USN의 발전으로 인해 인간 중심의 정보화 사회에서 사물 간에도 정보들을 유기적으로 결합하여 활용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 사회로 급격히 변모하고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라를 성공적으로 구축하기 위해서는 센서노드에 대한 기술의 발전과 함께 USN 미들웨어에 대한 연구가 필요하다. USN의 핵심기술 중 하나인 USN 미들웨어는 시스템 소프트웨어로써 USN 응용에서 USN 계층의 자원과 데이타를 쉽게 활용할 수 있도록 다양한 기본 서비스를 제공한다. USN 디렉토리 서비스는 이와 같은 USN 미들웨어의 핵심 컴포넌트로서 USN 응용이 필요로 하는 USN 자원에 대한 정보를 검색하는 기능을 수행한다. 분산된 USN 자원에 대한 메타데이타의 효율적인 검색은 분산된 환경에서의 USN 디렉토리 서비스의 핵심요소이며 최근 이에 대한 연구가 보이고 있다. 분산 USN 디렉토리 서비스에서의 메타데이타 검색 모델은 크게 중앙 집중식(Centralized) 모델, 계층식(Hierarchical) 모델, P2P(Peer-to-Peer) 모델이 있다. 그러나 현재 메타데이타 검색 모델에 대한 연구는 원하는 메타데이타를 찾기 위한 서버 검색 회수만을 대상으로 하고 있으며 실제 단말 간 응답시간에 영향을 미치는 지연시간은 고려하지 않고 있다. 본 논문은 실제 단말 간 응답시간에 영향을 미치는 검색회수와 지연시간을 고려한 하이브리드 모델을 제안하고, 하이브리드 모델이 계층 모델에서 검색 시 불필요한 검색횟수의 증가와 P2P 모델의 광범위한 지역에서 응답시간이 증가하게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다.
W3C에 의해 주도되고 있는 차세대 웹 기술은 HTML을 이용한 인간 중심의 웹 한계를 극복하는데 중점을 두고있다. 즉, 기존 웹상의 자료가 급격히 증가하고 있는 상황에서, 사람의 눈으로 내용을 확인해야 하는 HTML기반 기술은, 의미를 잃어가고 있으며, 이를 위한 새로운 대안이 필요하게 된 것이다. 이러한 이유로 사람의 눈 대신에, 기계가 정보를 찾아 주는, 기계 중심의 웹 분야가 새로운 대안으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 기계 중심의 웹 환경 구현을 위하여 개발된 많은 방법 중에서 현재 가장 일반적으로 사용되고 있는 의미 서술 언어인 MDL을 소개하고, MDL 모델링 개념과 상세한 방법을 제시한다. 그리고 제안된 모델링 기법의 유용성을 검증하기 위하여 실무 사례를 기반으로 모델링 기법을 적용하였다. 마지막으로, 본 논문은 제안된 모델링 방법에 기반 한 MDL 에디터의 구현 화면을 제시함으로써, MDL 에디터 개발자에게 기술적 도움이 되고자 하였다.
본 논문에서는 시각적 피드백을 중심으로 하는 상호작용 시스템에서 화면 갱신속도와 상호작용 정확도의 상관관계를 다룬다. 일반적으로 인간의 시각인지 한계점은 초당 60프레임으로 생각되고 있으나, 본 연구에서는 이보다 높은 갱신속도가 사용자의 상호작용 정확도에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 실험을 통해 초당 60프레임 이상의 갱신속도에서도 상호작용 정확도는 증가함을 알 수 있었다. 이러한 결과에 영향을 준 원인을 이미지 렌더링 갱신속도와 사용자 입력 갱신속도 두 가지로 추정하여 이를 확인하기 위한 추가실험을 진행하였다. 비록 모니터의 화면 재생률이 초당 60프레임으로 되어있었지만 vertical sync를 사용하지 않음으로써 그 이상의 갱신속도와의 차이를 느낄 수 있었다. 실험결과를 통해 사용자 입력 갱신속도보다 이미지 렌더링 갱신속도가 상호작용 정확도에 더 큰 영향을 줌을 확인하였다. 본 연구는 상호작용 정확도를 높이기 위해 더욱 높은 갱신속도의 필요성을 제기하며, 인간의 시각인지 한계점은 초당 60프레임 이상이 될 수 있음을 보인다.
