본 연구는 전통적 교육 시스템에 게임성을 융합한 학습용 리딩 어플리케이션을 설계함에, 사용자의 몰입감 향상을 위해 기획된 개발 과정을 게이미피케이션 재미요소에 접목하고, 사용성 평가를 위한 디자인 연구이다. 이는 디지털 기술을 활용한 영어학습 리딩 어플리케이션 기획연구에서 챕터별로 배열된 이솝우화 '토끼와 거북이' 스토리진행을 중심으로 접목 가능한 게이미피케이션의 네 가지 재미의 요소들을 어플리케이션에 적용하고자 한다. 나아가 시스템에 적용될 재미 요소들을 게임엔진에 구현함에, 교육자 그룹의 설문조사를 통하여 프로토타입의 가능성 평가를 통하여 기술적 가이드라인을 제시함에 본 연구의 목적과 의의를 가진다.
차량 환경에서 발생하는 계산 집약적인 태스크가 증가하면서 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC, Mobile Edge Computing)의 필요성이 높아지고 있다. 하지만 지상에 존재하는 MEC 서버는 출퇴근 시간과 같이 태스크가 일시적으로 급증하는 상황에 유동적으로 대처할 수 없으며, 이러한 상황을 대비하기 위해 지상 MEC 서버를 추가로 설치하는 것은 자원의 낭비를 불러온다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)기반 MEC 서버를 추가로 사용해 엣지 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 UAV MEC 서버는 지상 MEC 서버와 달리 한정적인 배터리 용량으로 인해 서버 간 로드밸런싱을 통해 에너지 사용량을 최소화 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 UAV MEC 서버의 에너지 사용량을 고려한 마이그레이션 기법을 제안한다. 또한 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 활용한 트래픽 예측을 바탕으로 한 마이그레이션을 통해 지연시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 MEC의 마이그레이션 시점을 결정하는 기준점와 차량의 밀도에 따라 실험을 진행하고, 서버의 로드 편차, UAV MEC 서버의 에너지 사용량 그리고 평균 지연 시간 측면에서 성능을 분석한다.
본 연구는 최근에 개발된 게이미피케이션 개발 방법론 중 하나인 4F 프로세스 제안이 목적이다. 4F 프로세스의 효과성을 분석하기 위해, 게임과 게이미피케이션 관련 이론을 적용했고, 기존에 개발된 개발 방법론과의 비교 분석을 실시했다. 연구결과에 따르면, 본 연구진이 찾은 8개의 방법론보다 4F 프로세스가 비교적 높은 완성도를 가진 방법론임을 입증했다. 하지만 4F 프로세스에도 보완점은 존재했다. 본 연구결과를 바탕으로 4F 프로세스의 장단점에 대해 언급하고, 게이미피케이션 개발 방법론에 필요한 요소로 단계별 가이드라인 제시에 대해 제언했다.
5G 목표 중 하나인 초신뢰성 저지연 통신에 도달하기 위해 멀티액세스 엣지 컴퓨팅 패러다임이 탄생했다. 이 패러다임은 클라우드 컴퓨팅 기술을 네트워크 엣지에 더 가깝게 하며 서비스 지연 시간을 줄이기 위해서는 네트워크 엣지에 있는 여러 Edge Cloud에서 서비스 호스팅된다. 모바일 사용자의 경우 서비스 품질 유지를 위해 서비스를 가장 적합한 Edge Cloud로 마이그레이션하는 것은 중요하고 고이동성 시나리오에서는 서비스 마이그레이션 문제가 더욱 복잡해진다. 고정 이동 경로에서 사용자 이동성과 Edge Cloud 선택에 대한 어떤 영향을 미치는 건지 관찰하는 것이 이 연구의 목표다. Mobility-Aware Service Migration (MASM)은 고이동성 시나리오 동안 라우팅 비용과 서비스 마이그레이션 비용이라는 두 가지 주요 매개변수를 기반으로 서비스 마이그레이션을 최적화하기 위해 제안된다. 제안된 알고리즘을 기존의 그리디 알고리즘과 비교하여 평가한다.
본 논문에서는 스마트폰 미들웨어 및 기본 응용 프로그램으로 구성된 임베디드 리눅스 기반의 스마트폰 에디션의 구현에 대해 기술한다. 기존의 스마트폰 플랫폼들은 상용화 시 로열티를 지불해야 하고, 소스 코드가 공개되어 있지 않아 기능 확장의 문제점이 있었다. 임베디드 리눅스 기반의 GPE는 상용화 시 로열티 문제점은 해결하지만, PDA 급 장치들을 목표로 개발되어 스마트폰과 같은 작은 LCD 크기 및 키 입력만으로 응용 프로그램을 수행할 수 없는 문제점이 있었다. 구현된 Qplus-P스마트폰 에디션에서는 임베디드 리눅스 기반으로 개발되어 로열티가 없으며, 사용자가 키 입력만으로 폴더 이동 및 특정 응용 프로그램을 수행할 수 있는 키 네비게이션 기능을 제공한다. 그리고, 기존의 셀룰러폰과 유사한 화면 구조 및 인디케이터를 제공함으로써 사용자가 보다 편리하게 스마트폰 에디션을 사용할 수 있는 환경을 제공한다.
