증가하는 모바일 데이터트래픽을 수익으로 연결시키기 위해서는 지금까지의 공급자 중심의 연구가 아닌 현재의 요금수준에 대한 소비자의 만족도를 포함한 소비자의 지불의사에 대한 연구 등 수요자 입장에서의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이중양분선택형질문법(DBDC)에 의한 조건부 가치측정법(CVM)을 이용하여 모바일 데이터서비스에 대한 지불의사금액을 추정하고 지속가능한 모바일 데이터서비스 제공을 위한 바람직한 전략을 제시하고자 한다. 연구결과 모바일 데이터서비스 지불의사금액에 영향을 미치는 요인은 모바일 데이터서비스의 인지수준 및 효용도로 나타났으며, 소비자들의 지불의사금액은 현재의 모바일 데이터서비스 요금수준보다 상당히 낮은 것으로 나타났다. 따라서 이동통신사업자들의 수익성을 제고할 수 있는 전략은 모바일 데이터서비스에 대한 적극적인 홍보와 함께 이용자들이 필요로 하는 콘텐츠의 강화를 통해 이용자가 느끼는 모바일 데이터서비스의 효용수준을 높임으로써 소비자들의 지불의사금액을 최대화하는 것이다. 이러한 분석결과는 이동통신사업자의 이동통신 사용요금을 증가시키기 위한 전략방안 마련에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 정부의 통신정책 방향에 대한 시사점을 제시하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 웹툰 플랫폼 서비스를 위한 모바일 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안한다. 웹툰과 같이 모바일 디바이스에서 실행되는 데이터들을 클라우드 서버로 오프로드하거나 원격 서버로부터 필요한 응용프로그램들을 다운로드 받지 않고, 모바일과 가까운 곳에 캐싱 콘텐츠를 전개함으로써 전송 지연없는 서비스를 보장받으며, 데이터가 발생한 근접 지역에서 데이터 분석 및 처리가 가능하므로 딥러닝을 적용한 새로운 서비스 카테고리로 확장할 수 있음을 제시한다.
모바일 클라우드는 클라우드 컴퓨팅 방식을 이용하여 IT 자원을 모바일 서비스에 활용하는 기술로서 각광받고 있다. 모바일 클라우드는 특성상 정보가 한 곳으로 집중되고, 다양한 모바일 기기를 통한 접근이 가능하므로 이를 빠르게 처리할 수 있는 기술과 처리한 데이터를 구조화하여 저장하고 분석을 통해 새로운 가치를 부여하는 기술이 필요하다. 또한 모바일 단말의 특성상 모바일 사용자를 대변하는 매개로 표현될 수 있으므로, 모바일 디바이스를 통한 개인화된 서비스와 모바일 서비스에 소셜 기능이 통합되어 실시간 데이터-메시지 스트리밍의 처리와 사용자 데이터에 대한 동기화를 통한 접근성에 향상에 대한 요구가 높아졌다. 이러한 이유로 모바일 클라우드 데이터를 분석하기 위한 방편으로 빅데이터 기술을 활용하는 것이 일반적이다. 본고에서는 최근 모바일 클라우드의 정의와 모바일 클라우드에서의 빅데이터의 특징을 살펴보고, 분석을 위한 전략을 알아본다.
오늘날 시스템 사용에 있어 가장 큰 문제 중의 하나는 사용자의 요구를 잘 반영하지 못하는 데에 있다. 이러한 사용자의 요구를 반영하기 위해 기존의 많은 연구들은 기기나 서비스 자체에 초점을 두어 중요한 사용 품질요인을 규명하여 왔다. 그러나 모바일 컴퓨팅 서비스는 언제 어디서나 사용이 가능하기 때문에 사용 품질요인이 기존의 정보 시스템과는 다르게 나타나게 된다. 이러한 상황에도 불구하고 기존 연구들은 사용 환경을 고려하여 중요한 사용 품질요인을 도출하기 보다는 기기나 서비스 자체에 초점을 두어 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 모바일 컴퓨팅 서비스를 대상으로 모바일 컴퓨팅 서비스 특성에 맞는 중요한 사용 품질요인을 도출하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 모바일 컴퓨팅 서비스로 모바일 데이터 서비스를 선정하고 모바일 데이터 서비스 사용자를 대상으로 맥락 집중 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰 실시 후 분석 결과, 모바일 컴퓨팅 서비스는 기존 정보 시스템에서 중요하게 나타났던 사용 품질요인과 다르게 나타났다.