최근 들어, 모든 장소에 컴퓨터가 있고 그것을 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인간 중심 유비쿼터스 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서의 센서 미들웨어들은 연속적인 스트림 데이터 처리에 대한 막대한 비용을 줄이기 위해서 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 서비스에 삭제된 스트림 데이터가 요구될 경우, 또는 과거 데이터들에 대한 확률 통계 정보가 요구될 경우, 이에 대한 서비스를 사용자에게 제공할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 미들웨어에서의 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해서 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS를 기반으로 하는 효율적인 센서 데이터 미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자에게 재사용될 가치가 높은 스트림 데이터들을 다중 레벨 공간 DBMS 의 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 또한 빈번한 서비스를 가지는 스트림 데이터의 경우 해당 스트림 데이터를 메모리 데이터베이스에 관리함으로서 사용자에게 신속한 서비스를 제공한다. 본 시스템은 기존의 미들웨어에서 지원할 수 없었던 동일한 스트림 데이터에 대한 빈번한 요청, 또는 확률이나 통계 자료와 같은 데이터 서비스 요청 문제들을 해결하였다. 그리고 메인 메모리 데이터베이스에 스냅샷 형태로 저장되는 스트림 데이터의 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서, 사용자에게 지속적으로 정확하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
본 연구는 생활환경 지능화(Ambient Intelligence 이하 AmI)의 기술적 변화와 Ambient Display와 Ambient Media 등을 바탕으로 Ambient Art의 개념과 특성을 도출하고, 이를 통한 감성 커뮤니케이션 연구의 가능성을 살펴 보았다. 앞으로의 사회는 AmI의 환경으로 변화해 갈 것이다. AmI란 인간 중심의 지능형 컴퓨터, 네트워크, 인터페이스 기술을 기반으로 우리의 주변환경이 지능을 갖게 된 상황을 말한다. 유비쿼터스 컴퓨팅, 무선 네트워크와 같은 AmI의 기술들은 새로운 미디어를 만들고 이러한 미디어는 우리의 인식과 커뮤니케이션 방식을 변화시키고 있다. 기술의 발달은 빠른 반면, 그 기술을 사용하는 사람의 적응속도는 느리기 때문에 사람이 어떻게 새로운 기술에 적응할 것인가는 핵심적 문제다. 감성 커뮤니케이션 연구는 이런 문제들을 해결하는데 큰 도움을 줄 뿐만 아니라, 사람들의 감성 욕구까지 채워줄 수 있다. 그러나 감성은 순간적이며 복합적이고 무의식적으로 발생하고 수시로 변하기 때문에 연구하기가 쉽지 않다[1]. 본 연구에서 정의한 Ambient Art는 일상의 환경에서 자연스럽게 접할 수 있으며 사용자의 직접적인 인지가 없이도 감상할 수 있는 예술로, 기술이 환경에 스며들게 되는 것처럼 예술이 환경에 스며들어 궁극적으로 언제 어디서나 감상이 가능한 전시공간의 유비쿼터스화를 지향한다. 이러한 Ambient Art는 감성커뮤니케이션 연구의 새로운 대안책으로 생각해 볼 수 있다. 본 연구에서는 Ambient Art의 5가지 특성을 상황인지, 분위기, 개인화, 상호작용, 자가성장으로 나누어 살펴 보았다. 또한 Ambient Art의 개념과 특성을 반영한 작품 City Forest를 제안하였다. 이 작품은 사람들의 활동에 의해 달라지는 시각적 감성 전달을 통해 이성보다 앞서 있는 감성을 자극하여 개인과 환경, 환경과 환경끼리의 상호 작용을 촉진시켜 Ambient Art를 통한 감성 커뮤니케이션을 보여주었다는데 의의가 있다.
AI 서비스를 제공하는 IoT 응용이 늘어나면서 자율적인 학습 및 추론을 지원하는 다양한 하드웨어와 소프트웨어들이 개발되고 있다. 하지만 하드웨어마다 특성 및 제약조건이 상이하여 IoT 응용 개발에 어려움이 가중됨에 따라 통합된 플랫폼의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기술뿐만 아니라 인공 신경망 및 스파이킹 신경망 기반의 컴포넌트를 오픈 플랫폼과 호환되도록 자동 생성하는 도구를 제안한다. 제안하는 컴포넌트 자동 생성 도구는 IoT 및 AI의 가상 컴포넌트 계층을 통해 다양한 하드웨어의 특성에 맞는 컴포넌트 생성을 용이하게 하고 자동으로 오픈 플랫폼에 적용할 수 있도록 지원한다.
