인터넷 사용인구가 전 국민의 3분의 2가 넘었고, 초고속 인터넷 설치가구가 벌써 1,100만 이상에 이르게 되었다. 점점 더 사람들은 디지털 생활에 익숙해져 가고 있고, 디지털을 떠나서 살아갈 수 없게 되고 있다. 이러한 분위기에 더하여 가정내의 가전기기들도 디지털화 되고 있고, 이것들을 네트워크로 연결하여 원격지에서 제어하는 홈 네트워크 관련 기술들이 현실화 되고 있다. 그러나, 여러 가전회사들이 각자의 미들웨어를 만들고 이것을 이용해서 제품들을 만들고 있다. 따라서 스마트 홈(Smart Home)[1]을 구성하기 위한 여러 가지 미들웨어 제안들이 나오게 되었고, 이것들은 계속 혼재할 것으로 예상되어 실제로 홈 네트워크를 구성하는데 많은 혼란이 예상되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 미들웨어를 통합하는 OSGi(Open Service Gateway Initiative)[2,3]를 기반으로 구성된 스마트 홈 시스템 아키텍처를 제안하여 홈 네트워크 구성에 대한 위험 부담이 적고 신뢰할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
현대인들의 바쁜 생활방식과 그로 인한 1인 가구 비율의 증가 등 사회적 요소로 인해 외로움을 겪으면서 우울증을 호소하는 사람이 증가하고 있고, 이에 따라 반려식물에 대한 관심과 시장이 증가하고 있다. 기존의 스마트 팜 시스템 관련 기술은 자동화 및 액추에이터 제어, 데이터 분석 및 예측 등 자동화와 정보 제공을 목적으로 사용되고 있다. 홈 가드닝을 통한 식물 키우기에 대한 관심 증가와 더불어 반려식물로 식물에 대한 교감을 제공하는 기능은 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 반려식물의 상태를 감정으로 전달하는 디지털 기반의 홈가드닝 앱을 제시한다. 제시하는 앱은 실제 스마트 팜 시스템과 실시간으로 연결되어 식물의 성장에 따라 변화하는 모습을 적합한 식물 캐릭터로 바꾸어 시각적으로 제공한다. 또한, 딥러닝 기술을 이용하여 식물의 성장 단계를 자동으로 분류하고, 식물의 생육 환경을 판단하여 캐럭터화된 식물의 표정을 제공한다. 제시하는 앱은 반려식물을 키우는 사람의 노동력을 줄여주고, 반려식물과의 교감을 제공하는 다양한 경험을 제시할 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 RFID 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 활동 모니터링을 위해 장갑 형태로 구성되며, RFID 리더기는 센서 네트워크 기반으로 데이터를 전송하며, RFID 태그는 13.56MHz에서 동작하고, 사각형의 작은 사이즈로 구성된다. 센서 노드는 가구나 약병, 주방용품 등의 다양한 일상생활 물체에 부착된 RFID 태그를 읽는다. 센서 노드는 무선 패킷을 싱크노드로 전송하고, 싱크노드는 수신된 패킷을 서버로 전달한다. RFID 시스템에서 전달된 데이터는 데이터베이스에 저장되고, 사용자의 일상생활 활동정보를 표시한다. 웹기반의 모니터링 시스템을 제공하고, RFID 태그의 회수를 하루단위로 막대 차트로 확인할 수 있다. 실험을 통해서 제안한 방식이 노약자의 행동이나 생활 습관 등을 감지하고 인식할 수 있음을 확인하였다.
