디지털 융합과 유비쿼터스 시대의 시작은 디지털 미디어 기술의 발전과 방송 통신 사업의 융합을 가속화시켰으며, 그 결과 DMB(Digital Multimedia Broadcasting), WCDMA(Wide-band code division multiple access), Wibro(Wireless Broadband Internet), IP-TV(Internet protocol TV), HSDPA(High speed downlink packet access)등의 새로운 형태의 휴대형방송통신융합서비스들이 멀티미디어 매체의 핵심으로 등장하고 있다. 국내에서 방송 통신 융합의 빠른 진행은 세계 최초로 디지털멀티미디어방송(DMB)을 가능하게 하였다. DMB는 멀티미디어와 양방향 데이터방송 서비스가 핵심이다. 데이터 방송은 현재 지상파 DMB 방송사업자자인 KBS, MBC, SBS, YTN DMB가 본 방송을 위한 막바지 준비단계를 마쳤다. [1] 데이터 방송은 뉴스, 날씨, 프로그램 정보 등의 단순 정보서비스 수준에 그치지 않고, 리턴 채널을 이용한 양방향 정보서비스 및 SMS, 전화 걸기 등 휴대전화 단말의 고유기능과의 연계을 통한 다양한 멀티미디어 서비스가 제공될 것이다. 더 나아가 향후 T-Commerce와 개인 광고 등 새로운 서비스 모델과 사업영역을 확산시켜 나아갈 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 휴대형방송통신융합서비스는 초기 진입 단계로 표준 기술의 규격 작업, 이론적 논의들, 융합 모델의 전개, 그리고 관련 사업자들의 서비스 준비 등이 실제 이용자들을 대상으로 한 연구 분석이 사전에 검토되어 이루어지지 않았다는 연구의 한계를 가지고 있다. 본격적으로 휴대형방송통신융합서비스가 시작되면서 사용자들에 초점을 맞춘 연구가 이루어지길 바라며, 이러한 연구 분석을 통해 또 다른 새로운 서비스와 기술 발전의 기회를 마련할 수 있기를 기대해 본다.록 한 반면, 한국의 경우에는 정해진 세부사항 없이 크게 ABCD체제의 방식과 출석상황, 중간고사, 기말고사, 과제물 완성도 등을 퍼센티지로 나누어 평가하고 있었다. 학생들에게 주어지는 균등한 기회나 평등의 문제도 학생들의 자격, 신분 등이 거의 다르지 않은 한국에서는 그리 중요한 사항은 아니었으나 다민족 국민으로 이루어진 영국의 학생들에게는 아주 민감한 사항임을 알 수 있었다.서 시베리아 연안을 따라 남부 연안까지 남하하는 한 줄기가 있음을 알 수 있었다. 점차 수심이 깊어지면서 동해 남 북부 전체를 ESPW로 채우고 있어 어떤 흐름의 특징보다는 동해 전체의 상당한 부피를 차지함을 알 수 있었다(Fig. 7d). 동해 북부해역에서 생성되는 냉수들이 연안을 따라서 동해 남부해역으로 이동하는 흐름을 보여주었다. 따라서 동해 내부 순환의 큰 줄기는 연안을 따라 흐르는 냉수들의 흐름이며, 매년 동해남부 해역에 발생하는 용승 현상도 이러한 흐름의 연장선에 있음을 짐작할 수 있다(Lee and Kim 2003).지고 1990년부터는 본격적인 양산 시대에 접어들게 되었다. 1990년대 초에는 STN LCD의 Color화 및 대형화(大型化) 고(高)품위화에 힘입어 Note-Book PC에 LCD가 본격적으로 적용이 되었고, 1990년대 후반에는TFT LCD의 표시품질 대비 가격경쟁력 확보로 인하여 Note-Book PC 시장을 독점하기에 이르렀다. 이후로는 TFT LCD의 대형화가 중요한 쟁점으로 부각되고 있고, 1995년 삼성전자는 당시 세계최대 크기의 22' TFT LCD를 개발하였다. 또한 LCD의 고정세(高情細)화를 위해 Poly Si TFT LCD의 개발이 이루어졌고, 디지타이져 일체형 LCD의 상품화가 그 응용의 폭을 넓혔으며, LCD의 대형화를 위해 1994년 Canon에 의해 14.8', 21' 등의 FLCD가 개발되었다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
최근 공간정보 오픈플랫폼의 활용도가 지속적으로 증가하고 있으며, 지형, 건물, 쇼핑몰 등과 같이 3차원 공간정보에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 특히, 단순화된 3차원 공간정보가 아니라 실세계와 유사한 고정밀 공간정보에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이러한 3차원 공간정보에 대한 수요를 충족시키기 위하여 다양한 3차원 공간정보 오픈플랫폼들이 개발되어 서비스를 제공하여 왔다. 그러나, 대부분의 3차원 공간정보 오픈플랫폼들은 빠른 렌더링 성능을 제공하기 위하여 설치 과정의 어려움, 크로스 웹 브라우저/운영체제 지원 불가, 보안 약화 등의 많은 문제점에도 불구하고, 플러그인 모듈을 부득이하게 이용하고 있다. 더구나, 최근 크롬, 파이어폭스 등의 웹 브라우저에서 플러그인 모듈의 동작을 지원하였던 NPAPI 서비스에 대한 중단을 선언함으로써, 기존 플러그인 기반 3차원 공간정보 오픈플랫폼의 동작에 큰 문제가 발생하게 되었다. 이에 본 연구에서는 플러그인을 사용하지 않고 3차원 공간정보를 빠른 성능으로 서비스할 수 있는 방법으로 HTML5/WebGL의 차세대 웹 표준 기술을 활용한 새로운 3차원 공간정보 오픈플랫폼의 설계 및 구현 방법을 제시하고 있다. 이러한 HTML5/WebGL 기반의 차세대 공간정보 오픈플랫폼은 Windows, Linux, Mac 등의 크로스 운영체제와 IE, Chrome, Firefox, Safari 등의 크로스 브라우저, 그리고 모바일 플랫폼에서 동작이 가능하다.
