최근 스마트 폰 등 이동단말기 사용이 급증함에 따라 국내/외 기업을 중심으로 언제 어디서나 일할 수 있는 스마트 오피스(Mobile-Office)가 빠르게 보급되고 있다. 스마트 워크가 부상하는 이유는 새로운 근무형태의 대두, 업무 효율성 제고, 스마트 폰 등 모바일 기반의 경제가 급성장하여 기업 환경이 변화하였기 때문이며, 이로 인해 일하는 방식의 변혁이 필요했던 것이다. 중소기업의 경우 최신 IT기술에 대한 활용능력이 대기업에 비해 상대적으로 부족하고, 개발 역량 및 자본 투자에 대한 한계가 존재하기 때문에 중소기업에 최적화된 개발 방법론 및 활용 방법이 필요한 실정이다. 신속하고 정확한 비즈니스 의사결정을 할 수 있는 모바일 환경에서의 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션을 개발하였다. 스마트 오피스 이전 기업 환경에서의 문제점(접근성, 이동성, 효율성, 복잡성, 통합성)을 스마트 기기와 연동하여 해결하고, 중소기업의 입장에서 최소비용을 투자한 개발로 다양한 스마트 기기 및 웹 등에서 활용 가능한 애플리케이션의 효과적인 도입 방안을 모색하였다.
본 연구에서는 고등학생의 집단창의성 발현을 돕기 위해 범교과 학습주제인 '환경'과 연계하여 관련 문제를 다항함수로 표현하고 제한된 범위에서 함수의 최댓값과 최솟값을 구하는 모바일, 온/오프라인 연계 수학 학습 콘텐츠를 개발하고자 한다. 이를 위해 학교수학에서의 집단창의성 개념과 발현과정, 집단창의성 발현과정 요소와 모바일, 온/오프라인 구현 기능을 탐색하였다. 이를 바탕으로 모바일, 온/오프라인 연계 협력 학습을 통해 집단창의성을 발현할 수 있는 하이브리드 앱 '지구를 생각하는 Best Box 제작'과 학습관리시스템(LMS)을 개발하였다. 모바일, 온/오프라인을 연계한 수학 학습이 효율적으로 운영될 수 있도록 교수학습지도안도 함께 개발하였다. 예비연구 결과, 하이브리드 앱 '지구를 생각하는 Best Box 제작'은 상호보완적-메타인지적 상호작용을 기반으로 집단유창성과 집단정교성을 구현하기에 적합한 것으로 나타났다.
기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.
스마트폰 시장의 급격한 성장으로 기업 업무들이 모바일 환경으로 이전되는 추세와 함께 다양한 모바일 운영체제들의 등장으로 개발 환경의 파편화가 발생하였고 이는 응용 프로그램의 개발 및 유지 보수를 저해하는 요소로 작용하였다. 이러한 문제를 해결하기 위한 모바일 환경의 크로스 플랫폼 기술로 하이브리드 앱이라는 방법론이 제시되었다. 하지만 하이브리드 앱이 가지고 있는 성능적 제약과 기능적 제약으로 시장에서의 주력 기술로 사용되지 못하고 있다. 이러한 단점들을 극복하기 위해 네이티브 환경의 장점을 활용할 수 있도록 하는 범용실행엔진, 자동변환 저작엔진 등의 시도들이 있다. 이 논문에서는 해당 문제를 또 다른 방법으로 접근한 개방형 모바일 클라우드 플랫폼을 소개한다. 모바일 클라우드 환경을 구성하여 모바일 사용자들에게 단말의 하드웨어나 운영체제와는 무관하게 다양한 모바일 환경을 제공할 수 있고 기존 모바일 환경에 비해 고성능의 컴퓨팅을 제공할 수 있게 하는 동작 메커니즘과 기술 특징을 설명한다.
모바일 헬스케어는 정보 통신 기술과 바이오 기술을 융합하여 언제 어디서나 건강과 생활을 관리하고자 하는 새로운 형태의 서비스이다. 이를 위해서는 생체신호 계측 기술인 WBAN과 모바일 디바이스를 이용한 데이터 분석 및 모니터링 기술이 필수적이다. 통상 모바일 애플리케이션은 모바일 플랫폼의 특성상 호환성 부재로 해당 플랫폼에 맞게 재개발해야 한다. 본 논문에서는 플랫폼의 이질성을 극복하고 다양한 모바일 장치와의 호환성을 가진 유비쿼터스 헬스케어 모니터링 시스템을 구성하기 위해 하이브리드 앱을 기반으로 게이트웨이 기능과 모니터링 기능을 가지는 모바일 헬스케어 시스템을 구성하였다. 제안 시스템은 센서를 이용한 센서 구성 부분, 모바일 디바이스를 이용한 모바일 구성 부분, 생체 정보를 모니터링하는 모니터링 구성 부분, 측정된 생체 데이터 축적 및 관리를 목적으로 구성된 서버 구성 부분으로 나누어 시스템을 구성하였다.
