In general, conventional user identification systems require users to carry a TAG or badge or to remember ID and password. Though biometric identification systems may relieve these problems, they are susceptible to environmental noise to some degree. We propose a natural user identification system, ubiFloor, exploiting user's walking pattern to identify the user. The system identifies a user, while tracking the user's location, with a set of simple ON/OFF switch sensors or equipments. Experimental results show that the proposed system can recognize the registered users at the rate of 92%. Future improvement in recognition rate may be achieved by combining other sensors such as camera, microphone, etc.
A routing scheme for a group of mobile users for wireless ad-hoc networks is presented. The proposed scheme mines social activity patterns from wireless traces, and exploits social user group for efficient data routing among users based on a data publish approach. Simulation results based on real-world wireless traces show that our routing scheme reduces routing cost for a large mobile user group with a factor of 1.8 compared to a baseline counterpart.
The conventional computing is a centralizing system, but it has been gradually going to develop ubiquitous computing which moves roles away from the main. The Community Computing, a new paradigm, is proposed to implement environment of ubiquitous computing. In this environment, it is important to accept the user demand. Hence in this paper recognizes pattern of user's activity statistically and proposes a method of pattern estimation in community computing. In addition, user's activity varies with time and the activity has the priority We reflect these. Also, we improve accuracy of the method through Knowledge Base organization and the feedback system. We make program using Microsoft Visual C++ for evaluating performance of proposed method, then simulate it. We can confirm it from the experiment result that using proposal method is better in environment of community computing.
A touchless user interface system is proposed for real-time mobile devices in this work. The proposed system first recognizes the position of pattern to interact various applications based on the scene taken from mobile camera. Then, the proposed system traces the route of the pattern, which estimates the motion of pattern based on the mean-shift method. Based on this information, we control menu and keypad for the various applications. Differ from other user interface systems, the proposed system provides the new experience to even for the user of low-end mobile without additional hardware. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm provides better interaction performances than the conventional method, while achieving real-time user interacting for mobile devices.
Many kinds of communication systems will be co-existed in the next generation communication environment. Location management will be one of the most important strategies in the future communication network. Whether the user gets the service in any kind of communication system, it is required to know the location of the user properly and manages this location information efficiently. In this paper, mobile IP and WCDMA systems are considered as next generation communication systems. We improve the performance of communication in heterogeneous networks adjusting the conventional region-based location management strategy in homogeneous network. This strategy can be adjusted dynamically to the communication system on the basis of packet-to-mobility ratio (PMR) in mobile IP system or call-to-mobility ratio (CMR) in WCDMA system, lots of different system parameters, and movement pattern of the user. This can be also based on the performance analysis with considering signaling cost and database access cost.
With the increasing danger of personal information being exposed, a technique to protect personal information by identifying a non-user in case it is exposed. A study to construct a neural network recognizer for developing a economical and effective user protecting system. For this, time variables regarding user typing patterns from a pattern extraction device. With the variations in the standard deviation for the collected time variables, non-user patterns were generated. The recognition performance increased with the increase in the standard deviation and a higher recognition was achieved at 2.5. Also, five types of training data were generated and the recognition performance was examined as a function of the number of non-user patterns. With the increase in non-suer patterns, the recognition error quantified in the root mean square error (RMSE) was reduced. The smallest RMSE was obtained at the type 5 and 90 non-user patterns. In overall, the type 3 model yielded the highest recognition accuracy Particularly, a perfect recognition of 100% was achieved at 45 non-user patterns.
본 논문에서는 화면터치에 따른 탭 동작을 패턴 화하여 인식할 수 있는 UX/UI와 탭 패턴인식 알고리즘을 설계하여 사용자 맞춤형 즐겨찾기 애플리케이션 구현을 하였다. 스마트 폰 사용자가 입력패드에 손가락으로 탭 하는 동작들을 패턴으로 생성하고, 이 탭 패턴에 스마트 폰에서 사용자가 즐겨 사용하는 서비스를 설정할 수 있도록 한다. 사용자가 입력패드를 이용하여 탭 패턴을 입력했을 때, 탭 패턴 유사도를 측정하여 등록된 탭 패턴과 유사하면 설정된 스마트 폰의 서비스 기능을 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 사용자 편의성을 고려한 다양한 형태의 탭 패턴에 대하여 높은 인식률과 입력 종료 후의 지연 시간 단축을 보장함을 보여주었다.
Purpose The purpose of this study is to explore the pattern of user response and it's duration time through social media content response analysis. We also analyze the characteristics of content quality factors which are associate with the user response pattern. The analysis results will provide some implications to develop strategies and schematic plans for the operator of regional marketing on the SNS. Design/methodology/approach This study used mixed methods to verify the effects and responses of social media contents on the users who have concerns about regional events such as local festival, cultural events, and city tours etc. Big data analysis was conducted with the quantitative data from regional government SNSs. The data was collected through web crawling in order to analyze the social media contents. We especially analyzed the contents duration time and peak level time. This study also analyzed the characteristics of contents quality factors using expert evaluation data on the social media contents. Finally, we verify the relationship between the contents quality factors and user response types by cross correlation analysis. Findings According to the big data analysis, we could find some content life cycle which can be explained through empirical distribution with peak time pattern and left skewed long tail. The user response patterns are dependent on time and contents quality. In addition, this study confirms that the level of quality of social media content is closely relate to user interaction and response pattern. As a result of the contents response pattern analysis, it is necessary to develop high quality contents design strategy and content posting and propagation tactics. The SNS operators need to develop high quality contents using rich-media technology and active response contents that induce opinion leader on the SNS.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.21-26
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2006
In this paper, we propose a customer personalized system that presents the web pages to users which are customized to their individuality. It analyzes the action of users who visit the shopping mall, and preferentially supplies the necessary information to them. When they actually buy some items, it forecasts the user's access pattern to web site and their following purchasable items and improves their web page on the bases of their individuality. It reasons the relation among the web documents and among the items by using the log data of web server and the purchase information of DB. For reasoning, it employs Apriori algorithm, which is a method that searches the association rule. It reasons the web pages by considering the user's access pattern and time by using the web log and reasons the user's purchase pattern by using the purchase information of DB. On the basis of the relation among them, it appends the related web pages to link of user's web pages and displays the inferred goods on user's web pages.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.315-326
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2007
The rapid proliferation of wireless networks and mobile computing applications has changed the landscape of network security. Anomaly detection is a pattern recognition task whose goal is to report the occurrence of abnormal or unknown behavior in a given system being monitored. This paper presents a dynamic anomaly detection scheme that can effectively identify a group of especially harmful internal masqueraders in cellular mobile networks. Our scheme uses the trace data of wireless application layer by a user as feature value. Based on the feature values, the use pattern of a mobile's user can be captured by rough sets, and the abnormal behavior of the mobile can be also detected effectively by applying a roughness membership function with both the age of the user profile and weighted feature values. The performance of our scheme is evaluated by a simulation. Simulation results demonstrate that the anomalies are well detected by the proposed dynamic scheme that considers the age of user profiles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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