본 논문은 영상인식 기반의 위치기반서비스를 위한 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실내 환경에 적용 가능한 비젼 기반의 위치 인식 시스템으로 위치 인식 결과를 사용자의 시야에 자연스럽게 중첩함으로써 증강 현실을 구현한다. 제안한 방법은 기존의 위치인식 방법과 달리 부가적 인 위치 인식 하드웨어 사용없이 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 위치 인식 방법이다. 이를 위해 사용자에 의해 착용된 모바일 PC와 함께 카메라를 통해 영상을 입력하고, 입력된 영상에서 패턴매칭과 위치모델을 참조하여 사용자의 위치를 판별한다. 제안한 시스템은 이미지 시퀀스 매칭 방법과 마크 검출을 통해 위치를 추정하고, 사전에 정의한 위치모델을 사용함으로써 최종 위치를 인식한다. 제안한 시스템은 마크 검출을 위해 적응적 암계치 방법을 제안하고, 위치 판별을 위해 위치모델을 사용함으로써 보다 정확하고 효율적인 위치 인식 결과를 얻을 수 있다. 실내 환경의 위치 인식을 위해 제안한 시스템을 적용한 결과, 실내 환경에 대해 익숙지 않은 사용자들에게 효과적으로 위치인식 서비스에 적용할 수 있다.
CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다
3D 스캐닝과 역설계 기술은 기계/제조 분야에서 먼저 시작하였다. 건설 분야에서는 BIM(Building Information Modeling) 기반 3D 모델링 활용 환경이 조성되어 3D 스캐닝 기술을 이용하여 공장 사전제작, 구조물 시공 검측, 플랜트 시설물, 교량, 터널 구조물 검측 등 건설 전반에 활용하고 있다. 스캔 방식 중 고정식 LiDAR는 이동식 LiDAR에 비해 정확도와 밀도가 높으나 정합 시간과 데이터 처리에 오랜 시간이 걸린다. 하지만, 인테리어, 건축물 관리와 같이 상대적으로 높은 정확도가 필요하지 않은 분야에서 사용자가 편리하게 이동하며 스캔할 수 있는 방법이 생산적이고 효율적이다. 이 연구는 자유롭게 이동하면서 실시간 점군 정합을 지원하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기반 스캔백팩 시스템 개발 시 고려사항을 도출한다. 본 연구를 통해 모바일 스캔 기술을 이용한 스캔 생산성 개선을 위해, SLAM기반 스캔백팩(Scan Backpack) 장치 개발을 위한 프레임웍, 시스템 및 컴포넌트 구조를 제안하고, 프로토타입을 통해 개발 시 고려사항을 도출한다. 프로토타입 개발은 SLAM 및 스캔백팩 2단계로 수행해, 고려사항을 도출하고, 수행 결과를 분석하였다.
기존의 텍스트 기반 패스워드들은 추측, 사전 공격, 키로거, 사회공학, 훔쳐 보기, 스파이웨어 등의 공격에 취약하고, 이는 모바일 환경에서 더욱 심각한 문제이다. 훔쳐보기 공격은 패스워드에 대한 대표적인 공격방법 중 하나로, 공격자는 로그인 과정을 직접 관찰하거나 사용자의 인증 과정을 녹화하는 방식으로 패스워드에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이러한 취약점을 보완하기 위한 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제안하는 패턴 기반의 숫자 패스워드 인증 기술에서는 길이가 긴 패턴 시퀀스로 사용자 인증함으로써 기존 패스워드의 보안성을 강화시키려 하였으며, 높은 보안성을 제공하면서 사용자로 하여금 4개의 숫자만을 기억하도록 하여 사용의 편의성은 침해하지 않으려 하였다. 그 결과로, 사용하기 편리하고 훔쳐보기 공격과 전사적 대입 공격을 방지하기 위한 새로운 패스워드 시스템을 제안하고 이에 대한 보안성과 유용성을 검토하고자 한다.
대중교통을 이용하는데 있어서 모바일 기기들이 발달함에 따라 대중교통 도착 정보를 알 수 있는 다양한 어플리케이션들이 생겨나고 있다. 그러나 단순히 대중교통의 정보만 제공할 뿐 대중교통을 승/하차 하는 과정에서 발생하는 문제점이나 불편함을 해소할 수 있는 어플리케이션은 존재하지 않는다. 이러한 불편함은 주로 카드를 태그 할 때 발생하며 태그 오류나 사전 준비가 되지 않은 경우에는 승/하차 과정에서 지연이 발생하는 원인이 되어 교통체증을 일으키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 Beacon을 이용하여 NFC의 좁은 인식 범위를 벗어나고 동시에 여러 사람의 승/하차가 가능하도록 구현함으로써 지연을 줄일 수 있는 안드로이드 어플리케이션을 개발하고 그 적용 방법을 제시하였다.
최근 스마트폰의 활성화로 이동통신망과 스마트폰을 활용한 IT 기술과 타 산 업간의 융합 산업의 응용 범위가 더욱 확장되고 있다. 더욱이 R&D 기술들을 다른 분야의 기술개발과 효과적으로 스마트폰과 접목시켜 생활편의를 제공하는 시도가 이루어지고 있다. 그렇지만, 비엔날레, 영화제 및 엑스포와 같은 대형 행사를 위해 많은 인원이 특정지역에 밀집되는 경우, 이를 통제하기란 매우 어렵고 이에 대한 효율적인 대책 또한 미흡한 실정이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스마트폰에서의 증강현실, 이동통신망을 이용한 네트워크 기반의 티켓예약 시스템과 이의 구성에 대하여 기술하고자한다. 특히, 앱 설계기술을 이용하여 실제 스마트폰-앱 응용기술에 앞서, 사전에 프로토타이핑 시스템을 설계 및 개발하는 방법을 제안하고자 한다.
