우리는 의사결정에 있어서 매번 다양한 상황에서 최선의 선택을 해야 한다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 여러 가지 대안중 하나를 선택해야 하는 경우 AHP(analytic hierachy process : 계층분석과정)기법에 따라 우선순위가 가장 높은 대안을 분석하는 시스템을 구현하고자 하였다. AHP는 의사결정기법중 하나로 의사결정자가 의사결정을 할 때 목적이 서로 상충하는 대안을 선택해야 하는 경우 유용하게 쓰이는 분석방법이다. 종래의 엑셀(excel)을 활용한 AHP소프트웨어나 PC용 소프트웨어는 있었다. 최근 스마트폰과 태블릿PC는 현대인의 필수품이 될 정도로 놀라운 보급률을 보이고 있다. 본 고는 AHP를 활용해 사용자가 모바일기기를 이용하여 보다 간편하게 우선순위조사에 참여할 수 있는 모바일애플리케이션(이하 모바일앱)을 구현해보았다.
안드로이드 프레임워크는 단 한번의 권한 허용을 통해 앱이 사용자의 정보를 자유롭게 이용할 수 있으며, 유출되는 데이터가 개인정보임을 식별하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 어플리케이션을 통해 유출되는 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 실제로 개인정보에 해당하는 것인지를 파악하는 기준을 제시한다. 이를 위해 우리는 제어 흐름 그래프를 기반으로 소스와 싱크를 추출하며, 소스에서 싱크까지의 흐름이 존재하는 경우 사용자의 개인정보를 유출하는지 확인한다. 이 과정에서 우리는 구글에서 제공하는 위험한 권한 정보를 기준으로 개인정보와 직결되는 소스와 싱크를 선별하며, 동적분석 툴을 통해 각 API에 대한 정보를 후킹한다. 후킹되는 데이터를 통해 사용자는 해당 어플리케이션이 실제로 개인정보를 유출한다면 어떤 개인정보를 유출하는지 여부를 파악할 수 있다. 우리는 툴을 최신 버전의 API에 적용하기 위해 머신러닝을 통해 최신 버전의 안드로이드의 소스와 싱크를 분류하였으며, 이를 통해 86%의 정확도로 최신 배포 버전인 9.0 안드로이드의 API를 분류하였다. 또한 툴은 2,802개의 APK를 통해 평가되었으며, 개인정보를 유출하는 850개의 APK를 탐지하였다.
협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.
Choi, Bumsuk;Kim, Jeonghak;Kim, Soonchoul;Jeong, Youngho;Hong, Jin Woo;Lee, Won Don
ETRI Journal
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제35권2호
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pp.292-300
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2013
Augmented reality (AR) is a popular service in mobile devices, and many AR applications can be downloaded from app stores. As TV broadcasting has continued to integrate with the Internet, it has become an area in which the AR concept is able to reside, although in a simple form, such as an advertisement placed in the static region of a scene. There are some restrictions against TV broadcasting realizing AR since TVs are fixed devices and typically do not have GPS, geomagnetic, or acceleration sensors, which are standard equipment in mobile devices. However, the desire to experience AR on a large TV screen has triggered research and development for an ideal AR business model and service type. This paper introduces several use cases for augmented broadcasting services and also presents an augmented broadcasting metadata scheme designed for a broadcasting environment. We also verify some of the use cases and an augmented broadcasting metadata scheme in an implemented augmented broadcasting system based on a hybrid TV platform.
연구목적: 본 연구는 해양 환경에서 응급환자 발생시 환자의 상태, 처치내역, 이송정보 등을 해양경찰청 및 유관기관과 공유하여 적정이송병원으로 신속하게 이송함으로써 응급환자의 생존율을 향상시키기 위한 정보공유 방안에 관한 연구를 진행하였다. 연구방법: 본 연구에서는 LoRa 통신 방식을 활용하여 전자 트리아지 태그가 스마트폰 앱에서 분류된 응급환자 정보를 수신하여 저장하고 송신하며, 송신된 응급환자 정보는 LoRa 수신기와 함께 하이브리드 트리아지 시스템을 통해 실시간 수집할 수 있도록 구현하였다. 연구결과: 하이브리드 트리아지 시스템을 통해 거리에 따라 응급환자 정보를 수신하거나 지연된 수신을 확인할 수 있었다. 거리가 가까운 경우 대부분의 데이터가 수신되었고, 비교적 거리가 먼 경우 데이터가 수신되지 못하는 것을 확인 하였다. 결론: 대량 재난 환경에서 인터넷 통신이 불가능할 경우 LoRa 통신 등 자가망을 이용하여 재난 현장의 사상자 정보를 신속하고 정확하게 파악하여 적절한 재난 대응을 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 다만, 통신 방식의 특성에 따은 한계점 또한 인식하였다. 향후 다양한 통신방식에 대한 연구를 통해 인터넷 통신이 불가능한 상황에서 응급환자 정보를 수집하고 적절한 병원으로 이송할 수 있도록 하는 추가 연구가 요구된다.
