최근 모바일 내비게이션 시장의 양대 강자인 'T맵'과 '김기사'가 송사에 휘말려서 사회적인 이슈가 되었다. 이 사건을 통해서 소프트웨어의 불법 복제 방지 및 개발자의 저작권을 식별하기 위한 워터마킹 기법이 부각되었다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 클래스를 여러개의 클래스로 분할하여 저작권 정보를 삽입하는 클래스 분할 워터마킹 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 워터마킹 기법은 소프트웨어 코드가 도용되었을 때 원저작자의 정보를 확인할 수 있도록 하여 불법 복제 시도를 사전에 예방할 수 있으며, 불법 복제가 의심되었을 때 근거 자료로 사용될 수 있다.
본 논문은 안전한 보행 경로 정보를 제공하는 IoT 기반 고령자용 교통안전 보행자 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고령자 안전 변수의 요인분석을 수행하고 분석결과를 사용하여 고령자에게 최적의 경로를 제공한다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 고령 보행자 경로에 대한 성능 측정을 실험하였습니다. 그 결과 모바일 내비게이션보다 안전 성능이 더 나은 성능 확인하였다.
최근 자전거 이용자가 천만 명을 돌파하면서 자전거 라이딩은 일상생활의 요소로 자리 잡고 있다. 하지만, 이용자가 늘어날수록 사고의 위험에 무방비로 노출되면서 보다 안전하게 라이딩을 할 수 있는 예방 대책 수립이 절실하다. 이에 본 논문에서는 GPS 정보를 통하여 획득된 위치정보를 활용하여 사용자에게 주행 상황에 맞는 다양한 서비스를 제공할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 이를 위해 안드로이드와 아두이노 기반 디바이스간 블루투스 송수신을 통해 자전거 전용 내비게이션 기능을 제공하여 안전성을 향상시킬 수 있었다. 향후 다양한 형태의 아두이노 센서로 확장할 경우 개인 맞춤형 모바일 IoT 서비스로 발전시킬 수 있을 것이라 기대한다.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
차량 내부에서는 컨트롤러, 센서, 텔레매틱스 단말기, 내비게이션, 오디오 및 비디오 등 다양한 모듈들이 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크를 통해 연결되어 있다. 게다가, 사용자는 이동 중에 무선 모바일 네트워크를 이용하여 ITS나 인터넷에 접속할 수도 있다. 이러한 네트워크의 다양한 활용은 데이터 해킹, 프라이버시 침해, 위치 추적 등과 같은 많은 보안 문제를 야기하게 된다. 또한, 차량 운영 데이터(센서, 제어 데이터)를 해킹함으로써 차량을 고장 내거나 사고를 유발할 수 있는 가능성도 점차 커지고 있다. 본 논문에서는 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크에 적용할 수 있는 암호화 기능을 가지는 보안 모듈을 제안한다. 이 보안 모듈은 DES, 3-DES, SEED, ECC 및 RSA와 같은 일반적인 암호화 알고리듬과 전자서명 기능을 제공하게 된다.
문화체육관광부와 한국관광공사가 트위터, 페이스북 등 소셜미디어 분석한 것에 따르면, 모바일 여행 서비스가 증가하고 있고 여행자들의 취향이 세분화되고 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 개인 맞춤형 여행을 선호하고 숨은 관광지를 찾는 여행자들이 많아지고 있다. 또한, 국내 여행의 수요가 증가하는 상황에서 출시된 주요 어플리케이션을 살펴보면 변화하고 있는 트렌드에 부합하지 않는다. 따라서, 변화하는 트렌드에 맞춰 사용자가 자신에게 맞는 여행을 계획할 수 있도록 사용자 기반으로 한 추천 기능과 유사한 관광지 추천 기능을 추가한다. 세분화된 사용자의 취향에 근접하기 위해 관광지 개요를 기반으로 유사한 관광지 추천 기능을 구현하고 리뷰 감성 분석을 기반으로 사용자 기반 관광지 추천 기능을 구현한다. 뿐만 아니라, 증강현실 내비게이션 기능도 추가한다. 이를 통해 사용자들이 자신에게 맞는 국내 여행을 계획하는 데 도움을 주고 유명한 관광지보다는 숨은 여행지를 선호하는 사용자 그리고 밀집된 관광지에서 목적지를 찾는 것에 불편함이 있는 사용자들에게는 편리함을 제공해 줄 것으로 기대된다.
