IoT는 다양한 디바이스들이 통신을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 환경이다. IoT의 특성으로 인해 데이터들은 이종간의 정보시스템에 분산되어 저장된다. 이러한 상황에서 IoT 엔드 애플리케이션은 데이터가 어디에 있는지 또는 스토리지의 형태가 어떠한지 알 수 없어도 데이터를 액세스할 수 있어야 한다. 이러한 메커니즘을 SD(Service Discovery)라고 한다. 그러나 현재까지의 SD 구조는 물리적 디바이스를 중심으로 탐색하기 때문에 몇 가지 문제점이 발생한다. 첫째, 물리적 위치에 따른 서비스 탐색으로 인해 반환시간이 증대된다. 둘째, 디바이스와 서비스를 따로 관리하는 데이터 구조가 요구된다. 이는 관리자의 서비스 구성복잡도를 증가시킨다. 이로 인해 디바이스 중심의 SD 구조는 실제 IoT에 적용하기에는 적합하지 않은 구조로 되어 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 NSSD(Name-based Service Centric Service Discovery)라는 SD 구조를 제안한다. NSSD는 이름 기반의 중앙집중형 SD를 제공하며 IoT 에지 게이트웨이를 캐싱 서버로 사용해 서비스 탐색속도를 향상시킨다. 기존의 DNS와 DHT 기반 DS 구조와의 시뮬레이션을 통해 NSSD가 평균 반환시간에 있어 약 2배 정도 향상된 성능을 제공함을 입증하였다.
대형 디스플레이를 갖는 IPTV 에서 일정거리 떨어진 사용자가 무선 마우스와 같은 포인팅 디바이스를 이용해 웹 브라우저를 사용할 경우 하이퍼링크의 정확한 선택 및 빠른 내용 파악에 어려움이 있다. 일반적으로 사용자는 하이퍼링크의 라벨이나 제목과 같은 불충분한 정보를 기반으로 실제 하이퍼링크의 내용을 추측한 후에 링크를 방문하기 때문에 정확한 내용을 미리 알 수 없다. 또한 TV 와 같은 큰 화면에서 웹 포탈을 이용할 경우 하이퍼링크 크기가 작고 수가 많아서 포인팅 디바이스를 이용해 정확하게 선택하기 어렵고, 여러 개의 별도 창을 사용하여 하이퍼링크를 탐색하는 것은 TV 에서 적합하지 않다. 본 논문에서는 하이퍼링크 미리 보기를 사용해 정보 검색 속도를 빠르게 하고 포인터로부터 가까운 하이퍼링크를 실시간으로 찾아내는 방법을 통해 하이퍼링크의 빠른 추출 및 선택을 가능하게 한다. 또한 하나의 창에서 웹 탐색을 하기 위해 새로운 ZUI(Zoomable User Interaction)를 제시해 문제점을 해결하고 실험을 통해 웹 페이지 탐색 성능이 개선된 것을 검증한다.
모바일폰, MP3 플레이어, PDA와 같은 개인 휴대용 임베디드 기기가 다양해지면서, 각 기기의 부팅 시간은 제품 경쟁력을 위해 개발자가 고려해야할 중요한 이슈가 되었다. 이를 위해 Disable Console[1], Kernel XIP[2], IDENoProbe[3] 등의 기술이 제안되었지만, 부팅 시간의 80%를 차지하는 디바이스 초기화와 드라이버 등록에 대한 고려가 부족하다는 점에서 한계를 가진다. 본 연구에서는 부팅 시에 불필요한 IDE나 다른 인터페이스 채널의 초기화 과정 및 디바이스 드라이버의 등록과정을 생략하고, 그 과정을 부팅이 완료된 후로 지연시킴으로써 부팅 시간을 단축시키는 방법을 제안한다. 본 연구를 이용할 경우 부팅 시에 불필요한 IDE 인터페이스 채널의 초기화를 생략함으로써 기존 시스템의 부팅 시간에 비해 약 7초 정도 (일반 리눅스 부팅 시간의 약 14.15% 개선)의 성능 향상을 기대할 수 있으며, 나아가 부팅 과정의 80% 정도를 차지하는 디바이스 드라이버의 등록 과정의 일부를 생략하여 부팅 성능을 개선할 수 있는 실험적 근거를 제시하였다.
본 연구에서는 헬스케어 서비스를 위한 모바일 디바이스 수용의도, 헬스케어 서비스별 선호 디바이스 유형 및 속성의 차이, 어플리케이션에 대한 수용의도 및 최대지불금액을 파악하고자 하였다. 이를 위해 병원 및 의료기관 관계자, 노인 및 만성질환자, 건강유지에 관심 있는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 헬스케어 서비스를 위한 모바일 디바이스의 수용의도는 중간 이상으로 높게 나타났으며, 병원관계자의 수용의도가 가장 높았다. 디바이스 유형으로는 스마트폰을 가장 많이 선호하는 것으로 나타났고, 헬스케어 서비스 유형에 따라 디바이스 속성이 차이를 보이는 것으로, 건강관리 서비스에서는 용이성과 유희성이 다소 높게 나타났다. 모바일 어플리케이션에 대한 수용의도는 병원용도보다 개인용도가 다소 높았으며, 어플리케이션 속성으로는 개인정보 보호를 가장 중요시 여기는 것으로 조사되었다.
