최근 AI 스피커 시장의 규모가 급속도 커지면서 AI 스피커의 다양한 활용 가능성이 크게 주목받고 있다. 소비자들이 다양한 채널을 통해 제품을 사용한 경험을 표현하고 공유하는 환경을 만들어 졌고, 그로 인하여 소비자가 제품을 이용한 경험에 대한 다양하고 솔직한 생각을 남긴 리뷰들의 양이 방대해졌는데, 이러한 리뷰데이터는 소비자의 생각을 분석하는 데에 매우 유용하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이 리뷰데이터를 활용하여 AI 스피커 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하고자 하였다. 무엇보다 선행연구를 통하여 도출된 AI 사용의도에 영향을 미치는 7가지 요인들이 실제로 소비자들이 남기는 리뷰에서도 나타나는 요인인지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, Amazon.com의 아마존 에코 제품에 대한 고객 리뷰데이터를 기반으로 하여 텍스트마이닝과 사회관계망 분석을 활용하여 분석하였다. 리뷰데이터를 긍정리뷰와 부정리뷰로 분류하고 전처리하여 도출된 단어들 간 연결성을 중심으로 AI 스피커의 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인을 분류하고자 연결 중심성 분석을 하였으며, 이를 통해 연결성의 위치가 비슷한 단어들 간 분류를 하기 위하여 CONCOR 분석을 하였다. 긍정 리뷰 연구 결과, 소비자들은 AI 스피커 지속적 사용에 영향을 미치는 요인으로 의인화와 친밀성을 가장 중요하게 보았다. 이 두 요인들은 다른 요인들과도 강한 연결 관계를 보여주었고, 선행연구에서 도출된 요인 외에 연결성도 중요한 요인임을 도출하였다. 또한 추가적으로 부정적인 리뷰 분석 결과, 인식오류와 호환성이 AI 스피커 사용에 있어서 소비자들에게 부정적인 영향을 주는 주요 요인들로 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 소비자들이 아마존 에코 제품을 지속적으로 사용하게 하는 구체적인 방법에 대하여 제시하고자 한다.
최근 들어 해양에 대한 경제적, 환경적, 정치적 관심이 증대함에 따라 다양한 분야에서 해양지리정보에 대한 수요가 발생하고 있으며 이를 위한 지역적인 GIS 연구와 시스템개발, 데이터베이스 구축 등이 진행되고 있다. 그러나 국가차원의 거시적 규모의 해양GIS 체계에 대한 연구는 기존의 육상GIS에 비해 미미하며 따라서, 해양GIS 커뮤니티를 위한 해양지리정보기반의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 해양GIS의 인프라 구축에서 상호호환성과 효율성을 극대화하기 위한 필수조건인 데이터 표준화에 대해 필요성과 특성을 고찰한다. 또한, 기존의 GIS데이터 표준을 분석하여 우리나라 해양GIS 표준과의 연계가능성을 시사하고 해양GIS 데이터 표준의 개념과 구성요소를 정의하며 이를 위한 전략적 개발방안을 제시한다.
최근 교육용 로봇 하드웨어 발달로 연산 처리 속도 및 확장성이 매우 좋아졌다. 이에 따라 로봇 하드웨어에 MBL용 온도 센서나 자이로 센서도 호환되어 데이터 로깅이 가능해졌다. 데이터 로깅이 가능한 교육용 로봇으로 학생들은 과학적인 탐구 예측, 수집, 데이터 분석이 가능한 실험을 할 수 있게 된 것이다. 이에 본 연구에서는 학급 SNS와 스마트폰을 활용한 'Smart r-Learning'에 데이터로깅이 가능한 교육용 로봇을 도입하여 과학 프로젝트 수업을 개발하고 적용했다. 데이터 로깅 활용 Smart r-Learning 프로젝트 수업을 초등학교 5학년 학생들에게 적용한 결과 논리적 사고력 6개 영역 중 4개 영역이 유의미하게 향상된 것으로 나타났다.