대학에서는 사이버 교육을 통해 온라인 쪽지 시험을 보거나 온라인 학습을 한다. 그러나, 컴퓨터가 없거나 인터넷이 되지 않는 곳에 있는 다수의 학생들이 온라인 쪽지 시험을 볼 수 가 없는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 많은 대학생들이 스마트폰을 가지고 있으며, 어느 곳에서든 스마트폰을 이용하여 웹 서핑, 뉴스, 메신저 등 다양하게 활용하고 있다. 또한, 스마트폰을 통하여 학생들이나 직장인 들은 필요한 서적을 PDF로 담아 학습을 있다. 스마트폰의 장점은 휴대하기 좋고 언제 어디서든 사용할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 스마트폰을 통해 어디서든 온라인 학습하고 온라인 쪽지시험을 볼 수 있도록 본 논문에서는 하이브리드 앱을 이용한 스마트폰을 통한 온라인 쪽지 시험뿐만 아니라 본인의 점수와 성취도를 실시간으로 확인 할 수 있는 시스템을 제안 하였다.
본 논문은 스마트 기기를 이용한 CBT(computer-based training)를 사용자 지향적인 목표를 두고 개발 하여 체계화, 단순화, 간편화하였다. 오늘날 모바일 기기의 보급이 일상화 되어있어, 과거의 종이에 의존하던 시험시스템이 스마트 기기를 기반으로 하는 추세이다. 이에 따라 본 논문의 현재 시험 중 가당 일반화되어 있는 정보처리 기사 자격증 필기시험을 중심으로 개발하였다. 또한 전자 문제깁의 편의성과 휴대성, 접근성에 수익성까지를 고려하여 시스템을 구현하였다.
Migrating and enhancing welding system into smart device based system is one of most important issues in ship manufacturing and maritime plant industries. In this paper, we propose and discuss the design and development of software architecture for smart welding system. Firstly, we introduce hybrid app development environments, because hybrid app development is more efficient and developer-friendly than native app development. Secondly, we show an essential subset of potential screen shots, software architecture diagrams and data flow diagrams(DFD) for our smart welding system proposal. Finally, we conclude the discussion of design choices and future work.
네트워크 통신을 이용한 원격 관리 응용프로그램, 스마트폰 애플리케이션, 웹 브라우저 기반의 그룹웨어 기능을 통해 실습실 자원을 효율적으로 관리하고자 한다. 소규모 그룹을 목적으로 개발하며 OSMD(One Source Multi DeviceO)를 통하여 실시간으로 접근이 가능하여 효율적으로 관리 할 수 있도록 한다.
본 연구는 동영상을 기반으로 일상생활에서 녹화한 아동 및 성인의 발화를 자동으로 분석해주는 SUDA(smart utterance deep analyser) 하이브리드 앱 개발에 관한 것이다. 특히, 아동과 부모가 원하는 시간 및 장소에서 상호작용하는 장면을 촬영하여 업로드할 수 있고 시간의 흐름에 따라 데이터를 계속 축적하여 이를 관찰하고 분석할 수 있도록 도울 수 있다. SUDA는 안드로이드폰, 아이폰, 태플릿 PC 기반에서 구동되며, 대용량의 동영상을 녹화 및 업로드할 수 있고, 사용자의 목적(일반인, 전문가, 관리자)에 따라 차별화된 기능을 제공할 수 있다. 전문가 모드에서는 자동화된 시스템과 협업하여 대상자의 발화를 말·언어적인 측면(비유창성, 형태소수, 음절수, 단어수, 말속도, 반응시간 등)에서 세부적으로 분석할 수 있다. 즉, SDUA 시스템이 대상자의 발화를 반자동으로 전사 및 분석하면, 언어치료사가 이를 검토하고, 보완하여 의사소통장애 진단과 중재 시 활용할 수 있다. 일반인(부모)의 경우, 전문가가 분석한 결과를 그래프 형태로 제공 받아 모니터링 할 수 있고, 관리자는 발화 분석, 영상삭제 등 전체 시스템을 관리할 수 있다. 본 시스템은 발화 분석의 반자동화로 치료사와 연구자의 부담을 줄여주고, 부모가 자녀의 발화를 기반으로 하여 말·언어발달에 대한 정보를 쉽고 다양하게 제공 받을 수 있다는 점에서 임상적 의의가 있다. 또한, 한국형 말더듬아동 진단 및 중재에 적용할 수 있는 종단데이터를 구축하고, 말더듬 회복 예측 요인들을 찾는 기초자료로 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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