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.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 효율적인 모바일 소프트웨어 개발을 위한 로그 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안한 모델은 관점지향 프로그래밍을 적용하여 로깅 대상의 변경 없이 로그를 획득하며, 획득한 로그를 원격 호출 인터페이스를 사용하여 로깅 관리자에 전달한다. 로그 관리자는 안드로이드 기본 컴포넌트인 서비스 형태로 구성하며, 로깅 대상 어플리케이션 수행에 독립적으로 로그를 관리한다. 제안한 모델은 로깅을 위한 어플리케이션 변경을 최소화하고, 로깅이 어플리케이션 실행에 미치는 영향을 감소시킬 수 있다.
웹 서버가 이상이 발생되면 로그 파일은 에러를 찾는 매우 중요한 정보이다. 웹 서버 분석기는 웹 서버의 로그 정보를 분석함으로써 웹 서비스를 향상시키기 위해 중요한 역할을 수행한다. 그러나 대부분의 기존 웹 서버 분석기는 유선 기반이기 때문에 시공간적 제약성과 이동성에 있어서 문제점이 있다. 본 논문은 기존 유선 중심의 웹 서버 로그 분석기의 문제점을 해결하기 위해 모바일 기반에 웹 서버 분석기를 구현한다. 웹 서버 분석기를 모바일로 구현할 경우, 언제 어디서든지 쉽게 웹 서버 로그정보를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 로그파일에 접근하여 최근의 정보를 바로 확인이 가능하다.
모바일 클라이언트(Mobile Client, MC) - 서버 환경에서 캐쉬된 공간 데이타는 용량과 가용성이 크고 긴단절을 가지는 특징이 있다. 이러한 긴 단절을 거친 MC의 일관성 제어시 캐쉬된 데이타 전체가 무효화되어 재전송 하는 것은 비효율적이므로 서버는 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전송하는 것이 필요하다. 또한 일반적으로 로그의 순차 검색과 불필요한 로그의 누적으로 인해 일관성 제어시 통신 비용이 증가하게 되므로, 서버의 로그 검색 시간과 전송량을 최소화 하기위한 기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 로그를 이용안 공간 로그 인덱스(Spatial Log Index, SLI) 기법과 공간 로그 관리(Spatial Log Management, SLM) 기법을 제시하고 있다.
스마트폰을 비롯한 모바일 기기에 내장된 다양한 센서들로부터 수집되는 개인의 일상에 대한 정보인 모바일 라이프로그를 관리하고 검색하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 에피소딕 메모리 형태로 저장된 모바일 라이프로그 상에서 사용자가 과거 정보를 찾고 회상하는 방법이 일반적으로 사용되었다. 이러한 방법에서는 사용자가 원하는 데이터를 찾기 위해서는 정확하고 충분한 데이터를 사전에 알고 있어야 한다. 하지만 사람은 처음부터 완전한 정보를 가지고 검색을 하는 것이 아니고 검색을 수행하면서 데이터간의 연관도를 바탕으로 추가적인 정보를 떠올리는 연관 검색을 수행한다. 본 논문에서는 연관도 기반 검색을 위해 인지구조를 바탕으로 모바일 라이프로그를 표현하는 시맨틱 네트워크를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 정의된 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하고 관계의 빈도수와 가중치 공유를 통하여 관계의 가중치를 학습한다. 구성된 시맨틱 네트워크상에서 활성화 확산을 기반으로 연관 검색을 수행함으로 방법의 유용성을 입증하였다.
모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.
본 논문에서는 전면 카메라가 탑재된 모바일 기기를 이용한 페이스로그(facelog) 시스템을 제안한다. 우선 사용자의 모바일 기기 사용 여부를 확인하고, 사용 시 전면 카메라로 사진을 촬영한다. 촬영된 사진에 얼굴 탐지 알고리즘을 적용하여 얼굴이 탐지되었을 경우 얼굴의 종횡비를 계산하여 페이스로그에 적합한 영상인지 판단한다. 영상에 각종 상태를 판단할 수 있는 얼굴이 포함되어 있을 경우 해당 영상을 페이스로그 영상으로 수집한다. 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하여 제안하는 시스템을 실험하고, 실험 결과를 통해 제안 시스템이 페이스로그에 적합한 얼굴 영상을 효과적으로 수집함을 보인다.
한국, 중국, 일본 3개 국가 30개 모바일 게임을 대상으로 초반 로그인 플로우를 조사하고 특징을 분석하였다. 그 결과, 한중일 3국의 차별별적인 UX디자인 전략을 확인할 수 있었다. 중국의 게임들은 한중일 중 최초 로그인에 소요되는 시간이 가장 짧고 약관동의 등 사용자가 불필요하게 느끼는 절차는 로그인이 완료된 다음 후순위로 둔 것으로 확인할 수 있었다. 일본의 경우 아이디/비번 입력으로 대표되는 로그인 개념 자체를 없애고, 유저가 원할 경우에만 데이터 백업을 할 수 있는 장치를 후반에 마련해둔 뒤, 최대한 빠르게 게임 플레이를 경험 할 수 있게 설계한 게임들이 많았다.
최근 모바일 기기의 다양한 센서들을 통하여 데이타를 수집하여 개인의 삶을 기록하는 연구들이 진행 중이다. 효율적인 모바일 라이프로그의 저장과 탐색을 위해 연관 검색이 가능한 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크가 제안되었다. 기존의 시맨틱 네트워크 상의 검색은 텍스트 기반으로 관계를 바탕으로 하는 사용자의 능동적인 연관 검색에 한계가 있었다. 본 논문에서는 모바일 라이프로그의 연관 검색을 위해 검색 과정과 결과를 시각화된 네트워크로 데이타간의 관계를 보여주는 선택 연관 검색과 키워드 연관 검색을 제안한다. 복잡한 시맨틱 네트워크에 대해서 사용자의 이해도를 높이기 위해 의미 추상화를 적용하였다. 실제 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크 데이타를 바탕으로 질의를 해결하는 과정을 기존 연구에서 보였던 텍스트 기반 연관 검색 방법과 비교하고 사용성 평가를 시행함으로 유용성을 입증하였다.
웹의 특징인 개방과 공유의 사고방식이 더욱 일반화 되면서 개발자 뿐 만 아니라 사용자가 직접 발생시키는 데이터도 복합적으로 늘어나고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 모바일 디바이스 User eXperience(UX) 분석에서 다른 무엇보다도 디바이스에 기록되는 대용량의 로그 기록에서 필요한 데이터들을 자동으로 요약 정리해 주는 기법이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 분석하고자 하는 모바일 디바이스 특성에 맞게 사전에 로그 데이터 속성에 대한 정의를 먼저하고, 직접 이를 반영한 사용자의 로그를 수집하여 저장하였다. 또한, 발생되는 대용량의 로그 기록에 기초한 UX를 분석하고자 다양한 로그 데이터 타입을 설정 및 처리할 수 있는 Hadoop(하둡)에서 제공하는 MapReduce 기법을 활용하여 데이터를 분산 처리하였다. 이를 통해, Map과 Reduce의 다양한 조합으로 대용량의 모바일 디바이스에서 발생되는 로그 데이터 셋에서 복잡한 스키마를 단순화시켜 분산 데이터 처리 환경에 맞게 UX 분석 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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