• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.463-468
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• 2011

지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.423-429
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• 2006

본 논문에서 제안한 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 상황 인식 서비스와 주변 환경에 지능적인 상호 작용을 제공한다. 따라서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 다양한 상황과 환경에서 시스템은 컨텍스트 정보를 수집과 분석을 하기 위해 상황 인식 능력을 필요 하게 된다. 그러나 현재의 상황 인식 시스템은 다양한 타입에서 컨텍스트의 체계적인 이용에 부족하고, 단지 몇몇 시스템들은 한정된 환경에서 각자 사용자의 선호도를 획득하는 학습 매커니즘을 가진다. 본 논문에서는, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식을 위한 개괄적인 프레임워크를 제안한다. 본 프레엄워크는 다양한 센서로부터 컨텍스트의 다양한 타입을 쉽게 이용하고 생성할 수 있게 만들어졌다. 프레엄워크는 동적 환경에서 사용자에게 서비스를 제공하기 위하여 센서, 통합, 추론 그리고 학습 컨텍스트 정보를 제공한다. 그리고 사용자의 건강을 실시간으로 관리할 수 있는 u-Health 시스템에 제안한 프레임워크를 적용을 하여 구현을 하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.122-125
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• 2008

Sensors used in many USN (Ubiquitous Sensor Network) domain applications generate a large amount of sensor stream data. The volume of sensor stream data is too huge to store the whole data and data speed is too fast to control each of them. In order to provide rapid and reliable context analysis service over sensor stream data, we propose a WHEN-DO context analysis model that supports the functionality of sliding window. This model is designed to be used as follows: If the sensor stream data satisfies condition in 'WHEN' clause, then it will execute actions in 'DO' clause in WHEN-DO context analysis model. The proposed WHEN-DO context analysis model can be applied to many other USN environment applications such as monitoring the status of a building and then taking actions in corresponding context condition.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.43-61
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• 2011

본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.304-309
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅에서는 각종 센서로부터 사용자의 상황을 파악할 수 있는 정보를 수집하고 사용자의 현재 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 특히 모바일 환경에서는 지역마다 다른 컨텍스트 인식 구조로 인하여 타 지역의 정보를 공유할 수 없기 때문에 사용자의 상황을 인식하기 위한 컨텍스트 자원이 부족하게 된다. 또한 모바일 장치의 처리 능력이 제한적이기 때문에 사용자의 상황을 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로 사용자의 상황을 능동적으로 분석하고 적응적인 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 인식 및 통합 모델을 제안한다 제안한 모델은 사용자의 상황을 분석하기 저한 컨텍스트 구조를 동적, 정적으로 구분하고, 지역 내사용자들의 컨텍스트 정보를 공유시켜 컨텍스트 자원을 확보하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.36-45
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• 2006

In this paper, we introduce visual contexts in terms of types and utilization methods for robust object recognition with intelligent mobile robots. One of the core technologies for intelligent robots is visual object recognition. Robust techniques are strongly required since there are many sources of visual variations such as geometric, photometric, and noise. For such requirements, we define spatial context, hierarchical context, and temporal context. According to object recognition domain, we can select such visual contexts. We also propose a unified framework which can utilize the whole contexts and validates it in real working environment. Finally, we also discuss the future research directions of object recognition technologies for intelligent robots.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.29-47
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• 2007

유비쿼터스 시스템의 중요한 목적은 사용자의 상황을 빠르고 정확하게 인식하여, 선응적인 서비스를 사용자에게 제공해 주는 것이다. 또한 우수한 상황인식 시스템을 위해서는 상황모형이 시스템의 목적에 맞게 잘 설계되어야 한다. 특별히 유비쿼터스 시스템이 특정 도메인의 제약을 뛰어 넘어 통합 환경에서 서비스 제공하는 것을 지향하기 때문에, 기존의 단일 혹은 한정적 서비스만을 고려한 도메인 제한적 상황모형보다는 다중적 서비스에 활용될 수도 있도록 보다 더 일반적인 상황모형(generic context model)을 활용하는 것이 바람직할 것이다. 따라서 본 논문은 다중적 유비쿼터스 서비스에 적합한 상황모형을 이용하여 이질적인 유비쿼터스 환경에서 상황정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 하는 일반적 상황모형을 제안하는 것을 목적으로 한다.

