GPS 및 위치 관리 기술의 발달과 이동 통신 기술의 진보, 그리고 PDA 등의 개인용 단말기의 확산으로 인하여, 이동하는 차량 및 사용자의 위치 및 상황에 따라 적절한 컨텐츠 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 활발히 연구되고 있다. 위치 기반 서비스는 센서 네트워크 응용 기술의 발달로 인하여 차량 추적 및 항법 서비스에서 사용자의 상태 및 교통 정체, 사고, 등의 환경 정보를 고려한 보다 개인화되고 지능적인 서비스로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 차량의 위치 정보 및 주변 상황 정보의 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보 및 환경정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 실세계에 적용되어 평가되지 못했으며, 변화하는 환경 정보를 다루지 않기 때문에, 사용자를 위한 추천 서비스를 제공하기엔 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 차량의 위치 정보 뿐만 아니라 주변 환경 정보까지 검색하고 활용하기 위하여, 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 추적 시스템을 구현한다. 제시된 질의어는 차량의 위치, 방향, 주변 환경 정보, 등을 고려하여 다양한 속성 정보를 고려하여 추천 서비스를 위한 최근접 질의를 처리한다. 향후 환경 정보에 기반한 여러 추천 요소를 활용하는 위치 기반 서비스 응용에 활용될 수 있다.
본 연구는 공공도서관에서 제공하는 전자책 서비스의 현황을 파악하고 전자책 이용을 위한 접근에서 열람에 이르기까지의 전 과정을 분석함으로써 현행 공공도서관 전자책 서비스의 문제점을 파악하고 그에 대한 개선 방안을 제안하는데 목적이 있다. 먼저 분석 대상으로 선정된 4개 도서관을 비롯한 국내 외의 전자책 서비스 사례를 다양하게 수집하여, 현재 제공되는 공공도서관 전자책 서비스를 구축 및 운영 주체, 이용자 인증 방식, 대출 및 열람 방식을 기준으로 유형화하였다. 전자책 이용 분석은 분석 대상인 4개 공공도서관을 대상으로 PC 기반과 모바일 기기 기반의 전자책 서비스로 나누어 수행하였다. 분석은 이용 경로 및 방법, 검색 방법, 콘텐츠 유형 및 뷰어, 대출 및 반납, 이용안내 등의 항목으로 이루어졌다. 파악된 문제점은 전자책 사이트 접근의 어려움, 복잡한 초기 설정과정과 포맷별로 상이한 이용 방식, 불충분한 도움말과 이용 안내, 상업적 서비스에 비해 느린 속도와 이용편의성 부족, 전자책 특성에 맞는 검색 기능 부족 등이었으며, 이러한 사항들에 대해 특히 어린이 이용자의 특성을 고려하여 개선 방안을 제시하였다. 또한 향후 공공도서관의 전자책 서비스 활성화 및 이용 증진을 위한 고려 사항으로 전자책에 대한 사서의 인식 및 태도 개선, 도서관 주도적인 전자책 서비스 운영, 단말기 대여 및 공간 확보 등을 통한 이용자 관심 촉진, 이용자와 이용자 요구에 대한 이해를 바탕으로 한 서비스 개발의 필요성 등을 제시하였다.
최근 젊은 세대를 중심으로 정보의 유통이나 공유 수단으로 텍스트보다는 비주얼 기반의 정보 전달을 선호하는 경향이 뚜렷하며, 인터넷상의 유투브나 1인 방송 등을 통한 정보의 유통이 일상화되고 있다. 즉, 젊은 세대들은 대부분의 원하는 정보를 이러한 유통 과정을 거쳐 습득하게 되며 활용하는 상황이다. 또한, 많은 젊은 세대들은 자신을 개성있게 꾸미고 장식하는 데에 매우 과감하고 적극적이다. 얼굴 화장이나 헤어 스타일링 및 패션 연출에 있어 남녀구분 없이 적극적인 표현과 시도를 통해 개인의 개성을 거리낌이 없이 연출하는 경향이 있다. 특히, 얼굴 메이크업은 여자들은 물론이고 최근 남자들 사이에서도 관심의 대상이 되고 있으며, 자신의 개성을 표출할 수 있는 중요한 수단으로 인식되는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 자신의 독특한 개성을 나타내기 위한 얼굴메이크업을 연출하기 위해 자신의 얼굴 모양, 헤어 컬러 및 스타일, 피부 톤, 패션 스타일과 의상 컬러 등과 잘 어울리는 얼굴 메이크업을 구현하도록 인터넷상의 유명한 전문 메이크업 아티스트 들의 유투브나 1인 방송 영상 중 관련영상을 효율적으로 검색하여 추천하고, 사용자의 평소 검색 패턴과 외모 특징들을 학습시켜 축적된 정보를 바탕으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 인공지능 기법을 도입하며, 추천된 영상을 통해 자세한 메이크업 과정을 실제 단계별로 수행하면서 메이크업 스킬을 습득하도록 하는 지능형 스마트 거울 앱을 설계하고 구현하고자 한다.
