유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.
21세기는 정보화 사회로 필요한 정보를 빠르게 찾아 자신의 문제를 스스로 해결해 나갈 수 있는 능력을 갖추지 않으면 적응하기 어렵게 될 것이다. 학교 현장에서 이러한 정보화 사회에 대처할 수 있도록 학습자 자신이 교육의 주체가 되어 스스로 학습 계획을 세우고, 다양한 방법으로 정보를 수집, 검토하여 문제를 해결해 나가는 능력을 기를 수 있도록 교육이 이루어져야 한다. 이것을 가능하게 하는 것이 컴퓨터를 활용한 학습 특히, 웹(Web)을 활용한 자기 주도적 학습이다. 즉, Web을 활용하여 지식과 정보를 학습자가 자율적으로 수집, 활용하여 독자성과 창조성을 기를 수 있는 자기 주도적 학습을 할 수 있는 프로그램이 필요하다. 따라서 본 논문은 Web를 활용하여 초등학교 수학과 도형 영역을 5단계로 재구성하고 1단계는 '여러가지 모양'에 관한 학습 단계로 도형이 무엇이고 실생활에 어떻게 활용되는지 알게 하였고, 2단계는 '점 선분 각'에 관한 학습 단계로 도형 학습의 기초를 다지게 하고 각과 도형간의 관계를 인식할 수 있도록 하였다. 3단계는 '평면도형'에 관한 학습단계로 평면도형들 간의 관계와 여러 가지 형태를 가진 도형의 넓이를 자르거나 붙여서 계산 할 수 있도록 하였으며, 4단계는 '합동과 대칭'에 관한 학습단계로 합동, 축소, 확대된 도형을 알고 실생활에 어떻게 활용되는지 알 수 있도록 하였다. 5단계는 '입체도형'에 관한 학습단계로 평면도형, 입체도형, 뿔, 회전체와의 관계를 학습할 수 있도록 하였다. 이렇게 개발한 프로그램은 Web을 기반으로 학습이 진행되므로 학습 시간과 장소의 제한에서 벗어나 언제, 어디서나 학습할 수 있으며, 학습자의 능력에 따라 학습 흐름을 조절하여 학습함으로써 완전학습은 물론, 학년의 벽을 넘어 학습할 수 있다. 또한, 프로그램 진행이 학습자 스스로 문제를 해결하게 하여 자기 주도적 학습력을 길러나갈 수 있도록 하였다.
최근 스마트폰의 확산에 힘입어 유용한 광고 매체로서 모바일 미디어에 대한 관심이 증가되고 있다. 모바일 미디어는 소비자들에게 언제, 어디서나 원하는 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 상호작용이 가능하다는 점에서 기존 광고매체들과는 차별화된 장점을 가진 것으로 평가 받고 있다. 그 동안 모바일 광고 연구들은 모바일 광고에 대한 만족도, 수용도 등을 서베이를 토대로 분석한 연구와 모바일 광고 메시지 수신에 영향을 미치는 요인을 중점적으로 탐구한 연구, 실험연구를 통해서 모바일 광고가 브랜드 회상, 광고태도, 브랜드 태도 등에 미치는 영향을 검증하는 연구들이 많이 진행되었다. 그러나 실증데이터를 통한 연구는 거의 진행되지 않았다. 본 연구에서는 상용서비스 중인 모바일 광고플랫폼을 기반으로 광고효과를 알아보기 위하여 광고주, 광고플랫폼, 퍼블리셔 관점에서 광고특성, 매체특성을 정의하고 각 특성이 광고효과에 미치는 영향을 분석하였다. 각 특성에 대한 회귀분석 결과 모바일 광고의 광고특성인 광고규격과 쾌락적, 실용적으로 구별한 매체 특성이 광고효과에 유의미한 결과를 나타냈으며, 서로간의 상호작용 효과도 확인하였다. 연구결과를 통하여 모바일 광고 업무 시 광고상품에 맞는 광고소재 제작 및 매체계획 등 광고효과에 최적화된 광고전략 수립에 기여할 것으로 보인다.
