본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 모바일 IP에서 사용하는 낮은 지연을 갖는 사전 등록 핸드오프 방식의 성능을 분석한다. 시스템의 이용률에 따라서 패킷 손실과 지연을 평가한다. 사전 등록 핸드오프 방식에 참여하는 외부 에이전트는 입력 및 출력포트를 갖는 큐로써 모델링 할 수 있으므로 본 논문에서는 오픈 큐잉 네트워크 모델을 이용하여 사전등록 핸드오프 방식의 지연 시간값과 시스템내에 있는 패킷수를 얻기 위한 해석적 모델을 제시한다. 해석적 모델과 컴퓨터 시뮬레이션으로 얻은 값이 거의 일치함을 알 수 있다.
음성 인식은 사용자의 음성을 문자로 변환하는 기술로 최근 스마트폰의 사용자 인터페이스로 사용되면서 그 활용도가 높아지고 있다. 기존의 스마트폰용 사전 프로그램은 좁은 자판으로 인하여 입력과정에 오타가 많이 발생하고, 찾고자 하는 단어의 발음은 알고 있지만 철자를 알지 못 하는 경우에 검색할 수 없다. 본 논문에서는 음성 명령을 이용한 스마트폰용 영한사전 앱을 설계 및 구현하였다. 외부 음성 인식 서버를 이용하여 음성 명령을 이해하고 클라이언트에 SQLite를 이용하여 사전 데이터 베이스를 구축한다. 클라이언트는 서버로 사용자 음성을 전달하고, 서버는 음성 정보를 텍스트로 변환하여 클라이언트에게 제공한다[1]. 클라이언트는 서버로부터 전송받은 텍스트를 이용하여 사전 데이터베이스를 검색하고, 그 결과를 사용자에게 보여준다.
모바일의 발전과 확산으로 인해 모바일 웹의 필요성이 높아지고 있으며 사용성과 접근성이 용이한 웹 기반에서 인적자원 시스템이 구축되고 있는 사례가 많아지고 있다. 인적자원과 관련된 모바일 애플리케이션 개발과 활용성에 대한 연구가 여러 기업에서 진행 중이며 국내외 인적 자원 시스템을 개발하고 있는 기업들은 모바일을 활용하여 인적자원 시스템에 다양한 각도에서 접근하기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 모바일 웹 기반의 인사 시스템에서 감성 어휘를 구축하여 면접자가 면접을 통해 받은 감성이나 인상에 대한 정보를 면접자의 모바일을 통해 설문지 형태로 모바일 웹 기반으로 한 채용 시스템에 입력하게 한다. 입력된 정보는 감성 어휘의 특정 형용사를 기준으로 구축된 감성 사전을 통해 면접 환경 개선에 필요한 정보들을 시각적으로 제공하는 모바일 웹 기반의 감성 어휘 분석 모형을 설계하여 면접 환경 개선을 할 수 있는 시각화 모델을 제안한다.
모바일 메뉴의 최적화를 위해 본 논문에서는 기존 모바일 메뉴를 요일별 사용행태를 분석하였고 이를 통해 모바일 서비스를 사용하는 사용자들이 요일별로 특정 서비스를 선호하는 현상을 보이는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 요일별로 고객이 주로 사용하는 서비스 메뉴를 분류 및 선정하는 과정을 거쳐 고객의 이용 목적에 부합되도록 주초, 주중, 주말 별 차별화된 메뉴를 제공하기로 하였다. 차별화된 메뉴 개발을 위해 기존 모바일 메뉴에 Bold, Color, Icon 등의 효과의 차별화를 주는 다양한 시안을 개발하였고 고객 설문조사를 통해 이들 중 가장 효과적인 시안을 선택을 하였다. 최종 선택된 시안은 Color 및 Icon 효과별 메뉴에 제공하는 것이었다. 실제 사용 메뉴 시스템에 이를 적용하기 전에 실제 고객군과 동일한 Sampling 통해 선정된 12,000 여명의 고객을 대상으로 사전에 해당 시안을 제공하는 사전 파일릿 테스트를 한달간 시행하였다. 효과에 대한 검증은 12,000 여명의 실험군과 함께 동일한 방법으로 선정된 12,000 명의 대조군과 비교하는 방식으로 이루어졌으며, 측정방식은 PV(page view), 구매율, 매출 등을 비교하여 실험군 및 대조군 간의 증감을 비교하였으며 테스트 결과 실험군이 대조군 대비 사용량 기준으로 약 10% 정도의 개선효과를 보여, 제안된 메뉴가 효과적임을 증명하였다.
