Convergence of IT devices and fashion is enabling the industry to take fully different approaches in various areas including product planning, fabric selecting, distributing, and marketing. At the same time, it also transforms the definition of clothing itself. Convergence of IT technologies in the realm of fashion and textiles industries can create a powerful synergy through connection digital devices, such as mobile phone. In this context, this study attempts to suggest how IT technology can be efficiently harnessed through the usage of mobile devices in the planning stage of fashion materials, where the initial production plan of a clothing item is mapped out. This study ultimately aims to enhance the effectiveness of databases on fashion material information by using mobile devices to utilize NFC, an RFID technology having as much revolutionary power as Internet - which can be the convergence between IT and fashion across the software dimensions. To pursue this research, data on fashion material information regarding 200 woven fabric specimens were provided by textile companies. The information includes elements such as its composition, weight, width, yarn, density and sales report. These pieces of information were organized into a database. Drawing on this data, Android-based applications that allow smart phones to read off fabric information from NFC tags were developed for this study using two methods. The system works as follows: 1. NFC tag stickers are attached onto the hangers where 200 fabric samples are hanging. 2. The NFC tag stickers are tagged, or read off from a smart phone that support NFC functions. 3. Upon tagging, the Smart phone swiftly displays all information available on its screen - not only the aforementioned six elements, but also the image of the clothing item from the fabric in its finalized product form, and the video of the model wearing the item - for convenient view. The method harbors immense potential for the fashion industry in general, and will also be useful in those fields inside the industry that harness NFC technology.
본 논문에서는 데이타베이스 서버와 모바일 데이타베이스 사이의 데이타 동기화를 위하여 메시지 다이제스트 기반의 SAMD 알고리즘을 제안한다. SAMD 알고리즘은 메시지 다이제스트 테이블을 이용하여 데이타베이스 서버 측과 모바일 데이타베이스 측에 이미지를 만들고 이 두 개의 이미지를 비교하여 동기화가 필요한 로우들을 선별한다. 두 이미지의 값이 다르다면 동기화 정책에 따라 동기화를 진행한다. SAMD 알고리즘은 특정 데이타베이스 밴더에 종속된 기술이나, 트리거, 스토어 프로시져, 타임스탬프등을 사용하지 않고 관계형 데이타베이스의 기본적인 SQL 기능만을 사용한다. 따라서 특정 밴더의 데이타베이스에 종속적이지 않음으로 어떠한 데이타베이스 서버와 모바일 데이타베이스 서버의 조합에도 사용 가능하다. 또한 성능면에서도 기존의 제품에 비해서 우수한 성능을 나타낸다.
최근 IoT 센서를 이용하여 데이터를 로컬에서 생산하고 스트림으로 제공하는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 응용 분야가 넓어지고 있다. 대량으로 생산된 데이터는 실시간 처리를 위해 모바일 장치의 데이터베이스에 저장했다가 필요한 시점에 서버와 동기화된다. 이러한 응용 분야를 지원하기 위한 다양한 모바일 데이터베이스가 개발되었다. CloudScape, DB2 Everyplace, ASA, PointBase Mobile 등이며 그중 가장 널리 사용되는 대표적 모바일 데이터베이스는 리눅스 기반 SQLite3이다. 이 논문에서는 서버와 동기화 시 필요한 성능에 초점을 맞추었다. SQLite3의 정보 선택 시 필요한 검색 성능을 데이터베이스가 저장된 각 리눅스 파일 시스템의 종류에 따라 비교 분석하였다. 그래서 다양한 검색 쿼리 유형에 따라 파일 시스템별로 성능 차이를 확인하고 인덱스 사용 환경과 테이블 스캔 환경에 따라 더 적합한 리눅스 파일 시스템을 적용하는 기준을 마련하고 제시하였다.
