기존의 음성기반 감정인식 기술은 충분한 컴퓨팅 파워를 가진 PC에서 수백개의 특징을 사용하여 감정을 인식하고 있다. 이러한 음성기반 감정인식 기술은 컴퓨팅 파워에 제약이 많은 스마트폰 환경을 고려하지 않은 방법이다. 본 논문에서는 제한된 스마트폰 컴퓨팅 파워를 고려한 음성의 특징 추출 기법과 서버 클라이언트 개념을 도입한 효율적인 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다.
스마트폰이 보급화 되면서 기존의 핸드폰과 다르게 사용자는 스마트폰에 탑재한 위치정보 서비스를 통하여 현재의 위치를 기준으로 주변의 여러 정보를 손쉽게 접근할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 여러 스마트 폰 이용자간의 위치 정보 서비스를 실시간으로 제공하는 클라이언트-서버 모형의 시스템인 WeWhere를 제안한다. 이 시스템에서 클라이언트 측의 스마트폰 사용자는 스마트폰에서 제공하는 위치 정보 서비스를 활용하여, 현재 위치를 서버로 보내고 다시 서버에서 현 사용자와 연결된 다른 사용자의 위치 정보를 가져와 자신의 스마트폰에 표시를 통해 스마트폰 사용자간의 현재 위치를 파악할 수 있다. 현재 전세계적으로 대략 20만명이 제안된 WeWhere를 서버의 과부하 없이 정상적으로 사용하고 있다.
부 스토리지에 민감한 데이터를 저장할 경우 평문상태의 데이터는 기밀성 문제가 발생하기 때문에 중복처리를 통한 스토리지 효율성 제공뿐만 아니라 데이터 암호화를 통한 기밀성 보장이 필요하다. 최근 네트워크 대역폭의 효율적인 사용을 위해 클라이언트측 중복제거 기술이 주목을 받으면서 다양한 클라이언트 측 중복제거 기술들이 제안되었지만 아직까지 안전성에 대한 문제가 남아있다. 본 논문에서는 암호화를 통해 데이터의 기밀성을 보장하고 소유권 증명을 이용해 데이터 접근제어를 제공하여 신뢰할 수 없는 서버와 악의적인 사용자로부터 프라이버시를 보존할 수 있는 안전한 클라이언트 측 소스기반 중복제거 기술을 제안한다.
최근 스마트폰의 사용이 보편화되면서 많은 양의 온라인 뉴스가 다양한 경로를 통하여 서비스되고 있다. 한편, 실시간으로 제공되는 뉴스의 양이 방대해지면서, 언론사에서 톱 뉴스로 제공하는 토픽과 달리, 실제 사용자들에게 화제가 되고 있는 토픽을 선별하는 데 어려움이 있다. 많은 사용자들이 실생활에서 작성하고 공유하는 트위터는 실제 사람들 사이에 화제가 되고 있는 토픽을 담고 있는 경우가 많다. 이러한 트렌드를 뉴스와 연계시키면 화제가 되는 트렌드 뉴스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 실시간으로 사용자 트위터를 분석하여 추출된 트렌드를 기반으로 관련 뉴스를 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 클라이언트를 통해 수집한 트위터 단문에서 서버는 화제가 되고 있는 트렌드를 추출하고, 이를 기반으로 Google 등을 통해 관련 뉴스를 검색하여 클라이언트에게 전달한다. 이 모든 과정을 실시간으로 제공하기 위한 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.
본 논문은 안드로이드 기반 스마트폰을 이용한 소규모 실시간 라디오 방송 시스템 설계 및 구현에 관한 연구이다. 서버-클라이언트 구조로 설계하였으며, 시스템을 간단히 하기 위하여 데이터 전송 방식으로 HTTP에 의한 점진적 다운로드 기법을 사용하였다. 실시간 방송을 실현하기 위하여 원음을 짧은 시간 간격으로 잘라서 캡쳐하여 압축/저장하였고, 이들을 순차적으로 클라이언트에서 재생하는 방법을 사용하였다. 이 방법은 서버에서 캡쳐 시 원음을 잃음과 클라이언트에서 재생 시 파일과 파일 사이 재생의 끊어지는 두 가지 문제를 발생 시킨다. 서버에서는 캡쳐 스레드와 압축/저장 스레드로 분리하고, 이중 버퍼링을 사용하여 해결하였으며, 클라이언트에서는 안드로이드에서 제공하는 미디어플레이어를 사용하고, 하나의 파일 큐에 다수의 음원 파일을 저장하여 해결하였다.
