클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
본 논문에서는 Daum클라우드, 네이버 N드라이브, 구글드라이브, 드롭박스, 마이크로소프트 SkyDrive, 애플 iCloud와 같은 클라우드 스토리지 서비스 기술혁신에 있어서의 각 속성에 대한 개인 사용자의 선호요인을 컨조인트 방법론으로 분석하였다. 기존 연구 문헌을 통해서 클라우드 스토리지 서비스를 구성하는 주요한 속성으로 무료저장용량, 인지된 비용, 파일공유 기능을 통한 협업성 여부, 모바일 접근성, 사회적 영향력, 신뢰성을 기반으로 한 인지된 보안의 6가지를 요소를 추출하였다. 또한 컨조인트 분석 결과 6가지 속성 모두 클라우드 스토리지 서비스 선호에 통계적으로 유의함을 확인할 수 있었다. 컨조인트 분석결과 가장 중요한 속성은 접근성 이었으며, 그 다음으로 중요한 속성은 무료저장용량과 협업성 이었다. 그 결과로부터 더 진일보된 기술 혁신을 위한 클라우드 스토리지 서비스 생태계 조성을 위해 각 회사의 서비스 간 상호호환성에 기반한 통합적인 클라우드 스토리지 서비스 제공이 중요할 것이라는 함의를 찾을 수 있었다. 본 논문의 방법론에서 접근성과 협업성을 경제적 카테고리로 묶고, 저장용량과 인지된 비용을 기술적 카테고리로, 사회적 영향력과 인지된 보안을 환경적 카테고리로 분류하였을때, 기술적인 부분이 가장 중요하게, 그 다음으로 경제적인 부분이, 그리고 그 뒤로 환경적인 요인이 중요하다는 결과가 나왔다. 시사점에서는 연구 결과를 바탕으로 현재의 클라우드 스토리지 서비스를 더욱 개선, 발전시킬 수 있는 사항들을 제안해 보았다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
인간의 감성은 주관적이고 개인적이며, 직관적이고 모호한 것이어서 정의하기도 힘들고, 따라서 측정하기는 더욱 어려운 과제이다. 일반적으로 감성의 측정방법은 사용자의 주관적인 평가를 토대로 하는 심리적 측정방법과 생리신호를 이용하는 생리적 측정방법으로 크게 나눌 수 있다. 하지만 이 두 가지방법 모두 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 디자인분야에서 접근이 용이하고 자연스러운 환경 하에서 사용자의 감성을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 우선 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발되는 인간의 감성변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들과 대표감성들을 추출하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 측정하기에 적합한 주관적 평가스케일을 도출하였다. 이를 통해 심리적 측정방법의 한계점을 보완하여 제품을 사용하면서 표출되는 사용자의 감성을 효과적으로 측정할 수 있는 도구를 개발하였다. 개발된 소프트웨어(Video TAME)의 실험 진행 모듈에서는 실험 참여자가 실험실에서 자신이 태스크를 수행하였던 장면을 녹화한 동영상을 직접 재생해 보면서 자신의 감성변화를 평가할 수 있다. 실험 분석 모듈에서는 연구자가 각 태스크별로 전체적인 실험 내용을 재생하면서 실험 결과를 확인할 수 있고, 마이크로소프트 엑셀로 내보내기 위하여 다양한 측면에서 자료를 분석할 수 있다. 본 연구를 통해 개발된 도구는 제품을 사용하면서 자연스럽게 표출되는 사용자의 감성을 효과적으로 측정하기 위한 도구로 활용할 수 있을 것이다.
인공지능 에이전트는 4차 산업혁명의 핵심 기술이고, 현재 많은 기업들이 AI 음성 인식 비서를 탑재 출시함으로써 산업 내 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 애플, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 삼성 등 고객 충성도를 확보하고 있으며 자사 하드웨어 제품을 내놓고 있는 기업의 경우, AI 비서 서비스를 자사 제품에 적용함으로써 고객 충성도를 높이고, 시장 점유율 역시 극대화뿐 아니라 향후 음성 인터페이스 플랫폼 시장 장악력을 확대하고 있다. 본 연구는 인공지능분야의 해외 및 국내 주요 기업들의 현황을 분석하고 보이스 UI 개발과 혁신 수용 관점에서 사용자 만족을 위한 기술 발전 방향에 초점을 맞추어 미래 전략 방향을 제언했다. B2B 기술적인 측면에서는 음성 인식률을 높이고 하드웨어향상, 자연언어 처리기술 및 빅데이터 및 인공지능 접목한 혁신 기술의 데이터가 쌓인 클라우드 컴퓨팅 활용뿐 아니라 및 Open A.I.언어 인공지능인 GPT-3의 활용 및 사용성, 유용성, 감성 측면에서 사용자 만족을 높일 필요가 있다. 본 연구는 산업계와 학계에 실무적, 이론적 함의를 준다.