우리나라는 고속의 경제성장을 이룩해 오면서 경제적, 사회적으로 성장이란 관점에 초점을 맞추어 왔고 그 결과 세계 선진국 대열에 근접하였다. 그러나 지금 우리는 국가 전체적으로 재난과 안전이란 문제에 직면에 있다. 국가재난관리체계와 그에 대한 시스템, 국민의 안전의식은 여전히 후진국 수준에 머물러 있었음이 드러났고 이것은 최근 세월호 사건으로 극명하게 표출되면서 정부와 국민 모두에게 큰 자각심을 불러 일으켰다. 또한 이전과 달리 재난은 환경적, 사회적 등의 변화로 더욱 대형화, 복잡화, 다변화됨과 동시에 예측이 불가능한 형태로 바뀌어 가고 있다. 이와 같은 변화에서 재난현장을 중심으로 한 신속하고 효율적인 대응의 중요성이 그 어느 때보다 절실하게 요구되고 있다. 이러한 시대적 요구를 실현하기 위해서는 국가적 차원에서의 재난현장 중심의 일원화된 재난통신망 구축과 재난대응관리에 대한 법, 제도, 조직 개선 및 고도화된 재난대응표준절차 수립이 필요하다. 재난현장 중심의 효율성을 확보한 일원화된 재난통신망을 구축하기 위해서는 현장에 투입된 유관기관 담당자들 간의 원활한 통신확보, 다양한 현장 정보입수, 정보공유, 통신 불감지역 최소화, 정확한 현장 대응을 위한 신속한 의사결정, 통신두절 대비 백업망 구축 등이 필수적인 요소이다. 이를 위해 음성통신 외에 영상을 포함한 다양한 멀티미디어 통신과 위치정보 파악이 가능하고 우리나라가 약 70% 원천 기술을 보유한 PS-LTE 방식을 이용한 통신망 구축이 최적으로 판단된다. 또한 주파수 특성상 통신 불감지역이 최소인 700MHz 대역을 이용하고 예측할 수 없는 통신두절에 대비한 위성통신백업망과 재난현장의 많은 정보 입수를 위해 센서 네트워크 기술, 소셜미디어 활용 등을 통하여 신속하고 정확한 의사결정과 현장대응 및 일사분란한 지휘통신체계로 피해를 최소화 할 수 있다. 이와 동시에 재난대응 관리 측면에서는 첫째로 재난관리 표준운영절차를 선진화, 고도화하여 재난발생시 f즉각적인 행동절차에 돌입하게 하며 둘째로 개방형 플랫폼 형태의 재난통합대응체계를 구성하여 민관이 공동으로 재난대응에 참여할 수 있도록 한다. 셋째로 법, 제도, 업무분산에 의한 총괄조정기능을 강화하여 적극적인 재난안전관리를 도모한다. 넷째로 국무총리 산하에 별도의 재난대응 전담조직이 필요한데 해당업무의 특성이나 규모를 고려하여 소방이 적합한 조직으로 사료된다. 다섯째로 인명 구조를 위한 특수구조단체 설립이 필요하고 여기에는 현재 중앙 119구조대를 확대, 개편하는 것이 바람직하다. 마지막으로는 현재의 복잡한 긴급구조통신번호를 119로 통합하고 이에 대한 통합센터 신설과 전문인력 양성에도 많은 정부의 노력이 필요할 것으로 사료된다.