외부 데이터베이스를 사용해서 서비스하는 스마트폰 어플리케이션은 네이티브 앱과 모바일 웹을 병행하여 서비스 한다. 일반적인 어플리케이션 환경에서는 외부 데이터베이스에 리소스 및 연산 결과 등의 모든 정보를 담아 두고 접근하여 활용하는 방식을 사용하였다. 반면에 스마트폰 어플리케이션 환경에서 네이티브 앱을 활용하면 디바이스 내부에 외부 데이터베이스의 정보 및 리소스를 저장하여 활용한다. 이 경우 네이티브 앱에서 연산을 수행하고 변경되는 데이터가 발생하면 외부 데이터베이스에 접근하여 업데이트를 수행한다. 그 이유는 병행 접근이 가능한 서비스의 경우 차후에 현재 접근한 네이티브 앱이 아닌 모바일 웹으로 접근하였을 때를 대비해서 최근의 데이터를 항상 유지해야 하기 때문이다. 많은 사용자를 보유한 서비스의 경우 빈번히 발생하는 데이터 업데이트 문제로 많은 자원 소모가 발생된다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제를 해결하고 네이티브 앱과 모바일 웹간의 데이터 연동을 위하여 외부 데이터베이스의 접근을 최소화 하는 기법을 제안한다. 실시간으로 사용자들끼리 정보를 주고받아 상호작용하는 서비스의 빈도가 상당히 낮거나 없는 스마트폰 어플리케이션 환경에서는 서버 접근을 최소화 하는 것이 좋은 방법이다. 제안의 핵심은 네이티브 앱과 모바일 웹의 기본적인 접속 정보만 외부 데이터베이스에 업데이트하여 차후 접속하는 타입이 현재와 다른 경우에만 최근에 변경된 데이터를 외부 데이터베이스에 업데이트하여 서버의 부하를 최소화 하는 것이다. 이 기술을 활용하면 서비스 업체의 경우 서버 유지비용을 낮출 수 있으며 사용자는 빈번히 일어나는 서버와의 통신에 소요되는 비용 및 끊김 현상으로 인한 불편함을 최소화할 수 있을 것으로 사료된다.
소셜 네트워크 서비스는 사용자간의 통신수단 및 자신을 표현하는 하나의 수단으로 사용되면서 다양한 정보를 보유하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스를 모바일 디바이스를 통하여 사용하는 사용자가 늘어 가고 있다. 소셜 네트워크 서비스를 컴퓨터 디바이스를 통하여 사용하는 경우 컴퓨터 디바이스 내부에는 캐쉬, 히스토리와 같은 일반적인 웹 서비스 이용 로그 기록을 남기게 된다. 모바일 디바이스를 사용하여 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 경우 원활한 서비스 이용을 위하여 사용자의 개인 정보, 친구 정보, 대화 내용과 같은 유출되면 악용 될 수 있는 민감한 정보를 모바일 디바이스 내부에 저장하여 서비스 한다. 이러한 민감한 데이터는 적절한 보안 관리가 실행되어야 한다. 하지만, 다양한 보안 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 모바일 소셜 네트워크 서비스 데이터 관리 보안 취약점에 대하여 분석하고 대응방안에 대하여 연구한다.
스마트 폰의 엄청난 보급으로 인해 모바일 시장은 큰 발전을 하고 있다. 그로 인한 기존의 웹 응용 프로그램을 서비스가 모바일 시장에 응용되고 있다. 매우 효율적이고, 널리 사용되는 데이터 교환 방식으로 XML과 JSON이 있다. 대부분의 경우, 서비스로 제공되는 데이터 교환 방식으로 XML을 제공한다. XML로 서비스되는 모바일 응용 프로그램은 JSON에 비해 전송량이 크다. 따라서 본 논문에서는 XML보다 경량화된 JSON으로 전달하여 효과적인 데이터 교환 방식을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
본고에서는 모바일 헬스 기반 건강라이프로그 서비스들을 분석하고 이를 바탕으로 건강라이프로그 서비스를 기획 및 구현하는데 활용될 수 있도록 건강라이프로그 서비스 모델에 대해 연구 하였다. 건강라이프로그 서비스는 다양한 센서들을 활용하여 사용자들의 건강을 지속적으로 관리함으로써 사용자의 삶의 질을 향상시킬 수 있으며, 모바일 기기와 결합하여 다양한 연구가 진행될 수 있는 분야로서 해당 분야의 연구들이 활발히 이루어지고 있으나, 데이터의 표준이나 서비스 모델이 명확히 제시되지 못하고 있기 때문에 디바이스나 서비스들간의 상호운용성에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해, 표준화된 서비스 모델과 데이터 교환 표준 등이 제시되어야 하며, 그를 위한 사전 연구로서 본 연구가 진행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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