스마트 디바이스 환경에서 잡지산업은 높은 복잡도와 극심한 불확실성을 지닌 가치 네트워크 생태계로 변화하였다. 본 논문은 사례연구방법을 적용하여 디지털 컨버전스와 스마트 디바이스 환경에서 잡지 생태계 모델과 외국 잡지사들의 적응 전략을 연구하였다. 분석 결과, 외국 잡지들의 콘텐츠 생산은 커뮤니티, 전문가 사회집단/조직, 창조적 사용자, 미디어/콘텐츠 기업들이 잡지사 또는 잡지 플랫폼과 협업하는 체계로 작동되고 있었다. 잡지사 주도형 플랫폼인지, 플랫폼의 플랫폼인지, 사용자 주도형 플랫폼인지에 따라 이 체계는 다른 특징과 패턴을 보여주고 있었다. 미디어/콘텐츠 기업과의 협업 사례로서는 허핑턴 포스트, 지니오, 잡지사들과의 협업 사례로서는 아마존 매거진, 북스브이, 그리고 전문가 사회집단/조직과의 협업 사례로서는 허핑턴 포스트, 와이어드, 창조적 사용자 커뮤니티와의 협업 사례로서는 플립보드를 들 수 있다. 외국의 사례잡지 콘텐츠는 잡지 플랫폼을 통한 거래를 본격화하면서 종이책 잡지, 전자책 잡지, 웹진, 앱진, 기사별 상품군으로서 분기되고 있다. 콘텐츠 사용 영역에서 사용자/독자들은 잡지 플랫폼과 관련된 스마트 디바이스를 통해 클라우드 컴퓨팅과 인공 지능 그리고 모듈식 개인화라는 기술 환경을 활용하여 커뮤니티, 전문가 집단, 창조적 사용자로서 잡지사와 관계를 가지고 상호작용하는 선순환 구조를 작동시키고 있었다.
본 논문에서는 미지 환경의 비평탄 지형에서 로봇 주행에 제한이 따르는 문제를 극복하기 위해 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 이동성 향상 기법을 제안한다. 모듈형 로봇 시스템은 자가 결합 기구 장치, 3자유도 로봇 결합 팔, 모듈 로봇 플랫폼, 모션제어기, 주제어기로 구성하였으며, 로봇간 결합 및 협업을 위해 RGGR구조의 결합 메카니즘을 사용하였다. 또한 실내 GPS를 사용하여 로봇의 실시간 위치 및 진행 방향을 추정하고, 추정된 정보를 기반으로 로봇의 이동 경로와 방향을 제어하여 로봇간 물리적 결합을 수행하였다. 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 비평탄 지형 주행 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 세 대의 모듈형 로봇을 제작하여 실제 끊어진 도로와 단턱이 존재하는 환경에서 실험을 통해 검증하였다.
4차 산업혁명에서 핵심은 지능정보기술이다. 데이터를 처리하고 활용하며 새로운 유형의 정보를 생성하여 보유하여야만 급변하는 정보사회를 선도할 수 있다. 이제는 자급자족식의 데이터 수집에서 벗어나, 개방형 혁신환경을 조성하여 외부의 기술, 지식, 아이디어 등을 수용하여야 한다. 내 외부의 유연한 관계형성과 소통창구를 마련하여 유기적인 협의체를 구성하는 것이 중요하다. 이를 위하여 인천국제공항공사에서는 개방형 혁신 플랫폼 기반의 연구관리지원시스템을 구축하였다. 스타트업 플랫폼, R&D 협업지원, 연구관리지원 등 세 가지 요소로 구성된 본 시스템을 통해 기업의 사회적 책임 완수와 일자리 창출에 기여할 것으로 기대된다. 또한 프로세스 정립을 통한 연구 관리로 표준화된 연구과제관리 플랫폼을 마련하였다. 이를 통해 인천공항은 미래를 준비하는 공항 R&D 추진 체계 구축을 완료함으로써 일류 혁신 기업의 기반을 조성하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 오늘날 인간생활 행태의 변화뿐만 아니라 미래건축 공간에도 큰 변화를 가져오고 있다. 