2011년 삼성이 처음으로 '갤럭시 노트1'이 출시된 이후 매년 갤럭시 노트 시리즈를 출시하여 2015년 현재 갤럭시 노트4까지 출시되었다. 갤럭시 노트1의 출시로 '패블릿'에 대한 관심은 급증되었고 2013년 전체 핸드폰 중 2%밖에 되지 않았던 패블릿의 시장 점유율은 불과 1년 만에 10%까지 증가하였다. 본고에서는 향후 패블릿 시장에 대한 소비자의 반응을 분석하여 패블릿 시장을 전망하였다. 소비자행태 분석은 설문조사를 통하여 행했다.
임베디드 시스템(Embedded System)은 프로세서, 메모리 장치, 각종 입출력장치와 같은 하드웨어와 그 하드웨어를 제어하기 위한 소프트웨어가 탑재되어 동작한다. 본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 임베디드 시스템을 개발함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하는 MPU 모듈 및 Base 보드를 설계 제작하여 구현하였다. 안드로이드 OS기반의 리눅스 커널을 통해 안드로이드 응용 계층의 네이티브 앱과 HTML5를 적용한 온도 및 습도 센서 모니터링 응용프로그램을 구현함으로서 본 논문에서 개발한 임베디드 플랫폼 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
스마트폰의 급속한 보급으로 보안 공격에 안전하고 통합적인 메시지 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 스마트폰은 3G/WiFi와 같은 데이터 네트워크를 이용하기 때문에 다양한 보안 정책을 통해 안전한 메시지 전송이 가능하고, 카메라와 GPS를 통해 수집된 다양한 정보를 포함할 수 있는 통합 메시지 서비스가 가능하다. 본 논문에서는 사용자 인증, 메시지에 대한 기밀성 및 무결성을 제공할 뿐만 아니라 위치, 사진, 문자 메시지를 통합하여 전송할 수 있는 메시지 서비스 플랫폼을 제시한다. 그리고 플랫폼의 기능성을 검증하기 위해 아이폰 앱과 메시지 전송 서버를 구축한 사례를 소개하고 구현 결과를 보인다.
CNN 기반의 객체 인식 성능은 매우 우수한 것으로 보고되고 있지만 모바일 기기의 앱 GUI와 같이 일반적으로 생각하기에 잡음이 적고 분명하게 인식될 수 있을 것으로 기대되는 환경에 적용해보면 인간의 관점에서 매우 유사한 GUI 입력 위젯들이 의외로 잘 인식되지는 않는다는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 CNN의 입력 위젯 인식 성능을 향상시키기 위하여 모바일 앱의 GUI를 구성하는 객체들의 관계를 활용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 (1) CNN 기반의 객체 인식 도구인 Faster R-CNN을 이용하여 모바일 앱을 구성하는 입력 위젯을 1차 인식한 후 (2) 위젯 인식률 향상을 위하여 객체 간의 관계를 활용하는 방법을 결합하였다. 객체 간의 관계는 표현 공간상에서의 벡터의 평행 이동을 활용하여 표현되었으며, 총 323개의 앱에서 생성한 데이터에 적용한 결과 Faster R-CNN만을 사용한 경우와 비교하여 위젯 인식률을 상당히 개선할 수 있음을 확인하였다.
유치원 통학을 위한 서비스 플랫폼은 비콘 장치, 버스에 장착되는 게이트웨이, 이동통신망 네트워크, 그리고 애플리케이션 서버로 구성된다. 본 논문에서 유치원 통학 서비스의 필요성을 이해하고, 유치원 원아의 비콘 규격 인식 자를 접속하고, 게이트웨이 리소스트리 기능들을 설계한다. 서비스 연동을 위해서, 통학 알림 기능이 부모님의 휴대폰 앱을 통하여 처리된다. 서비스 플랫폼은 등록된 비콘 데이터 수집과 운영 관리 기능들을 확인 할 수 있다.
