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.
본 연구의 목적은 이 통합모델인 직사각형 분할 모델을 초등학교 교실에서 교수·학습하였을 때, 학생들이 이 통합모델을 어떻게 이해하는지, 분수 나눗셈 상황들 사이의 관계를 어떻게 구성하는지 알아보는 데 있다. 이 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 제수의 역수를 곱하는 이유나 역수의 의미를 상기시키기 위해서 분수의 나눗셈식을 측정 맥락이나 단위 비율 결정 맥락으로 해석하여 계산 과정을 설명할 필요가 있다. 둘째, 직사각형 분할 모델은 분수의 나눗셈식을 측정 맥락으로 해석할 때 기존 모델에서 나타나는 우회적이거나 부적절한 부분을 보완할 수 있다. 또한 카테시안 곱의 역 맥락의 문제에서 표준알고리즘을 도출하기에 적절한 모델이라고 할 수 있다. 셋째, 카테시안 곱의 역 맥락에서 직사각형 분할 모델은 측정 맥락과 단위 비율 결정 맥락에서의 계산 과정을 자연스럽게 드러낼 수 있다. 그리고 하나의 나눗셈식이 왜 두 가지 해석이 가능한지를 보여줄 수 있어 통합모델로 사용할 수 있다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.1-8
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1996
This paper presents a text-driven discourse analysis system, called DPAS. DPAS constructs a discourse structure by weaving together clauses in the text by finding discourse relations between a clause and the clauses in a context. The basic processing model of DPAS is based on the stack based model of discourse analysis suggested by Grosz and Sidner. We extend the model with dynamic programming method to handle various discourse ambiguities effectively and efficiently. We develop the idea of a context space to keep all information of a context. DPAS parses a text by considering all possible discourse relations between a clause and a context. Since different discourse relations may result in different states of a context, DPAS maintains multiple context spaces for an ambiguous text. Since maintaining all interpretations until the whole text is processed requires too much computing resources, DPAS uses the idea of depth-limited search to limit the search space. If there is more than one discourse relation between an input clause and a context, DPAS constructs context spaces one context space for each discourse relation. Then, DPAS applies heuristics to choose the most desirable context space after it processes some more input clauses. Since the basic idea of DPAS is domain independent, although we used descriptive texts to demonstrate DPAS, we believe the idea of DPAS can be extended to understand other styles of texts.
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.
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.
This research applies Blattberg's CE (customer equity) model to B2B business context. Through the model we estimate customer lifetime value of a Korean semiconductor manufacturer. The results show that Blattberg model has limiting applicability to B2B business context. To overcome the limits, several suggestions were made. The main suggestion was predicting maintenance costs for different customers groups and including decision variables regarding marketing costs that would help building a differentiated CE model for the B2B business context.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권2호
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pp.11-26
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2007
In this paper we suggest a context-driven configuration model of virtual businesses to form a business network model consisting of role-based, interaction-centered business partners. The model makes use of the subcontext concept which explicitly represents actors and interactions in virtual business (VB) context. We separate actors who have capacities on tasks in a specific kind of role and actor subcontext which models requirements in specific interaction subcontext. Three kinds of actors are defined in virtual service chains, service user, service provider, and external service supporter. Interaction subcontext models a service exchange process between two actor subcontexts with consideration of context dependencies like task and quality dependencies. Each subcontext may be modeled in the form of a situation network which consists of a finite set of situation nodes and transitions. A specific situation is given in a corresponding context network of actors and interactions. It is illustrated with a simple example.
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.
Treatment and management of chronic low back pain (CLBP) should be tailored to the patient's individual context. However, there are limited resources available in which to find and manage the causes and mechanisms for each patient. In this study, we designed and developed a personalized context awareness system that uses machine learning techniques to understand the relationship between a patient's lower back pain and the surrounding environment. A pilot study was conducted to verify the context awareness model. The performance of the lower back pain prediction model was successful enough to be practically usable. It was possible to use the information from the model to understand how the variables influence the occurrence of lower back pain.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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