모바일 Device-to-Device(D2D) 캐싱 네트워크는 다수의 모바일 사용자들 사이에서 인기 있는 멀티미디어 콘텐츠들을 사전에 캐싱 서버 단말 (CSD: Caching Server Device)들에 분산 저장한 후 네트워크 인프라를 거치지 않고 사용자들에게 직접 데이터를 전송할 수 있다. 이를 통해서 유선 트래픽과 서비스 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 D2D 캐싱 네트워크에서 모바일 사용자가 요구하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 활용하여 네트워크의 전송 효율을 높일 수 있는 효율적인 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 모바일 사용자가 전송 받기를 희망하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 채널 이득에 따라서 정렬하여 최적의 CSD 조합을 선택함으로써 기존의 Brute-force 탐색 기반의 최적 방식 대비 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있으며, Blanket 전송 방식과 Opportunistic 전송 방식 대비 높은 네트워크 전송 효율을 얻을 수 있다.
APK (Android Application Package)는 리패키징 공격에 취약하므로 APK 파일 내부에 난독화 기술이 적용되어 있다. 하지만 리버스 엔지니어링 기술 역시 더욱 고도화 됨에 따라 또다른 위조 모바일 APK 파일이 개발 및 배포되고 있어 새로운 대응 방식이 필요하다. 블록체인은 암호화 방식을 사용하여 연결 및 보호되는 레코드 블록이 지속적으로 추가되는 방식으로, 각 블록에는 일반적으로 이전 블록의 암호화 해시값, 타임스탬프 및 트랜잭션 데이터 등을 포함하고 있다. 따라서, 일단 블록체인에 기록되면 해당 블록의 데이터는 이후에 생성된 모든 블록을 변경하지 않고서는 소급해서 변경/수정할 수 없다. 그러므로 블록체인 기술을 적용하면 모바일 APK 파일에 대한 정상 및 위조 여부를 확인할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Hyperledger Composer를 이용한 컨소시움 블록체인 프레임워크를 기반으로 합법적인 APK를 블록체인 내에 기록하고 유지함으로써 위조 APK에 대한 검출 기능을 제공하는 DApp (분산형 애플리케이션)을 개발하였다. 제안된 DApp을 통해 사용자의 스마트폰에 위조된 앱이 설치 되는 것을 사전에 방지 할 수 있으므로 궁극적으로는 정상적이고 합법적인 안드로이드 모바일 앱 사용 환경을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 모바일기반의 군 위드유 프로그램의 효과를 검증하기 위해 시도되었다. 연구설계는 단일군 전후설계의 유사실험연구로 연구기간은 2020년 12월 17일부터 12월 23일까지였으며 C시에 소재하는 공군부대 부사관과 장교로 사전조사 42명, 사후조사 37명을 대상으로 분석되었다. 성폭력 상황에서 목격자효능감, 친구 도움의도와 타인 도움의도를 촉진하기 위한 동영상 교육프로그램을 모바일을 통하여 제공하였다. 프로그램 전과 후에 수집된 자료는 SPSS프로그램을 이용하여 기술통계와 t-test로 분석하였다. 친구 도움의도와 타인 도움의도는 통계적으로 유의한 수준으로 증가되어 모바일 기반의 군 위드유 프로그램은 부분적으로 효과가 검증되었다. 모바일을 활용하여서도 군대 내 성폭력 예방에 중요한 목격자개입 인식을 향상시키고 교육의 실효성을 높일 수 있는 전략이 될 수 있음을 확인하였다. 다양한 부대환경을 고려한 모바일기반의 교육콘텐츠개발과 적용을 시도해볼 필요가 있다.
철근콘크리트 손상 감지를 위한 무인항공기와 딥러닝 연계에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 컨볼루션 신경망은 객체 분류, 검출, 분할 모델의 백본으로 모델 성능에 높은 영향을 준다. 사전학습 컨볼루션 신경망인 모바일넷은 적은 연산량으로 충분한 정확도가 확보 될 수 있어 무인항공기 기반 실시간 손상 감지 백본으로 효율적이다. 바닐라 컨볼루션 신경망과 모바일넷을 분석 한 결과 모바일넷이 바닐라 컨볼루션 신경망의 15.9~22.9% 수준의 낮은 연산량으로도 6.0~9.0% 높은 검증 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 모바일넷V2, 모바일넷V3Large, 모바일넷 V3Small은 거의 동일한 최대 검증 정확도를 가지는 것으로 나타났으며 모바일넷의 철근콘트리트 손상 이미지 특성 추출 최적 조건은 옵티마이저 RMSprop, 드롭아웃 미적용, 평균풀링인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 모바일넷V2 기반 7가지 손상 감지 최대 검증 정확도 75.49%는 이미지 축적과 지속적 학습으로 향상 될 수 있다.
