휴대형 전자정보기기의 사용이 보편화되면서 고성능 전지를 개발하는 노력이 활발하게 진행되고 있는 등, 휴대형 장치에 전력공급 시간을 증대시키는 것이 중요한 문제로 대두되었다. 전력공급 시간의 연장을 위한 또 하나의 실용적 방법은 다중전지를 병렬 연결하여 사용하는 것이다. 본 논문에서는 다중전지를 사용하되, 단순한 병렬 연결이 아니라 전지 내부의 잔류 에너지를 재활용하는 새로운 발상을 소개하고자 한다. 이 방식은 전지의 사용에 따라 출력 전압이 기준값 이하로 떨어진 후라 할지라도 일정한 길이의 휴지시간을 경과하고 나면 잔류 에너지에 의하여 전압이 다시 일부분 회복되는 실제적 현상을 이용하려는 것이다. 잔류 에너지를 재활용할 수 있는 구체적인 방법으로서 전지선택형 다중전지 결합 방식을 제안하였다. 제안한 방식에 대하여 전지 방전특성을 실험적으로 측정하였으며, 알카라인 일차전지 한 개당 진력공급 시간을 1~2시간 정도 더 연장시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 휴대기기를 위한 고효율 전류구동방식의 DC-DC 벅 변환기를 제안한다. 제안된 전류구동방식의 DC-DC 컨버터는 파워스위치의 전도손실을 최소화하는 적응형 사구간 제어기법을 적용하여 부하전류에 따라 효율을 2~5%이상 향상시킨다. 설계된 DC-DC 벅 변환기는 0.35${\mu}m$ CMOS공정을 이용하여 칩으로 제작 되었으며, 전체 칩의 크기는 0.97$mm^2$이다. 제작된 칩의 입력전압범위는 2.5V~3.3V이고, 출력전압은 1.8V이며 리플전압은 10mV이하로 나타내고 있다. 최대 500mA의 부하 전류에서 구동할 수 있도록 설계 하였고, 200mA에서 최대 93%의 전력효율을 나타내고 있다.
지난 몇 년 동안 스마트 폰을 비롯한 다양한 스마트 기기들은 휴대성을 기반으로 사용자의 요구에 의해 지속적으로 성능이 향상 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 (Ubiquitous Computing) 환경과 센서 네트워크 (Sensor network)등의 다양한 망 접속 기술로 인하여 휴대성을 기반으로 하는 단말기들이 다양하게 보급되어 사용되고 있다. 스마트 단말들은 사용 중에 보다 안정적인 동작을 위하여 에너지 모니터링을 세밀하게 할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 소형 경량화 된 스마트 단말기는 다양한 멀티미디어 작업으로 인하여 단말 운용 중에 전원 부족 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 상황을 미리 방지하고 안정적인 단말 운용을 위해서 기존에 다양한 추정 하드웨어가 개발 되었다. 그러나 잔량 추정을 하는 방법이나 성능이 비교적 우수하지 못하였다. 본 논문에서는 스마트 단말의 운용 중에 발생 할 수 있는 잔여 잔량 문제를 미리 예측하여 보다 안정적인 운용을 위한 리튬이온 셀의 잔량 추정 방법을 머신러닝에 기초를 두고 연구 하였다. 기존의 하드웨어적인 추정 방법이 아니라 사용 중인 리튬이온 셀의 특성을 머신러닝 기법을 이용한 학습 알고리즘으로 학습 시키고 최적화된 결과를 추정하여 적용 하고자 한다.
무선 인터넷 시대를 맞아 기기의 사용은 PC나 노트북 컴퓨터를 벗어나 휴대폰으로 확장되고 있다. 본 연구는 테크놀로지를 학습현장에 활용하는 방안의 일환으로 휴대폰을 기반으로 한 M-learning의 학습효과를 파악하고자 설계되었다. 그 동안 전통적인 학습환경이 면대면 학습위주였다면 이런 인터넷환경은 유비쿼터스적인 환경을 제공하므로 학습의 기회를 좀 더 많은 사람에게 저렴한 비용으로 제공할 수 있는 장점이 있다. 학생들의 폰강의 대한 인식은 유비쿼터스 환경, 요점정리, 저렴한 비용 등의 긍정적인 측면을 선호하였고 시간이 지남에 따라 폰강 학습을 통해 수학에 대한 성향이 향상되었으며 보충수업 반보다 성취도에서 유의미한 향상을 나타냈다.
