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.
최근 스마트폰의 사용률이 증가하고 다양한 어플리케이션이 등장하고 있다. 그 중에서도 스마트폰을 활용하여 사용자간 커뮤니케이션을 나눌 수 있는 어플리케이션에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 스마트폰 상에서 채팅방을 생성하여 관심사가 같은 여러 사용자들과 보이스 채팅을 나눌 수 있는 보이스 커뮤니케이션 시스템을 제안한다. 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 채팅방을 생성하고, 이곳에 제한된 인원이 모여서 대화가 가능하다. 본 시스템을 통하여 사용자들은 마음이 맞는 사람들과 음성으로 간편하게 커뮤니케이션할 수 있을 것으로 기대한다.
정보화 사회에 접어 들면서 정보를 판별하는 능력이 중요시 되고 있다. 그러나 정보가 점점 이질적이고 방대해 짐에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어렵다. 정보검색 서비스를 제공하는 국내외 포털 사이트에서는 랭크 알고리즘을 이용하여 사용자에게 정보를 제공한다. 그러나 사용자의 요구를 충족시키기 위해 랭킹보다 더 중요한 것 정보를 압축시켜 사용자에게 사용자가 원하는 정보만 제공하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 도메인을 제한하여 특화된 정보를 제공하며 사용자 위주의 더 특화된 정보를 제공하는 친구추가 기능을 제안한다. 동시에 주 검색 기능으로 사용자가 등록한 태그 링크를 따라 클릭하면서 연속적으로 정보 검색을 할 수 있는 연속정보검색을 제안한다. 그리고 제안한 시스템을 실제 웹 사이트를 구현을 통해 나타낸다. 제안한 시스템은 사용자에게 효율적으로 유용한 정보를 제공하는 기대효과가 있다.
클라우드 컴퓨팅은 세계적인 시장조사기관인 가트너사의 10대전략기술에서 2년 연속 1위를 할 정도로 많은 각광을 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 가상화된 컴퓨팅 자원을 서비스로 제공하는 것으로, 사용자는 IT자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅을 지칭한다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 상에서 폭발적으로 증가하고 있는 데이터를 효율적으로 병렬 처리할 수 있는 방법에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 대용량 데이터 처리를 위한 대표적인 모델에는 MapReduce와 Dryad가 있으며, 서로간에 많은 공통점이 있지만 MapReduce는 범용 프로그래밍 언어를 기반으로 쉬운 병렬 프로그래밍을 가능하게 했다는 점에서 많이 사용되고 있으며 Dryad는 재사용이 쉽고 데이터 처리 흐름을 유연하게 작성할 수 있다는 점에서 장점을 가지고 있다.
데이터베이스에서의 빈발 패턴 탐색은 일정 횟수 이상 같이 등장하는 항목들의 집합을 찾는 문제이다. 본 논문은 다수의 2 차원 배열들이 주어졌을 때, 이들 내부에서 빈번히 같이 등장하는 부분 구역들을 찾는 문제를 다룬다. 하지만 기존 빈발 패턴 탐색 기법들은 배열 내 원소들의 위치 관계까지 고려하지는 않기 때문에 본 문제에 바로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 논문은 다수의 2 차원 배열 내에서 빈번히 같이 발생하는 부분 구역들을 효율적으로 찾는 기법을 제안한다. 본 논문의 선행 연구에서는 주어진 배열들을 두 번 스캔하여 빈발 부분 구역 집합을 찾는 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 이를 개선하여 배열들을 한 번만 스캔하고도 빈발 부분 구역 집합을 찾는 효율적인 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법은 지금까지 탐색된 부분 구역들에 대한 정보를 메모리에 효율적으로 유지한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 수행시간을 약 30% 단축함을 보였다.
눈-손 협응력은 시각정보를 손의 운동 정보에 적용시키는 뇌의 능력으로 일상생활을 하거나 복잡한 운동 기술을 발휘하는데 필수적인 기능이다. 본 논문은 눈-손 협응 능력이 발달하는 과정에 있는 아동을 대상으로 게임을 통해 눈-손 협응력 훈련을 진행할 수 있는 가상현실 콘텐츠를 제작하였다. 제작된 가상현실 콘텐츠는 눈과 손 인터페이스를 통해 가상현실의 물체와 상호작용하도록 요구함으로써 게임형식으로 과제를 제공한다.
최근 실시간 응답 및 처리에 민감한 서비스들이 급증하면서 멀티액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 주목받고 있다. 사용자들의 잦은 이동성 때문에 MEC 서버들 사이에서의 마이그레이션은 중요한 문제로 다뤄진다. 본 논문에서는 이동성이 많은 차량 엣지 컴퓨팅 환경을 고려하였으며, 강화학습 기법인 Q-learning 을 사용하여 마이그레이션 여부 및 대상을 결정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법의 목적은 지연 제약조건을 만족시키면서 차량 엣지 컴퓨팅 서버(VECS) 사이의 로드 밸런싱을 최적화하는 것이다. 제안 기법의 성능 비교를 통하여 다른 기법들보다 로드 밸런싱 측면에서 약 22-30%, 지연 제약조건 만족도 측면에서 약 20-31%로 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
Mobile Edge Computing(MEC)는 사용자 근처에서 서비스를 제공하기 때문에 사물인터넷에서 주목받고 있는 기술이다. 오프로딩을 통한 MEC 서버의 활용은 제한된 배터리 수명이나 계산 능력을 갖는 디바이스들에게 매우 유용하다. 본 논문은 강한 신뢰도가 요구되는 산업 사물인터넷(Industrial IoT, IIoT) 시나리오를 가정하여, 태스크를 실행할 때 발생하는 에너지 소모량과 지연시간을 최적화하며 신뢰도를 보장하는 오프로딩 기법을 제시한다. 본 연구는 실험을 통해 에너지 소모량과 신뢰성 측면에서 제안 기법의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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