사물 인터넷(IoT)은 효율적인 시간 응답 및 처리를 위해 이벤트 중심으로 접근 할 필요가 있다. IoT에서 모바일 기기의 성장은 IoT 응용 프로그램과 관련이 있는 지능형 건물로 연결이 된다. 예를 들어, 홈 오토메이션 제어 시스템은 홈 서버에 액세스하기 위해 스마트 폰이나 웹 서비스에 클라이언트 시스템과 같은 웹 응용 프로그램을 사용하여 제어 명령을 전송 합니다. 홈 서버는 클라이언트 시스템으로부터 명령을 수신 받은 후 조명 시스템을 제어 한다. 게이트웨이 기반의 클라이언트 처리 담당인 RESTful 기술은 '인터넷상에 숨어있는 다수의 클라이언트들에 대한 증명'을 요청한다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이의 설계 작업을 제안한다. NodeJS의 통신프로토콜 기반의 메시지 지향 미들웨어인 XMPP는 중앙 허브를 통해 게이트웨이에 접속하여 지능형 빌딩 제어 장치의 통신 부분을 처리한다.
본 논문에서는 스마트폰 상에서 프로젝트 관리를 위한 소셜 네트워킹 서비스 기반의 일정 통지 및 이슈추적 시스템을 새롭게 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 서버 시스템과 클라이언트 시스템으로 나뉜다. 서버 시스템은 기존의 소셜 네트워킹 서비스를 적극적으로 활용하여 참여자에게 프로젝트 작업의 데드라인에 대한 통지와 이슈 추적을 가능하게 한다. 스마트폰 상에서 개발된 클라이언트 시스템은 프로젝트 참여자에게 간트 차트를 디스플레이 해 주고, 자신의 일정을 입력 내지 수정할 수 있도록 한다. 제안된 시스템은 기존의 스마트폰이 가지고 있는 이동성과 소셜 네트워킹 서비스가 가지는 연결성을 적극적으로 활용하여, 프로젝트 개발에서의 일정 통지 및 이슈추적에 이용하며, 이를 통해 소셜 네트워킹 서비스의 새로운 용용 가능성을 제시한다.
본 연구는 수직형 스마트팜, 즉 식물공장 관리의 디지털화를 위한 시스템의 구현을 위한 프레임워크 설계를 제안한다. 본 연구에서 제안한 디지털 트윈 시스템의 세부 프레임워크 모듈은 1) 스마트 식물공장 트윈 클라이언트 2) 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이 및 3) 스마트 식물공장 트윈서버로 구현하였다. 특히 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이는 디지털 트윈의 구현을 위한 표준 개방형 하드웨어 플랫폼으로 주로 사용되는 Eclipse Ditto를 사용하여 구현하였다. 또한, 각 요소는 초기화 및 데이터 전송과 같은 메시지 시퀀스를 정의하여 클라이언트, IoT 게이트웨이, 서버와 각기 통신이 가능한 인터페이스를 설계하였다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 검증을 위하여 식물공장에서 별도로 설치한 라즈베리파이를 통해 환경 및 제어데이터를 수집하여 이를 가상환경에 가시화하는 형태의 프로토타입 디지털 트윈 시스템을 개발하였다.
클라우드 컴퓨팅 기술이 컴퓨팅 자원의 사용 방식에 대한 새로운 패러다임을 이끌어가고 있는 가운데 이미 PC 가상화를 통한 클라우드 서비스가 선을 보이고 있다. 또한 스마트 디바이스 이용이 급증함에 따라 모바일 클라우드 서비스에도 관심이 집중되고 있으며 기존의 클라우드 서비스를 스마트 디바이스에서도 사용하는 형태의 서비스가 이미 출시되고 있다. 하지만 진정한 의미의 모바일 클라우드를 위해서는 스마트 디바이스 자원 가상화를 통한 클라우드 자원 활용의 극대화가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 클라우드 내 가상 단말에 접속하여 서비스를 받을 수 있는 실질적인 모바일 클라우드 서비스 구현을 위한 모바일 클라우드 아키텍처를 소개하고 이의 구성요소 중 하나인 모바일 클라우드 서비스 커넥터의 설계 방안을 제시하였다. 설계 시 주요 고려사항은 제한된 모바일 네트워크 환경에서 실시간 서비스를 제공하면서 보안을 강화하는 것이며 이에 대한 연구는 모바일 클라우드가 실질적인 서비스로서 자리매김하는데 필수적인 요소라 확신한다.
전자 출결 시스템(Electronic attendance-absence recording system)은 오프라인의 교실 수업 방식에 있어서 혼합 학습(Blended learning)을 위한 중요한 강의 지원 시스템 가운데 하나이다. 그러나 기존의 스마트카드 기반의 전자 출결 시스템은 카드 소유자의 실제 본인 유무를 파악하는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 개인의 얼굴 정보를 자기조직화 신경회로망으로 인식하여 자동으로 해당 교과목의 출석상황을 관리하는 클라이언트-서버 시스템을 개발한다. 클라이언트 시스템은 얼굴 특징추출에 의한 식별파일을 생성하고, 서버 시스템에서는 클라이언트 시스템에서 전송된 식별 파일(ID file)을 분석하여 데이터베이스에 저장된 해당 교과목의 인식 가중치 파일(Recognized weight file)를 이용하여 학생 식별을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 인식 기반의 출결 관리 시스템은 실제 학급의 다양한 얼굴 영상을 이용하여 CS 환경에서 실험한 결과 92% 이상의 유효성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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