• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권6호
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• pp.493-506
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• 2008

본 논문은 역할 기반 접근 제어 모델 연구를 통해 u-헬스케어 환경의 요구사항을 충족하는 상황 기반의 동적 접근제어 모델을 제안한다. 동적 보안 도메인 관리를 위해 분산객체그룹 프레임워크를 사용하였고, 동적 접근제어를 위한 상황 정보는 기 구축된 데이터베이스를 사용하였다. 본 논문에서는 러프집합 이론을 근거로 의사결정 테이블에서 지식감축을 통해 의사결정 규칙을 정의하고, 생성된 규칙을 동적 접근제어 모델에 적용하였다. 그리고 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 u-헬스케어 응용을 통해 상황기반 동적 보안 서비스의 수행 결과를 보였다. 이 결과, 동적 접근 제어 모델은 u-헬스케어 환경에서 보안 도메인에 따라 적합한 보안 서비스와 보다 유연한 접근제어를 제공한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.529-536
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• 2004

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.907-912
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• 2007

현재의 유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 공간에서 사용자가 요구하는 직접적인 서비스만을 제공하는 정도의 기술 구현에 그치고 있으며, 앞으로는 좀 더 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능적인 시스템이 필요해지고 있다. 사용자의 개입 없이 사용자가 처한 상황에 대한 정보를 통해 제공할 서비스를 결정할 수 있는 시스템을 구성하기 위해 본 논문에서는 지능형 홈과 같은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간에서의 사용자가 처한 상황에 대한 환경정보를 Context로 정의하고 4W1H의 형태로 정형화하여 수집한다. 추가적으로 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 수집하고 이러한 정보들을 확률 추론을 위한 베이지안 네트워크의 노드로 사용하여 사용자가 구체적으로 어떠한 상황에 처해 있는가에 대한 상황인식을 구현하다. 또한 그 상황 인식결과를 통해 사용자에게 제공될 서비스를 다시 한 번 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 모델을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회지
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• 제11권6호
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• pp.56-75
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• 2004

In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.369-377
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• 2010

HMM(Hidden Markov Model)을 사용하는 어휘 인식 시스템에서 인식 시 훈련 중에 나타나지 않는 모델들로 인해 인식률의 저하를 가져오며 인식 대상 어휘가 변경되거나 추가되면 데이터베이스의 수집과 훈련 과정을 수행하여 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 방법과 모델 공유 방법을 사용하여 효율적인 문맥 종속 프로세스 모델링 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 모델 공유 방법을 이용하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링을 제공한다. 또한, 모델의 수를 줄이고 훈련 중에 나타나지 않는 모델들에 대해 문맥 종속 유사 음소 모델을 제공하여 훈련 중에 나타나지 않는 모델의 문제점을 해결하고 훈련성을 확보하였다. 제안된 방법으로 6종류의 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 어휘 종속 인식 실험에서는 98.01%의 성능을 보였고, 어휘 독립 인식 실험에서 97.38%의 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.287-292
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• 2012

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.427-432
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• 2005

This paper is concerned with a simultaneous design of TSK (Takagi-Sugeno-Kang)-linguistic fuzzy models with uncertain model output and the computationally efficient representation. For this purpose, we use the fundamental idea of linguistic models introduced by Pedrycz and develop their comprehensive design framework. The design process consists of several main phases such as (a) the automatic generation of the linguistic contexts by probabilistic distribution using CDF (conditional density function) and PDF (probability density function) (b) performing context-based fuzzy clustering preserving homogeneity based on the concept of fuzzy granulation (c) augment of bias term to compensate bias error (d) combination of TSK and linguistic context in the consequent part. Finally, we contrast the performance of the enhanced models with other fuzzy models for automobile MPG predication data and coagulant dosing process in a water purification plant.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1053-1059
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• 2009

Construction system modeling can enhance work performance by following the behaviors of a system. System behaviors may originate from physical aspects of a system, namely operation level variables, or from non-physical aspects of a system known as context level variables. However, construction system modelers usually focus on only one type of system variable (i.e., operation level or context level) which can lead to less accurate results. Hybrid modeling with System Dynamics (SD) and Discrete Event Simulation (DES) is one of the approaches that has been utilized to address this issue. In this research, an SD-DES hybrid model of a steel fabrication shop is developed, and the benefits of capturing context level variables together with operation level variables in the model are discussed.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권4호
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• pp.69-78
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• 2010

Multi-criteria ABC inventory classification is one of the most widely employed techniques for efficient inventory control, and it considers more than one criterion for categorizing inventory items into groups of different importance. Recently, Ramanathan (2006) proposed a weighted linear optimization (WLO) model for the problem of multi-criteria ABC inventory classification. The WLO model generates a set of criteria weights for each item and assigns a normalized score to each item for ABC analysis. Although the WLO model is considered to have many advantages, it has a limitation that many items can share the same optimal efficiency score. This limitation can hinder a precise classification of inventory items. To overcome this deficiency, we propose a context-dependent DEA based method for multi-criteria ABC inventory classification problems. In the proposed model, items are first stratified into several efficiency levels, and then the relative attractiveness of each item is measured with respect to less efficient ones. Based on this attractiveness measure, items can be further discriminated in terms of their importance. By a comparative study between the proposed model and the WLO model, we argue that the proposed model can provide a more reasonable and accurate classification of inventory items.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.3-8
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• 1999

문맥독립형 음향모델을 채택하고 있는 기존의 가변어휘 음성인식기는 주변환경에 따른 음소의 변화를 모델링 할 수 없었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 변이음을 이용한 문맥의존형 음향모델을 사용해야 한다. 본 논문은 가변어휘 음성인식기의 음향모델을 효과적으로 개선하기 위하여 적용한 방법에 대해서 기술하고 있다. 즉, 음향모델의 개선은 엔트로피를 이용한 군집화 기법을 적용하여 변이음의 개수를 변경시키면서 최적의 변이음 모델을 추출하는 방법을 사용하였다. 개선된 모델에 대한 성능은 POW(Phonetically Optimized Words) 3848 DB 및 SNR이 크게 다른 2종류의 PC168 DB를 이용하여 훈련 및 인식 실험을 수행하면서 평가하였다. 결론적으로 변이음의 개수를 낮추면서도 인식 성능의 저하를 가져오지 않는 최적의 변이음 모델을 얻을 수 있었으며 PC168 DB를 이용한 인식실험을 통하여 확인할 수 있었다.