최근 항공기, 자동차와 같은 시스템들은 크기, 무게, 전력 등의 문제로 기존 연합형(Federated) 구조에서 모듈형(Modular) 구조로 개발되는 추세이며, 단일 하드웨어에 파티션 개념을 적용하여 다수의 논리적 노드들을 운용할 수 있는 파티션 운영체제도 등장하고 있다. 분산 복구 블록은 실시간 시스템에 적용 가능한 소프트웨어 결함 허용 기법으로 다수의 물리적 노드들을 동기화 시켜 동작시킴으로써 실시간 절체가 가능하도록 하는 설계 기법이다. 분산 복구 블록은 노드들 간의 실시간 동기화를 필요로 하기 때문에 단일 코어 기반의 파티션 구조에는 적합하지 않으며, 적용을 위해서는 멀티코어를 기반으로 하고 또한 AMP(Asymmetric Multi-Processing) 방식을 이용한 파티션 구조에 적용되어야 한다. 본 논문에서는 멀티코어 기반 supervised-AMP 가상화 방식의 파티션 운영체제를 이용한 분산 복구 블록 설계 기법을 제안한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성을 보이기 위하여 항공기용 비행제어시스템 시뮬레이션을 이용한 사례 연구를 보인다.
대부분의 구조해석 문제는 외부에서 주어진 하중에 대한 변형과 응력에 관심을 두고 있지만 많은 경우에서 표면 또는 내부에 주어진 응력이나 트랙션을 구하는 역문제 해석이 필요하게 된다. 본 연구에서는 구하고자 하는 트랙션에서 멀리 떨어진 영역의 변위를 측정하여 미지의 트랙션을 평가하는데 유한요소법을 사용한 역문제 수식화를 적용하였다. 일반적으로 역시스템의 불안정으로 인하여 측정 변위의 작은 오차는 해석 결과에 큰 영향을 주게 된다. 이와 같은 역시스템의 불안정성을 개선하기 위하여 본 연구에서는 구하고자 하는 트랙션에 가까운 단면의 변위를 Gram-Schmidt 수직화 기법을 통한 수직기저함수 사용하여 예측하고 보다 안정된 역문제를 해석하는 방법을 개발하였고 장점들을 수치 예제를 통하여 보여주었다.
오늘날, 비게임 분야에서 게임적인 사고와 요소를 적용하여 사람들의 흥미를 끌거나 재미를 제공하는 게이미피케이션 기법이 큰 이슈가 되고 있다. 이에 따라 본 연구는 온라인 멘토링과 게이미피케이션을 결합한 창조경제타운의 '아이디어 커뮤니티' 사례를 분석하였다. 아이디어의 육성 및 선정을 위해 회원들을 대상으로 공개 모의투자 및 멘토링을 진행하였고, 이 과정에서 특정한 활동을 할 때마다 경험치를 획득하여 레벨을 높일 수 있었다. 그리고 회원들은 자신이 수행한 활동에 대한 내 외적 보상을 받아 성취감을 느낄 수 있었다. 본 연구의 결과는 다양한 분야에서 게이미피케이션을 적용하는데 중요한 참고자료가 될 것이다.
최근 게임이 아닌 분야에 게임적 기법을 도입하여 해당 분야의 효율을 높이는 게이미피케이션의 적용이 활발하다. 게이미피케이션이 적용된 한 방식으로 대체현실게임이 있다. 용어상으로는 여느 게임과 다를 바 없어 보이지만 현실과 가상의 경계를 허무는 게임으로 처음에는 엔터테인먼트 분야(영화, 광고, 드라마의 홍보용)에서 주로 사용되었지만 현재는 그 범위를 확장하여 지식정보콘텐츠에서도 활용사례를 볼 수 있다. 지식정보콘텐츠의 목적은 재미보다는 의미와 효용을 추구하는데 여기에 게임방식을 도입했다는 것은 흥미롭다. 따라서 본 연구에서는 우선 대체현실게임, 게이미피케이션의 개념을 살펴보고, 일반적인 대체현실게임의 사례를 분석한 다음 그것의 특성과 진행 방식을 파악한다. 이어서 지식정보콘텐츠에 대체현실게임 방식이 도입된 사례의 분석을 통해 현황을 살펴보고, 향후 다양한 분야에의 활용가능성을 제시한다.
공간 조인이란 주어진 공간 관계를 만족하는 공간 객채의 쌍들을 찾는 질의이다. 본 논문에서는 원공간상의 데이타를 이용하여 색인을 사용하지 않고 변환 공간(transform space) 상에서 공간 조인을 수행하는 새로운 알고리즘인 변환기반 공간 파티션 조인(transformation-based spatial partition join)을 제안한다. 기존 알고리즘들은 원공간(original space) 상에서 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 공간 객체들의 복제를 필요로 하거나 상대적으로 공간 파티션이 복잡하여 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 반해 제안하는 알고리즘은 원공간 상의 크기를 가지는 공간 객체를 변환공간 상의 크기를 가지지 않는 점 객체로 별도의 추가비용 없이 변환 해석한 후에 공간 조인을 수행하기 때문에 공간 객체들의 복제가 필요 없고, 공간 파티션이 단순하여 성능이 향상되는 장점을 가진다. 다양한 실험을 수행한 결과, 제안하는 변환기반 파티션 조인은 기존 조인 알고리즘들과 비교하여 수행 시간 측면에서 20.5∼38.0% 더 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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