매우 가벼운 무게와 손안에 들어가는 작은 크기로 휴대성을 제공하는 휴대용 저장매체는 사용자들로부터 많은 호응을 받고 있다. 하지만 휴대용 저장매체의 휴대성으로 인하여 USB 메모리의 분실 및 도난이 잦아졌고 그로 인하여 저장매체 내부에 저장되어 있는 개인정보가 유출되는 사고가 발생하는 문제점이 발생되었다. 따라서 분실위험이 없고 네트워크를 통하여 언제든 자료를 저장하고 접근할 수 있는 원격 저장소 서비스가 등장하게 되었다. 정보통신산업이 발달함에 따라 여러 종류의 정보 기기를 통하여 언제 어디서든 빠른 네트워크에 접근할 수 있게 되었고, 이는 원격 저장소를 이용하는 사용자들을 더욱 증가하게 하였다. 하지만 여러 사용자의 주요 자료가 저장됨에 따라 비윤리적인 관리자 및 공격자로 인하여 서버에 저장된 여러 사용자의 주요자료가 동시에 유출될 수 있는 위험이 존재한다. 이를 해결하기 위해 서버에 저장되는 자료의 암호화가 필요해졌으며, 이와 동시에 암호화한 자료의 효율적인 검색 및 이용을 위하여 검색 가능 암호 시스템이 필요하다. 하지만, 기존의 대칭키 검색 가능 암호 시스템은 문서의 삽입/삭제 효율성 및 다중 키워드 검색 시 연산의 효율성이 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문은 기존 대칭키 검색 가능 암호의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 대칭키 검색 가능 암호 시스템을 제안한다.
인터넷의 발달과 스마트폰 등과 같은 휴대기기 보급의 확산으로 트위터, 페이스북과 같은 SNS 사용자의 수가 증가하고 있다. 그리고 이와 함께 상품 광고, 비방 및 성인 콘텐츠 등을 게재함으로써 SNS를 오염시키는 콘텐츠 오염 문제 또한 점차 커지고 있다. 따라서 본 논문은 SNS에서의 콘텐츠 오염자를 탐지하기 위한 개선된 콘텐츠 오염자의 특징 추출 방법을 제안한다. 특히, 본 논문은 콘텐츠 오염자의 예측 및 분류 단계에서 새로운 사용자 데이터의 특징 값을 효율적으로 추출하기 위하여 전체 데이터를 대상으로 하는 일괄 처리 방식이 아니라 데이터 증가분만을 고려하는 점진적 접근 방법에 기초한 콘텐츠 오염자 특징 추출 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법이 일괄 처리한 방법과 비교해서 분류 정확도는 유지되고 시간 효율성이 향상되는 것을 실험을 통해 비교 평가한다.
OTT 비디오 서비스가 급성장하고 유료방송가입자 성장은 둔화되면서 OTT 서비스로의 이용대체가 예측된다. 이 연구는 OTT 이용행태를 OTT 이용여부, OTT 이용량, 유료OTT이용여부로 구분하고 인구사회학적 요인, 스마트 기기 이용, 유료방송 서비스 이용, 결합상품 이용 등이 OTT 이용행태에 미치는 영향을 미디어패널데이터를 활용하여 분석했다. 연구결과 OTT 이용은 낮은 연령, 높은 소득, 거주지역 규모, 스마트TV 이용, 케이블 및 위성가입자, TV콘텐츠VOD지출액(적음), 영화VOD지출액, 휴대폰결합상품 이용 등이 영향을 미쳤다. OTT 이용량의 경우 낮은 연령, 많은 가구원수, 테블릿PC 이용, 케이블 및 위성가입자(적음), TV콘텐츠 VOD지출액, 기타VOD지출액, 데이터무제한 이용 등이 영향을 미쳤다. 유료OTT이용의 경우, 낮은 연령, 여성, 높은 소득, 테블릿PC 이용, 케이블가입자(이용안함), 기타VOD지출액, 휴대폰결합상품가입자(이용안함), 데이터무제한이용 등이 영향을 미쳤다.