초연결사회의 시대가 도래하여 시간과 공간의 제약없이 효율적으로 정보를 전달할 수 있는 스마트 디바이스의 사용이 보편화되었다. 스마트 디바이스는 사람과 사물 간의 상호작용을 통하여 정보를 전달할 수 있도록 점차 웨어러블 형태로 발전하고 있으며, 의복 형태의 스마트 디바이스인 스마트의류는 인체에 가장 밀착한 상태로 각종 생체신호 등의 측정이 가능하기 때문에 미래 일상생활에서 사용도가 높아질 것으로 주목받고 있다. 기존에 개발된 스마트의류는 의복에 전자장치를 부착한 형태로 개발되어 기기 이물감으로 인해 착용 시 사용자의 불편을 야기하여 지속적으로 생체신호를 측정하기에 한계가 있었다. 이에 따라 점차 전자장치가 텍스타일 내의 한 요소로 통합되어 있는 스마트 텍스타일을 기반으로 한 스마트의류의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 현재 소비자에게 가장 근접한 웨어러블 디바이스인 스마트워치 사용자를 대상으로 하여 사용경험에 기반한 감성을 통해 웨어러블 디바이스에서 사용자가 필요로 하는 요구조건을 탐색하고자 하였다. 스마트워치 사용자의 경험에 기반한 감성에 대해 구체적인 답변을 얻고자 반구조화 된 심층인터뷰를 통해 질적 연구를 수행하였으며, 심층인터뷰 내용을 바탕으로 사용자감성을 기능적, 심미적, 사회적, 경험적 네 가지 측면으로 분류하였다. 측면별로 감성키워드를 설정하여 빈도 수 확인을 통해 스마트워치 사용자의 관심도를 알아보았다. 본 연구의 결과를 미래의 웨어러블 디바이스로 주목받고 있는 스마트의류 제작에 필요한 스마트 텍스타일 개발을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
최근 들어서 정보통신기술 자체뿐만 사물인터넷(IoT)을 활용한 비즈니스가 빠르게 확대되고 있다. 일반적으로 사물인터넷 중에서 웨어러블 디바이스는 고객을 대상으로 활용된 분야 중 가장 선도적인 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구는 먼저 웨어러블 디바이스의 대표적 응용분야인 활동량 측정기에 대해서 고객의 니즈를 파악하고, 이를 잘 알려진 마케팅 믹스(제품, 가격, 유통, 촉진)와 연계시킨다. 이를 위해서 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며, 활동량 측정기의 현재 및 잠재된 니즈를 밝혔다. 또한 이러한 니즈는 마케팅 믹스에 의해서 분류되었다. 활동량 측정기는 다른 정보통신기기와는 달리 잠재된 욕구가 많았으며, 의료기기적 특성으로 인해 유통채널 등도 온라인, 대리점이 아닌 신뢰성을 보장할 직영점이나 오프라인 매장의 선호도가 크다. 본 연구결과는 일반 사물인터넷으로서 활동량 측정기뿐 아니라 웨어러블 디바이스를 개발하려는 개발자와 경영층에게 디자인요소에 관한 새로운 시사점을 제공할 것이다.
다양한 디바이스 유형과 마케팅 커뮤니케이션의 등장으로 온라인 환경에서 고객들의 탐색 및 구매 행동은 더욱 세분화 되었다. 하지만 기존 연구들은 고객 구매여정에서의 마케팅 채널 효과를 분석하는 과정에서 디바이스 종류에 따라 드러나는 UI(User Interface)와 UX(User Experience) 특성을 반영하지 못하였다. 본 연구는 글로벌 쇼핑몰의 대규모 클릭스트림 데이터를 활용하여 다양한 디바이스를 사용하는 고객들의 유입 채널 효과를 분석하였다. 온라인 쇼핑을 활성화 시키는 디바이스 유형을 구별하고, 디바이스 유형에 따라 방문을 증진시키는 유입 채널 간의 차이를 비교하였다. 고객의 과거 쇼핑 누적 경험과 유입 채널 전환 행태를 통해 방문과 구매액 미치는 직접효과 간접효과를 판별하였다. 그 결과 동일한 고객이더라도 디바이스 선택에 따라 활용하는 마케팅 채널이 달라지는 것을 발견할 수 있었다. 온라인 소매업체는 이러한 결과를 통해 디바이스 유형을 고려하여 멀티 마케팅 채널 환경에서의 고객 의사결정과정을 더욱 잘 이해하고 최적의 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 연구는 실제 글로벌 빅 데이터를 분석하여 얻어진 유의미한 결과를 기반으로 경영학적 시사점을 도출하고, 계량 경제 모델을 활용하여 의미 있는 이론적립에 학문적으로 기여한다. 실제 온라인 쇼핑 마케팅 담당자들이 시도할 수 있는 전략적 통찰력을 제시한다는 점에서 실용적으로 활용할 가치가 있다.
본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.
본 논문에서는 기존 홈 네트워크 시스템에서 월패드로 대표되는 홈 컨트롤러를 대체할 새로운 서비스 단말기의 설계를 제안한다. 제안될 단말기는 기존의 홈 컨트롤러가 가진 이동성의 제약을 해결하고, 나아가 현재 위치 공간의 구별과 공간 내 디바이스의 탐색을 지원한다. 또한 디바이스의 상태와 제어에 중점을 두고 개발된 홈 컨트롤러에서 사용자가 보다 편리하게 이해하고 받아들일 수 있는 서비스 지향이동형 플랫폼을 설계하는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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