종래의 응용들은 하나의 컴퓨터 상에서 한정된 자원만을 사용하고 컨텍스트를 고려하지 않으므로 이동하는 사용자를 서비스하기 힘들다. 그러나 유비쿼터스 응용은 사용자 주변의 컨텍스트 정보와 여러 컴퓨터에 있는 다양한 자원을 이용하여 이동 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다. 이를 위해 유비쿼터스 응용들은 컨텍스트 인지(contort awareness), 사용자 이동성(user mobility), QoS 적응성(QoS adaptability) 등의 기능을 가져야 한다. 본 연구는 유비쿼터스 응용을 위한 CMQ(Context-aware, Mobility-aware, QoS-aware) 미들웨어 프레임웍을 설계하고 자바(Java) 와 지니(Jini) 기술을 이용하여 미들웨어 프로토타입을 구현한다. 구현된 미들웨어 시스템은 사용자 주변의 다양한 컨텍스트 정보를 효과적으로 표현 및 처리한 수 있고, 사용자의 이동에 따라 세션 핸드오프를 지원하며 적응적 QoS 조절 메카니즘을 응용에게 제공할 수 있다.
The increasing popularity of mobile devices, such as cellular phones, smart phones, and PDAs, has fostered the need to recommend more effective information in ubiquitous environments. We propose the recommendation method for mobile contents service using contexts and prefetching in ubiquitous environment. The proposed method enables to find some relevant information to specific user's contexts and computing system contexts. The prefetching has been applied to recommend to user more effectively. Our proposed method makes more effective information recommendation. The proposed method is conceptually comprised of three main tasks. The first task is to build a prefetching zone based on user's current contexts. The second task is to extract candidate information for each user's contexts. The final task is prefetch the information considering mobile device's resource. We describe a new recommendation.
본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.
이동통신은 시간과 장소의 제약없이 유비쿼터스하게 인간 중심의 서비스를 제공할 수 있는, 차세대 시스템을 향하여 진화하고 있다. 특히, 사용자의 요구와 사용자 주변 상황들이 동적으로 변화하고 있는 차세대 이동통신 환경에서 다양한 센서 및 장치 그리고 관련 기술들에 의해 상황 인식(Context Awareness)이 실현될 것이다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 차세대 이동통신 환경에서는 사용자의 요구와 사용자 주변 상황에 가장 적절한 서비스가 제공되는 상황 인식 서비스가 핵심 서비스로 부상될 것이다. 본 논문에서는 서비스 사용자와 서비스 제공자들을 연결시켜 주는 차세대 이동통신 서비스 플랫폼을 기반으로 제공되는 차세대 이동통신 서비스 환경을 기술한다. 그리고, 이러한 서비스 환경에서 차세대 통합망, 센서 및 센서 네트워킹 기술, 단거리 통신 기술의 발전에 따른 상황 정보수집 범위의 확대, 서비스 이용 범위의 다양성 등에 따라 분류된 상황 인식 서비스의 진화 단계를 제시한다.
본 논문에서는 사용자 중심으로 환경맥락을 정의하고, 이를 기반으로 스마트 홈에서의 응용 서비스를 구현하였다 현재 스마트 홈 환경에 대한 연구가 여러 방면에서 진행되고 있으나 기존의 시스템들은 사용자 관점에서 바라보지 않고 사용자에 대한 환경맥락 정보의 이용이 부족하며 시스템 구축비용을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 각 사용자의 의도에 따른 구별화 된 서비스를 구현하기 위해서 ubi-UCAM을 기반으로 다수의 센서에서 생성되는 환경맥락 정보를 다수의 응용서비스에서 동시에 이용할 수 있는 사용자 중심의 응용 서비스를 구현하고 유용성을 검증하였다. 구현된 응용 서비스는 환경맥락 정보에 따르는 센서/응용 서비스의 분산설계로 인하여 센서와 서비스 사이의 독립성을 보장하고 다수의 응용서비스들의 통합이 가능하기 때문에 다양한 응용 분야에 적용하기 쉽고 통합적인 미래형 스마트 홈 환경의 기반을 마련하게 될 것이다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권1호
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pp.73-88
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2022
This exploratory study aims to understand the potential of log data analysis and expand its utilization in user research methods. Transaction log data are records of electronic interactions that have occurred between users and web services, reflecting information-seeking behavior in the context of digital libraries where users interact with the service system during the search for information. Two ways were used to analyze South Korea's National Digital Science Library (NDSL) log data for three days, including 150,000 data: a log pattern analysis, and log context analysis using statistics. First, a pattern-based analysis examined the general paths of usage by logged and unlogged users. The correlation between paths was analyzed through a χ2 analysis. The subsequent log context analysis assessed 30 identified users' data using basic statistics and visualized the individual user information-seeking behavior while accessing NDSL. The visualization shows included 30 diverse paths for 30 cases. Log analysis provided insight into general and individual user information-seeking behavior. The results of log analysis can enhance the understanding of user actions. Therefore, it can be utilized as the basic data to improve the design of services and systems in the digital library to meet users' needs.
