본 연구는 다양한 운영체제와 플랫폼에서 스몰베이직 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 제공하고, 라이브러리를 사용하고 확장하는 것을 목표로 진행 중인 연구 내용을 요약한다. 마이크로소프트 스몰베이직은 처음 컴퓨터 프로그래밍을 배우는 사람에게 쉽게 다가갈 수 있는 프로그래밍 언어이다. 단 14개의 키워드로 구성되어 있어 매우 간단하고 배우기 쉽다. 하지만 프로그래밍 환경을 윈도우즈 운영체제에서만 사용해야하는 단점이 있다. 소스 코드가 공개되어 있지 않아 새로운 요구사항을 맞추기도 어렵다. 이러한 문제점을 해결한 다양한 운영체제에서 사용이 가능하며 라이브러리 확장이 가능한 스몰베이직 환경을 설계하고 구현하고자 한다. 또한 마이크로소프트 스몰베이직의 동적 타이핑 구조에 대한 분석을 통해 명확한 규칙을 설명하고자 한다. 다양한 운영체제에서 스몰베이직 프로그램을 작성하고 PC 뿐만 아니라 안드로이드 기반 스마트폰에서 실행할 수 있다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에 내장된 GPS 센서와 카카오 로그인 API, 기상청 API, 유튜브 라이브러리, 크롤링을 활용한 체감 온도 기반 코디 추천 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 카카오 로그인 API를 활용한 제삼자 로그인 인증 방식을 사용하고 사용자별 체질 정보를 입력받아 개인화된 옷차림 정보를 제공하도록 구현한다. 또한 GPS 센서로 받아온 위치 정보를 기상청 API와 연동하여 사용자의 현재 위치에 해당하는 날씨 정보와 체감 온도를 계산하여 제공하도록 구현한다. 그리고 유튜브 라이브러리를 사용하여 유튜브 코디 영상을 제공하여 사용자의 코디에 도움을 주도록 구현한다.
본 논문에서는 iOS 플랫폼을 위한 스마트 가상기계(Smart Virtual Machine)를 설계하고 구현하였다. iOS 플랫폼을 위한 스마트 가상기계는 가상기계 기반의 컴파일러가 C/C++나 Java 언어로 작성된 프로그램과 의미적으로 동등한 중간 코드를 생성하면 이를 입력으로 받아 실행시켜주는 프로그램이다. 스마트 가상기계는 실행 파일인 SEF(Smart Executable Format) 파일을 입력으로 받아 실행하며, SEF 로더와 인터프리터, 내장 라이브러리, 실행 환경으로 구성되어 있다. 스마트 가상기계는 스마트 기기 등에 탑재되어 하드웨어 독립적으로 실행되며 어플리케이션 형태로 실행이 가능하므로 플랫폼에 독립적인 장점을 가진다. 또한, 프로그래머는 개발 언어의 제약 없이 프로그램을 작성할 수 있고, 프로그램을 플랫폼 독립적으로 실행할 수 있다.
최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.
안드로이드 스마트폰 사용자에게 응답성은 중요한 성능 이슈이다. 스마트폰 응용 구동 시 응답성에 큰 영향을 미치는 것은 수많은 페이지 부재 처리기의 수행 시간이다. 선사상 기법은 페이지 부재 발생을 효과적으로 줄일 수 있는 기법이지만, 선사상할 페이지를 예측하기 어렵기 때문에 기존 안드로이드 스마트폰에서는 요구 사상 기법이 사용되고 있다. 본 논문은 응답성 향상을 위해 커널이 안드로이드 런타임과 라이브러리의 도움을 받아 선사상할 페이지를 예측하는 선사상 기법을 제안한다. 실험 결과 제안된 기법은 기존 시스템에 비해 웹 브라우저 응용의 응답 시간을 최대 3.25% 단축할 수 있었다.
고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.
최근 스마트기기가 발전함에 따라 종이책이 아닌 다양한 전자책뷰어가 등장하고 있다. 애플의 아이패드(iPad), 아마존의 킨들(kindle)과 같은 태블릿, 전자책 또는 스마트폰이 대표적인 예이며 스마트기기의 사용자 증가로 전용 단말기가 아닌 스마트폰 중심의 전자책 시장도 크게 성장하고 있다. 하지만 시니어 또는 스마트기기 사용을 어려워하는 사용자들이 전자책을 사용하는데 어려움을 느끼기 때문에, 전자책은 종이책에 비해 여전히 낮은 이용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 얼굴 표정에 따라서 전자책 설정을 자동으로 변경해 주는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 표정감지를 위하여 OpenCV 라이브러리를 이용하여 얼굴을 검출하고, Haar-Like 피처 기법으로 사용자의 눈 모양을 검출한다. 눈이 감겨있는 경우와 찌푸린 경우를 감지하여 이에 맞게 글자크기와 화면을 자동으로 설정해 준다.
모바일 환경이 발전하면서 다양한 스마트폰 중 안드로이드 기반의 스마트폰이 시장 점유율을 높여가고 있다. 하지만 최근 보안 이슈로 인해 애플사에서 만든 아이폰을 사용하는 사람이 증가하고 있다. 따라서 아이폰에 대한 어플리케이션 시장 역시 증가 추세이다. 하지만 안드로이드 기반 스마트폰은 어느 정도 소스코드가 공개되어있기에 개발 및 분석이 수월하지만, 애플사의 아이폰은 공개된 소스코드가 극히 적어 개발 및 분석이 상대적으로 어렵다. 따라서 아이폰 애플리케이션에서 오류 발생 시 시스템 라이브러리에서 발생하는 오류는 효율적으로 대처하기가 힘들다. 본 논문은 더 효율적으로 애플리케이션들을 개발하고 유지 및 보수 할 수 있도록 Mac OS X에서 LLDB를 이용한 아이폰 애플리케이션 역공학 분석 방법론을 제안한다.
기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.
암호 기술은 보안에 있어 필수적인 요소이며, 암호 키는 암호기술의 안전성에 있어 가장 핵심적인 요소이다. 시스템의 보안을 위해서는, 암호 키를 안전하게 생성하고 관리하는 것이 중요하다. 생체정보 같은 민감한 데이터를 주고받는 다양한 경량 디바이스나 센서들로 구성된 IoT 환경에서도, 암호 키는 중요한 보안 요소이다. IoT 기술이 발전하면서, 일반 PC나 스마트폰이 아닌 경량 디바이스에서도 일반적인 인터넷 환경에서 활용되는 통신프로토콜 및 보안기술들이 활용된다. 특히, 가장 많이 이용되는 TLS 프로토콜은 IoT 환경에서도 활발히 이용되고 있다. 본 논문에서는 보안프로토콜 TLS의 키 생성 과정을 분석하고 IoT 환경에서 자주 활용되는 라이브러리를 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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