본 연구는 색, 색감, 색의 조화론 등 예술과 감성으로만 다루어지던 전문 분야의 내용을 과학적인 방법으로 해석하고, 계산해 낼 수 있는 연구들에 대한 관련 연구들의 동향을 분석하고, 정량적인 색의 조화 및 매치의 판단 방법을 제안한다. 이때, 과학적인 방법이란, 수치와 컴퓨터과학을 사용하여 색의 조화 이론을 체계화하여 빠르게 처리하는 근원적인 방법으로 정의한다. 또한, 색의 정량화를 위하여 기존의 대표적인 색채계들의 특징 및 성격을 분석하며 이를 통해 색채계에 기반하여 색을 수치화 한다. 색의 조화 및 매치에 대한 정량적 판단은 컴퓨터를 사용하는 일반 사용자들의 색과 색감을 향상시킬 뿐만 아니라, 시각, 영상, 산업 디자인에의 효과적 적용, 색을 통한 정신적 분석 및 치유, 색감 향상 교육, 유사색및 유사디자인 검색, 개인 맞춤형 색채 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
사회의 발달에 따라 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가하게 되어 이를 효율적으로 활용하기 위한 미디어 서비스의 필요성이 대두되었다. 현재 오프라인 상에서는 다양한 융합미디어 제작과 서비스 방안이 제시되고 있으나 온라인 상에서 사용자의 실시간 조건에 맞는 미디어 서비스의 제공 기능의 연구가 대두되고 있다. 본 논문에서는 다양한 미디어 콘텐츠에 대한 온라인 미디어 서비스를 위한 가상 콘텐츠 서비스 방안과 가상 미디어 구축을 위한 VMM(Virtual Media Middleware)을 제안한다. 이러한 VMM을 통하여 실시간의 사용자의 요구에 맞는 최적의 가상 콘텐츠 제공 서비스 실현 가능성을 보여준다.
인터넷을 통해 주위 사물과 연결된 차량은 사용자에게 편리성을 제공하기 위해 다양한 콘텐츠를 요구하는데 클라우드로부터 가져오는 시간이 비교적 오래 걸리기 때문에 차량과 물리적으로 가까운 위치에 캐싱하는 기법들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기반 시설이 밀집하게 설치된 도시 환경에서 maximum distance separable(MDS) 코딩을 사용해 road side unit(RSU)에 캐싱하는 방법에 대해 연구하였다. RSU의 중복된 서비스 커버리지 지역을 고려하여 차량의 콘텐츠 요구에 대한 RSU hit ratio를 높이기 위해 deep Q-learning(DQN)를 사용하였다. 실험 결과 비교 알고리즘보다 hit raito 측면에서 더 높은 성능을 보이는 것을 증명하였다.
최근, 스마트폰 가입자 수가 1000만 명을 넘어설 전망으로 한국은 스마트폰 열풍이며 그중에서도 안드로이드 사용자가 폭발적으로 늘고 있는 추세다. 이러한 추세에 발맞춰 사람과 사람의 관계에 중심을 두는 서비스인 SNS가 급격히 성장하여 모바일의 장점을 살린 음성중심의 모바일SNS, 즉 보이스 채팅 시스템이 많은 인기를 끌고 있다. 그러나 기존 보이스 채팅 시스템의 대화상대 선정, 참여자들 간의 유대감 형성, 발언권 확보와 같은 주요 문제점들을 해결하기 위해 그룹형성, 멤버위치표시, 인원제한을 이용가능하게 하는 CCG(Closed Chatting Group, 폐쇄형 채팅 그룹)라는 '개설자의 현재 위치를 중심으로 형성된 채팅 그룹'을 도입한 CCG기반 보이스 채팅 시스템을 제안한다. 또한 기존의 사용성 낮은 디자인을 사용자 중심의 인터페이스 디자인을 사용하여 편리성을 제공한다. 사용자 중심의 CCG 기반 보이스 채팅 시스템인 SIC는 마음에 맞는 다양한 사람들과 원활한 커뮤니케이션을 할 수 있도록 도와 줄 것이다.
경제가 발전할수록 디자인의 중요성이 높아지고 있으며 디자인을 이루는 여러 요소들 가운데 색이 차지하고 있는 비중은 매우 높다. 하지만 일반인은 조화로운 색을 선택하는데 어려움을 겪고 있다. 이를 위해 기존의 연구들은 다양한 색상 추천 방법을 제안하고 있지만 개인이 어떠한 배색을 더 선호하는 가에 관한 사용자 선호도는 고려되지 않는 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 협업필터링의 유사도 측정 방법을 컬러조화 추천 방법에 적용함으로써 사용자의 성향을 고려한 맞춤형 색 조화 추천 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 색상별로 선호하는 색 조화 간의 유사도를 가중치로 사용하기 때문에 새로운 사용자의 선호도 예측 및 추천이 가능하며 이를 통해 향후 색과 조화를 선정하는 기본 적인 자료로 활용할 수 있으며 저장된 선호도는 유사한 성향을 지닌 사용자의 선호도 예측 및 각종 제품 마케팅 등에 적용이 가능하다.
