유비쿼터스의 기능이 결합된 뉴미디어의 보급으로 인터넷 중독뿐만 아니라 스마트폰 중독은 정보화의 역기능으로 심각한 사회문제가 되고 있다. 대학생의 인터넷 중독과 스마트폰 중독정도를 비교분석하고자 지역 인근 대학교의 일부 대학생들에게 한국형 성인 인터넷 중독 자가진단 척도인 K-척도와 스마트폰 중독 자가진단 척도인 S-척도를 시행하였다. 본 연구에서는 컴퓨터와 스마트폰을 이용하여 웹사이트에 접속하는 기본적인 인터넷 이용패턴을 취득하는 설문문항을 개발하여, K-척도와 S-척도로는 별견되지 않는 숨겨진 인터넷 중독자와 스마트폰 중독자를 찾아서 K-척도와 S-척도의 진단결과와 비교하였다. 또한 K-척도 및 S-척도와 달리 대학생들의 컴퓨터와 스마트폰을 통한 인터넷 주활동과 예상 및 실제 사용시간을 계산하여 구한 내성정도를 이용하여 중독을 진단하는 방법을 제안하고자 한다. SPSS 통계분석 프로그램을 사용하여 숨겨진 인터넷 및 스마트폰 중독자를 찾을 수 있었다.
최근 차량에 블루투스와 와이파이 등 근거리 통신기능을 부가하여 스마트폰과 연동함으로써, 최신 자동차는 차량 전자제어장치인 ECU를 통하여 자동차 위치정보, 고장 진단정보 등 다양한 정보를 파악할 수 있도록 엔터테인먼트화 되어 가고 있다. 본 연구를 통하여, 온보드 진단기와 스마트폰의 근거리 통신 기능을 활용하여, 차량 온보드 진단기와 연관하여 여러 가지 스마트폰 모델과 블루투스 및 근거리 무선통신인 NFC와의 호환성 시험을 실시하고, 이를 분석해 보았다. 더 나아가, 스마트폰 연동 블루투스 및 NFC 인터페이스 기능을 갖는 온보드 진단기의 단말기 구성과 고장진단 기능 구현을 비롯하여, 고장진단용 디버깅 프로그램을 개발하였다. 또한, OBD-II 인터페이스를 통해 차량의 고장진단 데이터를 추출하였으며, 끝으로 온보드 진단기 CAN 프로토콜 구현 제시와 함께 이의 결과를 분석하였다.
뷰티테크시장에서 출시하는 제품 중 영상처리기술을 반영한 다양한 뷰티디바이스가 증가하는 추세이다. 특히 스마트패키징의 경우 주목할 만한 이슈로 뷰티디바이스와 연계된 사용성 및 편리성을 갖춘 애플리케이션 개발이 중요해지고 있으며 사용자가 맞춤형 피부진단 관리 방법에 대한 뷰티정보, 분석리포트, 피부케어샵, 화장품 등을 추천받을 수 있는 뷰티솔루션이 설계되어야 한다. 본 연구는 뷰티케어시장의 전문서비스 영역과 경계를 대중화하여 사용자가 맞춤형 피부진단 관리를 할 수 있는 애플리케이션 설계에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부진단 관리 데이터 수집방법의 변수를 정의하고 사용자에게 제안, 모니터링, 뷰티 홈케어 정보, 전문서비스와의 연계방안 등 맞춤형솔루션을 제공할 수 있는 비즈니스플랫폼모델을 제안하고자 한다.
최근 건강에 대한 관심이 늘어가고 스마트폰이 널리 보급되면서, 스마트 헬스케어 시장이 커지고 있다. 특히 다양한 요인에 의해 탈모로 고통 받고 있는 사람이 늘어나고 있다. 그러나 아직까지 스마트 헬스케어 분야에서 두피의 상태를 진단하고 평가하는 어플리케이션이 많지 않으며, 신뢰성 또한 좋지 않다. 이에 본 연구에서는 모발 밀도, 모발 두께, 모공 개수, 홍조 4가지 두피 특성을 정량적으로 측정할 수 있는 두피 진단 시스템을 제안하고자 한다. 스마트 폰과 호환되는 현미경을 통해 촬영한 두피영상을 분석하여 사용자가 손쉽게 자신의 두피 상태를 진단을 가능케 하는데 그 의의가 있다.
본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.
시스템 고장 진단은 장비의 상태를 실시간으로 파악하고, 잔여 수명을 예측할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 그 중요성이 강조되고 있다. 장비나 센서의 고장을 진단하고 예측할 경우 유지보수를 용이하게 하여 막대한 손실을 막을 수 있고, 기대 수명 또한 연장될 수 있다. 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 항로표지 유지보수를 위해 항로표지 센서의 고장 유무를 판단할 수 있는 항로표지 센서 고장 진단 프로세스를 위한 후보 기술군에 대해 제안한다.