1995년 이후 국가 GIS사업 및 지하시설물 관련 GIS DB가 구축되었으나, 이를 효율적으로 활용할 수 있는 시스템 부족으로 인해 활용성 극대화 방안이 모색되고 있다. 또한, 수도시설물의 유지관리를 지원하기 위하여 수도GIS 시스템을 개발하여 운영 중에 있으나, 시스템 운용에 있어 현장업무 지원 및 활용체계가 미진하여 관로의 효율적 관리를 위한 신기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 기 구축된 수도GIS DB의 활성화 및 정보제공 체계의 수도관리 업무를 지원하기 위해 유비쿼터스 기반의 수도 관리 방안을 수립하고자 하였다. 이를 위해 기 구축된 수도GIS 추진현황 및 GIS DB를 분석하여 최신 IT기술 적용방안을 검토하고, 최신 기술 동향 분석을 통하여 수도GIS의 활용성 극대화를 위한 위치기반서비스(LBS; Location Based Service) 기술을 선정하여 수도관리용 모바일 단말기 개발 및 LBS 시스템을 설계 구축하였다. 이를 통해 관로의 효율적 관리 및 운영을 위하여 신기술 도입을 통한 업무지원의 체계성 확보가 가능하며, 현장업무의 효율성을 향상시켜 줄 것으로 판단된다.
수많은 이동 클라이언트가 있는 이동 사용자 환경에서 데이타 방송 기법은 매우 효과적인 데이타 전달 방식으로 주목을 받고 있다. 이 방식에서 데이타베이스 서버는 데이타를 무선채널을 통해 주기적으로 배포하며 클라이언트는 필요한 데이타를 선택적으로 액세스하는 읽기 전용 트랜잭션을 수행한다. 한편, 서버에서는 데이타 방송과 병행해서 데이타베이스 갱신도 수행하므로 플라이언트가 일관성 있는 데이타를 액세스할 수 있으려면 동시성제어 문제가 해결되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 동시성제어 문제를 효율적으로 해결하는 알고리즘인 SCDSC(Serialization Checking with DirtySet on Commit) 기법을 제안한다. SCDSC는 이동 클라이언트에서 다중 데이타를 요구하는 읽기 트랜잭션을 커미트할 때 일반 데이타와 함께 방송된 DirtySet을 점검하여 일관성을 유지하는 일종의 낙관적 동시성 제어기법이다. DirtySet은 일정 방송주기 동안 변경된 데이타 집합으로 방송주기가 바뀔 때마다 슬라이딩 윈도우 방식으로 서버에서 갱신되어 배포된다. 또한, 제안하는 알고리즘의 성능을 데이타 일관성(data consistency) 및 현재성(data currency) 관점에서 분석하고 시뮬레이션을 통해 알아본다.
Emissions inputs for use in air quality modeling of Korea were generated with the emissions inventory data from the National Institute of Environmental Research (NIER), maintained under the Clean Air Policy Support System (CAPSS) database. Source Classification Codes (SCC) in the Korea emissions inventory were adapted to use with the U.S. EPA's Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE) by finding the best-matching SMOKE default SCCs for the chemical speciation and temporal allocation. A set of 19 surrogate spatial allocation factors for South Korea were developed utilizing the Multi-scale Integrated Modeling System (MIMS) Spatial Allocator and Korean GIS databases. The mobile and area source emissions data, after temporal allocation, show typical sinusoidal diurnal variations with high peaks during daytime, while point source emissions show weak diurnal variations. The model-ready emissions are speciated for the carbon bond version 4 (CB-4) chemical mechanism. Volatile organic carbon (VOC) emissions from painting related industries in area source category significantly contribute to TOL (Toluene) and XYL (Xylene) emissions. ETH (Ethylene) emissions are largely contributed from point industrial incineration facilities and various mobile sources. On the other hand, a large portion of OLE (Olefin) emissions are speciated from mobile sources in addition to those contributed by the polypropylene industry in point source. It was found that FORM (Formaldehyde) is mostly emitted from petroleum industry and heavy duty diesel vehicles. Chemical speciation of PM2.5 emissions shows that PEC (primary fine elemental carbon) and POA (primary fine organic aerosol) are the most abundant species from diesel and gasoline vehicles. To reduce uncertainties in processing the Korea emission inventory due to the mapping of Korean SCCs to those of U.S., it would be practical to develop and use domestic source profiles for the top 10 SCCs for area and point sources and top 5 SCCs for on-road mobile sources when VOC emissions from the sources are more than 90% of the total.
