In this paper, we propose Context-based Music Recommendation (COMUS) ontology for modeling user's musical preferences and context and for supporting reasoning about the user's desired emotion and preferences. The COMUS provides an upper Music Ontology that captures concepts about the general properties of music such as title, artists and genre and also provides extensibility for adding domain-specific ontologies, such as Mood and Situation, in a hierarchical manner. The COMUS is music dedicated ontology in OWL constructed by incorporating domain specific classes for music recommendation into the Music Ontology. Using this context ontology, we believe that the use of logical reasoning by checking the consistency of context information, and reasoning over the high-level, implicit context from the low-level, explicit information. As a novelty, our ontology can express detailed and complicated relations among the music, moods and situations, enabling users to find appropriate music for the application. We present some of the experiments we performed as a case-study for music recommendation.
Technology Acceptance Model (TAM) has been widely used to predict user's behavior to accept the technology. Prior researches have been mainly focused on innovation constructs such as perceived usefulness and perceived ease of use. However, very little research has been conducted to understand individual mental beliefs in technology acceptance and imitation influence. This study integrates Technology Acceptance Model (TAM), Flow Theory (FT) and Diffusion of Innovation Theory (DIT). This paper indicates that imitation context, cognitive absorption (CA) based Flow theory and innovation context are the three important factors influencing user acceptance of information technologies. The proposed model has been tested among 232 users of MP3 players. Results showed that innovation context and cognitive absorption have positive influences on intention to use technology. Not all factors of the imitation context have direct effect on intention to use. However, we found that imitation context has positive influence on intention to use technology through cognitive absorption.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.5
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pp.211-219
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2008
This paper is proposed context-aware based access control, model by extending original access control model. In this paper, we survey the recent researches about security model based context-aware such as xoRBAC and CAAC. For exactly policy evaluation, we make an addition Context Broker and Finder in existing CAAC security model. By this security model, Context information and context decision information is able to be collected easily for more correct policy decision. This paper controlled access of possible every resources that is able to access by user's event and constraint from primitive access resources. In this paper proposed security model can be offer dynamically various security level and access authority method alone with specified policy and constraint adjustment at user's role.
User Experience (UX) and Experience Innovation have been emphasized in the process of New Product Development (NPD). However, previous works which were conducted within the theme of UX mostly focused on the fragmentary aspects of user's experience in a specific usage-context only. For this reason, it is always hard to deal with questions on how to define the abstract concept of UX and how to apply this important keyword in actually NPD process both for satisfying potential users and for setting a market strategy. To address this issue, we focused on the fact that UX has an aspect of composition like pattern and structure. It means that we can understand the context of UX with clarifying characteristics of relations between user and experiential objects. Also, we referred to two sub-concepts of Complexity, Density and Centrality, as representative characteristics of relations in usage-context. Based on this theoretical background, we attempted to find UX design principles and concepts for NPD from the actual example cases of products and services in the real market. From these whole study process, we expect that our findings could have implications for academic and practical areas within the theme of Human-Centered Innovation.
The essential characteristic of ubiquitous is context-awareness, and that means ubiquitous computing can automatically process the data that change according to space and time, without users' intervention. However, in circumstance of context awareness, since location information is able to be collected without users' clear approval, users cannot control their location information completely. These problems can cause privacy issue when users access their location information. Therefore, it is important to construct the location information system, which decides to release the information considering privacy under the condition such as location, users' situation, and people who demand information. Therefore, in order to intercept an outflow information and provide securely location-based information, this paper suggests a new system based CS-RBAC with the existing LBS, which responds sensitively as customer's situation. Moreover, it accommodates a merit of PCP reflecting user's preference constructively. Also, through privacy weight, it makes information not only decide to providing information, but endow 'grade'. By this method, users' data can be protected safely with foundation of 'Role' in context-aware circumstance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.2B
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pp.232-243
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2010
In this paper, various physiological signals of humans were measured and analyzed to inference their psychological state and biological information, and Bio-Signal Context aware system (BSC), which recognizes the current context of its users as well as the information of exterior environment and offers the service appropriate for them, was designed and implemented. The BSC extracts and analyzes the features from bio-signals, such as the measured electroencephalogram (EEG), electrocardiogram (ECG), and galvanic skin response (GSR), with its different sensors, has the input of the analyzed results, and discriminates four psychological states of rest, concentration, tension and melancholy. In addition to the results of the discriminated psychological states, the information of biological condition analyzed from the user's bio-signals, for example, heart rate variability (HRV), Galvanic skin response (GSR) and body temperature, and the information of external environment related to the user's are collected to offer the service fit for the user's present biological condition by inferring and recognizing the user's present situation.
This paper proposes an adaptive resource self-management system that collects system resources, user information, and usage patterns as context information for utilization in self-configuration. This system ill ease the system maintenance burden on users by automation of large part of configuration tasks such as install, reconfiguration and update, and will also decrease cost and errors. Working from the gathered context information, this system allows users to select appropriate components and install them for user's system context. This also offers a more personalized configuration setting by using user's existing application setting and usage pattern. To avoid the overload on central server to transfer and manage related files, we employ Peer-to-Peer method. h prototype was developed to evaluate the system and a comparison study with the conventional methods of manual configuration and MS-IBM systems was conducted to validate the proposed system in terms of functional capacity, install time and etc.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.122-129
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2014
Effective information gathering and retrieval of the most relevant web documents on the topic of interest is difficult due to the large amount of information that exists in various formats. Current information gathering and retrieval techniques are unable to exploit semantic knowledge within documents in the "big data" environment; therefore, they cannot provide precise answers to specific questions. Existing commercial big data analytic platforms are restricted to a single data type; moreover, different big data analytic platforms are effective at processing different data types. Therefore, the development of a common big data platform that is suitable for efficiently processing various data types is needed. Furthermore, users often possess more than one intelligent device. It is therefore important to find an efficient preference profile construction approach to record the user context and personalized applications. In this way, user needs can be tailored according to the user's dynamic interests by tracking all devices owned by the user.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.614-621
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2008
With the proliferation of information and diversity of user environment, the filtering of information for providing suitable contents to user becomes more important. This paper represents the platform for user-context based contents service taking account of user's various environments. To make information more useful, web server devote their effort to select proper contents and reconstruct them according to the user preferences and environment condition. Finally we implement contents provider presenting personalized information for the prehistoric age in virtual museum on the web.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.6
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pp.51-59
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2013
The smart device is a personal device and has the ability to use built-in sensors. Therefore, it is possible to provide individually customized services through recognizing the user's context from the sensor information. For these customized services, the user's moving status is the important information that can be utilized in many areas. Because the existing researches on determining the user's moving status assume that the user has a smart device in his/her pocket or bag, if the user is using his/her smart device it is not suitable for exactly distinguishing the user's moving status. In order to solve this problem, this paper proposes an algorithm to determine the user's using and moving status. Our proposed algorithm utilizes smart device's events to distinguish the smart device usage and the accelerometer sensor data to determine the user's movement. As an analyzing result through the real experiment, the accuracy of our algorithm is about 75 percent on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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