KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
본 연구에서는 안드로이드 스마트폰 상에서 위성영상정보 분석처리 기능과 공간정보 브라우징 기능을 지원하는 오픈 소스를 활용한 앱 개발을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 앱에서 제공하는 분석 기능으로 OTB 오픈소스를 기반으로 하는 필터링, 분할, 분류 등과 같은 5 가지 알고리즘을 시험적으로 구현하였다. 한편 처리된 결과는 데이터베이스에서 저장, 관리되도록 하여 사용자가 처리한 결과를 필요할 때마다 재생할 수 있도록 하였다. 따라서 안드로이드 스마트폰 사용자는 간단한 인터페이스를 통하여 위성영상을 분석하고 가공할 수 있고, 내부적으로는 데이터베이스와 영상 분석 기능을 처리하는 어플리케이션 서버 등과의 연계처리 과정이 수행되도록 하였다. 한편 스마트폰 단말기 환경에 맞추어 처리 대상이 되는 영상정보에 대하여 사용자 요청과 어플리케이션 서버의 반응 사이에서 발생할 수 있는 시간 지연을 방지하는 처리 방법을 구현하였다. 현재까지 위성영상정보를 다루는 대부분의 스마트폰 앱이 주로 가시화에 주안점을 두고 있는 반면에, 본 연구에서 개발된 앱은 영상분석 기능을 제공하므로 기존의 앱과 차별화된다. 향후 보다 실무적이고 효과적인 분석 알고리즘을 처리하는 앱이 개발되고 일반인 뿐 만아니라 전문가가 이를 사용하게 되면 원격탐사자료가 잠재적 가능성이 있는 모바일 콘텐츠 자원이 아닌 실질적인 콘텐츠 생산 자원으로 인식될 수 있다. 본 연구가 향후 위성영상정보 분석 가능을 제공하는 앱 개발을 위한 독창적인 시도와 기술적 발전을 촉진하는 시발점이 될 수 있기를 기대한다.
스마트폰 등과 같은 다양한 모바일 단말 환경에서 공간정보를 활용하고자 하는 응용 분야와 오픈플랫폼 또는 오픈 소스를 기반으로 하는 응용 시스템 개발 요구가 증가하고 있다. 이러한 상황은 위성영상정보 분야의 응용 분야 확대와 산업적 활용을 위한 중요한 계기가 될 수 있다. 이는 전통적인 위성영상정보처리나 분석과는 다른 접근 방식이 필요하다. 본 연구는 다양한 공간정보 중에서 중요한 정보 자원으로 인식되고 있는 SAR 정보를 대상으로 한다. 우선적으로는 오픈소스를 기반으로 한 위상간섭 기법처리 응용 프로그램을 자체적으로 구현하였다. 다음 단계에서는 이를 이용하여 시험적으로 SAR 정보를 처리한 뒤, 중요 처리 결과를 데이터베이스에 구축하였다. 이와 같이 구축된 InSAR 처리 정보를 스마트폰 사용자의 단말 요구사항에 따라 메타데이터 정보와 함께 시각적 표현 기능을 제공하는 어플리케이션 설계 및 구현을 수행하였고 주요 결과를 본 논문에서 제시하고자 한다. 본 연구는 다양한 SAR 정보를 스마트폰으로 제공하는 방식에 대한 접근 방식을 제시한 것으로 복합형 위성영상정보 자원이나 파생 콘텐츠를 스마트폰으로 서비스하고자 하는 경우 직접 활용이 가능하다.
This paper presents a set of methods to evaluate the image quality of smartphone cameras as compared with that of a DSLR camera. In recent years, smartphone cameras have been used broadly for many purposes. As the performance of smartphone cameras has been enhanced considerably, they can be considered to be used for precise mapping instead of metric cameras. To evaluate the possibility, we tested the quality of one DSLR camera and 3 smartphone cameras. In the first step, we compare the amount of lens distortions inherent in each camera using camera calibration sheet images. Then, we acquired target sheet images, extracted reference lines from them and evaluated the geometric quality of smartphone cameras based on the amount of errors occurring in fitting a straight line to observed points. In addition, we present a method to evaluate the radiometric quality of the images taken by each camera based on planar fitting errors. Also, we propose a method to quantify the geometric quality of the selected camera using edge displacements observed in target sheet images. The experimental results show that the geometric and radiometric qualities of smartphone cameras are comparable to those of a DSLR camera except lens distortion parameters.