세계 각국은 아동 그루밍(grooming)과 같은 아동 성 착취 이미지의 제작 및 배포에 강력한 법 집행이 요구하고 있다. 이러한 사회적 문제의 규모와 중요성을 고려할 때 법 집행 기관, 정부, 업계, 정부 기관의 광범위한 협력이 필요하다. N-번방 사건이후 국내에서도 사전조치의무사업자의 제공 부가통신서비스에 대한 전기통신사업법 시행령의 일부 개정이 있었다. 국내 Naver등은 ETRI(한국전자통신연구원)의 자체기술을 탑재하여 불법촬영물에 대하여 필터링을 수행하는데 반해 Microsoft는 자체 PhotoDNA기술을 사용한다. Microsoft의 PhotoDNA는 불법 촬영물 등 비교, 식별하는 기술 자체가 뛰어나 Twitter등 주요 글로벌 사업자가 이미지를 탐지하고 필터링하는데 PhotoDNA 기술을 적용하고 있다. Microsoft는 한국 정부의 시험 기준에 맞추기 위해서 Bing 서비스에 적용되고 있는 "PhotoDNA for Video 2.0A"에 대하여 KCC(방송통신심의위원회)/TTA(한국정보통신기술협회)와 협력하여 총 16회가 넘게 성능 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 기준에 통과하지 못한 사례에 대하여 분석하여 로고 추가 관련 개선방안을 도출한다. 또한, 불법촬영물에 대한 필터링 성능시험에 있어서 세 가지 동영상 데이터 세트를 성능시험에 사용하는 것을 제안한다.
본 논문은 멀티캐스트 전송을 이용한 사용자 기반의 VOD 서비스를 구현하였다. 기존의 서버 기반의 멀티캐스트 시스템을 제공하였지만 구현된 시스템은 사용자 요구 기반의 멀티캐스트 시스템을 제공한다. 멀티캐스트 에이전트 스케줄러(Multicast Agent Scheduler: MAS)는 사용자의 요구를 수집하고 요구된 비디오 아이템과 서비스 시간에 따라서 멀티캐스트 그룹과 포트 번호를 발생한다. 그러면 그것은 VOD서버와 서비스를 요구한 사용자에게 즉시 멀티캐스트 주소와 포트 번호를 전송한다. 그리고 VOD서버는 멀티캐스트 그룹 주소로 요구한 스트림을 전송하고, 사용자는 자동으로 그룹 주소에 가입한다. 멀티캐스트 에이전트 스케줄러는 같은 스케줄링 시간 안에 있는 다른 사용자들이 동일한 비디오를 요구하였을 때 같은 멀티캐스트 그룹 주소를 할당한다. 제안된 VOD 시스템은 동시에 많은 사용자에게 서비스할 뿐 아니라 서버의 부하를 크게 줄일 수 있음을 확인하였고, 이것을 마이크로 소프트의 WMT(Windows Media Technology)에 적용하였다.
본 논문은 4족 보행로봇 및 MSRS를 이용한 분산 웹 환경 로봇 서비스 개발환경을 제안하였다. 로봇 서비스 개발 환경은 고수준의 복잡한 로봇어플리케이션이 분산 웹 환경에서 동작 가능하게 하기 위하여, 마이크로소프트사의 MSRS를 이용해 로봇 기능들을 네트워크 노드에서 실행되는 서비스들로 구현하였다. 제안된 개발환경은 4족 보행 로봇인 제니보를 로봇플랫폼으로 선정하여 구현되어 졌다. 실험을 통해 개발된 로봇 서비스들은 분산 웹 환경 하에서 동적인 실행, 구성 및 원격 모니터링이 가능함을 보여주었다. 또한 개발된 로봇 서비스들을 복잡한 로봇어플리케이션을 쉽게 제작할 수 있도록 하는 비주얼프로그램 언어에서 사용하여 응용어플리케이션을 제작해 그 가능성을 검증하였다.
크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.
최근 모바일 기기의 확산과 보급률이 증가함에 따라, 1인 n개의 모바일 기기 시대가 열리고 있다. 모바일 기기와 운영체제의 종류도 지속적으로 늘어나고 있는 추세이다. 80%이상의 시장점유율을 가진 구글의 안드로이드나 애플의 iOS뿐만 아니라 삼성과 인텔이 개발하고 있는 타이젠, 리눅스의 우분투를 모바일화 시킨 UBUNTU for Phone, UBUNTU touch, 모질라의 Firefox OS, 마이크로소프트사의 윈도우 모바일 등 수많은 운영체제들이 출시를 앞두고 있다. 하지만 서로 다른 운영체제간의 파일을 공유 할 수 있는 시스템이나 기술은 없는 실정이다. 블루투스나 WIFI Direct같은 기술들은 존재하지만 기기간의 호환성이 낮고, 전송 가능한 파일형식에 따른 제약도 존재한다. 이에 본 논문에서는, 무선랜카드가 장착되어 있는 환경에서 안드로이드 모바일 서버를 이용한 이 기종 및 서로 다른 운영체제 간 파일공유 방법에 대해 연구하고, 이에 따른 파일을 공유할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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