자동차 운전자는 자신의 안전을 위해 항상 차량의 상태를 점검하여 차량의 상태를 파악하는 것이 필수이다. 만약 운전자가 차량의 상태를 알고자 한다면 전문 업체에게 의뢰하기 때문에 운전자는 많은 시간과 금전적 비용이 지불되어야 한다. 현재 IT의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태를 점검 할 수 있게 되었다. 그렇지만 기존의 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차의 전문적인 지식이 학습해야 차량 상태를 알 수 있는 상태라 사용자들에게 진단기의 필요성이 부각되지 않는다. 이러한 불편한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 손쉽게 사용할 수 있으면서 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 OBD-II 프로토콜 변환 블루투스 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 이용해 자동차 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체 주기의 점검, 차량 문제점 진단, 그리고 에코 드라이빙 판단 정보를 사용자에게 실시간으로 보여주며 손쉽게 사용할 수 있는 자동차 진단 시스템을 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현 하였다.
본 연구의 목적은 노인 치매예방을 위해 스마트폰에서 제공되고 있는 치매예방 게임 앱과 치매진단 앱의 이용에 대한 유용성 및 그 기대효과를 예측하는 것이다. 연구방법은 첫째, 치매예방프로그램의 효과성을 검증하기 위하여 사용되고 있는 6개의 치매진단도구를 선정하고 각 진단도구가 검증하고 있는 인지기능영역을 추출하였다. 둘째는 29개의 스마트폰 치매예방 게임 앱과 치매관리 앱을 선정하여 이 앱들을 이용한 이후의 기대효과를 치매진단도구에서 추출된 인지영역과 연계하여 분석하였다. 연구 결과, 스마트폰 치매예방 앱을 이용하여 지속적으로 게임을 하거나 치매관리를 할 경우 특정 영역의 인지기능을 증진함으로써 치매예방 관리에 도움이 될 것으로 기대되었다. 스마트폰 치매예방 앱은 시공간을 초월한 이용의 용이성, 지속적 사용성 그리고 경제성을 통하여 오프라인으로 운영되고 있는 치매예방프로그램의 한계점을 보완함으로써 노인의 인지능력을 증진시키고 치매를 예방하는 데 유용할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.13-22
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2013
무선으로 응용 프로그램을 다운받아 실행하고 수많은 응용 프로그램들을 통신 접속이 없어도 실행이 가능하다는 점으로 인해 스마트폰 중독이 인터넷 중독보다 심각한 상태이지만 아직까지 스마트폰 중독과 관련된 연구가 부족한 상태이다. 한국정보화진흥원에서 개발한 스마트폰 중독 검사 척도인 S-척도는 문항수가 많아 응답자들이 진단 자체를 회피할 수도 있으며 인구통계학적 변인도 고려하지 않은 상태에서 체크한 문항들에 대한 총점만으로 중독여부를 진단하므로 정확하게 진단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인구통계학적 변인을 포함한 여러 문항들을 추가한 자료들을 대상으로 먼저 스마트폰 중독에 영향을 미치는 중요한 요인들을 추출해 보았다. 추출한 축소문항을 대상으로 데이터마이닝기법 중 하나인 신경망을 이용하여 분류를 하였다. 신경망 학습알고리즘 중에서 BP학습 알고리즘과 다중 SVM을 이용하여 학습을 시켜 비교, 분석 해 본 결과 다중 SVM의 학습율이 조금 더 높게 나타났다. 본 논문에서 제안한 다중 SVM을 이용하여 학습을 한 자가진단 시스템을 이용하면 자료들의 급격한 변화에 대해 뛰어난 적응성을 가지므로 빠른 시간 내에 자신의 중독여부를 정확하게 자가진단 할 수 있다.
현대의 사람들은 의자와 가까이 지내는 시간이 많다. 이를 테면, 회사에서의 업무, 학교에서의 교육, 자동차의 운전 등 다양한 부분에서 의자를 접하고 사용하는 시간이 많다. 이렇게 의자에서 생활하는 시간이 길어짐에 따라 의자로 인한 부작용 발생도 증가하고 있다. 이를 테면, 의자에서의 잘못된 자세로 인한, 허리디스크, 척추측만증 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 의자에서 발생할 수 있는 문제를 미리 진단하고 예방하기 위해 자세 진단용 스마트 의자를 제안한다. 자세 진단용 스마트 의자는 주기적으로 사용자의 자세 데이터를 수집하고 분석하여 우리에게 잘못된 자세에 대한 경보, 자신의 자세에 대한 분석을 할 수 있는 기능을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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