그 중에서도 인간의 가장 기본적인 생활환경인 주거 공간의 변화는 빠르게 이루어지고 있다. 지능형 홈, 사이버 아파트 등의 새로운 미래주거 공간이 나타나고 홈네트워크 시스템을 이용한 다양한 유비쿼터스 서비스가 적용되고 있다. 그러나 거주자를 위한 유비쿼터스 서비스가 공간에 적절히 적용되지 않는 사례가 발생하고 있고 수요자 요구와 관련 없이 서비스가 설계되어 있어 효율성이 떨어지는 문제점도 나타나고 있다. 이는 현재의 홈네트워크가 IT 업계가 제공한 솔루션과 기기 중심으로 서비스가 개발되고, 공급자 위주의 기능의 편리성을 위주로 제공되고 있기 때문이며, 주택을 잘 알고 있는 건설인과의 협업이나 최종 사용자의 기호가 고려되고 있지 않기 때문이다. 더욱 중요한 것은 초기 디자인 단계에서 이러한 문제점들이 수용되고 있지 못하고 공간 디자인과 서비스 개발이 유리화되어 선 시공 후, 서비스를 끼워 맞추기식으로 계획하고 있기 때문이다. 본 연구는 서비스 개발의 관점에서 접근하여 공동 주택의 초기 디자인 단계에서 수요자가 원하는 서비스를 공간에 적용하여 부합되는지를 살펴보고, 이에 따라 적절한 미래공간을 디자인 할 수 있도록 하기 위하여 공간정보 데이터베이스를 기반으로 한 공동주택 유비쿼터스 서비스 개발을 위한 기초 연구에 그 목적을 둔다.
차세대 전산환경은 사용자들이 필요한 전산자원을 네트워크를 통해 공급받는 그리드 컴퓨팅 기반의 개방형 전산환경으로 진화할 것으로 예상된다. 개방형 전산환경의 도입은 전산자원 활용의 효율성을 높이고 협업을 증진시키며 공급의 유연성과 비용 절감 등의 효과를 가져올 수 있다. 그러나 네트워크를 통해 공급되는 특성으로 인해 개방형 전산 자원의 성능에는 변동성이 수반된다. 전산자원의 성능에 변동성이 있는 경우, 주어진 예산과 시간만 고려하여 전산자원 서비스를 구성하는 단순 최적화 방법을 사용했을 때는 서비스의 최종 성능과 실행 시간 등을 규정한 서비스 수준계약(Service Level Agreement, SLA)을 만족시키지 못할 위험이 높다. 따라서 개방형 전산환경의 서비스 브로커는 전산자원 공급의 안정성을 높이기 위해서 서비스를 구성하는 개별 전산자원의 성능 변동성을 고려하여 위험을 최소화 하는전산자원포트폴리오를구성할것이요구된다. 본연구에서는평균절대편차(Mean-Absolute Deviation, MAD) 포트폴리오 최적화 기법을 이용하여 서비스 브로커의 공급 안정성을 향상시키는 방법을 제시하였다. 제시된 최적화 기법의 효과를 알아보기 위한 방법으로 가상의 개방형 전산환경을 모델링하고, 고객의 제약 조건과 개방형 전산환경의 변동성 정도에 따라 전산자원 공급 서비스의 성공률을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과로서, 첫째, 단순 최적화방법보다 변동성을 감안한 MAD 포트폴리오 최적화 기법을 이용했을 때 공급의 안정성이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 둘째로는 특히 개별 전산자원의 변동성 예측의 정확성이 높아질수록 성능도 더욱 향상되는 결과를 가져왔다. 셋째, 측정된 변동성을 이용하여 개방형 전산자원의 가격을 할인하는 정책을 추진할 경우 서비스 공급 범위의 확대에도 효과가 클 것으로 예상되었다.
사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.
