현대 사회는 스마트 기기의 이용이 증가함에 따라서 스마트 기기를 활용하여 교수자와 학습자간의 상호작용을 할 수 있는 수업 방식의 중요성을 강조하고 있다. 하지만 중요성에 비해 국내에서 시행되고 있는 스마트기기를 활용한 수업 방식이 해외에서 시행되고 있는 것에 비해 부족하다. 따라서 본 논문은 국내에서 교수자와 학습자간의 질의응답을 통한 상호작용을 할 수 있는 시스템을 모바일 웹 페이지를 활용하여 구현하였다. 구현 된 시스템은 스마트기기 등 인터넷을 사용할 수 있는 기기 어디에서나 사용이 가능하며, 교수자가 문제나 의견을 출제하여 학습자가 응답하는 방법을 사용하였으며, 실시간으로 학습자들의 이해 여부와 의견을 시각적으로 확인할 수 있도록 구현하였다. 또한, 출제되었던 문제는 데이터베이스에 남아 있어 학습자와 교수자 모두 지난 문제에 대해 자신의 부족한 점을 보완할 수 있고, 교수자는 결과를 엑셀 형태로 다운 받아 따로 보관이 가능하게 하였다. 구현된 시스템을 학생들과 함께 진행해본 결과 대다수의 학생들이 긍정적인 반응을 보였으며, 사용의도를 묻는 질문에 과반수이상이 긍정적으로 응답하였다.
PHR(Personal Health Record)은 다양한 의료기관으로부터 제공되는 개인의 진료정보와 개인 스스로 기록한 건강기록을 통합적이고 포괄적인 관점에서 바라본 개인의 평생건강기록과 그 기록을 관리할 수 있는 도구들을 의미한다. 이러한 PHR 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 의료정보시스템에 대한 연동이 필요하다. 그러나 기존의 의료정보시스템은 개발한 회사에 따라서 각기 다른 형태의 데이터베이스 구조를 갖고 있어서 PHR 서비스를 위한 연동이 용이하지 않다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로서 의료정보 표준의 하나인 CCR 기반으로 한 XML 스키마 형식의 문서를 생성하기 위해 CCR구조 및 스키마를 분석하고 설계 방법을 제안한다.
데이터품질관리에 대한 인식과 수요가 증가하고 있다. 그러나 데이터품질관리를 수행하기 위해서는 고려해야 할 사항들이 많아짐에 따라 보다 효과적이고 경제적인 데이터품질관리를 위해 새로운 방안이 모색되고 있다. 데이터품질관리 어플라이언스의 구성은 데이터베이스, 서버, 스토리지, 솔루션으로 이루어져있다. 시스템 구성의 용이성뿐만 아니라 추후 사용자의 관리와 유지보수 체계도 단일화 되어 현재의 시스템보다 사용자의 만족도가 상승할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 효율적인 데이터품질관리를 위한 데이터품질관리 어플라이언스의 구성과 체계에 대해 분석하였다.
요즘 홈오토메이션 시스템에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 지능형 홈오토메이션 시스템을 설계하여 집안의 온도와 조도를 자동적으로 조절하는 시스템을 개발한다. 다른 연구와의 다른 점은 각 개인의 생활 습관과 취향에 따라 개별적으로 조절할 수 있으며, 축적된 생활 습관 데이터베이스를 통해 보다 더 안락한 주거 환경을 제공한다는 점이다. 또한, 모바일 앱을 통해 가정 내의 조명과 선풍기, 히터 등을 손쉽게 제어할 수 있으며, 자신의 생활 습관에 대한 주거 환경 통계 자료를 검색할 수 있도록 하는 지능형 홈오토메이션 시스템을 제안한다.
최근 Arduino, Raspberry Pi 등 임베디드(Embedded) 보드의 보편화와 인터넷 기술 발달로 인해 스마트 홈 및 산업분야에서 이를 활용한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서도 시약장과 임베디드 보드가 융합된 스마트 시약장의 개발 필요성이 부각되고 있다. 현재 시약 관리 시스템은 시약 자체를 보관하거나 관리하는데 있어 수기 또는 컴퓨터를 사용하여 프로그램에 저장하는 것이 대부분이다. 또한 사용자가 시약장을 관리하기에 취약한 시간대에 위험 상황 발생 시 관리자가 인식하지 못할 경우 큰 화재가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 시약장에 RFID리더기 및 센서를 부착한 뒤 입력받은 데이터를 데이터베이스에서 관리 하여 사용자에게 보여주고, 시약장 내부에서 이상 상황 시 실시간으로 모바일 기기에 경고 메시지를 전송하여 취약 시간에도 위험 상황을 알려주는 시스템을 설계 및 구현한다. 이는 시약장의 안정성과 효율성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
실시간 제어는 관리 시스템의 실질적인 사용을 확인하기 위해 해결해야 하는 주요 과제였다. 이와 관련하여 편의성과 효율성을 높이기 위해 처음으로 사물인터넷(IoT) 기반 저수조 시스템을 제안 및 개발하였다. 저수조의 상태가 불안정할 경우 사용자에게 알려 저수조를 효과적으로 제어할 수 있다. 제안된 시스템은 센서 데이터 측정 및 제어를 위한 내장형 H/W 장치, 웹 및 모바일 앱을 통한 관리 서버 구축을 위한 애플리케이션 S/W, 통계 관리 및 모니터링을 위한 효율적인 데이터베이스 구조로 구성되어 있다. 또한 기계 학습 알고리즘을 적용하여 실제 효율성을 더욱 향상시킬 수 있다.