정보 통신과 스마트폰 등의 발달로 인한 편리한 접근성과 다양한 아이템의 종류로 인해 개인 맞춤형 추천의 필요성은 점차 커지고 있다. 날씨 및 기상환경은 사용자의 장소 및 활동의 의사결정에 많은 영향을 미친다. 이러한 날씨 정보를 이용하면 추천에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서는 모바일 플랫폼에서 사용자의 위치 정보에 대한 생활지수를 활용하여 성향이 유사한 사용자를 구하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 장소를 추천함으로써 생활지수를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 날씨를 분석하고 분류하기 위한 날씨 모듈과 장소 추천을 위한 협업 필터링을 사용하는 추천 모듈, 그리고 사용자의 선호도 및 후기 관리를 위한 관리 모듈로 구성된다. 실험 결과, 제안된 시스템은 협업 필터링 알고리즘과 생활지수의 융합 및 개인의 성향을 반영하는 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.
현재 IT 분야는 응용을 수행하는 처리 장치가 소형화, 고성능화되고, 센서 기술의 비약적 발달로 인해 다양한 스마트 기능 실현이 가능해지고 있다. 특히, 측정된 사용자 정보를 기반으로 다양한 분석 및 예측을 시도하는 UX(User Experience) 분야는 UI(User Interface)를 중심으로 최근 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 실세계에서 행동하는 사용자 경험 정보를 효과적으로 분류하고 저장하는 표준화된 형식의 공통 프레임워크에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 논문에서는 실세계에서 센싱되어 해석되는 다양한 사용자의 행동정보를 체계적으로 저장 및 참조하기 위한 정보 표현 모델로 AUX(Associative User Experience) 모델과 처리구조를 제안하였다. 이러한 표현모델과 처리체계 분리는 인문적인 사용자 정보의 특성과 기술적인 처리체계의 독립을 통해 AUX 모델 적용 및 처리체계에 전문성과 생산성 및 유연성을 보장한다. AUX 모델은 관심 있는 사용자의 다양한 동작 정보를 확장된 E-TCPN 모델을 이용하여 표현하였다. 그리고 AUX 모델을 응용에서 참조할 수 있도록 XML을 이용한 자료구조로 표현하였다. XML로 표현된 AUX 모델은 응용에서 처리할 수 있는 AUX 정보처리 아키텍처를 설계하고, 이를 적용하여 성능 분석을 수행하기 위해 VOD 서버의 스트리밍 트래픽을 할당하는 MPP 알고리즘을 개선하여, AUX가 처리되는 과정을 나타내었다. 그리고 성능을 분석하기 위해 VOD의 MPP 트래픽 할당 기법에 적용하고, 동작을 시뮬레이션 하였다. AUX 모델을 적용한 MPP 트래픽 할당 알고리즘은 적용하지 않은 알고리즘에 비해 재생 편차가 10.41% 향상되었음을 알 수 있었다. 성능분석 결과는 사용자의 접근 매체 유형과 접근 콘텐츠 정보를 AUX로 변환하여, 동적 트래픽 할당을 위한 MPI, CPI 계산 결과가 스케듈링에 반영되어 재생 성능이 향상 되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시각, 음향, 위치 정보를 포함하는 멀티모달 센서 입력 정보로부터 사용자가 위치한 장소의 환경 정보를 학습하고 기계학습 추론을 통해 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 음영 지역에서의 정확도 감소나 추가 하드웨어 필요 등 기존 위치 정보 인식 방법이 가지는 제약을 극복 가능하고, 지도상의 단순 좌표 인식이 아닌 논리적 위치 정보 인식을 수행 가능하다는 점에서 해당 위치와 관련된 특정 정보를 활용하여 다양한 생활편의를 제공하는 위치 기반 서비스를 수행하는데 보다 효과적인 방법이 될 수 있다. 제안하는 방법에서는 스마트폰에 내장된 카메라, 마이크로폰, GPS 센서 모듈로부터 획득한 시각, 음향, 위치 정보로부터 특징 벡터들을 추출하여 학습한다. 이때 서로 다른 특성을 가진 특징 벡터들을 학습하기 위해 각각의 특징 벡터들을 서로 다른 분류기를 통해 학습한 후, 그 결과를 기반으로 최종적인 하나의 분류 결과를 얻어내는 앙상블 기법을 사용한다. 실험 결과에서는 각각의 데이터를 따로 학습하여 분류한 결과와 비교하여 높은 성능을 보였다. 또한 사용자 상황인지 기반 서비스의 성능 향상을 위한 방법으로서 제안하는 모델의 스마트폰 앱 구현을 통한 활용 가능성에 대해 논의한다.