에너지 절감을 위해 다양한 분야에서 노력을 기울이고 있지만 전체 에너지 사용량의 약 20% 이상을 차지하는 건물 분야는 정부의 정책과 제도적인 지원 하에 에너지 절감활동을 활발하게 진행하고 있다. 특히 $3000m^2$ 이상의 중대형 건물의 경우 BEMS(Building Energy Management System)기반의 건물에너지 관리가 의무화 될 예정이다. 하지만 기존 BEMS의 경우 특정 기업에 의한 단독 솔루션 형태로 제공되고 있어 BEMS간 데이터 상호호환성을 보장하지 않고, 단순 모니터링 기능에 의존하여 저장/관리 되지 않고 버려지는 데이터들이 많아 차후 문제가 발생한 경우 과거 데이터를 통한 분석 작업에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 건물에너지 통합관리 측면에서 원격지에 설치된 다양한 BEMS들의 센서/미터 데이터들을 웹을 통해 수집하고 데이터 웨어하우스에 저장/관리되며 건물에너지 통계, 분석 및 진단을 가능하도록 하는 데이터 웨어하우스 기반의 원격 건물에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.
본 논문에서는 기존의 T-DMB(Terrestrial-DMB) 방식과 호환성을 유지하는 동시에 이동환경에서 고전송 효율, 고품질 서비스를 제공할 수 있는 새로운 휴대 이동 방송 방식인 AT-DMB(Advanced T-DMB) 시스템을 소개한다. AT-DMB 시스템에 새로 도입된 계층 변조방식은 기존의 데이터 스트림에 부가적인 데이터 스트림을 삽입하여 전송할 수 있고, 이에 따라 AT-DMB는 기존의 T-DMB보다 더 많은 유효데이터를 전송할 수 있어 고품질 비디오 서비스를 제공할 수 있으며, 동시에 많은 방송 서비스 채널을 제공할 수 있게 된다. 본 논문에서는 AT-DMB 시스템에서 새롭게 도입된 계층변조 방식과 기존의 T-DMB 시스템과의 성능을 비교하고 다양한 환경에서 계층변조에 의한 성능을 분석하였다.
현재 운영되는 주요 하 폐수 처리시설 관리에 있어 환경 보호를 위한 엄격한 규제로 수질오염 측정 시스템에 관한 시스템이 부각되고 있다. 하지만 기존 하 폐수 처리 시스템은 하 폐수에 특화된 수질감시 기술이 미흡하며, 그중 센서와 네트워크를 통한 1:n 데이터 전송이 아닌 1:1을 지향하며, 이기종간 통신방식에 대한 호환성이 미비하다. 또한, 주로 수동방식의 검출방식을 준수하고 있다. 이에 본 논문에서는 수질복원시설물 내에 자동화된 센서 네트워크 통합 인터페이스를 위한 센서와 수질감지통합인터페이스간의 효율적인 데이터 전송에 관한 프로토콜 기술에 관해 연구하였다. 센서 네트워크 통합 인터페이스용 모니터링 구현을 통해 이기종간 통신방식으로 원활한 데이터 전송이 가능함을 입증하였다.
지금까지 웹을 통합 지리정보의 접근을 위한 웹 맵 서비스에 대한 다양한 연구가 있었다. 기존의 연구에서는 클라이언트 구현 방법, 맵 서버 구현 방법, 통신방법, 맴 데이터표현 방법 등 각각의 구현 기술만을 다루고 있다. 따라서, 각각 구현된 웹 맵 서버간에 호환성이 없기 때문에, 지리정보에 대한 공유와 활용이 어려운 문제가 있다. 이 논문에서는 OGC를 통해 제안된 웹 맵 서비스를 위한 표준 인터페이스를 준수하는 개방형 구조의 웹 맵 서버를 설계하고 구현하였다. 특히, 하나의 맵 서버를 통해 하나 이상의 데이터 소스를 지원할 수 있도록 OGC에서 제안한 표준 인터페이스를 확장하였다. 또한, 데이터 소스의 종류에 관계없이 재사용이 가능한 맵 서버의 구현 방법을 제안하고, 이를 구현함으로써, 웹 맵 서비스의 구축 및 활용에 크게 기여하였다.
