Network infrastructure has spread to an unprecedented extent and is used in various computing devices, such as smart appliances, smart phones, and embedded devices with sensors, which have all been appearing in the computing environment. To accommodate this trend, for a more intelligent service environment, the service platform needs to have abilities that facilitate the operation between services, dynamically share distributed computing resources, and manage appropriate contextual information. We have simulated a service platform to provide intelligent services using contextual information after having implemented the context management service. The context management service gathers raw contextual information from sensors and stores these in the context database. For a consistent basis of contextual information, time and location are used as the key values of the contextual information. The context management service also performs normalization to provide computable contextual information to context-aware applications. In this paper, a service platform based on Jini technology is proposed for constructing an interoperable, dynamic, and . intelligent service environment using contextual information.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권4호
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pp.75-96
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2007
The effects of information quality and the importance of information have been reported in the Information Systems (IS) literature. However, little has been learned about the impact of information visualization types and contextual information on decision quality. Therefore, this study investigated the interaction effects of these variables on decision quality by conducting a laboratory experiment. Based on two types of information visualization and the availableness of contextual information, this study had a $2{\times}2$ factorial design. The dependent variables used to measure the outcomes of decision quality were decision accuracy and time. The results demonstrated that the effects of contextual information on decision quality were significant. In addition, there was a significant main effect of information visualization on decision accuracy. The findings suggest that decision makers can expect to improve their decision quality by enhancing information visualization types and contextual information. This research may extend a body of research examining the effects of factors that can be tied to human decision-making performance.
The effects of information quality and the importance of information have been reported in the information Systems(IS) literature. However, little has been learned about the impact of data quality(DQ) on decision performance. Recognizing with this problem, this study explores the effects of contextual DQ on decision performance. To examine them, a laboratory experiment was conducted. Based on two levels of contextual DQ and two levels of task complexity, this study had a $2{\times}2$ factorial design. The dependent variables used to measure the outcomes of decision performance were problem-solving accuracy and time. The results demonstrated that the effects of contextual DQ on decision performance were significant. The findings suggest that decision makers can expect to improve their decision performance by enhancing contextual DQ. This research not only extends a body of research examining the effects of factors that can be tied to human decision-making performance, but also provides empirical evidence to validate and extend DeLone and McLean's IS success model.
장면 경계 검출은 비디오 데이타에서 의미적인 구조를 이해하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 장면 경계 검출은 의미적인 일관성을 갖는 장면을 추출하여야 하므로 셧 경계 검출에 비해 매우 까다로운 작업이다. 본 논문에서는 비디오 데이타에 존재하는 의미적인 정보를 사용하기 위해 비디오 셧의 지역 및 전역 컨텍스트 정보를 추출하여 이를 바탕으로 장면 경계를 검출하는 방식을 제안한다. 비디오 셧의 지역 컨텍스트 정보는 셧 자체에 존재하는 컨텍스트 정보로서 전경 객체(foreground object), 배경(background) 및 움직임 정보들로 정의한다. 전역 컨텍스트 정보는 주어진 비디오 셧이 주위에 존재하는 다른 비디오 셧들과의 관계로부터 발생하는 다양한 컨텍스트로서 셧들간의 유사성, 상호 작용 및 셧들의 지속 시간 패턴으로 정의한다. 이런 컨텍스트 정보를 바탕으로 연결 작업, 연결 검증 작업 및 조정 작업등의 3단계 과정을 거쳐 장면을 검출한다. 제안된 방식을 TV 드라마 및 영화에 적용하여 80% 이상의 검출 정확도를 얻었다.
This study analized the strategies in beginning readers by age and reading ability. Sixty 4-and 5-year old subjects took a reading test based on Bsatjes & Brown(1997) and Park, et a1.(1989). They read contextual and non-contextual storybooks. Errors in oral reading were recorded as mispronunciations, substitutions, omissions, insertions, teacher-assistance and self-corrections. Mispronunciations and substitutions were Specifically evaluated for graphic and contextual reading strategies. Data were analyzed by percentage and mean. Results revealed that children made more mispronunciation errors in reading the non-contextual story book. They used graphic information more than contextual information. Fine-year olds and high-level readers developed the use of graphic and contextual cues simultaneously.
기록 생산에 책임이 있는 개인, 가문, 단체 등에 대한 정보를 기술하는 것은 맥락정보를 제공하는데 있어서 필수적이다. 기록물 생산자 전거제어를 통한 맥락정보의 구축을 기록물 내용표준인 ISAAR(CPF) 2판과 구조표준인 EAC(Encoded Archival Contort)를 중심으로 살펴본다. 또한 도서관, 아카이브, 박물관 등 상이한 정보서비스 기관별로 구축된 맥락정보를 서로 공유하고 교환하기 위한 모델을 EAC를 적용하여 제시한 유럽의 LEAF Project를 소개한다. 끝으로 전거파일 구축 및 교환에 있어서의 한계를 짚어보고 국가적 차원에서 맥락정보 구축을 위해 수행해야 할 과제가 무엇인지 제시한다.
