사물 인터넷(IoT: Internet of Things)은 모든 것들 간 상호 운용을 통하여 기존에 제공하지 못 했던 새로운 형태의 서비스 제공을 목적으로 한다. 이러한 사물 인터넷의 발달을 통하여 기존 인터넷 기반 컴퓨터 모델에서 이기종 사물 간 분산 연결 모델로 진화하고 있다. 이기종 사물 간 통신하기 위해서는 서로 다른 프로토콜 간 통신이 안 되는 이질성 문제를 해결해야만 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 미들웨어 구조의 어댑터를 통해 각 사물의 데이터를 추상화하여 통일된 데이터 단위를 만들고 이를 바탕으로 각 사물 간 상호 연동할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 표준 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 사물 간 데이터를 상호 연동하는 BLE(Bluetooth Low Energy) 어댑터를 제안한다. BLE 어댑터를 통하여 BLE 장치 간 데이터 연동이 가능할 뿐만 아니라 서로 다른 프로토콜 장치와도 양방향 데이터 연동이 가능하다. 또한 기존 BLE 장치 및 연구들은 Bluetooth SIG에서 제정한 표준 데이터 포맷인 프로파일을 사용하지 않고 개별적으로 정의한 데이터 포맷을 사용하여 BLE 장치의 종류와 제조사에 따라 데이터 교환이 안 되는 문제가 있다. BLE 어댑터는 이러한 문제를 해결하고자 12개의 프로파일을 분류 및 분석하여 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 만들어 적용하였다. 프로파일 기반의 공통 데이터 포맷을 사용함에 따라 표준 프로파일 데이터 상호 운용을 위한 BLE 어댑터는 BLE 장치의 종류와 제조사에 영향 받지 않는 폭넓은 상호 운용성을 얻을 수 있다.
시멘틱 웹 서비스의 최종적인 목표는 네트웍으로 연결된 프로그램들과 장치들이 사람의 명령 없이 긴밀하게 상호작용 하는 것이다. 시멘틱 웹은 정보의 의미를 알 수 있는 프레임워크를 연구하였는데, 이는 인공지능을 기반으로 하는 RDF. RDFS, DAML+OIL, OWL등의 언어를 기반으로 하여 연구되었다 시멘틱 웹 커뮤니티에서는 웹의 정보 뿐 아니라 서비스에도 정확한 의미를 부여하기 위해서 DAML+OIL 온톨로지 기반의 새로운 기술인 DAML-S 온톨로지 기술을 제안하였다. DAML-S는 Service. Service Profile. Service Model. Service Grounding의 4개의 상위 온톨로지로 구성되는데, 특히 Service Profile, Service Model 온톨로지와 인스턴스를 이용하여 사용자의 요구에 적합한 서비스 검색과 Composition01 가능하다. 사용자의 요구가 atomic 서비스가 아닌 여러 atomic 서비스들을 함께 이용해야 하는 경우에는 시멘틱 웹 서비스 검색 시스템 외에 추가적인 웹 서비스 Composer가 필요하게 된다. 본 논문에서는 사용자의 요구로부터 필요한 웹 서비스 chain을 구성함에 있어서 사람이 개입하지 않는 STRIPS 타입의 자동 웹 서비스 Composer를 제안한다.
In offering a statistical end-to-end bandwidth guarantee service, typically called Assured Service, in Differentiated Serviced (Diff-Serv) framework, the biggest issue is its inconsistency. Larger profile TCP flows fail to achieve the guaranteed rate when competing with many smaller profile flows. This phenomenon, which we call "bandwidth skew", stems from the fact that larger profile flows take longer time to recover from the congestion window size backoff after a packet drop. Proposed solutions to this problem, therefore, are focused on modifying the TCP behavior. However, TCP modification is not practicable, mainly due to its large installation base. We look to other mechanisms in the Diff-Serv framework to find more realistic solutions. In particular, we demonstrate that RIO, the de facto standard packet differentiation mechanism used for Assured Service, also contributes to the bandwidth skew. Based on this new finding, we design a modified RIO mechanism called RI+O. RI+O uses OUT queue length in addition to IN and IN+OUT queue length to calculate OUT packet drop probability. We show through extensive simulation that RI+O significantly alleviates the bandwidth skew, expanding the operating regime for Assured Service.d Service.