소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 시스템(FDRS)을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 개인화 기술에서, 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상판 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이타베이스를 구축한다. 패션 디자인 추천 시스템(FDRS)은 구축된 감성 형용사 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile 디자인을 추천한다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 활용한 다양한 분야중 uHealthcare는 인간의 건강을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 기술로서 각광을 받고 있다. 기존의 Healthcare 기술에서 환자와 의사를 원격으로 연결하여 진료행위를 하던 단순한 체계에서 센서 기술의 발전과 휴대기기의 발달로 환자가 진료행위를 인지하지 못하는 환경으로 급격하게 발전하고 있다. 하지만 uHealtcare에서의 인프라가 급성장함에 있어 생성되는 수많은 센서 상황정보를 처리 및 관리하기 위한 방안에 대한 연구가 미비한 상황이다. 상황인식 기술은 사용자로부터 상황정보를 획득하여 정보를 인식하고 관리하기 위한 방안이다. 하지만 인식한 상황정보를 어떻게 관리하고 효과적으로 제공할 것인지에 대한 연구가 부족한 상태이다. 개인화된 사용자로부터 발생하는 수많은 상황정보를 효율적으로 관리 및 보호하기 위한 연구가 요구된다. 기존 연구에서 상황정보를 정의 하고 인식하기 위한 연구를 중심으로 진행되었다면 인식된 수많은 상황정보를 안전하게 제공하기 위한 연구가 필요하다. 특히, 이러한 연구는 상황정보의 활용도가 매우 높은 의료환경을 중심으로 연구할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 환자로부터 의료 행위에 관련된 정보를 RFID를 사용하여 입원관련 정보, 입원실 위치, 환자의 이동 경로, 습도, 온도, 진료현황 등에 대한 상황정보를 전달받아 저장 및 관리 방법으로 태그 매칭을 도입하여 정보를 관리하기 위한 방안을 제시한다.
최근 교육 분야에서는 가상현실 기술을 교육현장에 접목하여 교육 매체로 사용을 하고자 하는 시도들이 다양하게 진행되고 있다. 이에 과학교과 방면에서도 가상현실 환경 구축 기술을 이용하여 공간 및 상황 등의 여러 제한에서 벗어나 보다 다양하고 활동적인 실험을 할 수 있는 과학 실험 시뮬레이션을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 과학교과 중 물리 과목을 선택하여 물리 현상 중 하나인 포물선 운동 공식을 활용한 실험 시뮬레이션을 가상현실 공간에 구현한 뒤, 융합인재교육(STEAM) 이론의 학습 준거를 기준으로 실제 물리 교육에 활용이 가능함을 증명하였다. 이를 통해 가상현실 공간을 활용한 구체적인 교육 모형을 설계할 수 있음을 확인하였고, 전통적인 교육 모형과 현대적 기술의 접목으로 여러 교과에서 보다 효과적인 학습 방법으로 교육을 진행할 수 있음을 보여준다. 연구 결과와 관련하여 향후 연구 방안 및 실제 교육현장에서의 활용 가능성을 시사한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 지능형 공간 제어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전등, TV, 오디오, 전자 열쇠 등을 제어하는 일종의 홈/사무실 자동 제어 시스템으로 기존의 시스템에 비해 다음의 4가지 특징을 갖는다. 첫째, 사용자는 언제 어디서나 이 시스템을 사용할 수 있다. 구체적으로 제안된 시스템은 웹 서버의 기능을 제공하고 있으며 따라서 사용자는 인터넷에 유무선으로 연결된 어떠한 컴퓨터의 브라우저로도 접근할 수 있으며, 또한 휴대폰으로 접근할 수도 있다. 둘째, 이 시스템은 음성 인식 기능을 지원한다. 따라서 기존의 컴퓨터 인터페이스에 익숙하지 않은 사용자들도 보다 인간 중심적인 음성 인터페이스를 통해 시스템을 제어할 수 있다. 셋째, 시스템은 사용자의 요청에 반응하는 수동적인 서비스뿐만 아니라, 사용자 행동의 규칙성을 기반으로 미래를 예측하고 이에 따라 적극적인 서비스도 제공한다. 넷째, 이 시스템은 최근 내장형 기술을 적용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 하드웨어는 206MHz로 동작하는 StrongARM CPU, 32MB SDRAM, 16MB 플래시 메모리, 그리고 가전제품의 전원 공급을 제어하는 릴레이 박스(Relay box) 등으로 구성된다. 이러한 하드웨어 플랫폼 상에 내장형 리눅스가 동작하고 있으며, 음성 인식 도구, 내장형 시스템을 위한 웹 서버, 릴레이 박스를 구동하는 GPIO driver 등의 소프트웨어 컴포넌트들이 유기적으로 협력하여 지능형 공간을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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