This paper confirms the risk of using smartphone through the analysis of collected usage pattern and proposes the smartphone intervention system in risk situations. In order to check the risk of smartphone usage, we made information collecting application and collected smartphone usage pattern from 11 experiment participants for two months. By analyzing smartphone usage pattern, we confirmed that about 12% of smartphone usage is being used in driving, walking, and on the street. In addition, we analyzed the response rate of smartphone notification in risk situations and confirmed that user responds the smartphone notifications in real-time even in risk situations. Therefore, it is required to present a system that intervenes the use of smartphone in order to protect smartphone users in risk situations. In this paper, we classify risk situations of using smartphone. Also, the proposed smartphone intervention system is designed to periodically detect risk situations. In risk situations, smartphone function can be restricted according to user setting of smartphone. And smartphone can be used normally when safe situation is restored.
In this paper, we implemented a mobile application of location-based augmented reality that combines self-sensing technology and various safety information using technological advancements of the smartphone. Vessel navigation is a suitable area for augmented reality because it requires accurate knowledge of the distance and location of destinations, danger zones, AtoN, and adjacent vessels. Current smartphone applications only provide 2D images and location information. Such applications do not include information about the surrounding environment, and as a result, they can only function using their own sensing information and surrounding information into a location-based augmented reality. If you provide a variety of sensor information embedded in the smartphone to 'BadaGO', the implemented application through this study, 'BadaGO' can provide safe navigation information to the user device in real time with a variety of its own formed information. The user has a high practicality and applicability of a small ship that is supplied with safe navigation information in a changing marine environment only by providing information through the application on the smartphone.
Glucose detection is particularly important for clinical diagnosis and personal prevention and control. Herein, the smartphone-based amperometric glucose sensors were constructed using the NiS/CuS nanorods (NRs) as sensing electrodes. The NiS/CuS NRs were prepared through a facile hydrothermal process accompanied by the subsequent vulcanization treatment. The morphological and structural properties of NiS/CuS NRs were characterized with SEM, EDS, XRD, and XPS. Electrochemical measurements including cyclic voltammetry, chronoamperometry, and electrochemical impedance spectroscopy display that NiS/CuS NRs can act as highly efficient electrocatalyst for glucose detection. The NiS/CuS NRs electrodes present a wide detection range of 1-8000 µM for glucose sensing with the sensitivity of 956.38 µA·mM-1·cm-2. The detection limit was 0.35 µM (S/N=3). When employed in smartphone-based glucose sensing device, they also display a high sensitivity of 738.09 µA·mM-1·cm-2 and low detection limit of 1.67 µM. Moreover, the smartphone-based glucose sensing device also presents favorable feasibility in determination of glucose in serum samples with the recoveries ranging between 99.5 and 105.8%. The results may provide a promising viewpoint to design other new portable glucose sensors.
스마트폰에 탑재된 센서들을 사용하여 사회 조직에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 스마트폰 센싱 분야에서 대규모 데이터 처리 및 품질 향상과 수집된 정보를 공유하기 위해 시멘틱 데이터를 관리하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이러한 대규모 시멘틱 데이터 관리 구조에서 서버의 부하를 줄이기 위한 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 헤드 노드와 멤버노드를 갖는 하이브리드 백엔드 구조에서 서버단의 부하 감소를 위해 유사한 메타데이터를 갖는 노드들로 클러스터를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존의 거리기반 클러스터링 기법에 비해 서버부하를 줄일 수 있다는 것을 검증 하였다.
스마트폰은 일상생활의 필수 요소가 되었으며, 스마트폰의 내장된 센서는 사용자의 상황인지를 위해 유용하게 활용될 수 있다. 하지만, 동적 상황 인지를 통해 안전 및 사고예방을 위한 연구가 미흡한 상황이다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 가속도 센서, 마이크, GPS 센서를 이용해 위험상황을 동적으로 인지할 수 있는 기법을 제안한다. 본 동적인지기법의 센싱 기법에 대한 아키텍쳐와 프로세스를 제안하며, 아키텍쳐의 적합성을 검증을 위해 모바일 어플리케이션을 개발한다.
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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