Digital photogrammetry workstations are usually based on independent systems which are both expensive and complex. In this paper, through Web Processing Service, which is an Open Geospatial Consortium standard for GIS, is applied to suggest a new approach for processing photogrammetry tasks. WPS profiling is a procedure that defines generic unit process and then categorizes these processes for a specific task. The WPS profile for aerial photogrammetry was designed in this paper to help users to reuse the processes of the profile in different combinations for different tasks.
The purposes of this study were to segment department store customers based on patronage orientations of service facilities in a department store and to develop a profile of each segment using store visit behaviors, clothing purchase behaviors and demographics. A total of 453 responses collected from an on-site questionnaire survey to female department store customers was analyzed. Cluster analysis on patronage orientations of department store service facilities identified four groups including: Active patrons(27.3%); Comparison patrons(27.6%); Convenience seekers(27.3%); and Minimum patrons(17.8%). ANOVA and $\chi$$^2$ analyses revealed significant differences among the four groups on store visit behaviors(the extent of store visits and the extent of service facility visits), clothing purchase behaviors(6 store choice criteria and the extent of clothing purchase), and 5 demographic characteristics. The study developed a profile of each segment and provided marketing implications.
최근 인터넷에서는 인터넷 방송, 영상회의, VoIP 등 서비스 품질 보장을 요구하는 새로운 멀티미디어 서비스들의 출현으로 서비스 품질(QoS) 제공이 주요한 과제 가운데 하나다. 이를 위해 차등서비스 구조(DiffServ)가 제시되었는데, 이 구조는 트래픽을 흐름들의 집합을 단위로 서비스를 차별하고, 이를 위해 AF, EF, BE 등 다양한 트래픽 클래스와 이들 사이의 서비스 우선순위를 정의되고 있다. 그러나 AF PHB 메카니즘은 AF out-profile 패킷과 BE 패킷 사이에 초과 자원을 어떻게 공유할 지에 대한 규격이 정해져 있지 않다 따라서 BE 패킷에 대해 좀 더 좋은 서비스를 제공하기 위해 이 두 클래스 패킷 사이에 공평한 공유 메카니즘이 적용되는 것이 필요하다. 본 연구에서는 차등 서비스 영역 내에서 동적 스케줄링과 버퍼관리기법을 이용하여 코어 라우터에서 AF out-profile 패킷으로부터 BE 트래픽을 보호하기 위한 수정된 가중치 라운드 로빈 방식과 동적 버퍼관리기법을 제안하고, 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행한다 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 AF out-profile 패킷으로부터 BE 패킷을 잘 보호할 뿐만 아니라 혼잡상태에서 AF in-profile 패킷도 잘 보호하는 것을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2016-2034
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2011
Ubiquitous Healthcare (u-Healthcare) is the intelligent delivery of healthcare services to users anytime and anywhere. To provide robust healthcare services, recognition of patient daily life activities is required. Context information in combination with user real-time daily life activities can help in the provision of more personalized services, service suggestions, and changes in system behavior based on user profile for better healthcare services. In this paper, we focus on the intelligent manipulation of activities using the Context-aware Activity Manipulation Engine (CAME) core of the Human Activity Recognition Engine (HARE). The activities are recognized using video-based, wearable sensor-based, and location-based activity recognition engines. An ontology-based activity fusion with subject profile information for personalized system response is achieved. CAME receives real-time low level activities and infers higher level activities, situation analysis, personalized service suggestions, and makes appropriate decisions. A two-phase filtering technique is applied for intelligent processing of information (represented in ontology) and making appropriate decisions based on rules (incorporating expert knowledge). The experimental results for intelligent processing of activity information showed relatively better accuracy. Moreover, CAME is extended with activity filters and T-Box inference that resulted in better accuracy and response time in comparison to initial results of CAME.
최근 사용자 정보와 주변 환경의 정보를 수집할 수 있는 센서의 기술과 휴대 디바이스의 성능이 매우 발달되어 왔다. 이러한 기술 발달로 인해 사용자는 매우 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 사용자가 휴대한 디바이스의 특성에 따라 이용할 수 있는 콘텐츠가 제한적이다. 이것을 해결하기 위해 하나의 콘텐츠를 여러 디바이스에서 사용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 사용자 주변의 센서를 통한 다양한 정보를 수집하여 사용자의 상황에 맞는 특정 콘텐츠를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 사용자가 휴대한 디바이스 특성에 맞게 변환하여 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.
