KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.2
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pp.174-190
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2010
In ubiquitous computing, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users [1][2]. Users hope to obtain a personalized service which is composed of customized devices among sharable devices in a ubiquitous smart space (which is called USS in this paper). However, the situations of each user are different and user preferences also are various. Although users request the same service in the same USS, the most suitable devices for composing the service are different for each user. For these user requirements, this paper proposes a device recommender system which infers and recommends customized devices for composing a user required service. The objective of this paper is the development of the systems for recommending devices through context-aware inference in peer-to-peer environments. For this goal, this paper considers the context and user preference. Also I implement a prototype system and test performance on the real ubiquitous mobile object (UMO).
Acquiring context data in a timely and correct way is now regarded as one of the crucial characteristics of the proactive service which runs on ubiquitous computing environment. Moreover, context model should be well designed to provide a solid context-aware system. Since the ubiquitous computing systems aim to provide context-aware services everywhere with any available devices, legacy services which uses context models assuming single or limited domain should be extended enough to be useful even for multi-domain muli-services. This leads us to a motivation to build a generic context model with an appropriate type of model. Hence, the purpose of this paper is to propose a generic context model by assessing a variety of model types with a sort of evaluation measures.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.5
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pp.587-592
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2004
Context-aware computing systems require real-time context reasoning process for context awareness. Context reasoning can be done by comparing input information from sensors with knowledge-base within system. This method is identical with it of rule-based systems. In this paper, we propose hardware rule-based system architecture which can process context reasoning in real-time. Compared to previous architecture, hardware rule-based system architecture can reduce the number of constraints on rule representations and combinations of condition terms in rules. The modified content addressable memory, crossbar switch network and pre-processing module are used for reducing constraints. Using SystemC for description can provide easy modification of system configuration later.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.05a
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pp.131-138
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2005
Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Most of the existing recommender systems focused on what kind of items to recommend, although when to recommend to the target customer considering their context is an important issue. Even right item might be a spam advertisement or wrong recommendation for the customer if it can not be recommended at the right context. It is particularly important for recommendations where the user's context is changing rapidly, such as in both handheld and ubiquitous computing environment. Therefore, we propose CARS (Context-Aware Recommender System) based on CBR and context-awareness for ubiquitous computing environment. CBR is used to generate a target customer class and proper context. Context-awareness is used to gather suer context information from sensors, networks, device status, user profiles, and other sources. An illustrative case example is suggested to explain the procedure of CARS.
Kim, Hyoung-Sun;Kim, Hyun;Moon, Ae-Kyung;Cho, Jun-Myun;Hong, Chung-Sung
Journal of Internet Computing and Services
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v.7
no.5
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pp.13-24
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2006
Context aware computing is an emerging paradigm to achieve ubiquitous computing environments by enabling computer systems to understand their situational contexts. A context aware system uses context to provide relevant information and services to the user depending on the user's task. In this paper, we propose an ontology based context aware modeling methodology that transmits low level contexts acquired by directly accessing various sensors in the physical environments to high level contexts. With these high level contexts, context aware application can provides proactive and intelligent services using ECA (Event Condition Action) rules. We implemented a presentation service in smart office environment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.6
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pp.2246-2255
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2010
In this paper, we describe an ontology-based context aware model that collects context information from USN sensor and CCTV image and reasons about context in order to development an integrated security control system in the industrial environments. The context model represents autonomous and heterogeneous data as ontologies and recognizes the context through DL(description logic) inference in the smart computing environment. We expect that the integrated security control system can automatically detects the risk in the industrial field and reduces the safety and security incidents by applying this context model to the system.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.2
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pp.59-68
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2016
Context-aware services recognize the context of situation environments of users and provide useful services according to the context for users. Usual rule-based systems can be used for context-aware services with the specified rules that express context information and operations. This paper proposes a light-weight rule engine that minimizes memory consumption for resource-constrained smart things. The rule engine manages rules at the minimum condition level, removes memories for intermediate rule matching results, and uses hash tables to store rules and context information efficiently. The implemented engine is verified using a rule set of a mouse training system and experiment results shows the engines consumes very little memory compared to the existing Rete algorithm with some sacrifice of execution time.
Quang, Bui Dang;Torregoza, John Paul M.;Hwang, Won-Joo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.10
no.6
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pp.786-798
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2007
As we go about our daily lives, people often collect surrounding information and adapt to the situation. Computer development trends show that one wants computers to work like human beings, i.e. computers can sense its context and adapt corresponding to context changes. To implement this expectation, a context aware service layer is needed. In this layer, sensors capture its environment and send this information to the service center. Considering received information as its context, the service center seeks the suitable operation according to the context. Tills paper presents a context aware service which is applied in controlling air-conditioner. The air-conditioner includes sensors which are installed at some special positions in a room. Each of these sensors gathers comfort-influenced information like temperature, humidity and sends them to air-conditioner. The air-conditioner adapts its operation to the environment according to the sensed information. To control the air-conditioner effectively, we use a genetic algorithm which is suitable in adaptation issues. The simulation shows that the room condition can be maintained at a comfortable level by using context-aware services in the operation of the air-conditioning system.
The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.
This study suggests a system for preventing and coping with diverse industrial accidents available for taking place in the industrial field by designing a context-aware system of the solar cell equipment with the use of multi-sensor. It installs multi-sensor in the surrounding and major positions of the solar cell equipment, acquires data on the surrounding situations and solar cell equipment from this device, and then save it into the local memory and transmits it to the server. The saved data recognizes a situation based on the context-aware algorithm and judges depending on the perceived result. An administrator comes to have environment available for monitoring the status on the production field and equipments with real time according to the judged outcome through the context-aware algorithm. The context-aware system in the industrial field, which is put today in the ubiquitous environment, will become a service of offering appropriate information for dealing with industrial accidents through real-time inspection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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