소셜 네트워크 서비스는 가트너에서 2011년에 이어 2012년에도 각광받을 기술의 하나로 선정된 만큼 미래 인터넷의 핵심 키워드 중 하나로도 뽑히며, 엔터테인먼트, 검색, 방송, 커머스 등의 여러 가지 서비스와 직접 연결된다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 가운데 하이브리드형 서비스는 사용자의 정보를 관리 및 파악하여 사용자가 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며, 이를 위해 그래프 마이닝 기술을 적용하고 있다. 하지만 그래프 마이닝 기술은 아직 복잡한 그래프 구조의 데이터에서 정보를 추출하기에 제약사항들이 발생하므로 이에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 그래프 마이닝 기술을 나아가 더 발전시켜 활용하면 기존의 하이브리드형 서비스에서 사용자의 정보를 파악하여 충성도를 높여줄 뿐 아니라 기업에서의 타켓 마케팅과 원투원 마케팅을 가능하게 해주고 기존 사용자에 대한 교차 판매와 격상판매의 전략들을 도출할 수 있을 것이다.
인터넷의 발달로 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 대용량 데이터를 효율적으로 검색하는 top k 질의 처리의 중요성이 커지고 있다. top k 는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 스코어를 가지는 k 개의 튜플을 반환하는 방법으로, 스코어는 사용자가 정의한 스코어링 함수를 통해 계산된다. 효율적인 top k 질의 처리를 위해서는 전체 데이터 집합 중 최소한의 서브집합만 읽어서 k 개의 결과를 구할 수 있어야 한다. 이를 위해 기존 연구들은 다양한 방법의 인덱스 생성방법을 제안했다. 본 논문에서는 그 중에서 convex hull 을 사용하여 layer list 를 생성하는 기존 연구를 조사하고 문제점을 도출한다. 기존 연구 문제점 분석은 향후 연구인 스카이라인을 사용하는 top k 질의 처리 연구의 기반이 될 것으로 예상한다.
최근 안드로이드 기반 어플리케이션 시장이 활성화됨에 따라 그중 가장 주목받고 있는 기술인 LBS에 대한 최근 동향과 관련연구를 소개한다. 이후 '위치기반 동적 위치감지 및 표시기능'이 가능한 보이스 채팅 어플리케이션을 개발하고, 이에 사용된 LBS이용 부분의 구현 내용 및 알고리즘을 소개하고자 한다. 현재위치를 동적으로 감지하여 실시간으로 채팅방 생성이 가능하며 그 채팅방에 접속한 제한된 멤버간의 보이스 채팅이 가능한 SIC는 사용자들로 하여금 관심사가 같은 사람들 간의 간편한 의사 소통을 가능하도록 제공하여 기존보다 손쉽고 간편하며 친근한 커뮤니케이션을 제공한다.
최근, 현대인들은 뛰어난 성능과 품질을 넘어서 자신의 감성을 만족시켜주는 제품, 서비스를 원하고 있다. 감성 Information & Communication Technology(ICT)는 정보 통신 기술을 기반으로 인간의 감성을 자동 인지하고 사용자의 감성과 상황정보를 처리하여 상황에 맞게 적용하는 기술을 말한다. 즉, 인간의 감성을 센싱해 이를 데이터화하고 다양한 IT 기기에 활용하는 것을 말한다. 미래에 다가올 감성 ICT 기술은 단순히 사용자의 감성을 자극하는 정도를 뛰어넘어 사용자와 기기가 서로 교감하는 형태로 나아갈 것이다. 본 논문에서는 감성 ICT 의 기술 동향을 분석하고 향후 방향성을 모색 하고자 한다.
최근, 스마트폰 가입자 수가 급격히 증가하는 가운데, 사람과 사람의 관계에 중심을 두는 서비스인 SNS가 급격히 성장하고 있다. 모바일 디바이스를 사용한 소셜 네트워크가 접목되어 사용자들 사이에 자연스러운 의사 교류 관계가 형성되며, 장소나 이벤트를 기반하여 빠르고 끊임없이 정보들이 발생하게 되었다. 그러나 너무 많이 발생하는 불필요한 데이터들로 인해 의미 있는 정보, 필요한 정보를 파악하는 데 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 소셜 네트워크 서비스를 통해 제공되는 정보들 가운데 영향력 있는 정보가 무엇인지 판단하는 연구가 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 영향력 측정을 위해 장소를 기반으로 한 동적 소셜 커뮤니티에서의 소셜 네트워크 액티비티를 중심으로 이벤트에 대한 영향력을 측정하는 방법에 대해 고찰하고, 새로운 영향력 측정 방안에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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