스마트폰 시장이 확대되고 20대 대학생이 스마트폰 이용자 중 가장 큰 비중을 차지하게 됨에 따라, 현재 증가하고 있는 모바일 서비스 수요에 발맞추어 대학도서관도 모바일 서비스를 제공할 필요가 있다. 본 연구는 모바일 웹사이트와 모바일 앱 운영 실태와 제공되는 콘텐츠의 유형을 조사함으로써 국내 대학도서관의 모바일 서비스 현황을 파악하고자 하였다. 이를 위해, 2012년 9월 15일에서 11월 20일에 걸쳐 국내 434개 대학도서관과 미국 ARL 소속 114개 대학도서관의 모바일 서비스를 조사하였다. 조사결과 국내 대학도서관은 55개의 모바일 웹 서비스와 29개의 대학도서관 단독앱 서비스를 제공하고 있었고 웹 서비스는 평균 11.2개, 앱 서비스는 평균 10.7개의 콘텐츠를 제공하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 더 나아가 모바일 서비스 제공방식과 콘텐츠 측면에서 국내외 현황을 비교 분석하였으며, 도출된 문제점을 기반으로 국내 모바일 도서관 서비스의 발전방향을 논의하였다.
본 논문은 스마트폰으로 집 내의 상태를 제어하는 OneNet 클라우드 플랫폼 기반 실시간 홈 보안 시스템을 설계한다. 제안된 시스템은 로컬과 클라우드 지역으로 구분된다. 로컬 지역은 I/O 디바이스, 라우터와 센서 데이터를 수집, 모니터링하고 클라우드로 데이터를 전송하는 라즈베리파이로 구성되며, 라즈베리파이에 플래스크 웹 서버가 구현된다. 사용자가 집에 있을 경우 플래스크 웹 서버를 통하여 직접 데이터에 접근할 수 있다. 클라우드 지역에서 사용되는 플랫폼은 중국 통신회사의 OnetNet이며, 원격 접속 서비스를 제공한다. 스마트폰에서 사용자와 홈보안 시스템 사이의 통신을 위하여 하이브리드 앱이 개발되고, 센서 데이터와 비디오스트림을 전송하기 위하여 EDP와 RTSP 프로토콜을 파이썬 언어로 구현한다. 구현된 시스템에서 사용자는 스마트폰으로 센서 데이터. 비디오스트림과 위험이 발생시에 경고 문자를 받을 수 있고, OneNet 클라우드를 통하여 원격으로 집 내의 상태를 모니터링하고, 제어할 수 있다.
인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI가 접목된 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 농업에서도 정보통신 기술을 적용한 스마트팜이 활용되고 있으며, 자율주행, 인공위성, 빅데이터 등의 다양한 첨단 기술을 접목하여 데이터 기반의 정밀 농업이 상용화되고 있다. 국내의 경우 시설농업 분야 스마트농업의 상용화 사례가 증가하고 있으나 시설원예 분야에 투자 편증이 심하여, 시설농업과 노지 농업의 투자 격차가 지속해서 벌어지고 있다. 특히, 과수, 식물공장 분야는 투자 규모가 작다. 또한, 빅데이터 수집, 활용 체계가 미흡하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 농업의 빅데이터를 활용하는 방안으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용한 과수 생육 단계 판별 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 농업 현장에서 사용할 수 있도록 하이브리드 앱을 설계 및 구현하며 과수 생육단계 판별을 위한 객체 탐지 기능을 제공한다.
본 논문은 태양광을 이용하여 에너지를 발전하여 생성되는 전력으로 각종 센서 및 환경 모니터링이 가능하도록 계통 독립형 전력을 공급한다. 생산된 잉여 전력은 리튬 배터리에 저장시켜 태양광이 없는 환경에서도 컨테이너 하우스가 원활한 구동이 가능하도록 설계하였다. 긴 장마나 폭설로 인하여 태양광 생성이 어려우면 디젤발전으로 시스템이 멈추지 않고 구동할 수 있도록 하였다. 태양광 및 전력 관리를 위해 BMS(Battery Management System)를 구축하여 태양광 방/충전 및 사용량을 모니터링한다. 각종 센싱 데이터를 자동으로 기록하고 전송되며, 컴퓨터 및 스마트폰 앱을 통해 무선 모니터링이 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 컨테이너 하우스는 계통 전원이 없는 오지, 공원, 행사장, 공사현장 등에서 최적의 에너지 운영을 수행함으로써 효율적인 에너지 관리가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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