하여 맥락인식 모바일 증강 현실 시스템을 구현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 제안된 프레임워크의 유용성을 보이기 위해서 제안된 프레임워크로 구현된 시스템을 소개한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제15권2호
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• pp.195-218
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• 2005

The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.383-403
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• 2021

With the development of mobile edge computing (MEC), some late-model application technologies, such as self-driving, augmented reality (AR) and traffic perception, emerge as the times require. Nevertheless, the high-latency and low-reliability of the traditional cloud computing solutions are difficult to meet the requirement of growing smart cars (SCs) with computing-intensive applications. Hence, this paper studies an efficient offloading decision and resource allocation scheme in collaborative vehicular edge computing networks with multiple SCs and multiple MEC servers to reduce latency. To solve this problem with effect, we propose a context-aware offloading strategy based on differential evolution algorithm (DE) by considering vehicle mobility, roadside units (RSUs) coverage, vehicle priority. On this basis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is employed to predict idle computing resources according to the base station traffic in different periods. Simulation results demonstrate that the practical performance of the context-aware vehicular task offloading (CAVTO) optimization scheme could reduce the system delay significantly.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.67-74
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• 2006

모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1128-1133
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• 2008

상황인식(Context-aware)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 UoC(Ubiquitous system on Chip)로 구현될 수 있는 상황인식 시스템 구조를 제안한다. 본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템을 구현하기 위해 CRS(Context Recognition Switch)와 DOS(Dynamic and Optimal Standard)의 개념을 포함한 Pre-processor, HPSP(High Performance Signal Processor), Network Topology Processor의 부분으로 구성된 UoC Architecture를 제안한다. 또한, IEEE 802.15.4 WPAN(Wireless Personal Area Network) Standard에 의해 구현된 UoC를 보여준다. 제안된 상황인식 기반의 UoC Architecture는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 사용자를 지원하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.25-32
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• 2016

In this paper, we design a middleware for context-awareness which provides compound contexts from diverse sensors on a mobile device. Until now, most of context-aware application developers have taken responsibility for context processing from sensing data. Such application-level context processing causes heavily redundant data processing and leads to significant resource waste in energy as well as computing. In the proposed scheme, we define primitive and compound context map which consists of relavant sensors and features. Based on the context definition, each application demands a context of interest to the middleware, and thus similar context-aware applications inherently share context information and procesing within the middleware. We show that the proposed scheme significantly reduces the resource amounts of cpu, memory, and battery, and that the performance gain gets much more when multiple applications which need similar contexts are running.