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.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.451-456
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2007
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.
This study proposes a framework to investigate the factors of mobile web success in the context of e-commerce, and the relative importance of these success factors in selecting the most preferred mobile web. First, the Updated Delone and Mclean IS success model (2003) is chosen to extract significant mobile web success factors in the context of e-commerce. Second, it is extended through applying an Analytic Network Process (ANP) approach for investigating the relative importance of each factor and ranking alternative mobile webs in the context of e-commerce. The choice of success measure is a function of the context, which is the objective of this study. Thus, the present study is aimed at evaluating the success of an e-commerce mobile web by customizing measures of the Updated Delone and McLean IS Success model according to the context.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.143-148
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2005
In this paper, we introduce smart home service based on ubiquitous environment and context awareness. We define the multi- context environment and the context collision caused by many user that the existing study of smart home is unconcerned with. Heal home is the space where various contexts are created and disappeared in. Smart home appliances are restricted within their service. We divide the home space by main uses of rooms and group smart service by sensory organ. And we introduce the multi-context manager consist with context interpreter, context collision manager and smart service manager.
HEVC (high efficiency video coding) exploits CABAC (context-based adaptive binary arithmetic coding) for entropy coding, where a context model estimates the probability for each syntax element. In this paper, a context modeler was designed and implemented for CABAC decoding. lookup table was used to reduce computation and to increase speed. 12 simulations for HEVC standard test sequences and encoder configurations were performed, and the context modeler was verified to perform correction operations. The designed context modeler was synthesized in 0.18um technology. Maximum frequency, maximum throughput, and gate count are 200 MHz, 200 Mbin/s, and 29,268 gates, respectively.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.1
s.45
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pp.89-98
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2007
In these days, the use of context in application running on mobile devices such as PDAs and smart Phone has become a crucial requirement for several research areas, including ubiquitous computing. mobile computing. Previous middlewares which support context provisioning uses single strategy. But, this paper proposed middleware integrated multiple strategies for context provisioning, namely internal sensors-based, external infrastructure-based, and distributed provisioning in ad hoc networks. Applications can query needed context items using SQL like context query language and require context information to use different provisioning mechanisms depending on resource availability and presence of external infrastructures.
Kim, Jonghoon;Lee, Seokjun;Kim, Dongha;Kim, Incheol
Journal of KIISE
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v.43
no.12
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pp.1365-1375
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2016
One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.29-36
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2005
As computing environments are more rapidly developed, an adaptive and intelligent services using post PC such as PDA. Laptop, and Tablet PC in case of rounding and examining patients are highly demanded. The objective of this study is to design and implement a context-awareness support system based on voice service for medical environments. To achieve it, we propose a context middleware which plays an important role in recognizing a client with PDA by using a Bluetooth wireless communication technology as well as in executing an appropriate execution module, like delivery for diagnosis information of patients, according to the staff's context acquired from a context server. In addition, the context server functions as a manager that efficiently stores context information such as client's current status, physical environment, and device resources into a database server. Finally, for verifying the usefulness of the proposed system, we develop an application system which provides voice playing services for notification of other physicians through our context middleware.
A probability-based data generation is a typical context-generation method that is a not only simple and strong data generation method but also easy to update generation conditions. However, the probability-based context-generation method has been found its natural-born ambiguousness and confliction problems in generated context data. In order to compensate for the disadvantages of the probabilistic random data generation method, a situation propagation network is proposed in this paper. The situation propagating network is designed to update parameters of probability functions are included in probability-based data generation model. The proposed probability-based context-generation model generates two kinds of contexts: one is related to independent contexts, and the other is related to conditional contexts. The results of the proposed model are compared with the results of the probabilitybased model with respect to performance, reduction of ambiguity, and confliction.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.3
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pp.1-10
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2012
Recently, Social Network services(SNS) is gaining popularity as Facebook and Twitter. Popularity of SNS leads to active service and social data is to be increased. Thus, social search is remarkable that provide more meaningful information to users. but previous studies using social network structure, network distance is calculated using only familiarity. It is familiar as distance on network, has been demonstrated through several experiments. If taking advantage of social context data that users are using SNS to produce, then familiarity will be helpful to evaluate further. In this paper, reflect user's attention through comments and tags, Facebook context is determined using familiarity between friends in SNS. Facebook context is advantageous finding a friend who has a similar propensity users in context of profiles and interests. As a result, we provide a blog post that interest with a close friend. We also assist in the retrieval facilities using Near Field Communication(NFC) technology. By the experiment, we show the proposed soicial search method is more effective than only tag.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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