스마트 홈이나 지능화된 홈 네트워크 제어 시스템이 거주자에 대한 자동화된 서비스를 제공하기 위해서 홈 디바이스들의 협업을 필요로 한다. 홈 디바이스들의 협업은 사용자의 제어 요구에 대해 같은 목적을 가지는 둘 이상의 홈 디바이스들을 동시에 제어하는 거주자를 위한 서비스로 정의할 수 있다. 홈 디바이스 협업의 대상이 되는 것은 흠 디바이스의 동작 객체이며, 이 객체들은 AHAM(Association of Home Appliance Manufactures) CHA(Connected Home Appliances)에 디바이스(가전기기) 모델 별로 정의되어 있다. AHAM의 CHA는 일반적인 가전기기 모델, 객체들과 상위 수준의 메시지들을 표현함으로써 네트워킹을 통해 가능한 서비스와 특징들을 활성화하고자 하고 있으나, 디바이스 모델의 객체간의 협업의 표현파 처리에 대해서는 고려되어 있지 않다. 본 논문은 홈 디바이스들 사이에서 발견할 수 있는 협업 관계를 정의하고, AHAM의 객체들이 협업 관계를 처리할 수 있는 협업 모델을 제안한다
제한된 자원인 모바일 디바이스 배터리의 소모는 회로 설계자들이 회로를 분석 및 평가할 때 중요한 척도가 된다. 기존의 모바일 디바이스 배터리 소모 분석을 위해 여러 배터리 소모 모델 생성 연구가 수행되었으며, 배터리 소모 모델 생성 기법은 센서의 사용 유무, 런타임 모델 생성 여부, 검증 및 테스팅 목적으로의 모델 이용 여부 등에 따라 서로 다른 특징을 가진다. 본 연구에서는 모바일 디바이스회로 설계자들이 회로를 분석하는데 도움을 주기 위한 목적으로 지금까지 연구되어 온 배터리 소모 모델 분석 기법들에 대하여 비교 및 평가하고자 한다. 평가 결과를 기반으로 향후 모바일 디바이스 배터리 소모 분석 연구의 발전 방향을 제안한다.
본 연구는 확장된 UTAUT2 모델을 이용하여 웨어러블 디바이스의 주요 잠재적 수용자인 대학생들의 웨어러블 디바이스 사용의도에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고찰하였다. 구체적으로 인포테인먼트 기능으로서의 웨어러블 디바이스에 대한 사용자의 사용의도에 대한 분석을 위해 기존의 UTAUT 모형에서 상정하고 있는 핵심변수 네 가지 즉, 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 외에 쾌락적 동기, 가격 효용성, 인지된 위험을 추가한 확장된 UTAUT2 모델을 설계하고, 이를 적용하여 실증적으로 검증해 보았다. 그 결과, 기존의 UTAUT 모델의 주요 변인인 성과기대, 사회적 영향 및 촉진조건이 웨어러블 디바이스 사용의도에 유의미한 영향을 주는 것을 발견하였다. 또한 UTAUT2 모델에서 추가된 변인인 쾌락적 동기와 가격 효용성이 웨어러블 디바이스의 사용의도에 영향을 미쳤음을 발견하였다. 한편, 본 연구의 주요 목적 중 하나는 UTAUT2 모델의 이론적인 검증이었는데, UTAUT1 모델의 주요 변인들뿐만 아니라 UTAUT2 모델에 새롭게 추가된 변인인 쾌락적 동기 변인과 가격 효용성 변인이 모두 웨어러블 디바이스의 사용의도를 잘 설명하는 변인임을 확인함으로써 UTAUT2 모델이 새로운 ICT 기술의 수용을 타당하게 설명할 수 있는 모델임을 밝혔다. 따라서 UTAUT2 모델에 관한 이론적인 검증은 새로운 ICT 기술 수용 및 다른 다양한 연구주제에 관한 연구를 통해서 계속 진행될 필요가 있음을 보여 준다.
M2M 서비스를 통한 통신 모델은 MTC 디바이스와 MTC 서버 통신 모델 기반으로 이루어졌다. 하지만 최근 이동통신 시스템 기반으로 M2M 서비스가 개발되면서 다양한 M2M 서비스 개발을 위해 디바이스간 직접 통신 및 게이트웨이 기반 M2M 서비스 통신 모델에 관한 기술표준이 3GPP SA1에서 추진 중이다. 이와 관련된 기술은 3GPP SA1 TR 22.888(MTCe: Study on Enhancements for MTC) 문서를 통해 개발 중이며 주요 내용은 MTC capillary network 구축 및 MTC 게이트웨이 디바이스 역할 등을 기술하고 있다. MTC capillary network 구성의 목적은 non-3GPP M2M 디바이스를 이동통신 시스템을 통해서 M2M 서비스를 제공하기 위함이다. 본 논문에서는 이와 관련된 표준기술 및 use case를 분석한다.
IoT 디바이스에서 on-device AI를 수행할 때, 타겟 서비스나 디바이스의 환경에 따라 필요한 AI 모델이 달라질 수 있다. 또한, 기존 AI 모델도 federated learning과 같이 추가적인 데이터를 이용해 트레이닝을 하거나 보다 향상된 새로운 기법을 사용하는 등 업데이트가 일어날 수 있다. 이에 따라 IoT 디바이스에서 양질의 AI 서비스를 수행하기 위해서는 상황에 따라 필요한 AI 모델을 선택적으로 사용하거나 최적화된 최신 버전의 AI 모델로 업데이트 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이를 지원하기 위한 AI 모델 레포지토리를 제안한다. 레포지토리는 AI 모델의 등록, 검색, 관리 및 배포를 지원하며 실사용을 위한 웹 포털을 포함한다. 제안하는 시스템의 실효성 확인을 위해 Node.js와 Vue.js로 구현하여 동작을 확인하였다.