모바일 망에서는 지속적으로 변하는 개별 가입자의 위치 정보가 관리되어져야 한다. 이와 같은 분산 환경 속에서 위치 정보 관리의 핵심 역할을 수행하는 내장형 시스템인 HLR system은 table 관리 기능과 색인 관리 기능 그리고 백업 관리 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 현재 사용되고 있는 HLR system의 문제점을 철저한 분석을 통해 파악하여 그 문제의 해결 방안을 제시하고, HLR system을 위한 새로운 구조를 제시하였다. HLR system에서는 가입자 정보의 실시간 접근과 갱신을 제공하기 위해 주기억장치 데이터베이스 시스템이 사용되고 있다. 따라서, 더 나은 실시간 기능을 제공키 위해서, 가입자의 정보를 보다 신뢰성 있게 관리하기 위해서, 보다 많은 가입자에게 편의를 제공하기 위해서는 이의 성능 개선이 요구된다. 본 논문에서는, HLR database transaction의 특성을 고려한 효을적인 백업 방법을 제안한다. 이단계 색인 기법은 기존의 T 트리 색인 기법보다 검색 속도와 기억 공간 사용 효율 측면에서 우수하다. 버켓 연결 해슁 기법은 기존의 변형된 선형 해슁 기법보다 삽입과 삭제 시의 오버헤드가 적다. 제안한 백업 방법에서는, 빈번한 위치 등록 기능 수행으로 인해 야기되는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 두가지 종류의 갱신 플래그를 사용하였다. 가입자 수용시, 제안 기법을 사용하게 되면 기존 기법보다 메모리 사용량 절감(62% 이상), 디렉토리 증가 작업제거, 백업 작업 감소(80% 이상)를 제공받게 된다.
최근 무선 통신과 모바일 측위 기술의 발전으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 확산되었다. 그러나 위치 기반 서비스에서 사용자는 사용자의 정확한 위치를 가지고 데이터베이스 서버에 질의를 요청하기 때문에, 사용자의 위치 정보가 상대방에게 노출될 수 있다. 따라서 모바일 사용자에 의한 안전한 위치기반 서비스의 사용을 위해서는 사용자의 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 위치기반 서비스에서 사용자의 위치정보를 보호하기 위하여, 분산 그리드 환경에서 힐버트 커브를 이용한 효율적인 cloaking 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 K-anonymity를 만족하는 cloaking 영역을 생성하기 위해 힐버트 커브의 특성을 분석하고 이를 통해 이웃 셀의 힐버트 커브값을 계산하여 최소화된 cloaking 영역을 설정한다. 아울러, 네트워크 통신비용을 줄이기 위해 분산 해쉬 테이블 구조인 Chord를 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 기존의 그리드 기반 cloaking 기법보다 우수함을 보인다.
최근 구글, 애플 등 스마트 디바이스 업체들이 모바일 운영체제를 활용한 차량용 운영체제 및 내비게이션을 경쟁적으로 공개함에 따라 차량용 운영체제 및 내비게이션 시장에서 사용자의 선택의 폭이 넓어지고 있다. 모바일 운영체제를 탑재한 내비게이션은 기존 내비게이션과 차별화된 기능을 제공하여 사용자의 편의성을 높였다. 그러나, 내비게이션에서 사용하는 POI 데이터베이스를 내비게이션 상의 응용 프로그램이 편하게 이용할 수 있는 API가 없어 POI 데이터를 활용한 애플리케이션이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위한 내비게이션 운영체제용 POI 검색 관련 시스템 콜을 설계하고 구현하였다. 집합 기반 POI 검색을 지원하므로 잘못된 입력에 의한 검색 성능 저하 문제도 해결한다. 성능평가 결과, 검색 성능이 향상되었을 뿐만 아니라 응용 프로그램에서 API를 활용하는 데 문제가 없었다.
사용자로부터 입력되는 비정형 데이터를 대화 형태로 이해하여 사용자가 원하는 정보에 대한 맞춤 서비스를 제공하는 챗봇은 모바일 서비스의 중요한 분야로서 주목받고 있다. 그러나 사용자의 자연 언어 형태의 질의 대화를 완전하게 이해하여 서비스할 수 있는 방법은 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 음식점 추천을 위하여 입력하는 대화 문장으로부터 지역, 음식분류, 음식점명 등의 의미 단어를 추출하고, 추출된 단어를 SNS의 음식점 추천 관련 해시태그를 기반으로 구축된 지식 데이터베이스의 내용과 대조하여 통계적으로 단어 유사성이 가장 큰 사용자 목적 정보를 제공한다. 본 논문에서 구현한 음식점 추천 챗봇 시스템의 성능 평가를 위해서 웹 기반의 모바일 환경을 구축하여 다양한 사용자 질의 정보에 대한 접근 편의성을 측정한 결과, 기존 유사 서비스와 비교하여 터치 횟수와 화면 전환 횟수에서 각각 37.2%와 73.3%의 감소함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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