모든 사물에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 환경이 빠르게 확산되고 있다. IoT 환경은 클라우드 기반 중앙처리 구조를 통해 데이터를 처리하고 사용자에게 서비스를 제공하기 때문에 병목현상 및 서비스 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 최근 단말 IoT 노드와 네트워크에서 직접 데이터를 처리하여 사용자에게 서비스를 제공하는 Edge Computing이 주목받고 있으며 이러한 Edge Computing 환경에서 사용자에게 효율적으로 지능형 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 Edge Computing을 위한 전문가 시스템 기반 상황 인식 서비스 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 제한적인 IoT 노드 간 효율적인 협업을 기반으로 데이터를 실시간으로 처리하고 상황 인식을 통해 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공한다. 또한, 사용자는 사용 용도에 따라 직접 상황 인식 서비스를 수정하여 원하는 서비스를 제공받을 수 있다. 제안하는 기법을 스마트 홈 환경에서 3가지 방범 서비스 모드를 이용하여 테스트하였으며, 본 논문의 IoT 기반 전문가 시스템 서버와 기존 PC 기반 전문가 시스템 서버의 자원 소모량을 비교하여 제안하는 기법의 안정성을 입증하였다.
최근, 몰입형 가상현실(IVR) 환경에서 가상 객체(Virtual Object)를 이용한 상호작용을 통해 교육, 의료, 산업, 원격지 협업 등 다양한 서비스에 활용되고 있다. 특히, 인공지능(AI) 기술을 접목하여 가상 휴먼을 사용자에게 가시화하고, 상호작용을 수행하는 연구가 활발하게 진행되고 있고, 이를 확장한 가상 반려동물에 관한 연구도 시작되고 있는 단계이다. 몰입 VR공간에서 가상 반려동물과 상호작용을 수행하기 위해서는 실제 환경에서 반려동물과 신체 접촉(쓰다듬기 등) 및 제스처와 같은 비언어적 상호작용(Non-verbal Interaction)이 소통을 위해 중요한 것처럼 가상 환경에서도 이러한 상호작용의 재현을 통해 몰입 경험을 높이는 요소에 대한 영향 분석이 필요하다. 본 논문에서는 몰입형 VR 환경에서 사용자가 가상 반려동물과 상호작용 체험을 수행할 때 패시브 햅틱(Passive Haptic)을 제공하고, 그 촉각(Tactile) 요소에 대한 영향 분석을 수행하였다. 패시브 햅틱의 촉각(Tactile) 요소를 모양(shape), 재질(texture) 항목으로 분류하여 그 변화의 정도에 따라 상호작용 효과에 어떠한 영향이 있는지 측정하였다. 실험 결과, 패시브 햅틱 피드백이 제공되는 몰입형 가상 환경에서 가상 반려동물 상호작용을 수행할 때 재질 요소의 단계(Level)의 차이에 따라 몰입감(Immersion), 공존감(Co-presence), 사실감(Realism), 친근감(Fridenliness) 측면에서 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 또한, 재질과 모양에 따른 통계적 상호작용 영향 분석에서 친근함 측정 결과에서 불쾌한 골짜기(Uncanny Valley) 효과가 있다는 것을 확인하였다. 본 논문의 연구 결과는 가상 반려동물 상호작용을 수행하는 콘텐츠 개발에 가이드라인으로 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 협업 지능형교통시스템과 연동되는 자율주행 차량과 연동되는 환경에서 인증서 정책과 특성에 대해 살펴보았다. 차량의 인증 기능가운데는 가명 인증기능이 있다. 이 가명성은 차량 운전자, 승객이나 차량을 식별하는 정보에 대한 프라이버시를 보호할 목적으로 제공된다. 그러므로 가명인증서의 사용 목적은 BSM 인증이나 오 동작에 대한 리포팅을 위해 사용한다. 그런데 이 가명 인증서는 차량의 OBE에서 사용되며 암호 키는 없는 것이 특징이다. 본 논문에서는 이 가명인증서의 주요 기능인 위치 개인정보 보호나 가명기능, 그리고 링키지 값이나 CRL의 폐기 처리, 등록 기관에서 요청 셔플링 처리, 버터플라이 키 처리 등을 살펴보면서, 동시에 가명인증 기능 관리를 위한 제반 인증정책과 그 특성들을 세부적으로 고찰하였다. 차량의 가명관리와 관련하여 공격자는 BSM 전송을 기록하여 운전자나 차량의 추적할 수 있으므로 이에 대한 대책으로 연결 해제 기능을 부여해야 한다. 이러 측면에서 본 연구의 결과는 기여하고 있다고 할 수 있다.
휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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