본 연구는 해양레저에서 필요로 하는 정보를 제공해 주는 디바이스의 필요성에 의해서 스마트워치와 풍향풍속계를 개발하였다. 멀티센서를 부착한 해양레저용 스마트워치, 자이로 박스와 풍향풍속계를 기반으로 하여 GPS, 모션, 습도, 온도, 기압, 그리고 심박수 등의 외부 데이터를 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 수집된 외부 환경 데이터는 안드로이드 기반의 휴대기기인 스마트폰에서 애플리케이션을 통해 관리할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트워치 및 풍향풍속계는 해양 레저 산업의 접근성 증대와 활성화에 기여할 것으로 판단되며 안전과 교육적인 측면에서 해양 정보를 제공해주는 디바이스의 필요성이 크기 때문에 고부가 가치 시장 진출 가능성을 높이고 제품 국산화율을 향상시킬 것으로 예상된다.
소형센서 기기들을 다양한 사물에 부착하여 간편하게 사용하기 위해서는 설치가 용이한 무선 네트워크가 필요하고, 컴퓨팅 파워가 약한 프로세서로 이루어진 소형기기는 무선 LAN(Local Area Network) 네트워크를 사용하기에는 무리가 있다. 이를 위해 필요한 네트워크 기기는 간단한 통신 프로토콜로 구성 되어야하고 기기를 연결하면 바로 작동하는 플러그 앤드 플레이 형태의 간편한 설치 기능이 요구된다. 또한 이동성과 휴대가 가능한 기기도 고려해야 하므로 산업적인 측면에서 저전력 및 저가격 특성이 요구된다. 기존의 IEEE 802.11 표준으로부터 WLAN보다 작은 범위를 갖는 WPAN(Wireless Personal Area Network) 기반의 기술은 저전력 소모와 복잡도가 낮은 영역에서 무선 기술을 바탕으로 WPAN WG(Working Group)에서 연구 중이다. 사람의 생활공간인 10m내외에서 통신을 가능하게 할 물리계층과 데이터 링크계층의 표준화가 활발히 진행 중이고 WPAN의 저전력과 저비용의 특정으로 인하여 가까운 미래에 WPAN 장비가 보편화 될 것으로 보인다 따라서 본 논문에서는 차량용 스마트키 시스템을 위한 지그비 기반 사용자 인증 모듈을 설계 및 구현하였다. 차량에 실제 장착하여 테스트한 결과 무선 인식거리는 1~10m에서 가장 원활하게 동작되었고 스마트키 시스템을 통한 차량 제어도 원활하게 동작하는 것을 확인하였다.
현재 피트니스 트래커(fitness tracker)시장은 유산소 운동에만 초점을 맞춰 근력 운동 분야는 상대적으로 소외되어 있다. 최근 근력 운동 피트니스 트래커가 소수 출시되고 있으나, 운동 상황에 대한 고려가 부족하여 사람-기기 간 인터랙션에 불편함을 초래한다. 특히, 운동 중에는 신체의 움직임이 활발하므로, 손으로 기기를 휴대하거나 기기를 조작하는 상황은 사용자에게 부정적 경험을 유발한다. 웨어러블 디바이스는 항시적인 착용이 가능하므로, 손과 발의 사용이 자유로워 운동 중 피드백 제공에 효과적이다. 따라서, 이 연구에서는 웨어러블 디바이스를 통해 피드백을 감각하게 함으로써, 운동 수행자가 효과적인 운동을 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 이 연구에서는 다음 세 가지 연구 문제를 검증하였다. 1) 운동 상황에서 필요한 정보는 무엇인가? 2) 근력 운동 중, 어떤 감각 피드백이 선호되는가? 3) 근력 운동 중, 감각 피드백의 가치는 무엇인가? 그 결과, 첫째, 운동 수행자는 운동 단계 중, '운동 중'에 해당하는 정보가 가장 필요하다고 하였으며 '페이스 조절(횟수 카운팅, 동기 부여)'과 '자세 지도(문제점 진단, 자세 교정)'에 해당하는 정보를 가장 필요로 하였다. 둘째, 운동 중 선호되는 감각 피드백에 대해서는 청각 피드백, 촉각 피드백, 시각 피드백 순으로 만족도가 높았으며, 운동 강도가 높을수록 감각 피드백에 대한 만족도가 더 높았다. 셋째, 감각 피드백과 기기 피드백의 가치에 대해 비교한 결과, 기기 피드백과 사람이 제공하는 피드백에 대한 만족도, 유용성, 효용성이 비슷하게 나타났다. 결론적으로, 이 연구에서는 근력 운동 중, 웨어러블 디바이스를 활용한 감각 피드백의 디자인 가이드라인을 도출하였으며, 웨어러블 디바이스의 감각 피드백이 사람이 제공하는 피드백을 대체할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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