본 논문에서는 검색어를 직접 입력하지 않아도 사용자가 원하는 검색어를 예측하여 순서대로 추천하는 시스템 체계를 제안하였다. 센서 정보로부터 들어온 상황 정보는 추천 엔진으로 보내어 지고, 미리 구축된 상황정보 와 이력 데이터베이스를 이용하여 관련 콘텐츠 정보를 검색하고, 이를 통해 추천어를 도출하여 다시 단말기로 송신하도록 구현되었다. 구현한 시스템의 평가를 위하여 시스템의 동작 속도를 측정하였으며, 50명의 사용자를 대상으로 시스템의 사용자 만족도를 측정하여 제안된 시스템을 사용할 때의 개선 효과를 확인하였다.
스마트 폰의 등장으로 인해 사용자들은 모바일 기기를 통해 언제 어디서나 인터넷 서비스를 이용할 수 있게 되었고 더불어 다양한 앱을 통해 기존에 PC에서 제공되던 서비스들이 모바일 기기로 이동하게 되었다. 이러한 변화는 TV시장에도 영향을 미치게 되었고 TV에서도 인터넷 서비스뿐만 아니라 다양한 앱 서비스를 이용할 수 있는 스마트TV 시대를 열게 되었다. 스마트 TV시스템은 방송망과 인터넷 망을 통해 사용자에게 보다 다양한 멀티미디어 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있게 되었으나 각 인터넷 콘텐츠 제공자가 앱 형태로 콘텐츠를 제공함으로써 다양한 콘텐츠 제공자로부터 사용자가 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 검색하는 데에 한계가 있었다. 본 논문은 사용자 키워드 검색문 의미해석을 통해 서로 상이한 멀티미디어 콘텐츠 메타데이터 정보 구조를 가지고 있는 콘텐츠 제공자들이 효과적으로 검색결과를 제공할 수 있는 스마트TV통합검색시스템에 대하여 기술한다.
학교도서관에서 도서관 목록 검색 및 독서교육종합지원시스템에 접근할 수 있는 모바일 웹 서비스가 제공되고 있지만, 이용자의 요구를 반영하고 모바일기기의 특성을 고려한 서비스를 제공하지는 못하고 있다. 이에 본 연구는 학교도서관 이용자 요구에 맞는 학교도서관 모바일 앱 서비스의 내용과 방안을 모색하고자 문헌연구, 학교도서관 모바일 웹 서비스 현황 분석, 학생과 교사의 모바일 서비스 사용자 경험 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 바탕으로 학교도서관 DLS 모바일 서비스의 내용구성 및 설계 방안을 마련하였다. 우선, 단계를 4단계에서 3단계로 축소하였다. 1단계에서는 회원가입 시 화면 잘림 오류 개선, 접근성을 높이기 위해 다양한 로그인 플랫폼을 추가하고, 2단계에서는 통합검색 및 상세검색, 이용교육 및 독서교육 자료 제공, 독후활동, 소속 학교도서관 이용안내와 공지사항, 상호대차, 전자책 등과 같이 주로 사용되는 메뉴를 제공하며, 3단계에서는 소장자료 검색결과 상세화면 표시를 중심으로 예약 등의 관련 기능을 제공하도록 제안하였다. 본 연구는 학교도서관을 위한 모바일 앱 서비스 개발에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현행 모바일 웹 서비스의 변경 시에도 적용할 수 있을 것이다.
최근 모바일 기기의 확산과 초고속 인터넷의 확장에 따라 모바일 게임시장은 사용자들의 많은 관심 대상이 되어 가고 있다. 특히, 모바일 학습을 위한 게임의 경우, 언제 어디서나 이용할 수 있고, 짧은 시간에 흥미와 학습효과를 상승시킬 수 있다는 장점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 게임과 학습을 결합한 새로운 모바일 게임 콘텐츠인 V-Killer를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 V-Killer 게임은 영어 단어 맞추기 게임과 검색기능, 랭킹보기를 동시에 할 수 있는 모바일 게임이다. V-Killer는 레벨 별로 단어가 나뉘어져 있어서 난이도에 맞는 게임을 선택할 수 있고, 검색 기능과 랭킹 시스템을 도입하여 피드백 학습이 가능하다. 또한, 조작법이 쉽고 구성이 간단하여 남녀노소 누구나 쉽게 접할 수 있고, 사용자도 게임에 직접 문제를 출제함으로써 사용자와 게임의 상호작용을 유발시킬 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제안하는 게임을 모바일 상에서 실제 구현하여 이를 보인다.