최근 도서관 건축 및 리모델링이 많아지고, 전국의 공공도서관수도 최근 2년간 100여개 이상 증가하는 상황에서 도서관용품에 대한 관심과 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 도서관용품에 대한 정보제공과 원활한 유통을 위한 기초 연구단계로서 도서관용품에 대한 정의를 명확히 내리고자 하였으며, 이를 기반으로 도서관용품 분류체계를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 도서관용품(Library Goods)은 도서관자료의 수집, 정리, 서비스 등의 활동을 효과적으로 수행하기 위해 요구되는 모든 물품으로 정의를 내리고, 크게 비품 (비소모품)과 소모품으로 구분하였다. 도서관비품(library equipment)은 근본적인 동일성과 일정기간 이상의 유용성을 보유하고 있는 비소모품적 성질의 도서관용 각종 가구, 기기 및 기구 등의 품목을 말하고, 도서관소모품(library supplies)은 도서관에서 도서관자료의 정리 및 보수 등을 위해 사용되는 것으로, 쓰는 대로 닳거나 줄어들어 없어지거나 못 쓰게 되는 물품을 말한다. 위의 정의를 기반으로 도서관용품 분류체계를 개발하였다. 즉 도서관비품을 가구와 도서관시스템솔루션, 컴퓨터 및 멀티미디어기기로, 소모품을 도서관 정리 및 보수용품, 사인시스템, 그리고 기타용품으로 구분하였으며, 최종적으로 6개 영역 117개의 용품을 제시하였다.
최근 1인 가구의 급격한 증가로 인테리어 및 셀프 인테리어에 대한 관심이 높아지면서 홈 인테리어 시장 규모가 급성장하고 있다. 베스룸 리모델링은 대부분 오프라인 인테리어 업체에 의뢰한 후 최종 완성 단계에서 육안으로 확인하는 방식으로 진행되기 때문에 고객이 불만족하더라도 재시공이 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 가상현실에서 현실감을 느낄 수 있는 VR 기술을 접목하여 설계 단계부터 최종 단계까지 공간과 디자인을 시각적으로 확인할 수 있는 몰입형 가상현실 기반 베스룸 셀프 리모델링 시스템을 개발하였다. 베스룸 구조는 미리 정의된 베스룸 공간의 기본 구조를 선택할 수도 있고, 베스룸 공간의 크기를 자유롭게 설정할 수도 있다. 가구 용품은 베스룸의 필수 요소인 세면대, 변기, 욕조, 샤워부스와 기타(장착대, 쓰레기통, 손잡이)를 선택할 수 있다. 타일 텍스쳐는 다양한 텍스처를 선택하여 원하는 벽의 위치에서 선택된 타일의 텍스처를 변경할 수 있다. 특히 사용자와 시공자의 니즈에 따라 원하는 각도로 수평, 수직, 경사 방향을 선택하여 벽 타일의 질감을 다양하게 설정할 수 있다. 향후 연구과제로 이 시스템을 통해 물리적으로 멀리 떨어져 있는 사용자 간의 실내 공유를 실시간으로 가능하게 하여 가상 공간에서의 직접 체험, 구매 연결, 견적 요청 등이 가능하게 될 것이다.