운동 효과를 극대화하기 위하여 개인의 신체 상태를 측정한 후, 운동 처방을 통하여 적합한 운동 프로그램을 생성해 주는 운동 관리 시스템이 도입되어 활용되고 있다. 하지만, 2주$\sim$3개월 주기로 신체 상태를 파악하여 생성되는 운동 프로그램은 다양하게 변화하는 개개인의 운동 습관이나 운동 주기를 실시간으로 반영하지 못하기 때문에, 운동 기간이 길어질수록 사용자의 현재상태에 적절치 않은 운동을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 운동 프로그램을 제공하기 위한 문맥 인지 운동 모델(Context Aware Exercise Model : CAEM)을 제안하며, 이를 지능형 운동 가이드(Intelligent Fitness Guide : IFG) 시스템으로 구현한다. IFG 시스템은 사용자의 상황에 따라 필요한 측정치를 선택적으로 입력 받고, 운동 종류 및 운동 횟수, 운동 강도의 변경 시 운동 최적화 알고리즘 및 운동 지식베이스를 통해 운동 프로그램을 생성한다. IFG는 사용자 상황에 알맞은 운동 프로그램을 실시간으로 제공함으로써, 사용자 상황에 알맞은 효율적인 운동 관리를 할 수 있다.
본 논문에서는 현실세계의 사용자와 주변 환경의 컨텍스트를 이용하여 가상환경과 상호작용하는 컨텍스트 기반 분산 갸상 환경 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 컨텍스트를 이용변경, 공유함으로써 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 가상환경의 응용서비스는 사용자의 신원, 연령, 언어 등의 컨텍스트에 따라 가상 환경을 제어하기 위한 인터페이스를 변경함으로써 개인화된 상호작용 환경을 보장한다. 둘째, 가상 환경에 있는 대상물을 제어하는 사용자의 입력 장치 신호를 컨텍스트 정보로 추상화함으로써 사용자가 다른 가상 환경 시스템으로 이동하여도 동일한 입력 장치를 가지고 해당 대상물을 제어할 수 있는 가상 환경과 장치의 적응적 접근성(adaptive access)을 보장한다. 마지막으로 분산 가상 환경 시스템들은 가상환경 변화에 대한 컨텍스트를 공유하여 이기종의 가상 환경 시스템 사이에서 발생하는 데이타 표현의 불일치성을 제거함으로써 이기종 분산 가상 환경 사이의 효과적인 동기화 메카니즘(synchronization)을 제공한다. 따라서 CIVE는 원격회의, 게임, 가상문화 관람 등과 같이 짐차 보편화되고 있는 가상환경 응용분야에서 활용될 수 있다.
웹서비스는 플랫폼 독립적 인 소프트웨어 어플리케이션으로 이기종간 상호 연동성이 필요한 유비쿼터스 컴퓨팅에 가장 적합한 기술이라 할 수 있다. 유비쿼터스 웹서비스는 어떠한 단말이나 네트워크 환경에서도 다양한 응용 서비스를 연계/융합/이용할 수 있도록 하는 미래형 웹서비스 기술이다. [7] 유비쿼터스의 주요 특징으로서 상황 인식 (context-aware)을 고려하여 유비쿼터스 웹서비스 환경을 구축하기 위해서는 상황 인식에 대한 처리가 필요하다. 아울러 상황 인식은 실시간으로 변하는 개인정보를 수집하므로 사용자에 대한 프라이버시 문제가 함께 고려되어야 한다. 그러나 현재의 웹서비스 표준은 Context의 전달에 대해 구체적으로 명시하지 않고 있으며 따라서 Context 정보를 유연성 있게 부가할 수 있는 프레임워크 구조가 필요하다. 제안한 프레임워크는 Contex에 대한 확장성을 부여하고 세션마다 Contex 정보를 유연하게 전달할 수 있다. 따라서 기존 프레임워크에서 발생할 수 있는 SOAP메시지의 Context오버헤드 문제를 해결할 수 있다. 또한 사용자 Preference에 따라 Context의 공개 여부가 결정되므로 사용자의 프라이버시 문제를 해결하고 있다.
The context-awareness has become the one of core technologies and the indispensable function. for application services in ubiquitous computing environment. In this research, we incorporated the capability of context-awareness in a music recommendation system. Our proposed system consists of such components as Intention Module, Mood Module and Recommendation Module. Among these modules, the Intention Module infers whether a user wants to listen to the music or not from the environmental context information. We built the Intention Module using data mining techniques such as decision tree, support vector machine and case-based reasoning. The results showed that the case-based reasoning model outperformed the other models and its accuracy was 84.1%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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