People with visual disabilities suffer environmentally, socially, and technologically. Navigating through places and recognizing objects are already a big challenge for them who require assistance. This study aimed to develop an android-based assistive application for the visually impaired. Specifically, the study aimed to create a system that could aid visually impaired individuals performs significant tasks through object recognition and identifying locations through GPS and Google Maps. In this study, the researchers used an android phone allowing a visually impaired individual to go from one place to another with the aid of the application. Google Maps is integrated to utilize GPS in identifying locations and giving distance directions and the system has a cloud server used for storing pinned locations. Furthermore, Haar-like features were used in object recognition.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.209-214
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2020
VoIP technology has been widely used for exchanging voice or image data through IP networks. VoIP technology, often called Internet Telephony, sends and receives voice data over the RTP protocol during the session. However, there is an exposition risk in the voice data in VoIP using the RTP protocol, where the RTP protocol does not have a specification for encryption of the original data. We implement programs that can extract meaningful information from the user's dialogue. The meaningful information means the information that the program user wants to obtain. In order to do that, our implementation has two parts. One is the client part, which inputs the keyword of the information that the user wants to obtain, and the other is the server part, which sniffs and performs the speech recognition process. We use the Google Speech API from Google Cloud, which uses machine learning in the speech recognition process. Finally, we discuss the usability and the limitations of the implementation with the example.
기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 과학 수업에서 공유 문서의 활용이 학생의 담화 패턴과 학습에 미치는 영향을 조사하기 위해 학생들의 담화를 인식 네트워크 분석(Epistemic Network Analysis) 방법으로 분석하였다. 49명의 중학교 2학년 학생을 대상으로 과학 교사인 연구자 본인이 Google Docs를 기반으로 제작된 활동지를 활용한 공유 문서와 동일 내용의 종이 활동지를 활용한 일반 수업을 실시하고, 각 수업에서 수집된 담화를 비교 분석하였다. 분석 결과, 공유 문서 활용 수업에서는 일반 수업에 비해 과제 수행과 관련된 발언의 비율이 더 높았으며, 특히 사진 촬영과 업로드에 대한 담화가 두드러졌다. 그러나 이러한 담화가 교사가 의도한 동료 학습으로 이어지지는 않았다. 성취 수준에 따른 분석 결과에서는 공유 문서 활용 수업에서 하위 수준 학생의 발언 비율이 상대적으로 더 높았으며, 상위 학생과 하위 학생 간의 발언 유형 및 연결 구조에서 차이가 나타났다. 또한 상위 수준 학생이 의견과 설명 제시를 주도하면 하위 학생이 이를 받아 적는 역할 분담이 관찰되었으며, 공유 문서 활용 수업에서 그러한 경향이 더 뚜렷하였다. 마지막으로 인식 네트워크 분석으로 정전기의 원인에 대한 학생의 인식 변화를 시각화하였다. 연구 결과를 바탕으로 공유 문서를 활용하여 협력 학습을 촉진하기 위해 다양한 의견과 산출물의 공유가 가능한 개방적 문제를 포함하는 전략과 인식 네트워크 분석을 활용한 개념 학습 효과 확인 가능성을 제언하였다.
클라우드 서비스는 낮은 비용과 높은 효율성으로 빠르게 변화 최적의 스마트 사회에서 필수적인 IT 인프라를 인식되고 있다. 구글, 아마존 등 해외 유수 기업에서 시작된 클라우드 서비스는 미국과 영국 등 외국 정부의 클라우드 서비스의 도입에 다양한 정책적 영향을 미쳤다. 특히, 이들 국가들은 정보자원의 효율적 관리를 위해서 클라우드 컴퓨팅의 도입과 아울러 기존 공공서비스의 클라우드 서비스로의 전환을 가속화하고 있다. 본 연구에서는 클라우드 서비스 도입을 위한 외국 정부의 다양한 사례 분석을 토대로 국내 환경에 적합한 클라우드 기반 공공서비스의 도입체계를 제안하였다.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
클라우드 컴퓨팅 환경의 보편화, 모바일 기기의 증가, 다양한 웹 기반 서비스의 등장으로 대용량의 저장 공간이 요구되고 있다. 특히, 구글 드라이브, 네이버 ndrive, 다음 클라우드 등 웹 기반의 저장형 서비스의 이용이 보편화되면서 많은 저장 공간이 요구되고 있다. 따라서, 스토리지 분야도 네트워크를 통하여 가상화된 스토리지 자원을 사용자의 요구에 따라 제공이 가능하고, 대규모 확장이 쉽고, 특정 지리적 위치에 구애받지 않는 클라우드 스토리지 기술이 각광받도 있다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 인프라 구축을 위하여 공개 소프트웨어 기술인 하둡, 스위프트, GlusterFS의 특징에 대해 알아본다.
본 논문에서는 구글 클라우드의 Healthcare API의 의료정보 표준에 따라 정의된 객체들을 저장하는 과정을 수행하고 활용방안을 설계한다. 클라우드에서 프로젝트 생성, API 활용 설정, 인증, 데이터 셋 생성 등의 과정을 거쳐 cloud shell을 통해 curl 명령을 수행함으로써 Json으로 표현된 의료자원들에 대해 CRUD 연산을 수행할 수 있다. 무결성 체크 과정에서 기본 객체의 id 필드 명세가 중요하며 데이터 저장시 객체에 구글 클라우드의 특정한 request 속성추가가 필요하다.
최근에 사용자가 필요한 만큼의 하드웨어 또는 소프트웨어를 유틸리티 서비스(utility service) 형태로 제공 받을 수 있는 클라우드 컴퓨팅 시대가 대두되었다. 이에 본 연구에서는 첫째, 사용자 입장에서 본 연구에서 도출한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 성공요인이 해당서비스로의 전환에 영향을 주는가? 둘째, 혁신확산관점에서 클라우드 컴퓨팅 전환의도에 영향을 미치는 요인은 무엇인가? 두 가지의 연구주제를 실증하였다. 실증분석결과 본 연구에서 제시한 모든 가설이 지지되었다.
본 연구에서는 데이터 시각화에 초점을 맞춘 구글 스프레드시트 교육 프로그램을 개발하여 초등학교 4 5학년 학생을 대상으로 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 개발한 교육프로그램으로 초등학교 4 5학년 학생 29명에게 총 6일 동안 36시간의 수업을 진행하였다. 교육 프로그램의 적용 결과 창의성에 미치는 효과에 대한 검증을 위하여 Torrance의 TTCT(Torrance Tests of Creative Thinking) 검사지 도형 A, B형을 투입하여 사전 사후 검사를 실시하였다. 검증 결과 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 구글 스프레드시트 교육 프로그램은 초등학교 4 5학년 학생들의 창의력 요소들에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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