인트라넷 환경에서 개방형 GIS 구축을 위한 사용자 전용의 GUI 개발에 있어서는 GIS의 운용에 필요한 기능을 효과적으로 프로그래밍 할 수 있는 윈도우즈 프로그래밍 기술과 개발된 GUI에 대한 인터넷 연동 기술의 적용이 중요하다. 본 논문에서는 컴포넌트 소프트웨어 제작 기술인 OLE 자동화를 사용하여 GUI를 개발하는 방법과, ActiveX/COM의 표준을 적용한 인터넷 연동 방법을 제시하고, 대구시립 공공 도서관의 GIS 구축 사례를 통하여 제시한 방법의 성과를 평가하였다.
논문에서는 EPIC(Electronic Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 Hand tracking 및 Calibration 알고리즘을 연구하였다. 주변의 전위차를 감지하는 EPIC 센서의 특성을 분석하고, 이러한 특성을 고려한 EPIC 센서들 간의 감지된 진폭의 차를 이용하여 이차원 좌표 변환을 구현하였다. 이에 추가적으로 주변 환경에 민감한 EPIC 센서의 특성을 고려한 Calibration 알고리즘을 구현하였으며, 효과적으로 목표물을 추적하도록 칼만 필터 알고리즘을 적용하였다. 구현된 알고리즘은 검증 및 분석을 위해 윈도우 어플리케이션 환경으로 구현하였으며 EPIC 센서의 아날로그 데이터를 추출하기 위해 DAQ(Data Acquisition) API 함수를 사용하였다, DAQ 하드웨어는 전기적 신호를 측정 및 생성할 수 있는 기능을 가지고 있으며, DAQ API를 통해 아날로그 또는 디지털 신호를 측정 및 생생할 수 있다. 측정된 아날로그 신호를 구현된 알고리즘을 통해 사용자의 손의 움직임에 따라 EPIC 센서에서 전위차를 감지함으로써 PC의 mouse cursor 움직임을 확인한다.
MicroSoft에서 2015년 8월부터 배포하기 시작한 윈도우10 IoT버전은 익숙한 Window를 IoT 시장에 끌어내어 소비자의 흥미를 끄는 데에 성공했고, IoT에서 웹서버등을 더 손쉽게 구축 할 수 있도록 도왔다. 최근 의료계에서는 과잉진료문제가 대두되고 있다. IoT 서버와 의료장비간의 통신 수립은 사용자에게 의료결과를 전송하고 병원간 커뮤니케이션을 원활히 하여 과잉진료문제를 크게 줄일 수 있을 것이다. 자원이 한정되어있는 IoT 서버에서는 트래픽을 유발하지 않으면서 사용이 수월한 경량화 프로토콜들이 많이 사용된다. 이러한 상황에서 한정적 자원에 무리를 주지않고 사용 할 수 있는 SSDP(Simple Service Discovery Protocol), 보안성이 높은 XMPP(Extensible Messaging and Presence Protocol) 프로토콜을 사용해 의료기기가 손쉽게 사용자에게 유비쿼터스 환경을 제공할 수 있는 IoT 네트워크를 제안하고자 한다.
색 오버레이는 광과민성 증후군의 증세를 완화시키는 보조도구로 사용되어 왔다. 최근에 컴퓨터에서 사용할 수 있는 몇 종의 가상 색 오버레이가 개발되었으나, 모바일 환경에서 사용할 수 있는 것은 발표된 바 없다. 본 논문에서는 안드로이드의 최상위 윈도우를 활용하여 가상 색 오버레이를 이동시키지 않고 겹쳐진 앱이나 화면을 제어할 수 있는 모바일용 가상 색 오버레이를 구현하였다. 분광측색계를 이용하여 필름 오버레이의 색도 정보와 투과율을 측정하여 가상 색 오버레이에 적용할 색상정보를 추정하는 방법을 제안하였고, Intuitive Overlays에서 표현하는 모든 색상을 구현하였다. 시험 결과 기존의 필름 오버레이를 사용한 것과 동일한 효과를 얻었다.
