ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스에 활용할 수 있다.
With digital technology innovation, increased data access and mobile network use by consumers, products and services are changing toward pursuing differentiated values for personalization, and personalized markets are rapidly emerging in the fashion industry. This study aims to identify trends in digital customized automation technology by deriving types of digital customizing and analyzing cases by type, and to present directions for the development of digital customizing processes and the use of technology in the future. As a research method, a literature study for a theoretical background, a case study for classification and analysis of types was conducted. The results of the study are as follows. The types of digital customizing can be classified into three types: 'cooperative customization', 'selective composition and combination', 'transparent suggestion', and automation technologies shown in each type include 3D printing, 3D virtual clothing, robot mannequin, human automatic measurement program, AR-based fitting service, big data, and AI-based curation function. With the development of digital automation technology, the fashion industry environment is also changing from existing manufacturing-oriented to consumer-oriented, and the production process is rapidly changing with IT and artificial intelligence-based automation technology. The results of this study hope that digital customized automation technology will meet various needs of personalization and customization and present the future direction of digital fashion technology, where fashion brands will expand based on the spread of digital technology.
본 논문에서는 운동 재활 서비스에 제공할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반의 운동 데이터 수집 디바이스를 제안한다. 기존 클라우드 컴퓨팅 방식에서는 사용자가 급증하는 경우 데이터 센터의 처리량이 증가하여 많은 지연 현상을 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 이용하여 사용자측에서 3차원 카메라를 통한 영상 정보를 기반으로 포즈 에스티메이션을 적용한 신체 관절의 키포인트 위치를 측정하고 추정하여 서버에 전송하는 디바이스를 설계하고 구현하였다. 본 연구의 결과를 통하여 클라우드 시스템에 부하없이 원활한 정보 수집 환경을 구축할 수 있으며 운동 재활을 원하는 다양한 사용자를 대상으로 IoT 및 엣지 컴퓨팅 기술을 통한 개인 맞춤형 재활운동 코칭 시스템에 활용될 수 있을 것이다.
An electronic document based on PDF has been widely used in customer communication between an enterprise and a customer to deliver personalized content. However, electronic documents based on PDF in the form of paper layouts are not suitable for mobile environments because of low readability and lack of interactive interaction. Even though HTML is an essential language in a mobile environment, electronic document based on PDF is still used as it has a content integrity verification feature with a digital signature. It means that a user is sacrificing user experience in a mobile environment for content integrity and using paper-layout electronic documents. In this research, we design the Document HTML specification by setting the Document HTML conformance, adding the extended meta tags, and signing the message digest with a digital signature based on public key infrastructure (PKI). Furthermore, we implemented the Document HTML system, which has REST API services to generate and verify the Document HTML, and did experimental verification of the theory. As a result, we have confirmed that the Document HTML has both content integrity and user experience on mobile. Furthermore, the Document HTML is expected to be an alternative document format to deliver personalized content from an enterprise to a customer in a mobile environment instead of the paper layout electronic document such as PDF.
디지털 헬스케어는 첨단 정보통신기술과 의료기술·비의료기술의 융합으로 질병치료에서 예방관리로 의료서비스의 패러다임 변화에 따라 지역을 기반으로 예방 및 모니터링 기반 건강관리의 중요성을 강조하고 있다. 4P(Predictive, Preventive, Personalized, Participatory)는 예측적, 예방적, 개인적, 참여적 헬스케어 서비스로 말할 수 있다. 기존의 노인장기요양 급여의 복지용구 품목 중심의 제한적 산업에서 벗어나 최신 기술을 활용한 AI·IoT·빅데이터 등 4차 산업혁명 기술과 접목을 통한 새로운 서비스를 제공할 필요성이 여러 분야에서 대두되고 있으며 돌봄 로봇, 웨어러블 등 신기술 개발 뿐 아니라 실증을 통한 상용화가 필요한 상황이다. 향후 빅데이터·인공지능 등 미래 신기술과 연계하여 다양한 서비스 창출이 가능하다.
