• 정보와 통신
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• 제29권3호
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• pp.75-82
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• 2012

스크린 기능을 갖는 다양한 종류의 디바이스들이 보급되고 개인당 여러 개의 디바이스를 소유함에 따라 하나의 컨텐츠 미디어를 여러 스크린 디바이스를 통해 서비스의 이용이 가능한 One-Source, Multi-Use (OSMU) 개념이 등장하였다. 이에 따라, 서비스 사용자는 특정 디바이스에 의존하지 않고 통일한 어플리케이션 서비스를 이용할 수 있다. 그러나 지금까지 연구된 멀티스크린 서비스 기술은 고정화된 노드간의 단순 컨텐츠 공유에만 초점이 맞춰져 있어, 서비스를 폭 넓게 확산시키는데 한계를 가지고 있어 왔다. 기존 멀티스크린 서비스를 실용화하고 발전시키기 위해서는 다양한 종류의 멀티미디어 스트리밍 지원과 사용자의 자유로운 이동성이 뒷받침되는 융합적인 이동성 관리의 프레임 워크의 마련이 요구된다. 본 논문은 기존 멀티스크린 서비스 연구에서 다뤄졌던 컨텐츠 공유 방안 및 비디오 코딩 연구 등과는 달리, 사용자의 다양한 이동성 시나리오를 전제로 세션 기반의 멀티스크린 서비스 지원을 위한 네트워크 구조 및 프로토콜 설계와 관련된 연구로서, 멀티스크린의 사용자의 이동성을 개인과 그룹으로 분류하고, 데이터 전송모드로서 유니캐스트/멀티캐스트 메커니즘의 사용을 가능케 하기 위한 멀티스크린 서비스 이동성 연구를 목적으로 이를 위한 요소기술 및 연구 내용의 소개에 초점을 맞춘다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.584-590
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• 2020

일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.