Kim, Jin-Woong;Hur, Jee-Sic;Ha, Min Woo;Kim, Soo Kyun
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권9호
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pp.139-147
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2022
본 연구에서는 증강현실 기술을 이용하여, 화학에 입문하는 사람이 화학 학습에 필요한 지식을 쉽게 습득할 수 있도록 모바일 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 2차원 형태의 그림을 인식해 화학 구조를 3차원의 개체로 증강 시켜 사용자의 화면에 보여주고, 이와 관련된 다분야의 정보를 동시에 제공하는 서비스를 활용해 새로운 화학 학습 경험을 제공하는 점이 특징이다. 이를 위해 별도의 시스템과 콘텐츠를 구성하였고, 안전하고 실시간적인 데이터 관리를 위해 로그인 API와 실시간 데이터베이스 기술을 사용하였으며, 이미지 인식 및 3차원 개체 증강 서비스를 위해 이미지 트래킹 기술을 사용하였다. 본 연구를 통한 결과는 실험을 통해 유의미한 결과를 도출하였다. 향후 연구에서는 화학 구조 데이터 라이브러리를 사용하여 효율적으로 데이터를 불러오고 출력할 수 있도록 한다.
사용이 증가하고 있는 냉동컨테이너에 적재된 화물의 손실을 방지하기 위해서는 냉동컨테이너의 실시간 상태 모니터링 및 원격 관리가 필요하지만 현재 냉동컨테이너의 대표적인 모니터링 방식인 PCT 방식은 모니터링만 가능할 뿐 냉동컨테이너 설정온도 관리 등 원격 관리 및 육상운송 중 실시간 모니터링이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 IoT 기반 냉동컨테이너 실시간 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 각 냉동컨테이너에 부착되어 냉동컨테이너 데이터 포트를 통해 RS-232 통신을 이용하여 냉동컨테이너의 실시간 데이터를 수집하고 이를 WCDMA/GSM 통신을 이용하여 데이터 수집 미들웨어로 전송한다. 미들웨어는 수신한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 웹 및 모바일 프로그램을 통해 각 물류주체들에게 실시간으로 정보를 제공한다. 이때 웹 프로그램을 통해 사용자는 원격지에서 냉동컨테이너의 실시간 설정온도 변경이 가능하다. 끝으로 딸기화물을 실은 냉동컨테이너에 적용하여 운송과정을 실시간으로 모니터링하는 테스트를 통해 구현한 시스템의 기능을 검증하였다.
이 논문은 Covid-19 이후 기간의 빅데이터를 활용하여 일상에서 주문하는 음식 배달과 소비의 경향을 분석하는 방법을 제시한다. 빅데이터를 분석하고 데이터베이스 시스템을 이용하여, 날씨를 제외한 네 개의 요소들이 배달의민족 매출과 의미있는 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 이 연구는 KBS, MBC와 SBS 언론매체의 빅데이터 분석에서 Covid-19 관련 기사 다음 날에 음식 배달과 소비 증가가 거의 60%에 달하는 것을 발견하였다. 또한 Naver 검색결과에서도 Covid-19 관련 기사 다음 날에 심각하게 의미있는 음식 배달과 소비 증가를 발견하였다. 그 이외에, 소비의 흐름에 있어서 모바일을 통한 배달이 주류가 될 것이며 밀레니얼 세대가 대세가 될 것이라는 것도 알 수 있었다. 본 연구는 방대하고 구체적인 데이터를 사용하여 똑같은 방법으로 경기 침체기에 다른 산업 분야에 대하여 분석을 가능하게 하는 것으로, 기업의 입장에서 발빠른 대응으로 경기 침체 속의 호황을 맞이할 수 있는 분석과 방법을 제공하는 데 기여할 수 있다.
기존의 인력파견시스템은 작업 현장의 기초 자료를 관리하는데 많은 시간이 소요되고 정보의 입력방법이 복잡하여 급격히 늘어나는 작업 정보를 효율적으로 관리하는데 한계점이 있다. 또한 인력파견업체 중심의 시스템 관리와 인력 고용업체의 이해 부족은 인력 정보를 왜곡시키거나 누락시켜 적합성 높은 인력 배치를 어렵게 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 휴대단말기를 이용하여 인력 고용업체와 근로 인력을 실시간으로 상호 연동하고 작업 이력을 데이터베이스에 축적하여 관리하는 모바일기반의 인력파견시스템을 개발한다. 또한 작업에 대한 근로 인력의 적합성을 향상하기 위해 사례기반 추론 기법을 사용하여 인력 배치 과정을 최적화 한다. 사례기반 추론을 이용한 지능적 처리는 인력 관리와 파견 작업에서 만족도 높은 인력 배치계획을 이룰 수 있는 기반을 제공한다.