에너지 위기의식이 급격히 고조되고 지속 가능한 친환경 에너지원이 이슈화되면서 휴대용 전자기기 산업의 발전은 전원을 공급하기 위한 새로운 에너지원을 요구하고 있으며, 이러한 점에서 언제 어디서나 전력 수확을 가능하게 하는 인체 전력에너지 수확 시스템의 연구가 요청된다. 인체 에너지를 수확하는 방식의 하나인 열전은 인체와 주위 환경간의 온도차이로부터 에너지를 수확하는 방식으로, 본 연구에서는 열전수확에 적합한 의복의 구조와 소재를 탐색하여 인체 전력에너지 수확의류를 위한 기초적 지침을 마련하고자 하였다. 이를 위해 의복의 폐쇄부 구조에 따른 환경 온도와 의복내 온도 간의 차이를 분석하고, 의복의 소재에 따른 환경 온도와 의복내 온도 간의 차이를 도출하였다. 분석 결과, 의복구조에 따른 의복내 온도에 있어서는 인체 부위에 따른 차별화된 결과를 얻을 수 있었는데, 가슴과 등 부위에서는 '폐쇄부 유'의 의복구조인 경우가 '폐쇄부 무' 의복구조에 비하여 의복내 온도가 더 높은 것으로 나타났고, 팔 부위에서 다리 부위로 갈수록 '폐쇄부 유'와 '폐쇄부 무'의 의복구조에 따른 의복내 온도의 차이가 줄어들었다. 한편, 의복소재에 따른 환경 온도와 의복내 온도 간의 차이를 분석한 결과, 두 소재 중 하나의 소재가 일관성 있게 더 높은 온도를 보이지는 않았으며, 인체 부위별로 차이를 보였다. 이러한 의복구조와 소재에 따른 환경 온도와 의복내 온도 간의 차이 결과를 토대로, 인체 전력에너지 수확의류를 위한 지침을 도출하였다.
최근 사용자 정보와 주변 환경의 정보를 수집할 수 있는 센서의 기술과 휴대 디바이스의 성능이 매우 발달되어 왔다. 이러한 기술 발달로 인해 사용자는 매우 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 사용자가 휴대한 디바이스의 특성에 따라 이용할 수 있는 콘텐츠가 제한적이다. 이것을 해결하기 위해 하나의 콘텐츠를 여러 디바이스에서 사용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 사용자 주변의 센서를 통한 다양한 정보를 수집하여 사용자의 상황에 맞는 특정 콘텐츠를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 사용자가 휴대한 디바이스 특성에 맞게 변환하여 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.
본 연구는 스마트카드 가상화(ViSCa: Virtualization of Smart Cards) 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스를 제안하고 타 사례와 비교분석을 한다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스는 단말 가상화 기술을 이용하여 스마트카드 하드웨어를 가상화하고, 모바일 클라우드 기술을 통해 가상화된 스마트카드에 대한 통합 관리를 목표로 하는 Smart Cards as a Service (이하 SCaaS)이다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스는 스마트카드를 가상화하여 클라우드에 저장한 후, 애플리케이션(이하 앱)을 통해 사용자 인증을 거쳐 모바일 클라우드에 저장된 스마트카드 중 한 가지를 선택하여 결제한다. 연구 범위 설정 및 사례 선정을 위해 선행연구에서 진행한 모바일 결제 서비스 분류 방식을 토대로 제안하는 서비스와 관련 있는 특징별, 서비스 유형별 그룹을 도출하였다. 공통적으로 기존 결제수단(신용카드) 정보를 모바일 기기에 저장하여 오프라인 매장에서 결제하는 특징을 지닌 것으로 나타났다. 도출된 그룹은 금융거래정보의 저장 위치에 따라 앱과 연결된 서버에 저장하는 '앱 방식'과 모바일 기기 내부의 보안요소(Secure Element, SE)에 금융거래정보가 담긴 IC(Integrated Circuit, 집적회로) 칩을 탑재하는 '모바일 카드 방식'으로, 2 가지 서비스 유형으로 나타낼 수 있다. 모바일 결제 서비스의 채택 요인 및 시장 환경 분석과 관련된 선행연구를 토대로 경제성, 범용성 보안성, 편리성, 응용성, 효율성, 총 6가지 비교분석을 위한 평가 요인을 도출하였으며, 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스와 도출된 그룹에서 선정된 사례 5 가지를 비교 분석하였다.
