Journal of the Korea Society of Computer and Information (한국컴퓨터정보학회논문지)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
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Personalized Recommendation based on Context-Aware for Resource Sharing in Ubiquitous Environments

유비쿼터스 환경에서 자원 공유를 위한 상황인지 기반 개인화 추천

  • Park, Jong-Hyun (Dept. of Computer Engineering, Chungnam National University) ;
  • Kang, Ji-Hoon (Dept. of Computer Engineering, Chungnam National University)
  • Received : 2011.04.05
  • Accepted : 2011.06.10
  • Published : 2011.09.30
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Abstract

Users want to receive customized service using users' personal device. To fulfill this requirement, the mobile device has to support a lot of functions. However, the mobile device has limitations such as tiny display screens. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes the environment to provide services by sharing resources and the method to recommend user-suitable resources among sharable resources. For the resource recommendation, This paper analyzes user's behavior pattern from usage history and proposes the method for recommending customized resources. This paper also shows that the approach is reasonable one for resource recommendation through the satisfaction evaluation.

최근 스마트 폰과 같은 다양한 모바일 장치들의 개발과 함께 사용자는 자신의 모바일 단말을 이용하여 개인화된 서비스를 제공받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족하기 위하여 모바일 장치들은 많은 기능을 제공해야하지만 모바일 장치가 소형화됨에 따라 작은 디스플레이 장치, 제한적인 입력 장치 그리고 부족한 파워와 같은 자원 제약성을 갖는다. 본논문은이러한자원의제약성을해결하고사용자에게개인화된서비스를제공하기위하여유비쿼터스환경에서 컴퓨팅 자원을 공유하여 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 환경을 제안한다. 또한 다양한 자원들 가운데 사용자의 상황과 개인 선호도를 기반으로 최적의 자원을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 자원 추천을 위하여 본 논문에서는 사용자의 사용 이력으로부터 행동 유형을 분석하고 이를 기반으로 개인화된 자원을 추천하기위한 방법을 사용한다. 또한 논문은 제안한 방법을 구현하고 만족도를 평가하여 유효성을 보인다.

Keywords

References

  1. A. Schmidt, "Ubiquitous Computing: Are We There Yet?", Computer Vol.43, No.2, pp.95-97, February 2010.
  2. J.-H. Park and J.-H. Kang, "Resource collaboration system based on dynamic user preference and context", Artificial Intelligence Review, Vol.34, No.3, pp.217-287, October 2010.
  3. J.-H. Park, W.-I. Park, Y.-K. Kim and J.-H. Kang, "A Customized Device Recommender System based on Context-Aware in Ubiquitous Environments" Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 46, CI, No. 3, pp.15-23, May 2009.
  4. Marston, William Moulton, "Emotions Of Normal People", Kegan Paul Trench Trubner And Company, 1928.
  5. W3C RDF Primer, Recommendation 10 Feb. 2004, http://www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-primer-20040210/
  6. SPARQL Query Language for RDF, W3C Recommendation 15 January 2008,
  7. MC Lee, HK Jang, YS Paik, SE Jin and S Lee, "Device Coll aboration Framework in Ubiquitous Environment: Celadon", Proc. of SEUS-WCCIA'06, Gyeongju, Korea, April 2006.
  8. G. Adomavicius, and A. Tuzhilin, "Toward the next genera tion of recommender systems: a survey of the state-of-th e-art and possible extensions", IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, Vol. 17, No. 6, pp.734-749, June 2005. https://doi.org/10.1109/TKDE.2005.99
  9. S. K. Lee, "A Music Recommender System for m-CRM: Collaborative Filtering using Web Mining and Ordinal Scale", Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 13, No. 1, pp. 45-54, January 2008.
  10. S. H. Ha, "Digital content recommender on the Int ernet.16 13823 abstract", IEEE Intelligent Systems, Vol.21, No.2, pp.70-77, March 2006. https://doi.org/10.1109/MIS.2006.24
  11. Inay Ha, G. S. Song, H. N. Kim, and G. S. Jo, "Collaborative Recommendation of Online Video Lectures in e-Learn ing System", Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 14, No. 9, pp. 85-94, September 2009.