유비쿼터스 지능공간에서 의도 추론과 가시화를 위한 사용자 행동 패턴 추출
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 최유리 | - |
dc.date.accessioned | 2018-11-08T07:50:25Z | - |
dc.date.available | 2018-11-08T07:50:25Z | - |
dc.date.issued | 2009-08 | - |
dc.identifier.other | 10180 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/7775 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2009. 8 | - |
dc.description.tableofcontents | 목 차 1 그림 목차 3 표 목차 4 국문요약 5 제 1 장 서론 6 제 1 절 문제 제기 10 제 2 장 관련 연구 12 제 1 절 상황정보 센싱 기술 12 제 2 절 상황정보 모델링 14 제 3 절 상황정보 충돌 감지 기술 15 제 4 절 인간 행동 패턴 추출 18 제 5 절 가시화(Visualization) 23 제 3 장 상황인지 충돌 25 제 4 장 사용자 동시 다중행동 패턴 학습 기법 26 제 1 절 상황 정보 추출 모니터링 시스템 29 제 2 절 동시 다중행동 패턴 추출 시스템 32 제 3 절 동시 행동 패턴 집합 조직 및 점증적 통계기법 34 제 4 절 행동 패턴 집합 들의 관계성 도출 39 제 5 장 행동 패턴 집합 간의 관계성 도출 40 제 1 절 행동 패턴과 시간 관계 도출 40 제 2 절 행동 패턴 집합의 순서와 결합도를 이용한 개념적인 서비스 공간 45 제 3 절 가시화 47 제 6 장 실험 및 결과 49 제 1 절 실험환경 49 제 2 절 실험 결과 53 제 1 항 동시다중 행동 패턴 집합 53 제 2 항 행동 패턴 집합 들의 지속시간과 빈도 58 제 3 항 그룹간의 관계 도출 59 제 4 항 동시행동그룹 상태 다이어그램 62 제 5 항 동시 행동 집합의 순서 및 결합도 66 제 6 항 가시화 68 제 7 장 결론 및 추가 연구사항 70 제 1 절 적용 가능 분야 및 상용화 가능성 72 참고문헌 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | 유비쿼터스 지능공간에서 의도 추론과 가시화를 위한 사용자 행동 패턴 추출 | - |
dc.title.alternative | Euri Choi | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
dc.contributor.alternativeName | Euri Choi | - |
dc.contributor.department | 일반대학원 전자공학과 | - |
dc.date.awarded | 2009. 8 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 568112 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000010180 | - |
dc.subject.keyword | 유비쿼터스 | - |
dc.subject.keyword | 지능공간 | - |
dc.subject.keyword | 의도 추론 | - |
dc.subject.keyword | 가시화 | - |
dc.subject.keyword | 사용자 | - |
dc.subject.keyword | 행동 패턴 | - |
dc.subject.keyword | 추출 | - |
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