In this paper, we proposed the location tracking system based on MS-Based/Assisted(Mobile Station-Based and Assisted) location trigger service model with context-awareness for the intelligent location tracking of moving objects. It provides the proper resulting value that matches the context of users through the analysis about the situation of the user, physical environment, computing resource and the existing information on user input. In order to provide real-time data, we proposed the location tracking system which realizes the intelligent information such as the expecting arrival time and passing the specific area of the moving object by adopting the location trigger. So, it derives to minimize the costs of communication for the mobile object tracking applications. The proposed location tracking system based on context-awareness can be used for realtime monitoring, intelligent alarm/action, setting up of the optimized moving path, dynamic adjustment of strategies and policies. So it has the advantage to develop the application system which is aimed at optimization of the object tracking and movement.
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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.154-158
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2007
As the technology developed, the system is being developed as the structure that is adapted to the intelligent environment. Therefore, the existing situation information system couldn't provide satisfactory service to the user as it provides service only by the information which it received from the sensor. This paper analyzed the problems of the existing user intention awareness system and suggested user intention awareness system to provide a stable and efficient service that fits to the intention of the user compensating this. This paper has collected the behavior data based on the scenario of the sequential behavior course of the user that occurs at breakfast time in the kitchen which is the home domain environment thai is closely related to our lives. This scenario course also showed the flow that the goal intentional user intention awareness system acted that it suggested, and showed the sequential course processing the user behavior data by tables and charts.
사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.
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.
스마트폰을 비롯한 다양한 스마트 디바이스들은 이제 사용자의 일상에서 필수적인 아이템으로 자리 잡았다. 스마트 디바이스 내에 센서정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 필요정보를 파악할 수 있으며, 이를 통해 지능적인 서비스 추천이 가능해진다는 의미이다. 본 논문에서 사용자의 상황정보를 토대로 지능적인 서비스 추천을 위한 퓨전(Fusion) 상황인지 모델을 제안하고자 하다. 서비스 추천 모델은 스마트 디바이스로부터 획득한 시간, 장소, 행동 및 디바이스 정보를 중심으로 퓨전 처리과정을 거쳐 사용자 시나리오를 생성된다. 시나리오란 사용자의 상황을 예측하는데 가장 핵심이 되는 단서이며, 본 시나리오에 맞춰 서비스를 제공 및 추천할 수 있다. 이 뿐만 아니라, 콘텐츠의 카테고리와 더불어 콘텐츠 미디어 형식까지도 사용자 맞춤형을 지향한다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 퓨전 상황인지 모델은 하이브리드 센싱(Hybrid Sensing)을 이용하였다.
본 논문에서는 인간의 신체와 관련된 상황정보를 기반으로 한 u-헬쓰케어 시스템 설계 연구이다. 최근 운동 클럽 에서 전문 트레이너와 함께 체계적인 운동을 하는 것이 웰빙에서 이슈가 되었지만, 그중에서 기존의 헬쓰케어 시스템은 단지 고정된 시스템에서 현재 자신의 혈압과 맥박, 심전도, 근전도 등의 일반적인 정보만 제공하기 때문에 장시간이나 장기간의 운동을 하기에는 시간이 지날수록 흥미도가 떨어지고, 사용자 자신에 맞는 관리를 하기가 어렵다. 본 논문에서 개발된 u-헬쓰케어 시스템은 센서 네트워크와 DB를 접목한 상황 인식 시스템을 이용하여 자신의 현재 상태와 운동 진행 상태를 분석한 맞춤 운동을 할 수 있는 상황인식 기반의 서비스를 제공하는 u-헬쓰케어 시스템을 설계 개발 하였다.
상황 인식 서비스가 발전하고 있는 요즘, 공간 인식 접근 제어 시스템에 높은 보안을 요구하고 있다. 이에 공간 역할의 사용자 할당, 권한의 할당, 역할 스키마와 역할 인스턴스, 공간 역할 계층, 그리고 공간제약을 제공하는 GEO-RBAC은 공간 인식 서비스에 적합한 접근 제어 모델이다. 하지만 GEO-RBAC은 공간 인식 환경에 필요한 시간 제약을 고려하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 시간 제약의 개념을 사용하여 효과적인 접근제어 모델을 제시한 GTRBAC의 시간과 기간 제약 개념을 고려하여 GEO-RBAC의 유연성을 높이고 다양한 경우에도 효과적인 접근제어를 할 수 있도록 시간 제약을 고려한 GEO-RBAC 모델을 제안한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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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.
무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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