• Spatial Information Research
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• 제22권2호
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• pp.63-71
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• 2014

최근 해양레포츠 산업이 블루오션으로 떠오르고 있는데, 해양레포츠는 조류, 수온, 염도 등과 같은 다양한 환경조건에 영향을 받기 때문에 관측자료 뿐만 아니라 모델 예측자료도 매우 필요한 정보이다. 본 연구에서는 연안해양모델인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)에서 산출된 예측자료를 웹 및 스마트폰을 통해 제공하는 시각화시스템을 구현하였다. 이를 위하여 FVCOM 자료에 내삽과 샘플링 등의 전처리를 하여, 조위, 수온, 염도의 래스터 이미지와 조류(유속, 유향)의 벡터 데이터베이스를 구축하였고, 스프링 프레임워크(Spring Framework)를 활용하여 REST(Representational State Transfer) 기반의 API(Application Programming Interface)를 제공하는 웹서비스를 구축하였다. 또한 데이터베이스 자료를 데스크톱 및 이기종의 스마트폰에 탑재시킴으로써 크로스플랫폼(cross-platform) 시각화 환경을 실현하였다.

• 융합보안논문지
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• 제12권4호
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• pp.9-15
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• 2012

최근 안드로이드 스마트폰에서 리패키징을 이용한 악성코드가 급증하고 있다. 리패키징은 이미 배포되고 있는 앱의 내부를 수정한 후 다시 패키징하는 기법이지만, 악성코드 제작자가 기존 앱에 악성코드를 삽입하여 배포할 때 흔히 사용되고 있다. 하지만, 앱을 제공하는 안드로이드 마켓이 다양하고, 각 마켓에서 제공하는 앱이 매우 많기 때문에 모든 앱을 수집해서 분석하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 RePAD 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자의 스마트폰에 탑재된 클라이언트 앱과 원격 서버로 구성되는 시스템이다. 클라이언트는 적은 부하로 사용자가 설치한 앱의 출처와 정보를 추출하여 원격 서버로 전송하고, 서버는 전송된 정보를 바탕으로 앱의 리패키징 여부를 탐지한다. 따라서 리패키징 앱 판별을 위해 앱의 정보를 수집하는 시간과 비용을 줄일 수 있다. 실험을 위해 클라이언트 앱과 원격서버를 갤럭시탭과 윈도우즈 기반의 PC에 각각 구현하였다. 여러 마켓에서 수집된 앱 중 7 쌍의 앱이 리패키징된 것으로 판정하였고, 갤럭시탭에서 평균 1.9%의 CPU 부하와 최대 3.5M의 메모리 사용량을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.903-906
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• 2015

최근 산업 전반에 걸쳐 가상세계와 현실세계, 방송과 통신, IT 기술과 전통산업 등 다양한 분야에서 융합연구가 진행되고 있다. 그리고 교육 분야에서는 주입식 교육을 탈피하는 창의력 중심으로의 교육 패러다임이 변하고 있다. 또한, 자기주도형 미래 인재를 육성하기 위한 고품질의 인터랙티브한 교육콘텐츠 기술이 요구되고 있는 실정이다. 이미 스마트 폰의 시장규모가 PC를 추월하고 있으며, 스마트 디바이스와 이러닝 신기술이 융합된 새로운 형태의 교육시스템으로 '스마트 러닝'이라는 새로운 서비스가 나타나고 있다. 본 논문에서는 직접 개발한 콘텐츠 저작 애플리케이션과 웹 사이트, 클라우드 환경을 기반으로 학습자 패턴 수집 및 분석을 하고자 한다. 이러한 정보를 활용하여 학습자의 취향에 맞는 적절한 콘텐츠를 추천해주는 큐레이션 서비스 제공 방안에 대해 연구하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권3호
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• pp.27-34
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• 2017

According to the material about the analysis of digital consumers' lifestyle in Korea published at the end of 2016, 100% had experienced a smartphone before, and 91% had joined in digital communications. Among digital contents, 85.5% had experienced music, and 78.6% had used TV contents before. Also, SNS utility rate equaled 83.3%, and the Facebook utility rate of those in the 10's and 20's exceeded 80%. It means that it is necessary to conduct research on SNS utility in broadcasts. Based on the results of operating KBS Facebook accounts, this paper aims to compare the reaches of entertainment, drama, and culture genres and analyze correlation between the reaches and 'like' friends on Facebook and also correlation between the reaches and ratings.To address the goal, among the Facebook mentions operated within a year, 2016, this researcher analyzed 2,526 mentions to publicize entertainment, drama, and culture genres and the results of 834 million reaches and also used the data of original broadcasts' ratings. To analyze the data, this study employed SPSS Ver. 18.0 to perform the independent sample t-test and Pearson's correlation analysis. The conference interval is set as 95%, and p<0.05 is regarded to be statistically significant. According to the results, more reaches are found in entertainment, drama, and culture genres in order, and it is found to have strongly positive correlation with the frequency of 'like's. The reaches and ratings have no correlation, and there is no statistical significance found in it. It is expected that the results of this study can be applied to publicize programs efficiently for broadcasting.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권9호
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• pp.953-958
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• 2015

라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.