본 연구의 목적은 소셜 네트워크 서비스를 협력학습에 활용할 때 학습 과정에 어떠한 영향을 미치는 지를 밝히는데 있었다. 본 연구의 대상은 소셜 네트워크 서비스 유형에 따라 1) 카카오톡 2) 페이스북, 3) 카카오톡과 페이스북 동시 활용, 그리고 4) 소셜 네트워크 서비스를 활용하지 않은 집단으로 구분하였다. 네 집단 모두 사전 검사에서 모바일 효능감, 진로 결정 자기 효능감, 수업 흥미도에 있어서 차이가 없는 것으로 나타났다. 사후 검사에서는 협력 능력 평균 점수에 있어서 카카오톡을 이용하거나 카카오톡과 페이스북을 동시에 활용한 집단이 페이스북을 이용하거나 소셜 네트워크 서비스를 활용하지 않은 집단보다 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 페이스북에서 생성된 메시지 분석 결과는 카카오톡과 페이스북을 동시에 활용한 집단이 페이스북만을 활용한 집단보다 많은 메시지 생성 뿐 아니라 평균 메시지를 읽는 수, 댓글 수, '좋아요' 클릭 수에 있어서 현저히 높은 것으로 나타나 이러한 통계적 의미를 뒷받침하고 있다.
한국에서는 아직 가상현실 게임에 대한 연구는 활발하지 않은 편이다. 따라서, 본 연구는 가상현실 게임에 대한 대학생들의 인식, 가상현실 게임의 동기 요인들 및 가상현실 게임의 주요 특성들을 살펴보고자 한다. 본 연구는 가상현실 게임을 최근 경험한 대학생들 10명의 심층인터뷰를 바탕으로 구성되었으며, 연구 결과, 가상현실 게임을 즐긴 참여자들은 높은 가상 현실감, 몰입도 및 통제성을 느낀 것으로 나타났다. 이러한 요인들은 모바일, PC, 비디오 게임에서는 쉽게 나타나지 않는 특징들로 가상현실 게임의 변별적 특징으로 규정될 수 있다. 게이머의 재방문 의사에 미치는 요인들로는 가상현실게임에서 4D 효과, 다양한 가상현실 콘텐츠, 게임에서의 자유, 독특한 경험, 실재감, 긴장감, 액션 기반 경험, 그리고 그룹 게임 가능성 등이 있다. 본 연구결과, 가상현실 게임에서 주요한 특징인 몰입, 참여, 및 가상 존재감이 가상현실 게임 태도에 긍정적인 영향을 미치는 주요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 따라서, 가상현실 게임 콘텐츠를 제작함에 있어 게이머들의 몰입, 참여, 가상 존재감을 높일 수 있는 장치들을 사전에 고려함으로써 소비자들의 만족도 제고에 노력해야 한다.
우리나라는 재난안전통신망 개통 초기로 응용서비스 앱에 대한 보안 대응은 아직은 미흡한 실정이기에, 이에 대한 선제적 보안 대응이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 재난안전통신망에서 앱을 유통하는 앱 스토어와 전용 단말에서 앱이 동작되는 안드로이드 운영체제에 대한 잠재적 취약점을 사전 예방하고자 '재난안전망 앱 보안 체계 구축'을 제안하였다. 응용서비스 앱이 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하고자 하기 위해서는, 우선 악성 및 정상 앱에 대한 데이터 셋을 구축하여 피쳐를 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행한다. 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우에 대해서 '안전 앱 인증서'를 인증하여 공인 앱에 대한 신뢰성을 확보한다. 궁극적으로 재난안전통신망 앱의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱의 재난안전 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 통신망의 안전성을 확보할 수 있다.
인터넷 기술과 모바일 등의 기기 발전으로 교육환경도 전통적이고 수동적인 방식에서 학습자 중심의 능동적인 방식으로 변화하고 있다. 이에 따라 학습자 개개인의 수준별 맞춤 교육의 역할도 커지고 있으며, 이에는 개별 학습자의 프로파일 구축이 중요하다. 기존의 ICT 기반 맞춤형 영어 교육의 다수는 어휘에 초점을 맞추고 있으며, 학습 콘텐츠에 대한 분석에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 보다 정밀하게 사용자의 학습상태를 정의하기 위하여 단어와 문법을 대상으로 학습 상태를 구축하였다. 그리고 학습자가 특정 콘텐츠에 얼마나 익숙한지를 알려주는 콘텐츠에 대한 숙련도 메트릭을 정의하였다. 이후 실제 영문 에세이 데이터를 기반으로 사전학습을 통하여 사용자들의 숙련도를 결정하고, 시뮬레이션을 통하여 평가 에세이 데이터에 대하여 적용성이 있음을 보였다. 또한 본 연구에서 제안한 분석기법은 학습상황에 대하여 통계치나 그래프를 제공하고 학습자 수준에 적합한 학습자료를 생성하는데 필요한 데이터를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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