스마트 미디어 장치의 발달로 인하여 시공간적인 제약이 없이 비디오를 시청 가능한 환경이 제공됨에 따라 사용자의 시청행태가 수동적인 시청에서 능동적인 시청으로 계속해서 변화하고 있다. 사용자는 비디오를 시청하면서 비디오를 볼 뿐 아니라 관심 있는 내용에 대한 세부적인 정보를 검색한다. 그 결과 사용자와 미디어 장치간의 인터랙션이 주요 관심사로 등장하였다. 이러한 환경에서 사용자들은 일방적으로 정보를 제공해주는 것보다는 자신이 원하는 정보를 웹 검색을 통해 사용자 스스로 정보를 찾지 않고, 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 되었으며 그에 따라 인터랙션을 직접 수행하는 것에 대한 요구가 증가하였다. 또한 많은 정보의 홍수 속에서 정확한 정보를 얻는 것이 중요한 이슈가 되었다. 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위해 사용자 인터랙션 기능을 제공하고, 링크드 데이터를 적용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 여러 분야 중에서 사람들이 가장 관심 있는 분야중 하나인 요리를 선택하여 문제점을 발견하고 개선하기 위한 방안을 살펴보았다. 요리는 사람들이 지속적인 관심을 갖는 분야이다. 레시피, 비디오, 텍스트와 같은 요리에 관련된 정보들이 끊임없이 증가하여 빅 데이터의 한 부분으로 발전하였지만 사용자와 요리 콘텐츠간의 인터랙션을 제공하는 방법과 기능이 부족하고, 정보가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 쉽게 요리 비디오를 시청할 수 있지만 비디오는 단 방향으로만 정보를 제공하기 때문에 사용자들의 요구사항을 충족시키기 어렵고, 검색을 통해 정확한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 요리 비디오 시청과 동시에 정보제공을 위한 UI(User Interface), UX(User Experience)를 통해 사용자의 편의성을 고려한 환경을 제시하고, 컨텍스트에 맞는 정확한 정보를 제공하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 사용자와 비디오 간에 인터랙션을 위한 요리보조 서비스 시스템을 제안한다.
코로나 바이러스(COVID-19) 팬데믹으로, 전국의 대학들이 온라인 플랫폼을 사용한 비대면 강의를 시행하고 있다. 따라서 응급환자간호 임상실습 교육에 맞는 온라인 프로그램을 개발하고, 간호학생에게 적용하여 그 효과를 확인해보고자 시도 되였다. 본 연구는 양적자료와 질적자료를 분석한 방법론적 연구로, G광역시 N대학교 성인간호학교수 3인이 G광역시 종합병원 간호부장과 응급실 수간호사들에게 자문을 구하여 학생들의 교과목과 관련된 요구도 조사 후에, 4학년을 대상으로 응급환자간호 임상실습 온라인 프로그램을 ADDIE모형에 따라 개발하였다. 프로그램은 총 4주 동안 진행되었으며, 1주에 영상 4시간, 과제 2가지로 구성하였고, 실시간 쌍방향 화상집담회도 포함되었다. 총 96명 학생 자료가 수집되었으며, SPSS/WIN 22 프로그램으로 분석하였다. 자료 분석결과 교과목 만족도 부분에서 '학습목표 연계성'이 총 6.0만점에 평균 5.58±0.98로 가장 점수가 높았다. 응급간호 학습성취도에서는 'BLS 수행 '이 평균 5.47±0.74로 가장 점수가 높았으며, '낙상예방 간호수행'(5.39±0.77), '응급환자 기록수행'(5.30±0.70), '감염예방 간호수행'(5.27±0.736) 순이었다. '3학년때 시행한 대면임상실습경험과 이번학기 비대면임상실습수업 경험을 비교하여 내가 생각하는 이번학기 수업의 장점은 무엇인가?'에 관한 질적자료를 Keyword로 추출하여 Wordcloud로 제시한 결과 답변을 한 77명의 학생들 중 '간호과정경험'이라고 답한 경우가 13명(16.9%)로 가장 많은 빈도를 나타내었고, '자세한 교수설명'이 10명(13.0%), '사례기반실습'이 9명(11.7%) '시간과 공간의 제약이 없다(Anytime anywhere)'고 답한 경우가 8명(10.4%) 순으로 나타났다. 이에, 개발된 온라인 프로그램을 활용한 응급환자간호 임상실습이 학생들의 교과목 요구도를 반영한 학생들의 학습성취도를 파악하였으며, 대면실습과 비교하여 교과목 만족도가 높게 나타나 개발된 온라인 프로그램을 향후 응급환자간호 임상실습에서 활용 가능할 것으로 생각된다.
2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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