언택트(Untact) 시대로의 급속한 변화 속에서 협업 툴(Collaboration Tool)은 비대면 업무를 위한 디지털 솔루션으로써 그 활용도와 가치가 증대되고 있다. 협업 툴은 다양한 기능을 지원하는 한편, 그 편의성에 비례하여 정보 유출, 보안사고 등 디지털 범죄 및 사고우려 또한 내재되어 있어 디지털 포렌식 관점에서의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 세계적으로 점유율이 가장 높은 협업 툴 Microsoft Teams에 대한 윈도우즈 및 안드로이드 포렌식 연구를 통해 주요 사용자 행위를 정의하고 각 행위들을 수행한 뒤 의미 있는 아티팩트가 존재하는지 확인하였다. 이후 각 운영환경에서 획득 가능한 아티팩트를 비교·분석하고 여기에서의 차이점을 바탕으로 한 차분 포렌식(differential forensic)을 통해 협업 툴 분석기법 및 수사 시나리오 등 활용 방안을 제시하였다.
웹데브는 비동기적인 협업 저작을 지원하는 IETF의 표준 프로토콜로서 다양한 콘텐츠의 저작과 관리를 지원하기 위한 웹 기반의 하부구조를 제공한다. CoSlide는 웹데브 프로토콜을 통하여 다양한 작업공간과 협업서비스를 제공하는 서버로서 Jakarta Slide를 확장하여 개발되었다. CoSlide 서버는 다양한 사용자의 정보 저장 및 공유를 위한 작업공간을 지원하며 자원의 효과적인 공동저작을 위한 환경을 제공한다. 실제적인 협업 활동은 CoSlide 서버에서 제공하는 협업서비스들을 활용하여 협업 수행기능을 제공하는 협업 클라이언트를 통하여 이루어진다. 본 논문은 CoSlide서버와 함께 동작하여 효과적인 협업 환경을 제공하는 CoSpace협업시스템 클라이언트의 개발에 대하여 기술한다. CoSpace는 CoSlide서버에서 제공하는 다양한 작업공간에 접근하기 위한 인터페이스를 제공하며 작업공간의 자원을 제어할 수 있는 기능을 제공한다. 특별히 자원의 공동저작을 위한 저작도구 자동연결 자동 잠금 처리 드래그앤드랍을 이용한 자원 이동 등의 향상된 자원 제어기능을 제공한다.
카카오톡, 라인, 페이스북 메신저 등과 같은 메신저는 누구나 사용하는 범용적인 의사소통 수단이다. 사용자들에게 제공되는 편의 기능과 사용 시간이 증가할수록 아티팩트 안에 남게 되는 사용자의 행위 정보 또한 증가하고 있으며, 이는 디지털 포렌식 수사 관점에서 중요한 증거로 활용되고 있다. 그러나 보안상의 이유로 현재 대부분의 데이터는 암호화되어 저장되고 있다. 또한, 의도적인 조작, 은닉, 삭제 등의 은폐 행위가 증가하여 디지털 포렌식 분석 시간이 지연되는 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 국내에서 가장 많은 사용자를 가진 메신저인 카카오톡에 대해 Windows 환경에서 데이터 복호화 및 아티팩트 분석 방안에 관한 연구를 수행하였다. 효율적인 복호화 키 획득 방안, 삭제 시도한 메시지 식별 및 복호화 방안을 제시하고 썸네일 아티팩트를 분석한다.
