본 연구의 목적은 트위터에서 수집된 트윗들의 감성을 분석하고 각 문장의 감성 정보를 반자동으로 부착하여 감성 말뭉치를 구축할 수 있는 시스템의 구현이다. 트위터 API를 이용해 트윗을 수집한 후 각 트윗이 어떤 감성을 갖는지 감성사전을 이용해 분석한다. 사용자는 감성 분석 결과를 확인하고 누락된 감성 정보를 추가하거나 의존구조 사이에 존재하는 감성 정보를 추가할 수 있다. 감성 정보는 JSON 구조로 부착함으로써 감성 말뭉치 구축 및 활용에 용이하게 하였다. 제안 시스템은 긍정, 부정, 중립 문장에 대한 감성 분석 결과 약 76%의 성능을 보였다.
미래의 해양 전장 환경에 대비하고 다양한 요구사항을 만족하기 위해 함정을 구성하는 여러 체계의 기능이 고도화되고 다양화되고 있다. 함정의 승조원 수는 제한되어 있어 결국 한명의 승조원이 담당하는 임무와 운용 화면의 수는 늘어나고 있다. 본 논문에서는 REST 아키텍처를 이용하여 함정 내 각 체계와의 연동을 통해 체계의 정보와 서비스를 자함 객체로 통합하고 HTTP와 JSON 기반의 API 형태로 제공하는 함정 통합 서비스 프레임워크를 제안한다. 그리고 이를 전투체계 테스트베드에서 구현하고 성능을 측정하여 해군함정에 적용 가능함을 입증하였다. 본 논문에서 제시된 프레임워크를 실제 함정에 도입한다면, 체계 간의 기능이 통합된 화면의 설계가 가능하게 되어 승조원이 효율적으로 함정을 운용할 수 있을 것이다.
많은 센서 장치로 연결된 IoT 시스템을 구축하면 센서들의 값을 모니터링하는 대시보드를 보통 제작하게 되며, 대시 보드 소프트웨어의 개발 및 유지에는 많은 시간과 비용이 들어간다. 본 논문은 대시보드를 빠르고 쉽게 만들 수 있는 저작 도구 YellowPeach를 설계하고 구현한 내용을 소개한다. YellowPeach를 이용하여 사용자는 센서 값을 출력하기 위해 미리 준비된 다양한 차트들로 대시보드를 꾸미며, 완성된 대시보드는 JSON 파일로 저장된다. 또한 본 연구에서는 웹브라우저에서 대시보드를 출력할 수 있는 웹 애플리케이션을 제작하였다. 대시보드 뷰어 웹 애플리케이션은 MQTT 기반의 IoT 시스템을 연결하여 센서로부터 실시간으로 값을 받아 화면에 출력한다.
다양한 플랫폼에 따라 게임을 개발하는 데에는 중복되는 작업들이 있는 것 같다. 각 플랫폼에 따라 데이터를 관리하고 처리하는 유사한 작업이 포함되는데, 이는 개발기간에도 영향을 미친다. 본 논문은 최근 유행하고 있는 전투 시뮬레이션 게임을 멀티 플랫폼 기반으로 서버를 설계 하고 제작하여 플랫폼 형태와 상관없이 동일한 서버와 같은 전투 시뮬레이션의 결과를 볼 수 있는 서버 프레임 워크를 제안한다. JSON 데이터 포맷을 사용하여 속성-값 쌍으로 이루어진 프로토콜을 사용하여 디버깅하기 편하게 설계 하였다. 프로그래밍 언어에 독립적이기 때문에 다양한 언어와 통신을 할 수 있는 장점도 가지고 있다. 서버는 아마존 서버를 이용하여 쉽게 서버 구조를 확장하거나 서버 스펙을 업그레이드 할 수 있는 모델을 제안한다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반 다자간 그룹 통신을 이용한 모닝콜 시스템을 제안하였다. 구현된 다자간 그룹 통신은 JAVA NIO, JSP, MySQl, DBMS Pool, GCM 및 JSON 기술들을 융합하여 적용하였으며, 구현 결과 다자간 그룹 통신 및 음성 통신이 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 대학생 및 취업준비생의 대외활동, 공모전, 장학금에 대한 효율적인 정보 수집을 위한 웹 크롤러 서비스 방식을 제안한다. 제안된 웹 크롤러 서비스는 빠른 속도로 크롤링하면서 중복해서 크롤링되는 문제를 회피하기 위하여 Jsoup 트리 분석과 Json 형식의 데이터 전송 방식을 이용하였다. 