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양견모(Kyon-Mo Yang),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
인공비서 에이전트는 일정관리 및 추천을 할 때 일정이 비어 있는 시간을 계산하는 비교적 간단한 방식을 사용하는데, 보다 유용한 추천을 위해서는 사용자의 상황과 일정의 수행 조건을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있는 행동선택 네트워크를 사용하는 일정추천 에이전트를 개발한다. Maes가 제안한 행동선택 네트워크를 현실적인 문제에 적용하는 데는 목적과 행동 노드의 개수가 크게 늘어나면 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 행동선택 네트워크를 모듈화 하여 목적간의 충돌을 방지하고, 모듈화를 할 때 선행 행동 연결을 통한 모듈간의 사라진 연결을 보완하며, 목적들 간의 연관관계를 표현하기 위한 상위 행동선택 네트워크를 두는 계층적 행동선택 네트워크 방식을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하여 몇가지 시나리오에 따른 일정추천 실험을 통하여 제안한 에이전트의 유용성을 확인하였다.
스마트 TV에서의 상황인지를 위한 모듈형 베이지안 네트워크
양견모(Kyon-Mo Yang),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.2
최근 다양한 센서와, 인터넷 연결을 이용한 서비스와 기능을 제공하는 스마트 TV의 보급률이 증가하고 있다. 하지만 지금까지 TV에서의 상황인지 연구는 콘텐츠 서비스에 중심을 두었기 때문에 사용자가 스마트TV의 기능을 사용하기 위해서 각 기능의 역할에 대해 학습해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 현재 상황을 인식하고, 상황에 맞는 적절한 기능 조정 서비스를 제공해야할 필요가 있다. 본 논문에서는 스마트 TV에서의 상황인식을 위해 도메인 지식을 활용한 모듈형 베이지안 네트워크를 제안한다. 상황인지를 위해서 널리 사용되는 베이지안 네트워크는 불완전한 상황에서 유연하게 대처하고, 충분한 양의 데이터가 없을 경우 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계될 수 있는 장점이 있다. 또한 서비스와 기능적으로 독립인 모듈형 네트워크 설계를 통하여 네트워크의 계산량을 줄이고, 설계한 네트워크를 재사용 할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위해 혼동행렬을 작성하고 정확률, 재현률, 정확도를 계산하여 이를 규칙기반 시스템과 비교한 결과해 각각 최소 16% 20% 10%가 높았으며, t-검증을 통하여 제안하는 방법이 불완전한 상황이 발생할 수 있는 스마트 TV의 상황인지에 우수함을 95%의 유의수준에서 입증하였다. 또한 시나리오를 통하여 제안한 모델의 유용성을 확인하였다. Recently, the smart TV which offers functions and services using a variety of sensors and internet connection is proliferated. However, because so far the research of a context-awareness in TV has been focused on content services, it have problem that user learn a role of each function that is offered the smart TV to use the functions. We aware a current user situation and offer function control services considering the situation to solve the problem. This paper proposes modular Bayesian networks using domain knowledge for context-aware of the smart TV. Bayesian networks, which can respond flexibly in uncertain situations and can be designed by domain knowledge when the data is not enough, has emerged as a powerful technique for context-aware services. And the network modeling through a modular method that is independent services and functions is possible to reduce a time complexity and can reuse the designed networks. The precision, recall and accuracy of networks which are constructed by the proposed method are at least 16%, 20% and 10% higher than the rule based system respectively. And the t-test confirms that the proposed method outperforms the rule-based system in uncertain situations at significance level of 95%.