• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1396-1412
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• 2023

Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.99-109
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권1호
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• pp.19-26
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• 2011

스마트 폰은 내장된 다양한 센서와 사용자 휴대성/밀착성으로 인해 정보 수집과 지능형 서비스의 적합한 대상으로 주목 받고 있다. 즉, 센서로부터 사용자의 주변 환경 정보뿐만 아니라 스마트 폰의 사용 정보 등을 수집하여 사용자의 현재 상태를 추론할 수 있고, 추론된 상태 정보는 사용자에게 상황 인지 서비스를 제공하기 위한 중요한 근거로 활용될 수 있다. 하지만 제공하고자 하는 서비스에 따라 필요한 상황 정보가 다르기 때문에, 정확한 상황 추론을 위해서는 컨텍스트 모델링 기법이 전제되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 일상생활 상에서의 상황을 추론하기 위한 모바일 컨텍스트 계층 모델을 제안한다. 센서 데이터로부터 추론할 수 있는 상위 컨텍스트를 컨텍스트-행위-상황의 3-계층으로 분류하여 정의하고, 각 단계를 위한 추론 기법을 제시한다. 이 모델을 통해 사용자의 단순 행위 또는 상태가 아니라 일상생활에서의 의미 있는 상황 추론이 가능해질 것이다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.95-100
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• 2007

Recently ubiquitous application services are developed plentifully using RFID techniques in the field of distribution and security industries. However, except these field the applications using RFID are not mature yet. In this study, we proposed a real-time context service model of the u-conference based on the real-time contextual information acquired from conference and exposition. With collection of real-time contextual information for u-conference, the model can provide a lot of information services on the state of session attendee, doorway control, affairs, user certification, presentation progress etc. For the verification of proposed real-time context service model of u-conference, we design and implement the conference progress state service included the state of session attendee, user certification and presentation progress etc. This service provides the presentation state information included the current presenter, the paper list, the number of session attendee, the schedule and place of each session using the collecting RFID tag and the related information.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.845-848
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• 2004

Ubiquitous Computing 환경은 컴퓨터 중심의 환경이 아닌 사용자가 편리성과 효율성이 극대화된 서비스들을 제공 받을 수 있는 사용자 중심의 환경이다. 이러한 환경에서 사용자들은 자신의 정보가 언제 어디서 사용되고 있고 어떠한 목적으로 유출되고 있는지 알기 어렵다. 따라서 사용자를 식별하고 개인의 특성에 따라 관련된 서비스를 제공하는데 있어 사용자의 필요정보를 적절하게 보호할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 Ubiquitous환경에서 특정목적에 국한된 서비스 제공이 아닌 다양한 목적에 따라 서비스가 제공될 수 있도록 사용자의 목적과 상황에 맞는 User Model을 제안하고자 한다. 또한 사용자의 상황에 맞는 Context Content를 구별하여 Privacy등급을 결정하고 사용자마다 독립적이고 안전한 Context-Aware Service를 제공하는 User Model은 사용자마다 정해진 정적 Context와 상황에 따라 변화하는 동적 Context를 모두 고려하여 높은 신뢰성과 안전성을 지닌 방법을 제공한다. 그리고 제안된 User Model의 정의와 시나리오를 설명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.165-174
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• 2006

상황 인식 서비스는 상황 획득 및 추론 과정 등의 기능을 지원함으로써, 상황 인식 서비스의 구현을 쉽게 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나. 이들 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 필수적으로 지원되어야 하는 사용자 및 서비스의 이동성을 효과적으로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 서비스의 이동성을 효과적으로 지원하기 위해서 서비스간의 상호 작용을 위한 서비스 검색 및 조합, 서비스 이동성을 지원하는 동적 상황 인식 서비스 모델을 제안하고 이 모델을 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계 구현한다. 또한 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 UPnP. Jini 등의 표준 인터페이스 기술을 이용해서 다양한 가전과 센서 등의 외부 기기들과 연동이 가능하다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제16권1호
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• pp.45-69
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• 2006

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.

• 정보관리학회지
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• 제28권3호
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• pp.123-139
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.4228-4236
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• 2015

센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.

• 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.