24시간 동안 관련 정보를 수집한 결과 100%의 정확도로 웹 크롤러 서비스가 실행되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 제안된 웹 크롤러 서비스를 적용할 수 있는 웹 페이지 범위를 확대하여 다양한 웹 사이트에 동시에 적용할 수 있도록 개선하면 웹 크롤러 서비스의 양적 내용을 보충할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 RML 매핑 방식으로 구축한 RDF 지식 그래프의 구조를 묘사하고 검증할 용도의 SHACL 스키마를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 연구와는 달리 RML 매핑 규칙 뿐만 아니라 RML 매핑의 입력인 CSV, JSON, XML, 데이터베이스와 같은 다양한 포맷의 데이터에서 추출한 메타데이터도 함께 사용하여 스키마를 생성한다. 따라서 기존 연구 기반의 스키마에서는 부재했던 데이터 타입, 문자열 길이, 값의 범위, 차수 관련 제약 조건이 스키마에 포함된다. 그리고 기존 연구에서 간과한 소위 반복된 속성 문제를 제안하는 시스템은 해결한다. 297개의 케이스로 구성된 적합성 테스트를 통해 제안된 시스템이 그래프에 대한 올바른 제약 조건을 생성함을 보여준다. 제안된 시스템은 오류가 발생하기 쉬운 기존 수동 검증 프로세스를 자동화하는 데 기여할 수 있다.
현재 농작물의 품질과 직결되는 병해충에 관하여 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 응용 시스템은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 기반의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트 폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다. 본 시스템을 통해 u-Farm 실현뿐만 아니라 농업인이나 재배 현장 관리자들이 농작물 작황, 병해충 현황 파악 및 관리를 실시간으로 진행할 수 있다.
스미싱, 피싱 등의 개인정보 침해사고로 인한 개인정보보안이 화두가 되고 있다. 이와 같은 개인정보 침해 사건사고는 개인정보관리에 있어 사용자의 의식이 부족하기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 기존의 XML Tag 구조 기반 문제은행 시스템과 달리 텍스트 기반 교환 형식 기술로 언어에 의존하지 않는 장점을 가진 Key-Value 방식의 JSON을 사용하였다. 제안하는 시스템은 정보보호 분야별 상, 중, 하의 난이도로 구분하며, 공간 및 시간 제약 없는 자유로운 스마트기기 및 PC를 통해 사용자에게 서비스를 제공한다. 교육훈련 서버(훈련서버)의 안정적인 서비스를 위하여 오픈소스 기반의 Nodejs와 Apache의 Load Balancing 기술을 사용한다. 또한 교육훈련의 정답, 오답 판정 시 훈련서버에게 요청하지 않고 웹페이지에서 처리하며, 그 결과는 jQuery Ajax를 이용하여 훈련서버에게 전송된다. 사용자 ID를 기준으로 데이터베이스에 저장되고, 교육훈련통계 지표로 사용하도록 하였다. 본 논문에서는 사용자의 정보보안 의식 강화를 위해 수준별 교육훈련 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 모델2(MVC) 패턴을 기반으로 구글맵을 이용하여, 자신의 위치와 자신과 상대방의 위치가 활성화가 되어있을 때 상대방의 위치까지 확인이 가능한 System으로써, 사용자의 편리성을 위하여 안드로이드 4.2이상 버전의 스마트 폰 Application으로 개발하였다. Client에서는 J-Query Mobile, cordova를 사용하였고 Ajax, json 방식으로 서버에게 사용자 정보와 위치정보를 전송 하였다. 본 시스템을 통해 보호자들은 위치정보를 활용하여 안전하게 피보호자를 관리할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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