• Journal of Audiology & Otology
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• 제25권3호
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• pp.124-130
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• 2021

Background and Objectives: The study investigated vowel context effects on the perception of stop consonants in Malayalam. It also probed into the role of vowel context effects in determining the frequency of occurrence of various consonant-vowel (CV) syllables in Malayalam. Subjects and Methods: The study used a cross-sectional pre-experimental post-test only research design on 30 individuals with normal hearing, who were native speakers of Malayalam. The stimuli included three stop consonants, each spoken in three different vowel contexts. The resultant nine syllables were presented in original form and five gating conditions. The consonant recognition in different vowel contexts of the participants was assessed. The frequency of occurrence of the nine target syllables in the spoken corpus of Malayalam was also systematically derived. Results: The consonant recognition score was better in the /u/ vowel context compared with /i/ and /a/ contexts. The frequency of occurrence of the target syllables derived from the spoken corpus of Malayalam showed that the three stop consonants occurred more frequently with the vowel /a/ compared with /u/ and /i/. Conclusions: The findings show a definite vowel context effect on the perception of the Malayalam stop consonants. This context effect observed is different from that in other languages. Stop consonants are perceived better in the context of /u/ compared with the /a/ and /i/ contexts. Furthermore, the vowel context effects do not appear to determine the frequency of occurrence of different CV syllables in Malayalam.

• 대한청각학회지
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• 제25권3호
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• pp.124-130
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• 2021

Background and Objectives: The study investigated vowel context effects on the perception of stop consonants in Malayalam. It also probed into the role of vowel context effects in determining the frequency of occurrence of various consonant-vowel (CV) syllables in Malayalam. Subjects and Methods: The study used a cross-sectional pre-experimental post-test only research design on 30 individuals with normal hearing, who were native speakers of Malayalam. The stimuli included three stop consonants, each spoken in three different vowel contexts. The resultant nine syllables were presented in original form and five gating conditions. The consonant recognition in different vowel contexts of the participants was assessed. The frequency of occurrence of the nine target syllables in the spoken corpus of Malayalam was also systematically derived. Results: The consonant recognition score was better in the /u/ vowel context compared with /i/ and /a/ contexts. The frequency of occurrence of the target syllables derived from the spoken corpus of Malayalam showed that the three stop consonants occurred more frequently with the vowel /a/ compared with /u/ and /i/. Conclusions: The findings show a definite vowel context effect on the perception of the Malayalam stop consonants. This context effect observed is different from that in other languages. Stop consonants are perceived better in the context of /u/ compared with the /a/ and /i/ contexts. Furthermore, the vowel context effects do not appear to determine the frequency of occurrence of different CV syllables in Malayalam.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권6호
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• pp.567-582
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• 2011

The growing popularity of the Internet has caused the size and complexity of communications and computing systems to greatly increase in recent years. To alleviate this increased management complexity, novel autonomic management architectures have emerged, in which many automated components manage the network's resources in a distributed fashion. However, in order to achieve effective collaboration between these management components, they need to be able to efficiently exchange information in a timely fashion. In this article, we propose a context dissemination framework that addresses this problem. To achieve scalability, the management components are structured in a hierarchy. The framework facilitates the aggregation and translation of information as it is propagated through the hierarchy. Additionally, by way of semantics, context is filtered based on meaning and is disseminated intelligently according to dynamically changing context requirements. This significantly reduces the exchange of superfluous context and thus further increases scalability. The large size of modern federated cloud computing infrastructures, makes the presented context dissemination framework ideally suited to improve their management efficiency and scalability. The specific context requirements for the management of a cloud data center are identified, and our context dissemination approach is applied to it. Additionally, an extensive evaluation of the framework in a large-scale cloud data center scenario was performed in order to characterize the benefits of our approach, in terms of scalability and reasoning time.