본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
본 논문에서는 다양한 종류의 서비스 지원이 가능하며, PC, 웹, 모바일 환경을 연동 할 수 있는 새로운 개념의 XML 기반 글로벌 P2P 엔진을 제안하고 이에 대한 설계 및 구현 경험을 소개한다. 제안된 P2P 엔진은 모든 메시지 교환 시 텍스트 기반의 XML을 사용함으로써 웹 연동 및 이기종간 데이터 교환이 가능하며, 다중 수준의 보안레벨과 여러 보안 알고리즘을 적용할 수 있는 기능도 제공한다. 이를 위하여 제안된 시스템은 모든 메시지를 스케줄링, 필터링 하는 Message Dispatcher, 보안 기능을 지원하는 보안 관리자와 전송을 담당하는 전송 관리자를 포함하는 SecureNet Manager, 피어를 검색하여 피어 네트워크 환경을 구성하는 Discovery Manager, 그리고 XML 문서처리 기능을 포함하는 데이터 관리자인 Repository Manager 모듈로 구성되어있다. 본 논문에서 제안된 시스템의 가용성 평가를 위해 커뮤니케이션 서비스인 채팅과 협업 중 공동 저작 도구로서 화이트보드 그리고 파일 공유서비스를 각각 구현하고, 기존의 타 시스템과의 성능 비교 평가를 하였다.
플래시 메모리는 비휘발성, 저전력, 빠른 입출력, 충격에 강함 등과 같은 많은 장점을 가지고 있으며 모바일 기기에서의 저장 매체로 사용이 증가되고 있다. 하지만 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 지움 연산의 단위가 크다는 제약 및 블록의 지움 횟수 제한이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 YAFFS와 같은 로그 구조 기반의 플래시 파일 시스템들이 개발되었다. 그러나 쓰기 연산을 위한 공간 요청이 발생할 때나 지움 대상 블록을 선정할 때 순차적으로 블록 정보를 검색하여 할당 및 지움 연산을 수행한다. 이러한 순차적인 블록 접근 방식은 플래시 메모리의 사용량이 증가함에 따라 접근 시간이 증가될 수 있다. 그리고 블록 지움 연산을 수행하는 시기를 결정하여 불필요한 지움 연산 대상 블록을 찾는 시간을 최소화하고 충분한 플래시 메모리의 빈 공간을 유지하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 로그 구조 기반의 NAND 플래시 메모리 파일시스템의 빠른 연산을 위한 기법들을 제안한다. 제안된 기법은 YAFFS 상에서 구현되었으며, 제안한 기법들을 실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 기법은 기존의 성능과 비교해 빠른 연산 성능향상을 보였다.
In this paper, we design and implement a two-way search algorithm that can provide a customized service through the user with real-time two-way communication using a mobile instant messaging service. Therefore, we design and implement the automative search system which enables delivering message to each user mobile terminal from a plurality of relay mobile terminals by utilizing the mobile instant messenger, not to deliver a message from the main server to the mobile instant messenger user directly. Two-way search system using the mobile instant messenger can be immediately collect the user's response is easy to identify the orientation of each user, and thus can be provided to establish a differentiated service plan. Also, It provides a number of services(text, photos, videos, etc) in real-time information to the user by utilizing the mobile instant messenger service without the need to install a separate application. Experiment results, data processing speed of the category processing way to search for the data of the DB server from a user mobile terminal is about 7.06sec, data processing number per minute is about 13 times. The data processing speed of the instruction processing way is about 3.10sec, data processing number per minute is about 10 times. The data processing speed of the natural language processing way is about 5.13sec, per data processing number per minute is about 7 times. Therefore in category processing way, command processing way and natural language processing way, instruction processing way is the most excellent in aspect of data processing speed, otherwise in aspect of per data processing number per minute, the category processing way is the best method.
최근 스마트 폰 출현과 함께 인터넷 검색, 트위터, 페이스북 등의 SNS(Social Network Service) 가 폭발적으로 성장하고 지속적인 IT 발달로 인해 새롭게 창출, 유통되는 정보 즉, 빅 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 또한 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 이를 위해 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 빅 데이터는 꼭 필요한 자원이기 때문에 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 소셜 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터를 분석하는 버즈모니터링에 대해 고찰해 보고 실제 버즈모니터링을 통해 얻은 고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다. 의료기관 평판 사례분석 결과 각 병원과 평가항목에 따라 호감도가 다르므로 해당병원에서 구체적인 고객의 반응을 실시간으로 파악하여 개선점을 찾을 수 있다.
스마트폰을 비롯한 모바일 디바이스와 다양한 영상제작도구의 발전에 따라 디지털콘텐츠의 생산량이 증가하고 있으며 그 수요는 날로 증가하고 있다. 위치정보가 포함된 GeoContents의 경우 위치기반의 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 특히 사진 등의 이미지 콘텐츠는 사용자 위치정보와 주변 POI 정보를 활용 다양한 위치기반서비스가 상용화되어 있다. 동영상 콘텐츠의 경우 프레임별로 위치정보가 다름에도 불구하고, 아직까지 대표위치를 기반으로 서비스가 제공되고 있다. 본 논문에서는 프레임별 위치정보가 포함된 동영상 콘텐츠를 GeoVideo라 정의하고, GeoVideo 콘텐츠를 제작하고 활용하기 위해서 GeoVideo 제작 도구 및 뷰어 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 GeoVideo는 사용자 위치정보 기반의 동영상 콘텐츠 검색 서비스 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 기존 연구들은 질의 처리 성능의 향상을 위해, 공간 네트워크 상의 POI와 노드 사이의 거리를 미리 계산하는 pre-computation 기법을 사용한다. 그러나 이러한 pre-computation 기법들은 검색 대상이 되는 POI의 변경을 효과적으로 처리하지 못하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존 pre-computation 기법들의 단점을 극복하고, 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리하기 위하여 S-GRID를 이용한 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, S-GRID 및 분산 그리드 기법의 k-최근접 질의처리 알고리즘의 성능 평가를 통해, 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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