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This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
유비쿼터스 모바일 환경에서 개인화 서비스를 위한 상황인지 추론 시스템 문애경, 박유미, 김상기, 이병선 pp.139-147

장애아동의 심리치료를 위한 동물매개치료용 로봇 최철희, 최병재 pp.112-117

칼라 패치 변경을 이용한 축구 로봇 시스템의 성능 개선 고창건, 장문희, 이석규 pp.118-125

u-Healthcare 서비스를 위한 모바일 장치 기반 게이트웨이 및 웹 모니터링 시스템 설계 및 구현 김지훈, 이채우 pp.126-133

다양한 메모리 셀을 결합한 디스크형 플래쉬 메모리 시스템 정보성 pp.134-138

무선 센서 네트워크상에서 코드뱅킹 및 델타이미지 기반의 효율적인 센서노드 소프트웨어 업데이트 기법 남영진, 남민석, 박영균, 김창훈, 이동하 pp.103-111

참고문헌 (21건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 A. Moon, H. Kim, H. Kim and S. Lee, "Context-Aware Active Services in Ubiquitous Computing Environments," ETRI Journal vol. 29, no. 2, 2007, pp. 169-178. 미소장
2 홍일영, "상황인지 소프트웨어, 이젠 몸짓을 넘어 마음을 읽어야 한다!," 한국 소프트웨어 진흥원, 정책연구센터, 2008. 미소장
3 국외 개인화 서비스 기술동향 소장
4 http://context.media.mit.edu/press/. 미소장
5 S. McBurney, M. Williams, N. Taylor and E. Papadopoulou, "Managing User Preference for Personalization in a Pervasive Service Environment," IEEE Advanced International Conf. on Telecommunications, 2007. 미소장
6 e-Sense, "Capturing Ambient Intelligence for Mobile Communications through Wireless Sensor Networks," IST, 2006. 미소장
7 IST-2004-511607 MobiLife D27b (D4.1b) v1.0, 2004. 미소장
8 SPICE, Deliverable : 2, "Title: Specification of pro-active Service Infrastructure for Attentive Services," 2007. 미소장
9 M. Sutter, O. Droegehorn and K. David, "User Profile Management on Service Platforms for Ubiquitous Computing Environment," IEEE Conf. Vehicular Technology, 2007 pp. 287-291. 미소장
10 Context-aware mobile computing: learning context- dependent personal preferences from a wearable sensor array 네이버 미소장
11 Context Aware Life Pattern Prediction Using Fuzzy-State Q-Learning 네이버 미소장
12 N. Golovin and E. Rahm, "Reinforcement Learning Architecture for Web Recommendations," Conf, in Information Technology: Coding and Computing, 2004. 미소장
13 A Reinforcement Learning Approach to Achieve Unobtrusive and Interactive Recommendation Systems for Web-Based Communities 네이버 미소장
14 P. Rojanavasu, P. Srinil and O. Pinngern, "New Recommendation System Using Reinforcement Learning," eBusiness, 2005. 미소장
15 Henning Schulzrinne, Vijay Gurbani, Paul Kyzivat, and Jonathan Rosenberg, "RPID: Rich Presence Extensions to the Presence Information Data Format (PIDF)," IETF RFC 4480, July 2006. 미소장
16 Reinforcement Learning: A Survey 네이버 미소장
17 S. Nguyen and A. Skowron, "Quantization of Real Value Attributes," Joint Annual Conf. Information on Sciences, 1995, pp. 34-375. 미소장
18 K.Jearanaitanakij and O. Pinngern, "An Information Gain Technique for Acceleration of Convergence of Artificial Neural Networks," ICICS, 2005, pp. 349-352. 미소장
19 http://archive.ics.uci.edu/ml/. 미소장
20 S. Louis, A. Shankar, "Context Learning Can Improve User Interaction, Information Reuse and Integration," IEEE conf. IRI 2004, pp. 115-120. 미소장
21 http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka. 미소장

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