• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.789-796
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• 2006

센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권1호
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• pp.24-34
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• 2007

상황정보기반 컴포넌트 모델은 상황인식 어플리케이션이 상황정보에 민감한 부분과 그렇지 않은 부분으로 구성된다는 아이디어에서 출발하여, 상황정보에 민감한 부분을 각 상황정보의 모습과 수행 조건에 따라 분할하고 각각을 소프트웨어 컴포넌트로 구성하는 모델이다. 본 모델은 상황인식 컴포넌트들을 조합하는 방식으로 어플리케이션을 구현함으로써, 상황인식 어플리케이션의 상황정보에 따른 확장성을 지원한다. 더불어 어플리케이션 소스코드 자체에 내재되어져 있는 상황정보를 어플리케이션 로직과는 분리시킴으로써, 변화하는 상황정보에 효율적으로 적응하도록 한다. 본 모델이 갖는 특성을 보이기 위하여, 대표적인 상황인식 어플리케이션의 하나인 Call-forwarding 어플리케이션 구현에 제안한 모델을 적용하고, 이를 통해 실제 상황정보 확장에 대한 지원과 상황정보의 분리를 어떻게 해결하는지를 분석한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.239-248
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 현재의 상황 인식 어플리케이션은 다루고 있는 상황 정보가 정확하다고 가정하지만, 실제로 센서로 입력되고 해석된 상황 정보들은 종종 모호하거나 불확실하다. 본 논문에서는 상황 정보의 모호성을 해결하기 위하여 베이지안 네트워크를 사용하고 상황 정보를 표현하기 위해 온톨로지 기반 모델을 확장한 확률 모델을 제안한다. 이 논문에서 제시한 확률 확장 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권6호
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• pp.1250-1260
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• 2020

This study proposes a novel deep neural network model that can accurately detect objects and their relationships in an image and represent them as a scene graph. The proposed model utilizes several multimodal features, including linguistic features and visual context features, to accurately detect objects and relationships. In addition, in the proposed model, context features are embedded using graph neural networks to depict the dependencies between two related objects in the context feature vector. This study demonstrates the effectiveness of the proposed model through comparative experiments using the Visual Genome benchmark dataset.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.221-239
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• 2012

도서관 이용자의 복잡한 환경과 이용패턴에 따라 생성된 정보는 지식구조화를 통해 이용자에게 적합한 상황인지 정보서비스에 활용된다. 따라서, 도서관 이용자의 다양한 컨텍스트를 정의하고 상호 관련된 컨텍스트의 지식구조화를 위한 컨텍스트 모델 구축이 필수적인 요건이다. 본 연구에서는 컨텍스트의 개념 및 컨텍스트 모델링을 고찰하고, Engestrom의 행위이론의 개념을 활용하여 도서관 이용자의 행위 모델을 1) 주체, 2) 목적, 3) 도구, 4) 노동단위, 5) 커뮤니티, 그리고 6) 규칙으로 설계하였다. 또한, 도서관 이용자의 컨텍스트를 분석하기 위하여 행위정보를 수집하여 그들의 행태를 관찰 및 기록하는 사용자 추적법 (Shadow Tracking)을 활용하였고 수집된 행위정보는 CAbAT(Context Analysis based on Activity Theory)의 방법론을 활용하여 도서관 이용자의 컨텍스트를 설계하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.22-30
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• 2011

품질뿐만 아니라 물질적 풍요가 되어가는 IT융합 환경에서 상황정보를 파악하는 것은 개인화 추천 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반의 상황인식 모델링을 이용한 추천을 제안하였다. 이기종 디바이스 구축을 위해 OSGi 프레임워크 기반의 데이터 획득 모듈을 구축하고 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 개발한다. 상황정보 모델을 위해서 추천 시스템에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 상황정보를 사용하여 온톨로지 기반의 상황인식 모델을 개발하고 협력적 필터링의 추천에 반영한다. 상황인식 모델은 Na$\"{\i}$ve Bayes 분류자를 사용하여 상황에 따라 서비스를 선택한 정보를 반영하고 사용자에게 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.387-392
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• 2016

상황인지 시스템은 주변상황을 인지하고 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위해서 센서데이터 수집 모델과 컨텍스트 표현모델이 필요하다. 센서데이터 수집 모델은 센서접근정보, 센서 값과 타입 정의로 구성된다. 컨텍스트 표현모델은 마크업 언어로 기술되며, 센서데이터 수집 모델이 제공하는 정보와 주변상황을 정의하기 위한 키워드로 구성된다. 그러나 서비스 개발자가 컨텍스트 정보를 기술할 때, 하나의 주변상황에 대한 키워드를 중복하여 사용하면 센서 식별을 위한 접근정보가 불분명해진다. 이러한 이유로 상황인지 시스템은 컨텍스트 정보를 올바르게 판단할 수 없다. 본 논문에서는 상황에 적합한 올바른 컨텍스트 정보를 얻기 위해, 센서 정보를 식별하기 위한 컨텍스트 분류 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통해 컨텍스트 정의가 갖는 효용성을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.225-232
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상황 인식 기술은 수집된 컨텍스트 정보를 효과적으로 구조화하여 표현하고, 이러한 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악한 후, 서비스를 제공하는 기술 등의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 상황 인식 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 WS-CAM으로 명명된 웹 서비스에 기반한 상황 인식 미들웨어를 제안한다. WS-CAM은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 사용하여 다양한 종류의 컨텍스트 정보에 대한 충분한 표현력과 추론 기능을 제공하고, 미들웨어로부터 응용 서비스로의 컨텍스트 정보 전달에 있어서 웹 서비스를 적용하여 미들웨어 독립적인 응용 개발을 이룰 수 있는 구조로 설계한다. 또한, WS-CAM의 유용성을 검증하기 위하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 기반을 둔 강의 서비스 시나리오를 기술하고, 웹 서비스 기반의 장점을 보이기 위하여 미들웨어 독립적인 시스템 확장의 예를 보인다. 강의 서비스에 적용한 WS-CAM은 도메인 환경 내의 컨텍스트 정보를 OWL 기반 온톨로지 모델로 효과적으로 표현하였고, 사용자 정의 규칙에 의하여 고수준의 컨텍스트 정보로 추론됨을 확인하였다. 또한, 웹 서비스에 의해 제공되는 다양한 웹 메서드를 통하여 컨텍스트 정보가 응용 서비스에 미들웨어 독립적으로 전달됨을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1378-1391
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• 2019

In recent years, automatic document summarization has been widely studied in the field of natural language processing thanks to the remarkable developments made using deep learning models. To decode a word, existing models for abstractive summarization usually represent the context of a document using the weighted hidden states of each input word when they decode it. Because the weights change at each decoding step, these weights reflect only the local context of a document. Therefore, it is difficult to generate a summary that reflects the overall context of a document. To solve this problem, we introduce the notion of a general context and propose a model for summarization based on it. The general context reflects overall context of the document that is independent of each decoding step. Experimental results using the CNN/Daily Mail dataset show that the proposed model outperforms existing models.