• 대한간호학회지
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• 제50권2호
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• pp.242-254
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of smart-phone app-based walking exercise programs for taxi drivers on self-efficacy and outcome expectations for exercise, health-related quality of life, walking as an exercise, and physiological indexes. Methods: A nonequivalent control group with a pre-post-test design was used. The subjects were recruited in G metropolitan city. Subjects were assigned to the experimental (n=31) or control groups (n=30). The smart phone app-based walking exercise program consisted of educations via the app, twelve short message services, and one individual telephone counseling session, which was spread over 12 weeks. Results: Self-efficacy, outcome expectations, and health-related quality of life had significantly higher pre-post test differences in scores in the experimental group. Additionally, blood pressure, body mass index, and waist circumference had significantly decreased prepost-test difference levels in the experimental group. Walking as an exercise (which consisted of days walked, number of steps walked, and amount of time walked) had significantly increased in the experimental group after 7~12 weeks in the period following the intervention program rather than 1~6 weeks after the program. Conclusion: The smart phone app-based walking exercise program based on the self-efficacy theory demonstrates a significant effect on improving self-efficacy, outcome expectations physical activities, and health-related quality of life for taxi drivers. Therefore, it is recommended to actively use the program as a tool to promote self-efficacy, physical activities, and health behaviors in taxi drivers.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.615-620
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• 2013

스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.514-520
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• 2011

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술발달과 더불어 새로운 기술을 적용한 다양한 매체들이 개발되고 있다. 특히, 증강현실(Augmented Reality) 기술은 3차원 입체영상을 통해 현실감 있는 정보를 제공하고, 학습자의 직접적인 조작활동을 통하여 학습자들에게 새로운 학습 경험을 확장시킬 수 있는 교육매체로 높은 관심을 받고 있다. 이와 같이 증강현실이 주목을 받고 있는 가장 큰 이유는 기존의 교육 매체들과 달리 증강현실은 사용자가 실제 사물의 모습을 보면서 그것에 추가적으로 디지털화된 정보를 제공해 줄 수 있다는 독특한 학습정보의 제시방법 때문이다. 본 논문에서는 증강현실을 이용한 교육용 콘텐츠의 국내외 개발사례를 바탕으로 증강현실의 교육적 효과를 극대화 시킬 수 있는 방법인 Pop-up book 활용 및 멀티증강 디지로그북을 제안하고 최근 빠른 속도로 보급되고 있는 스마트폰용 어플리케이션으로 개발하여 사용자들이 보다 쉽게 증강현실 교육용 콘텐츠를 사용할 수 있도록 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.173-187
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• 2017

본 연구는 확장된 기술수용모델(Extended TAM)과 새로운 이론을 기반으로 하여 모바일 커머스의 특성과 소비자의 특성이 수용의도에 미치는 영향에 대한 실증연구를 진행하였다. 수도권 스마트폰 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 분석한 결과 지각된 유용성, 용이성, 효익성, 정보의 정확성은 통계적으로 유의한 양의 영향을 미치며, 지각된 위험은 통계적으로 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조절변수로 이용된 개인의 특성인 성별, 유희성, 혁신성, 친숙도의 정도에 따라 모바일 커머스의 특성이 수용의도 미치는 영향이 차이가 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과는 모바일 커머스 시장에 진출해있거나 진출하고자 하는 기업에게 새로운 어플리케이션 개발과 모바일 마케팅 전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공할 수 있다. 또한 본 연구의 결과는 모바일 커머스 뿐만 아니라 새롭게 도입되고 있는 기술혁신 제품의 수용 및 사용에 대한 결정요인을 파악하는 데 향후 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제32권2호
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• pp.193-219
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• 2015

온톨로지의 평가는 잘 구축된 기존 온톨로지와 비교하는 방법, 활용될 애플리케이션에 적용해보는 방법, 원천데이터와의 적합성 관련성을 판단해보는 방법을 통해 이뤄지고 있다. 이와 같은 방법론은 온톨로지를 통해 얻게 된 결과에 치중되어 온톨로지의 체계, 의미표현, 상호운용성과 같은 내재적인 영역의 평가에 어려움이 있다. 본 연구는 온톨로지 전문가를 통해 온톨로지 품질평가를 위한 항목을 도출하였다. 문헌조사를 통해 온톨로지의 내재적 평가를 위한 범주를 추출하였고, 각 범주에 대한 평가항목을 델파이조사를 통해 전문가들에게 수집한 뒤, 수집된 평가항목을 재검증하였다. 그 결과, 처음 수집된 70개의 평가 항목에서 최종적으로 53개의 평가항목을 선정하였다. 또한 수집된 평가항목을 온톨로지 평가에 활용하여 봄으로써 평가항목의 신뢰도를 측정하였다.