이동전화 보급 확대에 따라 가구전화 보유율은 낮아지고 있는 추세이며, 낮은 전화번호 등재율과 재택율은 적격 응답자의 접속률을 감소시키고 있다. 이러한 전화 조사환경의 변화는 새로운 통신 서비스를 활용한 또 다른 조사채널의 확보를 요구하고 있다. 본 논문에서는 무선 데이터 통신 서비스의 일종인 SMS(short message service)를 이용한 모바일 서베이 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 쿼터할당에 의한 random digit sampling 방식으로 표본을 추출하고, 추출된 표본에 정해진 스케줄러에 의해 SMS를 전송하고, SMS를 받은 조사패널이 통화버튼을 눌러 응답 서버에 접속하여 해당 설문에 응답하면, 응답값은 데이터베이스에 저장되어 실시간으로 분석처리 된다. 본 시스템의 특징은 다른 조사 방법론에 비해 자료수집이 용이하고, 조사비용이 저렴하며, 조사 소요시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
50가구 미만의 농어촌 지역에 지자체, 사업자와 공동투자방식으로 농어촌 광대역 가입자 망 구축 사업을 추진 중이며, 이 사업은 도시 농촌 간 정보격차 해소를 성과목표로 추진되고 있다. 그러나 지속적인 구축을 위해서는 농어촌 광대역 가입자망 서비스 성공에 미치는 요인들을 규명해야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 농어촌 광대역 사업자망 서비스의 성공 요인을 규명하고 실증적인 분석을 통해 성공 요인을 검증하고자 하였다. 본 논문은 2013년~2014년 기구축한 12개 마을의 서비스 가입자를 대상으로 정보시스템 성공 요인인 서비스 품질, 시스템 품질 등이 서비스 이용과 사용자 만족에 미치는 영향, 정보격차를 해소하기 위한 농어촌 광대역 가입자 망 가입자에게 미치는 효과를 분석하였다. 수집된 자료의 분석 결과는 시스템 품질은 서비스 만족에, 서비스 품질은 서비스 이용에, 시스템 이용과 서비스 만족은 개인효용에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 실증적 연구결과를 바탕으로 농어촌 광대역 가입자망 구축 시 필요한 실무적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 가구나 생활 가전기기가 포함된 실내 아파트 환경에서의 I-UWB 시스템의 전송채널 특성을 측정하였다. 전송환경 특성은 10[MHz]${\sim}$16.01[GHz]의 영역에 대해 LOS와 NLOS 환경에서 주파수 영역과 시간 영역에 대해 측정하였다. 측정 데이터로부터 전파특성을 분석하기 위해 파라미터 도출 프로그램을 제작하여 PDP를 도출하였고, PDP로부터 다양한 전파 특성 파라미터를 산출하였다. 또한 채널특성에 따른 시스템의 성능을 평가하기 위해 Simulink로 I-UWB 시스템의 simulator를 모델링하고, 측정된 채널 모델을 삽입하여 모의실험 하였다. 모의실험 결과 SNR 20[dB] 이상에서 BER이 $10^{-5}$ 이하인 것을 확인할 수 있었다.
최근 부동산 시장에 대한 관심이 높다. 과거 주거환경으로만 여겨지던 부동산은 끊임없는 수요 증가로 안정적인 투자 대상으로 인식되고 있기 때문이다. 특히 국내 시장의 경우 인구 수의 감소에도 불구하고 1인 가구의 증가 및 대도시로의 인구 유입이 가속화되며 수도권 중심으로 부동산 가격이 급격히 상승하고 현상이 나타나고 있다. 이에 미래 부동산 시장의 전망을 정확히 예측하는 것은 개인의 자산 관리 뿐 아니라 정부 정책 수립 등 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 사안이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법을 활용해 과거 부동산 매매 데이터를 학습해 미래 부동산 시세를 예측하는 프로그램을 개발하였다. 한국감정원과 국토교통부에서 제공하는 대한민국 부동산 매매 시세 데이터를 활용하였으며 지역별로 2022년도 평균 매매가 예측치를 제시한다. 개발된 프로그램은 오픈소스 형태로 공개하여 다양한 형태로 활용될 수 있도록 하였다.
신뢰성 있는 물 수요예측을 실시하기 위해서는 실측자료를 이용하여 다양한 수요구조의 변화를 합리적으로 반영할 수 있는 수요예측모형을 개발 활용하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가정에서사용하고 있는 욕실 내 용수사용량 특성을 파악하기 위하여 전국 140여개 가구를 대상으로 전자식 유량계와 무선송신시스템이 결합된 원격측정시스템을 이용하여 실측자료를 취득하고, 이를 이용하여 각 사용량의 기준이 되는 원단위를 도출하였다. 향후 사용량 예측을 위하여 욕실 내 용수를 욕조용수와 세면용수로 구분하여 시계열 모형을 적용함으로써 물 수요관리 및 정책수립을 위한 정보로서 활용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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