우리는 본 연구를 통해 모바일을 통해 음성으로 목적지를 설정하고 사용자의 위치 정보를 바탕으로 경로 상의 다음 노드 방향을 효과적으로 계산하는 시스템을 설계하였다. 우리가 설계한 시스템은 손잡이에 달린 모터가 예상 경로방향을 가리키고 사용자는 모터 방향을 손가락의 촉각을 통해 인식함으로써 방향을 예측한다.
위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다.
측량, 지도, 통신 기술의 발달로 다양한 길안내 앱 및 차량용 내비게이션 등이 개발 및 보급되었다. 그 결과, 보행 및 운전 전반에 널리 활용되며 많은 도움을 주고 있으나 여전히 사회적 약자의 일상 편의를 향상시키는데 있어서는 한계가 존재한다. 이는 일반 길안내 앱이나 내비게이션이 일반인의 보행이나 차량을 중심으로 서비스되고 있어 시각장애인이 이동 시 혼란을 유발하거나 위험 요소가 되는 정보를 제공하지 못하는데 따른 것이다. 이에 본 연구에서는 시각장애인과 같이 보행(이동)에 제약을 받는 교통약자를 대상으로 한 공간정보 기반 서비스를 구현하기 위한 데이터 구축 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 데이터를 기반으로 시각장애인의 보행과 관련되어 요구되는 항목과 구성요소를 선정하고, 이를 기반으로 상용 앱(app)에 접목할 수 있는 보행용 길안내 네트워크를 구성·분석하였다. 그 결과, 공간정보 기반의 점자블럭(점형/선형), 음향신호기, 버스정류장, 볼라드 등의 추가적인 시각장애인용 컨텐츠 정보가 확보될 경우 교통약자의 독립적인 보행을 위한 길안내 서비스가 가능하다는 결론을 도출했다. 또한, 길안내를 위한 데이터 모델을 정립하고 이를 기반으로 초기 버전의 모바일 앱을 구현했으며, 시각장애인을 대상으로 한 검증을 통해 시각장애인용 컨텐츠 정보 제공이 보행 시 유용함을 확인했다. 보다 안정적인 보행을 지원하기 위해서는 타 기관 또는 여러 부처에서 제공되는 공간정보 자료의 DB (DataBase)화 및 활용이 필요하며, 동시에 ICT (Information and Communications Technologies)기술 접목을 통해 다양한 센서 및 음성기술 등을 연계·활용한 고도화 방안도 모색되어야 할 것으로 판단된다.
음성 인식은 HCI 분야에서 널리 사용되는 기술 중 하나이다. 가정 자동화, 자동 통역, 차량 내비게이션 등 음성 인식 기술이 적용될 수 있는 많은 응용들이 현재 개발되고 있다. 또한, 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요도 급속히 증대되고 있다. 본 논문은 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅡ'를 빠르게 인식할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 방식은 주파수 영역 대신, 시간 영역에서 계산되는 지표인 벌크 지표를 사용하므로, 인식을 위한 계산 비용을 절감할 수 있다. 모음 'ㅡ'의 전형적인 시퀀스 패턴들을 표현하는 벌크 지표들에 대한 신경망 학습을 수행하며, 최종적인 인식을 위해 학습된 신경망을 사용한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 모음 'ㅡ'를 88.7%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인하였고, 인식 속도는 어절 당 0.74msec이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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