최근 PDA, 휴대폰 GPS와 같은 모바일 기기의 발달로 인하여 이동체에 대한 위치 기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 기술의 핵심은 이동체로부터 획득된 위치를 효율적으로 저장하고 처리하기 위한 이동체 데이터베이스이며 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위해서는 서버에서 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요하다. 그러나, 기존 연구에서는 대부분 디스크 기반 환경에서의 이동체 색인을 연구하였으며 이러한 색인은 메인 메모리의 특성을 고려하지 않기 때문에 메인 메모리 DBMS에서는 효율적인 동작을 보장할 수 없다. 따라서, 메인 메모리 환경에 적합한 이동체 색인에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 메인 메모리 DBMS에서 이동체의 빈번한 보고 데이터를 처리하기 위한 R-tree 기반의 메인 메모리 색인을 제시한다. 제안한 색인에서는 성장 노드 구조를 사용함으로써 노드 오버플로우 시 노드 분할을 지연하여 노드 분할에 의한 분할 비용이 증가하는 것을 방지한다. 또한, 노드간의 중첩을 줄이기 위한 합병 후 재분할 정책과 노드 MBR이 차지하는 영역 크기 비율을 줄이기 위한 큰 영역을 가진 노드에 대한 분할 정책을 제안함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 성능 평가를 통해서 이 논문에서 제안한 색인은 기존의 색인에 비해서 영역 질의 수행 시 최대 30% 정도의 성능향상을 보여주고 있다.
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.
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 논문에서는 사용자의 감성적 요구에 적합한 이미지를 탐색한 후 문-스펜서(P. Moon&D. E. Spencer)의 색채 조화론에 기초하여 조화의 정도가 가장 높은 이미지들을 순위별로 제시하는 이미지 검색법을 제안하였다. 이미지 검색은 키워드로 주어진 감성어휘와 관련된 색채성분이 가장 많이 포함된 이미지 화상을 검색하여 미도(Aesthetic Measure)를 계산한 후 순위별로 제시하는 방법으로 이루어진다. 문-스펜서의 색채 조화론을 적용한 이미지 검색법의 타당성을 검증하기 위하여 200개의 샘플 이미지를 대상으로 시스템이 제시한 미도순위와 사용자 만족도 평가에 의한 순위를 비교하였다. 분석결과 15개의 감성어휘별로 시스템이 출력한 이미지들의 미도 순위에 대한 실험 참가자들의 평균 만족도는 7점 척도 중 5.0으로 나타났다. 또한 시스템이 산출한 이미지들의 미도 순위와 설문 참가자가 평가한 만족도 순위 사이와의 일치 여부를 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과 감성어휘 'Clear'를 제외한 14개의 어휘 모두에서 상관계수 0.5 이상의 양호한 정적상관을 보였다. 이와 같은 연구결과로부터 문-스펜서의 색채 조화론을 바탕으로 제안한 감성검색법이 이미지 데이터베이스와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 적절히 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구는 그린하우스 내의 환경 정보를 원격 감시 및 제어함으로써, 재배의 편리성을 확보하는 한편, 수집된 정보에 대하여 데이터베이스를 구축하여 작물 재배의 최적 환경을 도출하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서, 2연동 그린하우스 제작하여, 그린하우스를 내에 여러 종류의 센서와 카메라를 장착하였으며, 이를 통해서 감지되는 정보를 원격에서 수집, 자료화 하였다. 사용자 편의를 위하여 웹페이지를 개설, 실시간으로 정보의 검색과 제어가 가능하게 하였으며, 모바일에서도 일부 기능 구사가 가능하도록 하였다. 정보의 수집과 전달, 사용자에 의한 그린하우스 환경제어와 관련한 모든 기능에 대한 안정성을 장시간 현장시험을 통해서 실험적으로 확인하였다. 이 시스템은 그린하우스를 설치하여 작물을 재배하는 농가에 편리를 제공하여 시간적, 공간적 제약에서 많은 융통을 부여할 것이다. 또한 공장, 사무실, 가정 등 유사한 환경 시설에 대해서 확대 적용하는 것이 가능할 것이다.
본 연구는 도시농업을 위한 그린하우스 내의 환경 정보를 원격 감시 및 제어함으로써, 재배의 편리성을 확보하는 한편, 수집된 정보에 대하여 데이터베이스를 구축하여 작물 재배의 최적 환경을 도출하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서, 2연동 그린하우스 제작하여 내부에 여러 종류의 센서와 카메라를 장착하였으며, 이를 통해서 감지되는 정보를 원격에서 수집, 자료화 하였다. 사용자 편의를 위하여 웹페이지를 개설, 실시간으로 정보의 검색과 제어가 가능하게 하였으며, 모바일에서도 일부 기능 구사가 가능하도록 하였다. 정보의 수집과 전달, 사용자에 의한 그린하우스 환경제어와 관련한 모든 기능에 대한 안정성을 장시간 현장시험을 통해서 실험적으로 확인하였다. 이 시스템은 그린하우스를 설치하여 작물을 재배하는 농가에 편리를 제공하여 시간적, 공간적 제약에서 많은 융통을 부여할 것이다. 또한 공장, 사무실, 가정 등 유사한 환경 시설에 대해서 확대 적용하는 것이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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