무선 통신 기술의 발전과 함께 802.11n과 같은 광대역 네트워크 인프라의 구축이 확대됨에 따라, 이에 적합한 높은 성능을 낼 수 있는 전송 계층의 프로토콜이 필요하다. 유선 환경에서 개발된 TCP(Transmission Control Protocol)는 현재 가장 널리 이용하는 전송 프로토콜이다. 하지만 높은 에러율과 긴 딜레이가 발생하는 무선 네트워크상에서는 패킷 손실의 원인을 구별하지 못하기 때문에 성능이 저하된다. 또한, 광대역폭을 지원하는 초고속 네트워크상에서 TCP가 동작할 경우 기존 무선 네트워크에서 처리하는 혼잡윈도우 값보다 커진 값을 제대로 처리하지 못하기 때문에 가용대역폭을 활용하지 못하는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 초고속 네트워크 안에서 slowstart threshold에 기반하여 가용대역폭을 동적으로 획득하고, 높은 전송률을 보장하는 TCP VEST(TCP Vegas-based Estimator with Slowstart Threshold)를 제안한다. TCP VEST는 기본적으로 송신자기반 무선네트워크에서 우수한 성능을 지원하는 TCP WestwoodVT의 패킷 손실원인 구분법을 사용한다. 그리고 TCP VEST는 패킷 손실의 원인을 구분하고 각각의 경우에 따라서 전송량을 slowstart threshold 값의 변화에 맞춰 조절한다. NS-2를 통한 성능평가에서 VEST는 WestwoodVT와 비교했을 때 링크 에러율이 1%인 환경에서는 20% 이상의 전송률 향상을 나타내며, Westwood와 비교했을 때는 60%의 성능향상이 있다. 또한 초고속 네트워크에서 5%와 10% 사이의 에러율을 가질 때에는 WestwoodVT와는 50%, Westwood와는 300% 이상의 성능향상이 나타남을 보인다. 이를 통해 VEST가 기존의 무선 네트워크와 더불어 초고속 네트워크에서도 동적으로 대역폭을 획득함으로써 높은 전송률을 지원하는 것을 입증한다.
인간의 삶을 돕는 유비쿼터스 환경에서 GeoSensor의 다양한 센서 데이터들을 다루는 u-GIS DSMS의 연구가 진행되고 있고 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 클러스터 시스템이 대두되고 있다. GeoSensor에 의해 수집되는 데이터는 폭발적으로 발생되는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 서버의 제한된 메모리로 인하여 주어진 메모리를 초과하는 현상과 데이터가 손실되어 질의 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 기법들은 단일 서버환경에서의 기법들로써 필터링을 통해 부하가 발생한 큐의 튜플들을 특별한 기준에 의해 드롭하는 방식이다. 그렇기 때문에 집계질의와 같은 튜플 삭제에 민감한 질의의 정확도를 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 GeoSensor 스트림 데이터의 클러스터링 환경에서 집계질의의 정확도 향상을 위한 이중처리 부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 두 노드가 고가용성을 위해 이중화 되어있는 스트림 데이터의 환경을 이용한다. 같은 스트림의 데이터를 공유하고 있는 특성을 이용해 두 노드에서 하나의 스트림의 데이터를 나누어 처리한다. 이때 슬라이딩 윈도우 단위로 두 노드 간 스트림 데이터를 동기화한다. 그리고 각 노드에서 처리된 결과를 다시 병합하는 방식이다. 성능평가를 통해 기존 기법들과 달리 튜플의 손실 없이 집계질의의 질의 정확도가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
이 연구는 대학 스키수업 수업환경의 선택속성에 대한 중요도와 만족도 간의 차이를 비교 분석하여, 수요자 중심의 수업환경을 제공하는데 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 서울, 충청, 경북지역에 소재하고 있는 대학에서 편의표집(convenient sampling)방법에 의해 300명을 조상대상으로 선정하였으며, 회수되지 않은 설문지 및 불성실하게 응답된 자료를 제외하여 최종적으로 221명을 표본으로 추출하였다. 자료 수집을 위한 측정도구는 설문지로 해당 분야의 전문가 검토와 요인분석에 의해 타당도를 검증받았으며, 신뢰도는 Cronbach's alpha값 .747~.891 로 나타났다. 이상의 과정을 거쳐 윈도우 SPSS 21.0 버전 통계프로그램을 이용하여 기술통계분석, 대응표본 t검정, IPA(Importance-Performance Analysis)분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학 스키수업 참가 학생의 스키수업 환경 선택속성 중요도와 만족도 간에는 유의한 차이가 있다. 둘째, 제I사분면은 식사요인과 정보제공 요인이 포함되었다. 제II사분면은 교 강사요인, 강습프로그램, 정보제공, 숙소요인이 포함되었다. III사분면은 숙소요인, 식사요인, 입지요건이 포함되었다. IV사분면은 정보제공 요인이 해당되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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