본 연구는 모바일 부동산 서비스의 정보 품질과 허위매물의 개선방안을 검색 필터 서비스를 통해 성장 가능할 방안을 제공하였다. 현재 활발하게 사용 중인 각국의 대표적인 모바일 부동산 앱의 사례를 비교했으며 부동산 정보 탐색 시 가장 먼저 필요한 검색 필터 13개를 채택하여 사용성과 서비스 상태를 분석했다. 그 결과 모바일 부동산 서비스 정의 맞게 사용자들이 언제 어디서나 유기적으로 신속하며 신뢰성 있는 정보를 받기 위해서는 수준 높은 검색 필터 서비스 공급이 정보품질 개선을 위해 필수적이다. 결국, 허위매물에 대한 사후적인 대책 마련보다는 사전 검수가 야기되며 사용자의 니즈에 충족되어 보다 개선된 검색 필터 서비스를 제공하여 모바일 부동산 중개 서비스의 정의에 맞게 시간과 공간에 제약받지 않고 신뢰할 수 있는 정보품질의 서비스를 공급하는 것이 허위매물의 피해자를 사전적으로 예방하는 것이라 말할 수 있다.
휴대용 무선 기기의 보급이 확산됨에 따라 단순히 무선으로 네트워크를 이용하는 데서 더 나아가 이동시에도 단절 없이 네트워크를 사용할 수 있도록 하는 기술의 필요성이 증대되고 있다 TCP/IP 네트워크 상에서 단말의 이동성을 제공하는 기술로 모바일 IP가 사용되고 있다. 모바일 IP는 이동 단말이 네트워크 접속점 변경시 새로운 네트워크의 에이전트를 이용하여 등록을 요청하고, 이 요청이 승인된 후 네트워크 사용을 재개할 수 있도록 한다. 따라서 사용자는 단말이 현재 네트워크 접속점과의 연결을 끊고 새로운 네트워크에 접속하고 등록을 요청하여 이를 승인 받을 때까지 네트워크를 사용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 이러한 핸드오프 시 발생되는 문제점을 해결하는 방법 중의 하나인 사전 등록 기능 구현에 대하여 기술하였다. 사전 등록이란 이동 노드가 이동 시 네트워크 접속을 끊고 새로운 외부 에이전트에 연결하여 등록을 요청하는 기존의 핸드오프 방식을 개선한 것으로 이동 전에 현재의 에이전트를 통하여 이동할 네트워크 정보를 등록하도록 하여 핸드오프 시간을 단축하고 패킷 분실을 감소시켜 연속적인 네트워크 사용이 가능하도록 한다.
휴대폰이나 PDA와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 모바일 통신 환경을 기반으로 하는 모바일 교육 학습 모델이 교육의 질향상 및 교육 효과의 극대화를 꾀할 것으로 기대되는 실정이다. 또한 모바일 환경에서 학습자가 지속적이고 자기 주도적으로 학습을 하기 위해서 자기조절학전략이 필요하며, 이를 위해 모바일 학습환경에 적합한 MMIS(Motivation Metacognitive practice Interaction. Self-reflection: 자기 주도학습전략)모형을 설계하도록 하였다. 특히 학습자의 지속적인 흥미와 동기부여를 위해 에튜테인먼트(edutainment)전략을 활용하여 모바일 게임에 익숙한 학습자의 특성에 맞는 모형으로 설계하였다. 본 논문에서 설계한 MMIS 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 스스로 학습 전략을 계획하고 통제할 수 있도록 게임의 난이도를 스스로 결정할 수 있다. 둘째, 학습자가 게임활동을 스스로 계획하고, 게임 결과를 모니터링 할 수 있다. 셋째, 사전에 게임에 필요한 학습 내용을 제공받음으로써 게임에서 좋은 결과를 얻기 위한 노력을 할 수 있도록 하였다. 넷째, 게임을 할 때 해결하기 어려운 과제의 경우에는 교사나 게임에서 제공되는 힌트를 통해 스스로 필요한 도움을 찾아낼 수 있다.
모바일 멀웨어는 민감한 데이터의 도용, 기기 성능 저하, 금전적 피해 유발 등 다양한 위협을 내포하고 있으며 특히 피싱, 앱 기반 공격 및 네트워크 기반 공격과 같은 기술을 통해 모바일 장치를 악용할 수 있다. 이를 해결하기 위해 바이러스 백신 소프트웨어 및 강력한 암호 사용과 같은 보안 기술을 구현하면 모바일 멀웨어의 영향을 방지하고 완화하는 데 도움이 될 수 있다. 추가적으로 개인과 조직이 모바일 멀웨어와 관련된 위험을 인식하고 불리한 결과를 피하기 위해 이를 차단하기 위한 사전 조치를 취하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 조치에 대한 보안 예방책을 제안하고자 하며 이를 통해 보다 안전한 모바일 환경을 갖출 수 있을 것이라 판단한다.
본 논문에서는 어떤 주제에 대해 한 공간에 모인 사람들의 의견을 조사하기 위해 실시될 수 있는 모바일 즉석투표 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이 시스템은 블루투스 스캐터넷 형성을 통해 특정 서버가 갖춰지지 않은 상태에서, 사전 관계가 지어있지 않은 모집단을 대상으로 투표를 실시 할 수 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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