이동단말의 사용이 보편화 됨에 따라 통신 서비스의 개인화 및 맞춤화 요구가 증가하고 있다. 개인화 서비스의 궁극적인 목표는 사용자가 임의의 망으로 로밍해 가더라도 당초 가입한 서비스와 유사한 형태로(same look and feel) 서비스를 제공하는 가상 홈 환경의 실현에 있다. 가상 홈 환경에서는 개인의 서비스를 정의하는 서비스 프로파일의 관리가 필수 절차가 된다. 이러한 가상 흠 환경을 구현하기 위한 두 가지 방법은 가입자가 로밍하는 곳에 프로과일을 중복하여 방문망 내에서 서비스론 제공하는 무조건추종중복[Follow-Me Replication Unconditional(FMRU)] 기법과, 홈 망의 서비스시스템으로부터 서비스를 실행하는 중앙집중(Central) 기법으로, 전자는 call-to-mobiligy ratio(CMR)이 높은 가입자에게, 후자는 CMR이 낮은 가입자에게 적합하다. 그러나 해당 가입자가 어떤 경우에나 고정된 CMR을 갖는 것은 아니므로 평균적인 CMR로 위 두 기법을 선택하여 적용하는 것은 성능 저하의 문제가 있다. 본 논문에서는 가상 홈 환경에서 서비스 프로파일 관리를 위한 두 가지 기법을 구체화하고, FMRU를 개선한 요구기반 무조건추종중복[Follow-Me Replication Unconditional on-Demand(FMRUD)]기법을 제시하였다. 또한 가입자의 변화하는 CMR에 따라 자동적으로 두 기법을 선택하도록 하는 적응적 추종 중복[Adaptive Follow-Me Replication(AFMR)]기법을 제안하였으며 이들을 비교하였다. 반응 수식을 통한 성능분석 결과 프로파일 크기 관점에서 효율성을 판단하며 CMR 변화를 고려하는 AFMR이 더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.
메신저 창에서 제공되는 AI 챗봇의 경우 프로필 이미지가 챗봇과 소통하는 첫 단계가 된다. SNS에서 인상관리 수단으로 이용되는 프로필 이미지는 챗봇의 경우에도 서비스에 대한 인상을 전달하기 때문에 사용 목적에 맞는 이미지를 설정하는 것은 매우 중요한 의미가 있다. 따라서 본 연구는 사용목적과 사용자에 따라 선호하는 챗봇의 프로필 이미지와 표현 방식을 밝히고자 한다. 대화 자체가 중요시 되는 심심할 때와 심리상담을 목적으로 하는 인기 챗봇들의 사례를 분석 하여 프로필 이미지를 추출한 결과 사람, 로봇, 동물, 추상적 이미지로 유형이 구분되었다. 이 기준에 따라 텍스트 버전과 이미지 버전으로 선택지를 만들어 설문한 결과 심심할 때 텍스트 버전에서는 남녀 모두 사람 이미지를 가장 선호하였으나 이미지 선택지를 보고 고른 경우 남성은 여성과 로봇 이미지, 여성은 귀여운 의인화된 만화 캐릭터와 로봇 이미지를 선호하였다. 심리상담의 경우 남녀 모두 텍스트 버전에서는 사람을, 이미지 버전에서는 여성과 동물의 이미지를 가장 선호하였다. 종합해보면 심심할 때는 남녀의 차이가 분명히 드러난 반면 심리상담의 경우 유사하게 나타났다. 차이점은 사람 이미지를 제외하고 재미에서는 로봇, 심리 상담에서는 동물 이미지를 선호하는 것으로 나타났다. 이미지 표현 방식에 있어서 남녀 모두 실사 이미지를 가장 선호하였지만 여성의 경우 2D 그래픽으로 단순화된 이미지와 추상화된 이미지에 대한 선호도가 남성에 비해 높았다. 본 연구 결과는 챗봇 서비스에서 긍정적인 인상을 제공하는 프로필 이미지를 설정하는데 중요한 역할을 할 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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