최근 지도제공 서비스 업체 및 각 포털 사이트가 일반 사용자를 위한 3차원 가상도시 모델 서비스에 참여하면서 그 수요가 확대되고 있다. 또한 웹이나 모바일 장비로 이러한 3차원 정보를 제공하게 되면서 자료의 정확도 및 전송속도, 시간의 흐름에 따른 갱신이 더욱 중요한 요소로 부각되고 있다. 웹으로 3차원 자료를 제공하는 다양한 기술중에서 VRML은 간단한 플러그인 설치를 통하여 별도의 비용이 없이 웹상에 제공할 수 있기 때문에 가장 많이 사용되고 있다. LiDAR 시스템은 공간자료를 손쉽고 정밀하게 취득할 수 있는 이점이 있어 다방면으로 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 LiDAR 자료는 객체의 3차원 정보를 불규칙한 점군 형태로 취득하므로, 자료를 변환없이 3차원 형태로 화면에 나타내기 위해서는 많은 연산 처리를 필요로 하게 되므로 높은 사양의 처리 프로세서와 많은 양의 저장공간이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도심지역 LiDAR 자료를 압축하고 네트워크를 통하여 3차원으로 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이때 LiDAR 자료의 저장공간 및 처리속도 문제를 위하여, 압축 알고리즘을 적용한 2차원 격자 형태의 자료로 압축하는 알고리즘을 활용하였다. 또한 3차원 표현을 위하여 압축된 LiDAR 자료를 VRML에 적합한 코드로 변환하는 알고리즘을 개발하여 도심지역을 3차원 형식으로 표현하는 기법을 제시하였다.
모바일 환경의 변화에 따라 안드로이드 앱의 사용이 증가하면서 앱에 대한 관심도 증가하였다. 하지만 불법으로 복제된 앱의 사용도 증가하여 앱 마켓의 투명성과 신뢰성이 저하되고 앱 개발자의 저작권을 침해하는 피해 사례가 발생하고 있다. 불법으로 복제된 앱의 사용을 방지하는 다양한 기술이 연구되었지만, 이를 우회하는 방법이 있기도 하고 또한 최초 유포자에 대한 정보를 알아낼 수 없어서 법적으로 제재하기도 어렵다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 불법 복제 앱을 탐지하는 방법을 제안한다. 불법 복제 앱 탐지기는 앱 설치 과정에서 생성되는 odex 파일을 사용함으로 불법 복제 앱을 탐지하고, 포렌식 워터마크 기술을 사용함으로써 최초 유포자의 정보를 알아낼 수 있다. 제안하는 불법 복제 앱 탐지기는 시스템 서버에서 서비스 형태로 실행되어 사용자에게 노출되지 않는다. 실험 결과, 불법 복제 앱 탐지기는 평균 0.2초 이내로 불법 복제 앱을 탐지하고 삭제하는 것이 가능하다.
현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
사용이 증가하고 있는 냉동컨테이너에 적재된 화물의 손실을 방지하기 위해서는 냉동컨테이너의 실시간 상태 모니터링 및 원격 관리가 필요하지만 현재 냉동컨테이너의 대표적인 모니터링 방식인 PCT 방식은 모니터링만 가능할 뿐 냉동컨테이너 설정온도 관리 등 원격 관리 및 육상운송 중 실시간 모니터링이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 IoT 기반 냉동컨테이너 실시간 관리 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 각 냉동컨테이너에 부착되어 냉동컨테이너 데이터 포트를 통해 RS-232 통신을 이용하여 냉동컨테이너의 실시간 데이터를 수집하고 이를 WCDMA/GSM 통신을 이용하여 데이터 수집 미들웨어로 전송한다. 미들웨어는 수신한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 웹 및 모바일 프로그램을 통해 각 물류주체들에게 실시간으로 정보를 제공한다. 이때 웹 프로그램을 통해 사용자는 원격지에서 냉동컨테이너의 실시간 설정온도 변경이 가능하다. 끝으로 딸기화물을 실은 냉동컨테이너에 적용하여 운송과정을 실시간으로 모니터링하는 테스트를 통해 구현한 시스템의 기능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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