• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.254-259
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• 2008

Uncertainty of result of context awareness always exists in any context-awareness computing. This falling-off in accuracy of context awareness result is mostly caused by the imperfectness and incompleteness of sensed data, because of this reasons, we must improve the accuracy of context awareness. In this article, we propose a novel approach to model the uncertain context by using ontology and context reasoning method based on Bayesian Network. Our context aware processing is divided into two parts; context modeling and context reasoning. The context modeling is based on ontology for facilitating knowledge reuse and sharing. The ontology facilitates the share and reuse of information over similar domains of not only the logical knowledge but also the uncertain knowledge. Also the ontology can be used to structure learning for Bayesian network. The context reasoning is based on Bayesian Networks for probabilistic inference to solve the uncertain reasoning in context-aware processing problem in a flexible and adaptive situation.

• 로봇학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.80-92
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• 2007

For the pervasive computing in ubiquitous environment, it is very important to manage the context model to provide pertinent context knowledge to context-aware applications. The context model should be able to support efficiently the context knowledge reusing and sharing as well as reasoning. Previous works focus mainly on the context knowledge representation scheme for reasoning. This paper proposes a context knowledge modeling scheme especially for reusing and sharing. This scheme provides well-established principles and guides for 1) context knowledge modularization and hierarchization, and for 2) context knowledge identification and organization. Once the context models are built according to the scheme, the structure of the context model and the meanings of the context knowledge elements become clear and consistent, so that context-aware applications can share and reuse the context knowledge in easy and error-reduced manner. This paper also discusses the implementation of a context model and an application for Presentation Helper scenario running on a software middleware system (CAMUS) for ubiquitous service robots which is being developed by ETRI Korea.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.613-615
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 이슈중의 하나는 상황인지(Context-Aware)가 가능한 환경을 구축하는 것이다. Context-Aware 환경이 구축되면 주변의 상황을 감지하여 특정 어플리케이션을 실행한다거나, 시스템을 재구성하는 등의 일을 수행할 수 있다. 그동안 이런 상황인지가 가능한 환경을 Context-Aware 미들웨어를 통해 구현하려는 연구가 많이 수행되었다. Context-Aware 미들웨어를 구현하기 위해 무엇보다도 중요한 것은 실제 세계의 다양한 종류의 상황을 컴퓨팅 환경에 적용시키는 것이다. 그러나 현실 세계에서 Context의 종류는 거의 무한하다고 할 수 있다. 기술이 발전하게 되면서 인지 가능한 Context의 종류도 무한정 늘어나게 될 것이다 또한 실제 세계에서의 Context들은 추상적인 경우가 많이 있다. 그러나 Context가 추상적이라 해도 다른 Context 정보를 이용해서 구체화 할 수 있다. 이런 과정을 위해 Conte지들을 계층적으로 관리해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 Context-Aware 미들웨어를 구현할 때 Context들의 이런 여러 가지 특성들을 고려해서 Context Type을 관리랄 수 있는 하나의 객체를 제안하고, 다른 방법들과 비교, 분석해 보았다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권4호
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• pp.581-588
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• 2014

To facilitate the implementation of a wide variety of context-aware applications based on mobile devices, general-purpose context-aware framework that applications can use by calling is needed. The context-aware framework is a middleware that performs the sensing, reasoning, and retrieving based on the knowledge base. The knowledge base must systematically represent the information required on the behavior of the context-aware framework, such as context information and reasoning information. It must also provide functions for storage and retrieval. To date, previous research on the representation of the context information have been carried out, but studies on the unified representation of the knowledge base has seen little progress. This study defines the knowledge base as the unified context information, and proposes the UniOWL, which can do a good job of representing it. UniOWL is based on OWL and represents the information that is necessary for the operation of the context-aware framework. Therefore, UniOWL greatly facilitates the implementation of the knowledge base on a context-aware framework.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.25-32
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• 2016

In this paper, we design a middleware for context-awareness which provides compound contexts from diverse sensors on a mobile device. Until now, most of context-aware application developers have taken responsibility for context processing from sensing data. Such application-level context processing causes heavily redundant data processing and leads to significant resource waste in energy as well as computing. In the proposed scheme, we define primitive and compound context map which consists of relavant sensors and features. Based on the context definition, each application demands a context of interest to the middleware, and thus similar context-aware applications inherently share context information and procesing within the middleware. We show that the proposed scheme significantly reduces the resource amounts of cpu, memory, and battery, and that the performance gain gets much more when multiple applications which need similar contexts are running.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권6호
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• pp.691-700
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.11-17
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• 2013

Context aware systems are those systems that are aware about the environment and perform productive functions automatically by reducing human computer interactions(HCI). In this paper, we present common architecture principles of context-aware systems to explain the important aspects of context aware systems. Our study focuses on identifying common concepts in pervasive computing approaches, which allows us to devise common architecture principles that may be shared by many systems. The principles consists of context sensing, context modeling, context reasoning, context processing, communication modelling and resource discovery. Such an architecture style can support high degree of reusability among systems and allows for design flexibility, extensibility and adaptability among components that are independent of each other. We also propose a new architecture based on broker-centric middleware and using ontology reasoning mechanism together with an effective behavior based context agent that would be suitable for the design of context-aware architectures in future systems. We have evaluated the proposed architecture based on the design principles and have done an analyses on the different elements in context aware computing based on the presented system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2881-2894
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• 2014

In complicated environment, context information plays an important role in image segmentation/labeling. The recently proposed auto-context algorithm is one of the effective context-based methods. However, the standard auto-context approach samples the context locations utilizing a fixed radius sequence, which is sensitive to large scale-change of objects. In this paper, we present a scale invariant auto-context (SIAC) algorithm which is an improved version of the auto-context algorithm. In order to achieve scale-invariance, we try to approximate the optimal scale for the image in an iterative way and adopt the corresponding optimal radius sequence for context location sampling, both in training and testing. In each iteration of the proposed SIAC algorithm, we use the current classification map to estimate the image scale, and the corresponding radius sequence is then used for choosing context locations. The algorithm iteratively updates the classification maps, as well as the image scales, until convergence. We demonstrate the SIAC algorithm on several image segmentation/labeling tasks. The results demonstrate improvement over the standard auto-context algorithm when large scale-change of objects exists.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.437-447
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 주변 환경에 의해 발생하는 방대한 컨택스트 정보에 대한 모델 정의와 컨택스트 인지를 통한 지능적인 서비스 제공을 위하여 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론과 관련한 연구가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 컨택스트 인지 분야에서는 고수준의 서비스 지원을 위한 온톨로지 특성을 효과적으로 반영한 모델링 기법이 부재하며, 지능적인 추론(응용, 조합)을 지원하는 기법 부재 및 컨택스트 정보간 상호운용성 지원의 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구의 최종 목표는 실세계에 존재하는 실체(entity)에 대한 상태를 특징화하고 정의하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법 컨택스트 인지를 위한 육하원칙 온톨로지를 개발하고 보다 양질의 지능화된 컨택스트 인지 서비스를 제공하기 위해 컨택스트 정보에 대한 관리 및 컨택스트 추론을 지원하는 프레임워크를 개발함에 있다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.165-173
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다. 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이 논문에서 제시한 계층적 온톨로지 기반 상황 인식 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 요구되는 다양한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원 할 수 있다.