In seeking to improve the workload efficiency and inference capability of context-aware systems, we propose a new framework for an advanced teaming mechanism that uses improved bath propagation (BP) algorithm. Even though a learning mechanism is one of the most important parts in a context-aware system, the existing algorithms focused on facilitating systems by elaborating the learning mechanism with user's context information are rare. BP is the most adaptable algorithm for learning mechanism of context-aware systems. By using the improved BP algorithm, the framework we proposed drastically improves the inference capability so that the overall performance is far better than other systems. Also, using the special system cache, the framework manages the workload efficiently. Experiments show that there is an obvious improvement in overall performanre of the context-awareness systems using the proposed framework.
With the advent of ubiquitous computing environments, it has become increasingly important for applications to take full advantage of contextual information, such as the user's location, to offer greater services to the user without any explicit requests. In this paper, we propose context-aware active services based on context-aware middleware for URC systems (CAMUS). The CAMUS is a middleware that provides context-aware applications with a development and execution methodology. Accordingly, the applications based on CAMUS respond in a timely fashion to contextual information. This paper presents the system architecture of CAMUS and illustrates the content recommendation and control service agents with the properties, operations, and tasks for context-aware active services. To evaluate CAMUS, we apply the proposed active services to a TV application domain. We implement and experiment with a TV content recommendation service agent, a control service agent, and TV tasks based on CAMUS. The implemented content recommendation service agent divides the user's preferences into common and specific models to apply other recommendations and applications easily, including the TV content recommendations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.2
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pp.114-123
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2009
Context-aware systems are reactive computing systems, aware of external context. Considering various sensors and actuators connected, application programming on top of such systems is known to be much more complex than in contentional ones. This paper suggests a formal framework for context-aware systems, by extracting their common properties. That makes a useful birds-eye view for the behaviors of a whole complex system, as a base for a convenient developing environment and systematic analysis. In this framework, reactive-ness is handled by event-condition-action rules and global state-transitions, which are essential in a lot of context-aware applications. In addition, behaviors of each elementary device are modelled with its own state-transitions, and tightly bound to the entire task.
A context-aware service in ubiquitous computing environments aims to supply services according to users' situation information that is dynamically occurring. The existing context-aware workflow systems, such as FollowMe and uFlow, provide context-aware services based on a workflow, which uses users' situation information as transition conditions of a service. But they can't apply users' new service demands, which may dynamically occur even when a workflow is on going, to a workflow scenario. In this paper we propose a context-aware workflow system, which can reapply users' new service demands into an initial workflow without interrupting or deleting the workflow. The proposed system can provide context-aware services without interrupting of service by recognizing exactly a place holder that has to be changed in a workflow scenario and by reconstructing only the changed parts through an incremental parsing method. Therefore, a user can immediately apply his new service demands to an on-going workflow scenario, and he can be guaranteed continuous executions of context-aware services according to a workflow scenario, which includes new service demands.
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.
Ubiquitous computing technologies become mature enough to be applied in acceptable ubiquitous services. In particular, in u-shopping area, personalized recommender systems which automatically collect the nomadic user-related context data and then provide them with products or shops in a flexible manner. However, legacy cooperative queries and context-aware queries so far do not come up with dynamically changing situations and ambiguous query commands, respectively. Hence, The purpose of this paper is to propose a personalized context-aware cooperative query that supports a multi-level data abstraction hierarchy and conceptual distance metric among node instances, while considering the user's context data. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper, we have implemented a prototype system, CACO, in the area of site search in a large-scale shopping mall.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.7B
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pp.619-631
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2006
With the advent of ubiquitous computing environments, it has become increasingly important for applications to take full advantage of context information, such as the user's location, to offer greater services to the user without any explicit request. In this paper, we propose context-aware active services on the basis of CAMUS (Context-Aware Middleware for URC Systems). CAMUS is a middleware for providing context-aware applications with development and execution methodology. Accordingly, the applications developed by CAMUS respond in a timely fashion to contexts. To evaluate, we apply proposed active services to TV application domain. Therefore, we implement and experiment the TV contents recommendation service agent, control service agent and TV task based on CAMUS. The context-aware TV task is to recommend programs and control of TV according to user preference, location and voice commands.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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