최근에 무선 모바일 네트워크상에서 모바일 클라이언트 요청증가로 인하여 스트리밍 미디어 객체를 관리하고 서비스하기 위한 새로운 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 무선 모바일 네트워크상에서 스트리밍 미디어 서비스의 성능을 향상시키기 위한 새로운 객체 세그먼트 그룹화 방법을 제안한다. 제안된 기법은 분할된 객체 세그먼트들에 대해서 유사성 척도를 수행하며, 유사성 척도를 위해 disjunction, conjunction, 그리고 filtering연산을 수행한다. 이들 연산 척도에 따라 분할된 세그먼트들의 그룹화가 결정되며, 스트리밍 미디어 서비스 성능이 결정된다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 처리율, 평균 시작지연, 그리고 캐시 히트율의 성능이 우수함을 보였다.
모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원 제약적인 문제를 해결하기 위해 클라우드 서비스를 활용한다. 이렇게 모바일 기기에서 수행해야할 작업을 클라우드로 위임하는 것을 오프로딩이라고 하고 에너지 소모의 관점에서 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 응답 시간의 관점에서 오프로딩 기법 적용의 효율성을 측정하기 위해 센 싱 데이터 동기화를 고려한 응답 시간 모델을 설계하였다. 제안 모델에서는 클라우드에서 모바일 기기가 요청한 작업 을 처리할 때 필요한 센싱 데이터에 대한 동기화 작업을 고려하여 정교한 응답 시간 예측을 가능하도록 했으며 모의실험을 통해 새로운 센서 데이터의 발생 비율과 동기화 주기가 응답 시간에 어떤 영향을 주는지를 확인하였다.
본 논문에서는 핸드폰, 스마트폰, PDA폰 등의 모바일폰에서 동작하는 강건하고 경량화된 한국어 형태소 분석기를 제안한다. 이들 모바일 장치들은 낮은 CPU 성능과 메모리 사용에서의 제약으로 인해 자연언어 인터페이스를 적용하기 곤란했다. 본 논문에서는 1) 키 이벤트 핸들러 (Key Event Handler)를 이용한 온라인 형태소 분석과 2) 붙여 쓴 오류 문장에 대해 띄어쓰기 오류 교정의 전처리 과정 없이 강건한 형태소 분석 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 경량화된 한국어 형태소 분석기는 모바일 한영 번역기 시제품에 적용하여 메모리 사용량은 5.8% 줄이고 평균 반환 시간은 19.0% 개선하였다.
멀티미디어 관련 기술이 발전하고 인터넷 사용이 보편화되면서 모바일 단말기 상에서 비디오 데이터를 검색하려는 요구가 증가하고 있다. 그러나 모바일 단말기의 경우 낮은CPU 처리율이나 대역폭, 배터리 용량 등의 제약으로 인해 비디오를 그대로 검색하기에는 어려움이 많다. 최근 들어 비디오 데이터의 요약을 통해 모바일 환경의 제약점을 극복하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 단편적인 비디오 데이터 요약 기술에서 벗어나 요약된 비디오 데이터에 특징이나 중요도를 MPEG-7을 이용해서 주석 처리하여 사용자에게 보다 효과적인 검색 환경을 제공하고자 한다. 이러한 요약 방법은 모바일 환경에서 사용자의 우선 순위나 요구하는 특징에 적합한 동영상을 볼 수 있고 비디오의 전송시 모바일 장비의 성능에 따라 차별적으로 요약 정보를 제공함으로써 모바일 환경의 제약을 상당히 완화시킨다.
고성능 스마트폰의 사용이 보편화되고 성능과 용량의 증가로 그 활용 분야가 날로 확대되고 있다. 특히 클라이언트 단말기 활용에서 벗어나 모바일 환경에서 데이터베이스 엔진 사용이 보편화되고 있으며 모바일에 적합한 데이터베이스 엔진 개발과 발표가 뒤따르고 있다. 이 엔진들은 대부분 오픈소스 프로그램들이며 범용 데이터베이스에 비해 가볍고 속도가 빠른 장점을 지녀 향후 발전 가능성이 커 보인다. 이 논문에서는 안드로이드 등의 모바일 환경에서 SQLite 데이터베이스, Realm 데이터베이스 등의 모바일 데이터베이스들의 검색 성능 및 특성을 파악하고 비교하기 위한 시스템을 설계하여 성능 실험을 할 수 있도록 한다.