퍼베이시브 컴퓨팅(pervasive computing) 기술이 현실화됨에 따라, 사용자에게 언제 어디서나 맞춤화된 서비스를 제공하기 위한 연구가 확대되고 있다. 기존 연구에서는 주로 단일 서비스가 센서 정보를 처리하는 제한된 방향으로 맞춤화된 서비스를 제공하고 있어, 사용자의 다양한 요구에 적응적인 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 시뮬레이션 기반 상황 인식 웹 서비스(CAS: Context-Aware Web services) 개발 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 사용자 상황 정보(예. 위치), 웹서비스 상황 정보(예. 반응시간), 사용 기기의 상태(예. 가용성), 환경 정보(예. 센서 데이터) 등을 시뮬레이션을 통해 종합적으로 고려하여 사용자 환경에 적응적인(adaptable) 서비스를 제공하도록 한다.
정보통신기술의 발달로 우리의 생활에는 많은 서비스들이 등장하였다. 이런 서비스들은 우리의 삶은 편리하고 안전하게 하지만 서비스의 증가와 비례하여 우리가 이를 인식하고 활용하는데 필요한 관심과 노력도 증가하게 되었다. 상황인식서비스는 이런 문제를 해결하기 위해 사용자 주변 상황을 스스로 인식하고 적시적소에 자동으로 제공되는 서비스이다. 기존 상황인식서비스에 관한 연구들을 살펴보면 상황인식서비스는 주로 개발자에 의해 정의된다. 개발자에 의한 상황인식서비스 정의는 사용자 주변 환경이나 개개인의 생활패턴을 반영할 수 없다는 중요한 문제를 가진다. 본 논문에서는 서비스의 필요성을 느끼는 사용자 스스로가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하는 사용자인터페이스인 EUCAS(by End-User, Context-Aware Service development)를 소개한다. EUCAS는 사용자가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하기 위해 주변 상황정보와 실행 가능한 서비스들을 객체의 형태로 표현하고 이를 쉽게 조작할 수 있는 사용자인터페이스를 제공한다. EUCAS는 사용자가 자신이 필요한 상황인식서비스를 직접 정의하고 관리할 수 있게 함으로써 개인화된 상황인식서비스 환경구축을 가능하게 한다.
유비쿼터스 시대가 도래하면서 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들은 언제 어디서나 사용자의 요구에 반응하게 된다. 더불어 사용자 특성에 따른 기호에 맞는 개인화된 서비스가 요구된다. 사람의 위치 이동에 따른 동적인 다양한 서비스 제공을 위해서는 사용자의 개입을 최소화하여야 한다. 그리고 사용자 관심 여부에 맞춘 서비스 장치 및 동자 모드들이 자동적으로 결정되어야 할 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 요구에 가장 근접한 맞춤형 서비스의 제공을 위하여 다음의 네 가지 단계로 분산 지능형 에이전트 기술을 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트한 공간을 가상의 시뮬레이터로 설계하여 물리적 자원 및 컴퓨팅 객체 환경을 모델링 한다. 둘째, 분산된 에이전트들의 상호협력을 통한 서비스 목적 달성을 위해서 FIPA 표준안에 따르는 멀티 에이전트 기반 구조를 이용한 지능형 에이전트 기술을 연구한다. 셋째, 에이전트간의 메시지 통신을 이용하여 서비스 적용이 가능한 스마트 공간으로의 사용자의 위치 이동에 따른 이기종 환경에서의 자율적인 서비스 발견 및 구성 방안을 제안한다. 넷째, 휴대가 손쉬운 이동 장비에 사용자의 프로파일 정보를 저장함으로써 언제, 어디에서나 에이전트의 모니터링을 통한 개인화 서비스 방법을 연구한다. 따라서 일반적인 자동화된 서비스 구동 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공한다.
최근 들어 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼에 관한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 이러한 플랫폼들은 다양한 사용자의 OS를 만족시키기 위해 최적화된 가상머신이 필수적으로 요구된다. 또한 다양한 Host OS에서 내부, 외부 네트워크 간에 빠르고 안정적인 서비스를 지원 함으로서 사용자의 작업환경 이동성을 보장해야 한다. 이를 위해 가상머신은 다양한 관점에서의 성능 측정이 필요하다. 하지만 기존 연구에서 가상머신의 성능 측정은 Host 컴퓨터에 설치된 VM에 Guest OS를 설치하여 이를 하나의 컴퓨터로 간주하고, 외부의 클라이언트에서 네트워크 성능을 측정한다. 이는 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 가상머신 성능 측정에 적합하지 않다. 본 논문은 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 최적화된 가상머신을 선정하기 위해서 네트워크 성능 측정 방법과 측정된 결과 분석을 통한 최적화된 가상머신을 제안한다.
음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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