IT기술의 발전과 감염증 확산 등으로 인해 온라인상에서 비대면 서비스가 급속하게 확대하고 있다. 특히 정보전달 과정도 과거 우편 지류 기반에서 모바일 기기를 사용한 정보전달 체계로 변화하고 있다. 이러한 변화는 전화선을 이용한 정보전달이 인터넷을 이용한 정보전달 체계 변화에 따른 것이다. 전통적인 PC기반의 정보처리가 모바일 및 스마트기기 기반의 정보처리로 변화함에 따라 정보를 전달하는 방식도 변화하고 있다. 그 대표적인 것이 모바일 전자고지서비스이다. 사용자가 가지고 있는 모바일 기기에 전자고지문을 발송하여 정보를 전달하고 송달에 대한 유효성을 입증받는 서비스로써 우편 고지문의 제작 비용, 개인정보 노출, 오배송 등으로 인한 피해를 줄일 수 있는 이점을 가지고 있다. 그러나 사용자를 명확하게 식별하고 인식하는 과정이 추가적으로 요구됨으로써 모바일 전자고지서비스를 제공하는 사업자들에게 사용자에 대한 식별정보를 제공하는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 2019년부터 시행하고 있는 모바일 전자고지서비스의 사용실태를 조사·분석하여 현행 모바일 전자고지서비스의 안전한 제공과 사용자의 개인정보에 대한 안전한 보호조치를 취할 수 있는 방안을 마련하고자 한다. 사용자에게 모바일 전자고지서비스 제공에 있어 발송기관이 요구하는 서비스의 기준을 파악하고 이를 근거로 발송기관이 준수해야 할 모바일 전자고지서비스의 기술기준안을 사전에 마련하여 서비스 활성화에 기여할 수 있다.
물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.
본 논문에서는 인터넷 기반 스트리밍 음악 서비스의 저작권 보호를 위한 새로운 오디오 포렌식마킹 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 스트리밍 서비스의 QoS 보장을 위해 고속으로 포렌식마크가 삽입된 MP3 파일을 생성한다. 이를 위하여 사전 포렌식마킹 과정을 두고, 사전 처리된 MP3 파일을 프레임 단위 조합 방식으로 사용자 정보가 삽입된 새로운 MP3 파일을 생성한다. 실험 결과, 제안한 방법은 강인성과 비인지성 및 실시간성 등에서 만족스러운 결과를 보였다. 또한 서버/클라이언트로 구현된 스트리밍 기반 오디오 포렌식마킹 시스템에서 실시간 삽입과 모바일 단말에서의 재생과 함께 삽입된 포렌식마크 검출이 가능함을 확인하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.
본 연구는 'TV 광고 시청 중에 스마트폰을 더 많이 이용하지 않을까? 그러면 분산된 집중으로 인해 TV 광고효과는 감소되지 않을까?'에서 출발하였다. 사전 조사 결과, TV 광고 시청 중에 약 63%가 스마트폰을 함께 이용하는 것으로 확인되었다. 이에 본 연구에서는 고주파 기술 기반의 TV 광고 연동형 모바일 광고서비스의 효과를 실험 및 분석하여 새로운 모바일 광고서비스의 가능성을 제안하고자 한다. 실험 결과, 동일한 콘텐츠의 광고를 TV 광고 연동형으로 제공했을 때, 일반 모바일 광고에 비해 고객 반응률이 약 9배 이상 향상됨을 확인하였다. 이는 TV 광고 송출 시점에 TV 앞에 있는 고객 대상으로 동일한 콘텐츠의 광고를 제공하는 것이 꽤 효과적임을 확인할 수 있었다. 이에 향후 TV 광고의 효과 감소를 보존해줄 새로운 광고서비스로 고주파 기술 기반의 다양한 서비스가 활성화될 것으로 전망한다.
기존의 음성 통신 도구로 사용되던 휴대 전화는 최근 들어 데이터 통신 기기로서의 그 역할이 증대되고 있다. 그러나 늘어난 대역폭으로 인하여 멀티미디어 컨텐츠를 전송할 만한 충분한 능력이 되었지만 여전히 여러 컨텐츠들을 이용하기에는 이용자의 통신 및 정보 이용료의 부담이 크다 이에 본 연구에서는 모바일 아바타 생성을 위한 얼굴 영상의 전송이라는 특수한 상황을 적용하여 일반적인 압축방법을 통하여 얻을 수 있는 압축률보다 높은 성능의 압축 방법을 제안함으로써 컨텐츠 이용자비 정보 이용 부담 및 통신 트래픽을 줄이고자 한다. 제안한 방법은 웨이블릿으로 분해된 영상의 대역간 공간적 상관관계뿐만 아니라 얼굴 영역 검출을 통하여 얻은 웨이블릿 영상의 중요계수 위치를 참조함으로써 모바일 아바타 생성에 적합한 주요영역별 압축율을 차등화 하고자 하였다. 실험의 결과를 통하여 기존의 EZW 압축 방법보다 입력 영상의 중요계수 위치 정보를 사전에 파악하여 차등압축하는 방법이 모바일 아바타 생성을 위한 시스템에 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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