방송 기법을 통한 데이타의 전달은 대역폭 활용의 이점과 에너지 효율성, 확장성으로 인해 무선 모바일 환경에서 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선 방송 환경에서 트리 기반의 색인 구조를 사용하기 때문에 이동 사용자의 접근 시간이 증가하는 "질의 처리의 지연 문제"를 다루고 있다. 본 논문에서는 "질의 처리의 지연 문제"를 해결하기 위한 분산 색인 구조와 함께 XML 데이타의 에너지 및 접근 시간 효율적인 방송을 위한 클러스터링 방법을 제안한다. 먼저 분산 색인 구조를 구현하기 위해 엘리먼트의 태그 이름과 애트리뷰트, 그리고 텍스트와 색인 정보를 포함하고 있는 DIX 노드 구조를 제안한다. 모바일 사용자는 DIX 노드에 포함되어 있는 색인 정보를 통해 무선 XML 스트링에서 보다 짧은 지연 시간만으로 원하는 정보에 접근할 수 있다. 또한, 질의 처리를 위한 탐색 범위를 한정시킴으로써 질의 처리에 소요되는 접근 시간과 튜닝 시간을 단축시킬 수 있는 클러스터링 정책을 제안한다. 성능 평가 실험을 통해 제안 방법이 기존의 XML 데이타 방송 기법들에 비해 우수함을 확인할 수 있다.
모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.
이동 컴퓨팅(Mobile Computing)환경에서 빈번한 접속 단절은 클라이언트의 캐시 일관성(Consistency)문제로 직결된다. 이러한 캐시 일관성 문제를 해결하기 위해 무효화 보고(Invalidation Report)에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 무효화 보고 기법은 서버 측의 데이타의 수가 많아지거나, 갱신(Update)되는 데이타의 양이 증가하게 되면 무효화 보고 기법의 크기의 증가 및 캐시 효율성의 저하를 가지고 온다. 또한 캐시 전체의 무효화를 확인하는 보고 기법은 선택적 청취(Selective tuning)를 지원하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 기존 방식의 문제점을 해결하며 효율성을 개선한 무효화 보고 기법으로써 TTCI(Timestamp Tree-based Cache Invalidation scheme)를 제안한다. 갱신된 데이타의 타임스탬프를 이용하여 타임스탬프 트리를 구성하고 데이타의 아이디를 갱신된 순서대로 나열하여 무효화 보고를 만든다. 이를 활용하게 되면 각 클라이언트는 자신의 단절(Disconnect)된 시점에 맞는 정보를 확인하여 캐시의 이용률을 증가 시킬 수 있다. 또한 트리 구조를 이용하여 선택적 청취를 가능하게 함으로써 클라이언트의 자원 소비를 줄일 수 있다. 이러한 본 구조의 효율성을 검증하기 위해 기존의 기법인 DRCI(Dual-Report Cache Invalidation)와 성능비교를 실시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권3호
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pp.610-632
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2024
Mobile Learning (M-learning) adoption and success in supporting students' learning engagement mainly depend on many factors. Therefore, this study systematically reviews the literature, synthesizes and analyzes the predictors of M-learning adoption, and uses success for students' learning engagement. Literature from 2016 to 2023 in various databases is covered in this study. Based on the review's findings, the factors that influence students' learning engagement when it comes to M-learning usage and adoption, can be divided into technical, pedagogical, and social factors. More specifically, technical factors include mobile devices availability and quality, connectivity to the internet, and user-friendly interfaces, pedagogical factors include effective instructional design, teaching methods, and assessment strategies, and social factors include motivation of students, social interaction and perceived enjoyment - all these factors have a significant impact on the M-learning adoption and use success. The findings of the review also indicated that M-learning has a key role in enhancing the learning engagement of students through different ways, like increasing their motivation, attention, and participation in their process of learning, paving the way for interaction and building relationships opportunities with peers and instructors, which in turn, can lead to strengthening the learning environment. The implications of these findings extend beyond immediate educational contexts, offering vital insights for future educational technology strategies and policy decisions, particularly in addressing global educational challenges and embracing technological advancements in learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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