본 논문은 모바일 게임과 게임하기의 변화를 통합적으로 살피기 위해 모바일 게임의 시공간적 특성을 미하일 바흐친(Mikhail Bakhtin)의 크로노토프(chronotope) 개념을 통해 고찰하는 것을 목적으로 한다. 소설에서 재현되는 시간과 공간 사이의 내적 연관을 지칭하는 개념인 크로노토프를 바탕으로 모바일 게임 플랫폼에서의 시공간 경험과 모바일 게임 텍스트의 재구성 간의 내적 연관을 살펴보았다. 모바일 게임은 플레이어라는 존재 기반의 혼종적 플랫폼을 통해 게임하기의 행위를 일상의 시공간과 중첩시키면서 플레이어의 의지를 바탕으로 지금-여기의 세계를 구축한다. 플레이어를 플랫폼으로 하는 모바일 게임의 크로노토프는 가상세계에 접속하는 것이 아닌, 지금-여기라는 현재의 공간에서 생성되는 것이다. 본고에서는 이와 같은 모바일 게임의 크로노토프 재현 양상을 역할수행 게임과 위치기반 게임을 중심으로 살펴보았다. 모바일 역할수행 게임에서는 자동 전투 시스템을 중심으로 플레이어가 느슨한 거리감을 유지면서 서사적이고 관계적인 경험이 약화된 탈역사적 크로노토프가 나타난다. 위치기반 게임에서는 가상세계와 실제세계의 중첩을 통해 유희적 의미를 발생시키는 플레이어가 주도하는 생성의 크로노토프가 나타난다.
모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다.
최근 PDA, 휴대폰과 같은 모바일 기기 및 GPS와 같은 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자가 도로 네트워크에서 이동하면서 자신의 위치정보를 통해 LBS 서버에 질의를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 사용자 정보 보호를 지원하는 도로 네트워크 거리 기반 클로킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 도로 네트워크에서 효율적이고 안전한 위치기반 서비스를 지원하기 위하여, 도로 네트워크의 거리를 고려하여 클로킹 영역을 설정한다. 아울러, 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 클로킹 영역 및 서비스 시간 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 모바일 디바이스의 GPS, Compass, Gyroscope Sensor를 이용하여 실외 공간의 위치를 찾아주는 실시간 AR 나침반을 제안한다. 제안 AR 나침반에서는 모바일 디바이스의 Sensor 이용하여 사용자의 위치와 방향, 실외 공간의 위치와 방향을 계산하여 안내 Object의 크기와 가시화 여부를 결정하고 보여줌으로 사용자가 실외 공간의 위치를 찾아갈 수 있도록 하는 나침반을 설계 구현하였다.
이동통신네트워크에서 위치기반서비스(LBS : Location Based Service)의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 LBS는 모바일 사용자의 위치를 추정하고 추정한 위치와 관련된 다양한 정보 서비스를 제공하기 위한 기술로서 휴대 단말의 위치를 파악하는 위치측위기술, LBS 서버기술 그리고 다양한 LBS 응용기술 등으로 구분될 수 있다. 위치측위기술은 위치정보의 정확도에 따라서 제공되는 서비스의 종류와 질이 달라지므로 보다 정밀한 위치정보의 추적이 가능한 고정밀 측위 기술은 개인화 서비스를 위한 필수조건이다.(중략)
최근 무선 통신과 모바일 측위 기술의 발전으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 확산되었다. 그러나 위치 기반 서비스에서 사용자는 사용자의 정확한 위치를 가지고 데이터베이스 서버에 질의를 요청하기 때문에, 사용자의 위치 정보가 상대방에게 노출될 수 있다. 따라서 모바일 사용자에 의한 안전한 위치기반 서비스의 사용을 위해서는 사용자의 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 위치기반 서비스에서 사용자의 위치정보를 보호하기 위하여, 분산 그리드 환경에서 힐버트 커브를 이용한 효율적인 cloaking 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 K-anonymity를 만족하는 cloaking 영역을 생성하기 위해 힐버트 커브의 특성을 분석하고 이를 통해 이웃 셀의 힐버트 커브값을 계산하여 최소화된 cloaking 영역을 설정한다. 아울러, 네트워크 통신비용을 줄이기 위해 분산 해쉬 테이블 구조인 Chord를 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 기존의 그리드 기반 cloaking 기법보다 우수함을 보인다.