인공지능 기반의 가상비서가 보편화 되면서 음성쇼핑 시장이 확대될 것으로 전망된다. 이 연구에서는 통합기술수용이론(UTAUT)을 활용, 소비자의 음성쇼핑 이용의도를 결정하는 요인을 확인한다. 온라인 쇼핑 주 소비층인 20~40대의 설문조사 데이터를 토대로 분석한 이 연구에서는 UTAUT에서 제시하는 변수 중 성과기대와 노력기대에 쇼핑의 속성을 고려하여 유희기대를 추가하여 음성쇼핑 이용의도에 영향을 미치는 변수로 설정했다. 또한 이러한 변수에 영향을 줄 것으로 추론되는 4가지 음성비서 속성 즉, 응대정확성, 호환성, 사회적 실재감, 안전성을 포함해 음성쇼핑 이용에 관한 독자적 연구모형을 구축했다. 분석결과, 성과기대, 노력기대, 유희기대 등 확장된 통합수용모델 변수들은 음성쇼핑의 사용의도에 긍정적 영향을 주는 것으로 확인됐다. 음성쇼핑 속성과 관련해서는, 호환성이 성과기대와 노력기대, 유희기대 모두 긍정적인 영향을 미쳤고, 사회적 실재감은 유희기대에 긍정적 영향을 미쳤다. 안전성은 노력기대와 유희기대에 긍정적 영향을 주는 것으로 확인됐다. 한편, 응대정확성은 성과기대, 노력기대, 유희기대에 모두 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이 연구는 음성쇼핑이라는 새로운 방식에 대한 수용 결정요인을 밝혀내어, 일반 전자상거래 업체들과 가상비서 기반 플랫폼 기업이 시장에서 지배력을 창출하기 위해 고려해야 할 혁신의 요인을 제시한다는 점에서 의의를 지닌다.
디지털 방송의 발달과 인터넷의 보급으로 디지털 데이터에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 이러한 디지털데이터의 저작권 보호를 위하여 최근 디지털 워터마킹에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서 움직임 벡터의 변경을 최소화한 블라인드 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 기존의 움직임벡터 기반의 워터마킹 기법은 움직임벡터의 변경을 이용해 워터마크 삽입을 수행한다. 그러나 움직임벡터의 변경은 영상의 화질저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 워터마크 정보의 삽입에 따른 움직임벡터의 변경을 최소화할 수 있는 삽입조건을 설정하여 영상의 비가시성을 향상시킬 수 있다. 그리고 워터마크 정보를 고려한 임계값을 적응적으로 설정하여 워터마크의 정보량을 안정 적으로 삽입할 수 있도록 보장할 수 있어 비디오 워터마킹을 효과적으로 수행할 수 있다. 제안한 방법은 비디오 비트스트림의 변화가 없기 때문에 기존의 동영상 압축표준과의 호환성을 유지할 수 있으며, 화질적인 측면에서 기존의 방법보다 약 $0.5{\sim}1.0\;dB$가 향상됨을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
네트워크 기술의 발달에 따라 고속으로 인터넷에 연결 가능한 장치의 수가 증가하면서 언제 어디서나 쉽게 접근이 가능한 클라우드 스토리지의 사용량이 증가하고 있다. 대표적인 클라우드 스토리지의 형태 중 하나인 오브젝트 스토리지는 비용이 저렴하고 높은 가용성과 지속성을 보장해주지만, HTTP 기반 인터페이스인 RESTful API로만 데이터에 접근가능하다는 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해소하고자, 기존 POSIX 인터페이스를 지원하며 클라우드 오브젝트 스토리지와 데이터를 주고받을 수 있는 인메모리 파일 시스템을 제안한다. 특히 본 연구의 클라우드 스토리지로 파일을 보내는 플러시 기법은 리눅스 시스템의 스왑 모듈을 활용하여 개발함으로써 기존 애플리케이션들과 높은 호환성을 가지며, 기존 클라우드 스토리지를 사용하는 시스템이 가지는 오버헤드를 최소화하였다. 제안하는 파일 시스템은 S3QL 보다는 약 57% 빠른 쓰기 성능을 보이며, tmpfs와 매우 근접한 읽기 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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