최근 모바일 기기의 발달로 모바일 환경에서도 예약 서비스를 이용할 수 있다. 모바일 예약 시스템은 서버와 사용자간에 예약 정보 데이터를 일관성 있게 유지하여 사용자에게 실시간 예약 현황을 제공해야 한다. 현재 모바일 예약 시스템은 어플리케이션을 기반으로 서비스를 제공하고 있고, 웹 서비스와 같이 요청 대 응답 방식으로만 데이터를 처리하기 때문에 사용자가 요청하지 않으면 변화된 데이터를 알 수 없다는 문제점이 있다. 이는 데이터 일관성의 문제로 연결되어 사용자에게 실시간으로 예약 현황을 제공하지 못하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 예약 시스템에서 스트리밍 방식을 개선한 Push를 통해 데이터 일관성을 유지하는 동기화 메커니즘을 제안한다.
본 논문에서는 기존의 현장형 교육으로 이루어졌던 치매 예방 교육을 보다 접근하기 쉽도록 애플리케이션으로 개발한다. 기존의 보드 게임이나 카드게임 형식으로 되어 있는 치매 브레인트레이닝 게임을 안드로이드 기반으로 구현하고, 보호자의 조호 지침을 시각화하여 이해를 돕는 콘텐츠를 개발을 통해 치매 예방에 도움이 되는 게임은 물론 치매 예방에 관련된 정보를 제공한다. 또한 가족들이 치매 예방 교육의 원활한 진행 상황을 애플리케이션을 통해 확인 할 수 있는 기능을 구현한다.
무선 환경과 모바일 네트워크의 성장으로 전자 상거래에서 모바일 상거래로 발전하고 있다. 모바일 기기들을 주로 이용하게 되는 모바일 상거래는 기존의 PC 환경의 전자 상거래와 기능이나 서비스는 유사하지만 더 소형화되어 있고 PC 환경에 비해 상대적으로 작은 대역폭 환경에서 통신하게 되는 등의 여러 가지 제약점이 있다 따라서 본 논문에서는 기존의 전자 상거래와는 다른 모바일 상거래의 제약 사항들을 고려한 모바일 상거래 시스템 아키텍처 설계 방법을 제안한다.
모바일 엣지 컴퓨팅은 폭증하는 모바일 트래픽에 대응하고 다양한 요구사항을 만족시키는 서비스를 제공하기 위해 모바일 엣지 노드에서 다양한 기능을 직접 제공하는 기술이다. 예를 들어 모바일 트래픽 경감을 위한 캐싱이나, 위험감지 서비스 제공을 위한 비디오 분석 등이 모바일 엣지 노드에서 수행될 수 있다. 지금까지 개인화된 서비스를 추천하는 방법이나 구조 등에 대한 많은 연구가 있었지만, 모바일 엣지 컴퓨팅의 특성을 고려한 연구는 없었다. 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 컨텍스트 정보를 획득하는 것이 중요하다. 기존 서버단 중심의 개인화된 서비스 모델은 모바일 엣지 컴퓨팅에 적용될 경우 컨텍스트 고립 문제와 프라이버시 이슈를 더욱 심화시킬 수 있다. 모바일 엣지 노드는 컨텍스트 수집이 용이하다는 이점을 가진다. 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 또 하나의 주목할 만한 특징은 사용자와 어플리케이션의 상호 연동이 매우 유동적이라는 점이다. 본 논문에서는 모바일 엣지 컴퓨팅의 특징을 반영한 로컬 서비스 추천 플랫폼 구조를 제시하고 컨텍스트 고립 문제와 프라이버시 이슈를 완화할 수 있는 개인화된 서비스 제공 방법을 제시한다.
모바일 환경이 일반화 되면서 모바일 디바이스간 또는 모바일 디바이스와 PC 또는 서버와의 동기화가 요구되었다. 모토로라, 에릭슨, 노키아 등의 업체들은 컨소시엄을 구성하여 데이터의 동기화와 다양한 전송 프로토콜과의 연동을 목표로 산업계의 표준인 SyncML(Synchronization Markup Language)을 제정하였다. 그러나, 동기화 과정에서 둘 이상의 클라이언트가 동일한 데이터 동기화를 요청했을 때 데이터 충돌이 일어나게 된다. 본 논문에서는 데이터 동기화 과정에서 발생할 수 있는 다양한 충돌에 대해서 분석하고, 체계적으로 분류하였다. 이를 바탕으로 동기화에 대한 정보를 추적할 수 있는 Change Log Information을 구성하고 운영 원칙을 제정하여, 데이터의 안정성과 일치성을 보장하기 위한 Conflict Resolution을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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