이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템의 처리 성능을 개선하기 위해 제안된 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 실험하고 평가한다. 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 센서 메타데이터를 제공함으로써 센서 정보의 의미 처리를 즉시적으로 가능하게 한다. 하지만 불필요한 센서 메타데이터까지 처리하여 전체적인 처리 속도를 저하시킨다. 이 문제점을 개선하기 위해 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 제안한다. 모바일 앱 프로파일을 활용하여 센서 데이터의 유효성을 식별 후 모바일 기기에 센서 메타데이터를 기록한다. 기록된 정보를 재사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링 한다. 불필요한 센서 데이터를 처리 하지 않고, 센서 메타 데이터의 요청 횟수를 줄여 전체적인 센서 데이터 처리 속도를 향상 시킨다. 기존 방법과 제안 방법을 구현 하고 실험하여 제안 방법의 전체적인 처리 속도가 향상됨을 확인한다.
본 연구는 "게이미피케이션(Gamification)"의 개념 원리인 Engagement와 Reward의 장점을 수용한 퀴즈 콘텐츠를 교수자가 직접 손쉽게 저작하기 위한 개발 환경을 선행연구 고찰을 통해서 제안하였다. 미래 서비스 융 복합 기술 그리고 나아가 교육 콘텐츠 저작을 위한 플랫폼으로써 HTML5(CSS3.0, Java Script 등)의 주요 기능과 시사점 등을 주요한 기술과 함께 살펴보았다. 이러한 기능들은 진정한 스마트 러닝 환경을 구축하기 위한 주요 기술이라는 것이다. 이를 바탕으로 교육 효과를 높이기 위한 게이미피케이션 기법을 적용한 사례를 퀴즈 콘텐츠 모형을 통해서 제안하였다.
해마다 대포차로 인한 사건 사고가 많이 일어나고 있으며, 피해율이 점점 더 증가하는 시점에서 검거율은 현저히 낮다. 이러한 문제를 줄이기 위해 대포차 검거 애플리케이션을 개발하고자 한다. 본 연구는 GPS와 사진으로부터 텍스트를 추출하는 기능을 활용하여 대포차를 검거하는 데 도움을 주는 애플리케이션이다. 사용자가 정차 및 주차되어 있는 차의 번호판을 사진 촬영 기능을 활용하여 자동으로 사진을 분석을 통해 차량의 번호를 인식하고, GPS를 활용하여 촬영한 장소의 위치 값을 추출하고 대포차 여부를 확인한다. 촬영한 차량이 대포차로 식별되면 관리 서버에 등록되고 대응 절차에 의해 대포차 검거 절차를 진행한다. 대포차의 실시간 검거를 위해 대포차 대응서버에서는 관리자에게 실시간으로 정보를 전송하고 알림 기능을 통해 검거 절차가 진행된다. 또한 실시간 대응에 어려움이 있는 상황에서는 자주 신고가 접수되는 출몰지역 정보를 관리자가 유추할 수 있도록 통계정보를 제공하여 추후 잠복에 의한 검거 정보를 제공한다.
본 논문은 방범과 쾌적한 실내 환경 유지를 위한 창호의 상태와 실내외 환경데이터를 수집 분석하여 원격관리하기 위한 스마트 창호시스템 플랫폼을 제안한다. 특히 보안 분야, 안전 분야, 가전기기 제어와 같은 홈서비스를 용이하게 하기 위한 스마트 창호 플랫폼과 스마트 홈 플랫폼 사이 표준 API를 제안한다. 제안된 플랫폼 기반으로 언제 어디에서나 방범 및 환기 등의 문제를 해결할 수 있는 원격 자동개폐 및 감시를 위한 유무선 통신인터페이스의 창호시스템 전용 게이트웨이를 개발하였다. 또한 모바일 환경에서 창호의 개폐 상태 감시 및 원격제어를 위한 웹과 앱 기반 사용자 인터페이스도 각각 개발하였다.
스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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