데이터 웨어하우스는 기업의 통합된 데이터의 저장하는 곳이며, 대게는 상당한 규모를 가지고 있다. 또한, 데이터 웨어하우스는 일반적으로 다양한 종류의 데이터를 저장함으로 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터는 의사결정 임무에 따라서는 그 질적, 적합성에 차이를 나타내고는 한다. 이러한 데이터 웨어하우스의 특성으로 인해서 때로는 데이터 웨어하우스의 데이터의 효용성이 기업의 의사결정을 지원하는데 있어 제한적일 수 있다. 정보 시스템의 문헌에는 데이터의 질이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 많이 알려져 있지 않다. 그래서, 본 연구는 contextual data(상황적 데이터)의 질과 업무의 복잡성이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 탐구해보고자 한다. Contextual data의 질과 업무의 복잡성이 의사결정의 성과에 미치는 영향을 조사하기 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스를 이용하는 실험을 실행했다. 연구의 결과는 contextual data의 질이 의사결정의 성과에 영향을 미친다는 것을 통계적으로 보여주었다. 이러한 연구결과는 의사결정자의 의사결정 성과를 향상시키기 위해서는 데이터 웨어하우스의 contextual data의 질을 향상시켜야한다는 것을 제시하고 있다.
Objectives: To examine whether the socioeconomic characteristics of communities (contextual effects) are related to the self-rated health of community residents after controlling individual characteristics (compositional effects). Methods: A linked data set including information on individuals from raw data of 1998 Korean National Health and Nutrition Survey(KNHNS) and information on the regions where the individuals lived from the socioeconomic statistical indices of Si-Gun-Gu (city-county-ward) in 1998 was established. The contextual factors of communities were generated from these socioeconomic indices through factor analysis. The contextual effects of community over and above the individual characteristics on the self-rated health were investigated using multilevel analysis. Results: The contextual factors of the community expressed as the factor scores have influence on the self-rated health of their residents above the compositional factors. When the communities were categorized into 5 groups (highest, high, middle, low, lowest) according to each of their factor scores, for factor 1 reflecting urbanization reversely, the residents of the communities that had the high, middle, and low factor scores showed significantly poor subjective health status than the residents of the lowest (most urbanized) group. For factor 2 reflecting community services and health resources, the subjective health status of the residents gradually became poorer when the group went from the highest to the lowest, and the low and lowest groups showed a significant difference. For factor 3 reflecting the manufacturing industry, as compared with the communities that have the highest factor scores, the other 4 groups showed significantly poorer subjective health status. And for factor 4 reflecting the scale of the regional government, as compared with the middle group, the rest of the 4 groups showed significantly better self-rated health. Conclusions: There existed regional contextual effects on their residents' health in Korean adults. To make policies tackling these contextual effects possible, more elaborate researches to find more specific factors and to explain the mechanisms of how health is influenced by the contextual factors are needed.
최근 개인 단말기의 보급과 객체간의 네트워크 연결이 확산됨에 따라 방대한 양의 상황 정보들이 수집되고 있지만 역설적으로 사용자들과 서비스 제공자들은 정보의 홍수 속에서 종종 잘못된 의사결정을 내리고 있다. 이러한 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 추천 시스템은 좋은 대안이 될 수 있지만 전통적인 추천 시스템은 다양한 형태의 상황 정보 사용에 한계를 보이고 있다. 또한 획득 가능한 상황 정보가 다양해지고 방대해짐에 따라 이를 활용한 추천 시스템은 복잡성의 문제를 해결해야 하며 지속적으로 변화되는 사용자 선호 및 상황에 부합할 수 있도록 실시간 서비스가 가능하도록 설계되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 상황 영역의 개념을 기반으로 한 상황 인식 추천 서비스 방법론을 제안하여 추천 시스템에서 상황정보를 활용하는 한편 복잡성 및 실시간 서비스 제공의 문제를 해결하려 한다. 먼저 적절한 해석과 구조로 상황 데이터를 사용자 프로필에 반영할 수 있도록 상황 영역 개념에 기반한 프로파일링을 제안함에 따라 기존의 상황 인식 추천 시스템이 가지고 있던 복잡성의 한계를 해결하고자 한다. 다음으로 목표 사용자의 상황 영역에 기반한 이웃 집단 탐색으로 추천 시스템의 희박성과 신규 사용자 문제를 해결하는 한편 현재의 상황 정보에 대한 해석으로 도출되는 상황 지지 점수를 기반으로 한 추천 목록을 생성하여 실시간 서비스가 가능한 방법론을 제안한다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 방법론은 추천 시스템의 적용 영역을 확장하는 연구가 될 것으로 기대되며 새로운 기술 출현을 고려한 유연한 모델을 제안함에 따라 마케팅 담당자나 서비스 제공자들이 쉽게 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용할 수 있으리라 판단된다.
기록학에서의 분류는 기록 자체의 내용보다는 기록이 생산되고 활용되는 맥락에 초점을 둔다. 본 연구에서는 업무활동이 반영된 기록을 업무활동 분석에 기반하여 구축된 분류체계에, 개별 기록의 내용이 아닌 기록의 집합적 맥락을 중심으로 자동분류 할 수 있는 기록 자동분류시스템을 설계하였다. 기 분류된 기록집합체뿐 아니라 분류체계와 시소러스를 분류기준으로 같이 구축하여 상호보완 할 수 있도록 설계하였으며, 분류대상기록의 범주를 할당한 후 바로, 분류된 기록의 맥락정보를 실시간으로 분류기준에 반영할 수 있는 방안도 포함하였다. 설계된 기록 자동분류시스템은 맥락정보의 품질에 따라 시스템의 성능이 좌우되는 한계가 있지만, 이를 통해 맥락정보를 제대로 충실하게 남길 수 있도록 유도하는 역할을 할 수 있다고 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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