M2M 서비스 지원을 위한 이동통신 인프라 기술은 3GPP에서 MTC(Machine Typer Communications)라 부른다. 최근 3GPP SA1, SA2 에서는 MTC 디바이스와 MTC 서버 통신 모델 기반의 서비스 모델 및 지원에 관한 네트워크 구조 기술표준이 추진되었다. 이 후 후속 작업으로 3GPP SA1에서는 TR 22.888(MTCe: Study on Enhancements for MTC) 문서를 통해 MTC 디바이스 간 통신 시나리오 및 use case 개발이 추진 중이다. TR 22.888 문서에는 MTC 디바이스 간 통신 접속 시나리오 및 use case를 정의하고 이에 대한 3GPP 네트워크 요구사항을 개발하고 있다. 현재 TR 22.888v0.7 에서는 5가지의 MTC 디바이스 간 통신 시나리오가 개발되었다. 각 시나리오는 MTC 디바이스가 접속을 원하는 원격 MTC 디바이스와 연결 설정 과정에서 직접연결, MTC 서버를 통한 연결, 네트워크/MTC 서버 내에 이름 분석 기능(name resolution function) 지원을 통한 연결, 그룹 통신 내 MTC 디바이스 간 연결, 네트워크 코디네이션(network Coordination) 지원을 통한 연결 등으로 구분된다. 본 논문에서는 이와 같은 M2M에서 디바이스간 직접 통신에 관한 시나리오 및 usecase를 분석한다.
유비쿼터스 컹퓨팅 환경에서 모바일 디바이스는 Service Controller의 역할을 수행한다. 그러나 모바일 디바이스를 이용하여 원격지 리소스에 접근하는 것은 제약이 따른다. Desktop에서 흔히 쓰이는 FTP와 같은 원격지 접속 기술은 모바일 디바이스에서는 사용 할 수 없다. 또 다른 방안으로 모바일 디바이스에서 Java Application을 이용하여 원격지 컴퓨터에 접속하는 방법이 있다. 그러나 이 또한 Java Security 문제를 해결해야 한다. 모바일 디바이스에서의 Java Security 문제는 그 응용 범위나 필요성에 비해 아직까지 구현 모델은 없다. 따라서 본 논문에서는 Desktop상에서 구현하는 Java Security 접근 방법 모델을 이용하여 모바일 디바이스에서 웹 브라우저를 통해 Java Application으로 원격지 컴퓨터에 접근하는 방법을 구현한다.
최근 IT 분야의 화두 중 하나는 '모빌리티(mobility)'이다. 이동성 및 가동성 등의 뜻을 가진 모빌리티는 사용자의 정보를 획득하여 사용자에게 서비스 이동의 자유로움을 제공할 수 있다는 의미이다. 본 논문에서는 모빌리티 환경에서 다양한 미디어를 다양한 디바이스로 이동할 수 있는 프로세스 오케스트레이션(MPO: Mobility Process Orchestration) 모델을 제안하고자 한다. 오케스트레이션 모델은 사용자 환경에 있는 디바이스를 오브젝트화하여 사용자에게 원하는 미디어를 원하는 디바이스에 MSMP(Multi Source Multi Platform)형태로 제공할 수 있는 구조와 기능을 제공한다. 이뿐만 아니라, 커리어그래피(Choreography)의 개념을 이용하여 다양한 미디어 형식에 맞는 디바이스만을 추출 및 오케스트레이션 하여 사용자에게 조화로운 서비스(Harmonizing Service)를 지향한다.
평판 디스플레이용 비정질 실리콘 박막 트랜지스터의 전기적인 특성과 수학적인 모델에 대하여 연구되었고 이론적인 모델은 실험을 통하여 그 타당성을 입증하였다. 게이트전압이 고정된 상태에서 드레인 전압 증가에 따른 드레인 포화전류는 증가되었고 디바이스의 포화는 드레인 전압이 증가될수록 더 증가되었으며 문턱전압은 감소되었다. 세 개의 변수로 구성된 디바이스의 전달특성과 출력특성에 대한 실험 결과값에 대한 모델식이 제시되었는데 이 모델은 디비이스의 기하학적인 구조를 간단화 하기위한 모델식이다.
최근 딥러닝 기술이 모바일 기기에 활발히 적용됨에 따라 다양한 엣지 디바이스에서 신경망 모델의 추론 성능을 측정하는 것이 중요해지고 있다. 하지만 디바이스 별 환경 구성과 런타임별 모델 변환 방식이 다르기 때문에 이를 실제로 수행하는 것은 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 이기종 환경을 고려하여 추론 성능을 측정할 수 있는 Docker 기반의 프로그램을 구현하였고, 이를 이용하여 다양한 엣지 디바이스에서 최신 모델들의 추론 성능을 측정하였다. 또한, 본 프로그램으로 확보 가능한 추론시간 데이터 기반 추론 성능 예측 연구의 사전 연구로서, 대표적 경량모델인 MobilenetV1 에 대한 연산자별 프로파일링을 수행하여 추론시간의 변화 양상을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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