모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.
최근 PDA와 같은 모바일 장치와 무선 인터넷의 사용이 확대되고, GPS의 개발로 인하여 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있다. 그러나, 위치 기반 서비스의 중요한 요소인 이동 객체는 이동에 따른 갱신 비용이 높기 때문에 이전의 디스크 기반의 GIS에서 사용되던 인덱스를 이용하는 것은 효과적 이 지 못하다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 효과적인 현재 위치 데이타 처리를 위해 공간 해쉬 인덱스와 R-tree 인덱스를 결합한 형태인 HB(Hash Based)R-tree 인덱스를 개발하였다. HBR-tree 인덱스는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 위치 데이타가 빈번하게 갱신된다는 특징을 이용하여 갱신 작업은 HBR-tree 인덱스의 공간 해쉬 테이블 내에서 처리하고, 생성된 공간 해쉬 테이블을 이용하여 R-tree 인덱스를 구성함으로써 빠른 검색 질의 처리가 가능하고 갱신 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
스마트폰과 같은 모바일 기기의 발달과 함께 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스가 출현하고 있다. 그중 사용자의 위치를 기준으로하는 길안내 서비스가 가장 대표적이다. GPS에 기반한 실외 중심의 길안내는 다양한 비콘과 WiFi 등의 기술과 함께 실내에서도 길안내 서비스가 가능하도록 해주고 있다. 하지만, 상기의 사용자 위치에 대한 길안내 서비스는 거리에 대한 인식 단계가 세밀하지 못하기에 해당거리별 상세 서비스가 어려운 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 기존 BLE 비콘의 Immediate, Near, Far의 3단계 거리인식을 6단계까지 확장하여 보다 상세한 안내가 가능한 실내 길안내 서비스를 제안한다. 또한 편의적 기능을 위해 목적지 입력 및 길안내가 음성에 기반하여 구동될 수 있도록 구현하였다.
스마트기기가 보급되면서 사용자들은 위치기반 서비스를 사용하여 자신의 위치와 관련 있는 맞춤형 정보를 손쉽게 검색할 수 있다. 이러한 위치기반 서비스는 디바이스에 부착된 각종 센서들을 이용한 증강현실 기술을 활용하여 직관적이고 현실감 있는 정보를 제공하고 있다. 하지만 모바일 디바이스의 제한된 크기나 사용자 주변 환경을 고려하지 않은 정보 표시로 인해서 작은 화면상에 표시되는 콘텐츠간의 오버랩이나 사용자의 실제 이동 가능성을 무시하는 아이콘 배치 등의 문제점들이 대두되고 있다. 본 논문은 이런 문제점을 해결하기 위해 도로데이터를 활용한 모바일 증강현실 서비스 모델을 제안한다. 제안한 모델은 사용자들이 생활하는 실생활공간과 사용자 위치 및 콘텐츠가 도로데이터를 기준으로 배치된 정보공간으로 구성된다. 실생활공간에서는 도로상에 위치한 사용자가 주변의 도로를 카메라로 비추어 주변 콘텐츠를 요청한다. 그리고 정보공간에서 사용자의 위치로부터 콘텐츠까지의 이동경로를 고려하여, 비춰진 도로를 따라 손쉽게 이동 가능한 정보, 즉 이동 가능성이 보장된 정보들을 검색한다. 더불어 검색한 정보들을 도로를 기준으로 배치함으로써 모바일 증강현실 서비스에서 발생하는 문제점들을 해결하고 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 모델을 적용한 시스템을 경기도 고양시의 "애니골" 지역을 대상으로 구현하여 그 효율성과 편의성을 확인하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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