교육 매개체의 디지털화를 위해 정보 통신망과 기술을 본격적으로 교육에 도입함으로써 교육의 패러다임이 e-learning(electronics learning)으로 이동하고 있다. 그러나 e-learning 콘텐츠는 컴퓨터가 있는 장소에서만 제공받을 수 있기 때문에, 언제 어디서나 사용자가 원할 때 교육받기 힘든 단점이 있으며, 기존 오프라인 콘텐츠를 e-learning 콘텐츠로 재구성하기 위해 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적인 2차원 시각 정보만을 제공하는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상에 모바일 기기를 이용하여 동적인 인터랙션과 다양한 멀티미디어 정보를 융합할 수 있는 교육용 모바일 콘텐츠 (education mobile contents: EMC) 시스템을 제안한다. 제안된 영어 교육 콘텐츠는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상을 저해상도 카메라가 장착된 모바일 기기로 인식하기 위해 모양 기반의 영상 검색 방법을 이용하며, 수행속도와 크기와 기울기 변화에 강건한 시작점 일치를 통한 차분 체인코드 (differential chain code)를 사용한 DTW(dynamic time warping)를 이용한다. EMC는 모바일 기기를 이용하여 장소에 상관없이 오프라인 콘텐츠에 적합한 온라인 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.
인터넷 기술의 발전과 웹 사용자의 증가로 웹에는 매우 않은 정보들이 축적되고 있으며, 여기에는 또한 매우 많은 지역정보가 존재한다. 일반적으로 웹 정보라고 하는 것은 웹의 컨텐츠, 사용이력, 구조를 중심으로 한 정보이며, 이러한 정보를 하나의 중요한 공간 정보원으로 취급하여 웹으로부터 특정 지역에 관한 컨텐츠를 수집하고 이를 분석하여 사용자의 공간 정보원으로서 사용할 수 있다. 또한 인터넷, 무선통신, 지리정보시스템(GIS), 위치기반서비스(LBS) 등의 기술들이 모바일기기에 복합적으로 접목되면서 모바일기기에서의 새로운 형태의 정보에 대한 응용이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 웹 환경을 활용하고, 모바일 환경을 고려하여 GIS와 Web을 통합한 모바일 지역정보 검색 시스템을 제안한다.
최근 스마트폰의 카메라를 이용한 시각 검색(Visual Search) 어플리케이션(Application)을 많은 사람들이 이용하고 있고, 이러한 시각 검색 어플리케이션은 여러 가지 특징 추출 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 특징 추출 방법 중 하나인 Speeded Up Robust Features (SURF)를 사용하여 모바일 환경에 적합한 특징 추출 및 정합 방법에 대하여 기술한다. 모바일 기기들은 기존의 일반 PC환경에 비해 비교적 낮은 성능의 하드웨어 조건을 가지고 있다. 하지만 SURF 특징점 추출 방법 및 정합 방법은 계산량이 많고 복잡하여 실시간 및 모바일 환경에 사용하기엔 제약이 따른다. 모바일 환경에서 높은 성능을 내기 위해 기술자(Descriptor) 차원 감소와 라플라시안(Laplacian) 부호를 이용한 정합, 그리고 최적의 거리 비율로 정합하는 방법을 제안한다.
1990 년대 이후 NGIS(National Geographic Information System) 사업의 시작과 함께 활성화 되기 시작한 GIS 는 1990 년대 말 인터넷의 급속한 보급으로 인하여 비약적인 발전을 거듭하였다. 근래에 들어, 무선 인터넷의 확산과 함께 모바일 GIS 가 등장하게 되었으나, 기관이나 기업의 서로 상이한 GIS 데이터베이스는 중복투자와 함께 데이터베이스간의 이질성을 초래하였다. 본 논문에서는 국립지리원에서 제공하는 DXF(Drawing exchange Format) 형식의 국가기본 수치 지도를 지리정보의 저장과 전달을 위해 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 GML(Geographic Markup Language)로 변환하는 시스템을 제안한다. 클라이언트로부터 위치정보와 축척정보를 입력받아 검색범위를 설정한 후, 검색된 DXF 를 GML 로 변환하여 클라이언트로 전송하고, 클라이언트는 전송 받은 GML 문서를 모바일 C 로 구현된 GML 파서를 통해 변환하여 모바일 디바이스의 화면에 출력하고, 사용자 상호작용을 수행한다.
최근 IoT 센서를 이용하여 데이터를 로컬에서 생산하고 스트림으로 제공하는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 응용 분야가 넓어지고 있다. 대량으로 생산된 데이터는 실시간 처리를 위해 모바일 장치의 데이터베이스에 저장했다가 필요한 시점에 서버와 동기화된다. 이러한 응용 분야를 지원하기 위한 다양한 모바일 데이터베이스가 개발되었다. CloudScape, DB2 Everyplace, ASA, PointBase Mobile 등이며 그중 가장 널리 사용되는 대표적 모바일 데이터베이스는 리눅스 기반 SQLite3이다. 이 논문에서는 서버와 동기화 시 필요한 성능에 초점을 맞추었다. SQLite3의 정보 선택 시 필요한 검색 성능을 데이터베이스가 저장된 각 리눅스 파일 시스템의 종류에 따라 비교 분석하였다. 그래서 다양한 검색 쿼리 유형에 따라 파일 시스템별로 성능 차이를 확인하고 인덱스 사용 환경과 테이블 스캔 환경에 따라 더 적합한 리눅스 파일 시스템을 적용하는 기준을 마련하고 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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