본 논문에서는 실시간으로 가상현실의 증강객체에 외부의 힘이 작용할 때 증강된 가상 객체의 동적 모델링 방법을 제시하였다. 가상객체의 자연스러운 움직임을 시뮬레이션 하기 위하여 AR 객체에 적용되는 외부의 힘의 변화에 대하여 Newton의 운동법칙을 적용하여 객체의 움직임을 설명하는 식을 생성하였다. 동적 모델링 과정에서 증강된 객체와 햅틱 장비간의 실질적 상호작용이 발생하며 이때 외부의 힘이 가상객체에 전달된다. 증강된 객체의 고유특성은 강체 혹은 탄성체의 성질을 갖는 모델이다. 강체의 동적 모델링에서는 선형 모멘텀과 각속도 모멘텀을 모두 고려하여 증강된 객체와 햅틱 스틱이 충돌할 때 수행하였다. 비강체의 동적 모델링에 있어서는 탄성체의 변형 모델은 내외의 힘과 제한요소에 자연적으로 반응하기 때문에 물리기반 시뮬레이션 방법을 적용하였다. 증강된 탄성체는 햅틱 인터페이스를 통해 사용자에 의하여 발생하는 힘의 특성과 모델의 고유 특성에 따라 자연스럽게 변형된다. 변형 물체의 모델링을 위하여 Newton의 제 2 운동법칙이라 불리는 질량-스프링 연결 시스템을 적용하였다. 실험을 통하여 증강된 강체와 비강체의 성질을 지닌 가상 객체에 햅틱 장비에 의한 햅틱 상호작용이 발생 할 때 객체의 변환을 자연스럽게 가시화 할 수 있었다.
본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.
우리나라 산림행정 업무의 대부분은 서류 및 대장에 의존하고 있는 실정으로 신속, 정확하고 다양한 업무 처리를 위해서는 첨단의 공간정보기술을 이용한 과학적인 산림정보 관리시스템의 개발이 시급하다. 특히 지리정보시스템(GIS)과 항공사진 활용기술의 도입은 산림이용기본계획이나 산지개발, 산림자원 관리 및 산림보호 정책 등의 의사결정지원에 효율적으로 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 GIS와 항공사진(1998년도 촬영)을 기반으로 주요 산림정보인 수치지도, 수치임상도, 임야도 및 관련 속성데이터 등을 가공하여 DBMS(data base management system) 내에 저장하였으며, 이를 기반으로 세부 응용시스템인 지번별 임야정보 검색, 산지이용개발 정보관리, 법정제한림 정보관리, 산림자원 정보검색 등의 인터페이스를 개발함으로써 산림 관련 실무자가 산림정보의 종합적인 공간분석 및 질의 검색이 가능한 산림정보 관리시스템을 구축하였다. 본 시스템의 구축으로 산림의 효율적 관리는 물론 경제적인 산림자원 및 임산업 육성과 쾌적한 산림환경을 조성할 수 있을 뿐만 아니라 관련 부서들 간의 표준화된 공간 자료 공유와 과학적인 정보체계의 연동으로 산림자원 관리를 위한 집약된 공간 및 전자 정보화 인프라 구축의 기반을 마련할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 감성통신 서비스를 개발 제공한다. 특히 기계와 사람간의 통신에 있어 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 이를 위해서 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 습성을 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하는 기능을 제공한다. 개발 제공되는 서비스는 네트워크상에서 상호 M2P로 처리하는 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '목적추출 알고리즘'과 '메시지 재생성 알고리즘'을 통해 새로운 메시지로 재생성하여 전송함으로써 사용자로 하여금 기계와 대화하는 것처럼 (M2P : Machine to Person) 느껴지도록 하는 방법을 연구하였다. 특히 메신저의 이용에서 서버는 사용자의 과거 전송 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 적절한 메시지를 제공하는 서비스로 '메시지 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 감성통신 기술은 네트워크상에서 기계의 의인화된 서비스를 제공하게 되어 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 감성통신 서비스 응용기술로 제공되는 메시지 전송 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 메신저 서비스 등에서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
현대의 소프트웨어공학 관련 연구 중에서, 산업계가 궁극적으로 추구하는 수준의 생산성을 제공할 수 있는 기술은 아마도 프로덕트라인 공학이 될 것이다. 지금까지의 소프트웨어공학 기술로는 소프트웨어 개발 분야에 프로덕트라인 기법을 실질적이고 실용적으로 적용하기에는 아직 충분히 성숙하지 못한 것이 사실이다. 본 논문에서는 저자가 산업체에서 접한 과거 3년 동안의 PDA 스마트폰 개발 경험을 바탕으로 실용적 수준의 프로덕트라인 기법을 Model-Driven Architecture(MDA) 접근 방법을 통해 제안한다. 이동 단말 시스템의 경우 단말기 제조사, 목적 사용자 층, 이동 단말 사업자 등에 따라 다양한 형태의 소프트웨어가 존재한다. 특히, 최근에는 단말기 사용자가 직접 느낄 수 있는 지원 기능 구성 및 인터페이스 형식은 매우 다양한 형태가 존재하며, 같은 제조사에 시리즈 제품으로 개발하더라도 이 부분에 대한 변이성이 매우 큰 특징이 있다. 하지만, 전형적인 폰 관련 기능 모듈 즉, 음성호 및 화상전화 기능, 메시지, 주소록, 데이터통신, 카메라 및 멀티미디어 기능, 웹 브라우징 과 같은 큰 기능 묶음에 대한 피처(Feature)들은 자체의 다양한 기능적 요구사항과 함께 피처 간 상호 연관성을 크고 다양한 형태로 구성될 수 있는 특성이 있다. 본 논문에서는 이동 단말기에서 구현해야 하는 다양한 형태의 사용자 소프트웨어의 요구사항에 대해 사용 시나리오 상에서 구분 가능하고 의미 있는 장면의 연속 관계로 정의하여 추후 설계, 구현, 시험 단계에서도 소프트웨어 아키텍쳐 역할을 할 수 있는 개발 기법을 제안한다. 따라서, 요구분석 단계에서도 사용자 인터페이스 관점에서 전반적인 소프트웨어 아키텍쳐에 대해 검증할 수 있게 될 뿐만 아니라 소프트웨어 개발 주기 전 과정에서 그 구조를 사용자 인터페이스 관점에서 유지, 관리 할 수 있는 핵심적인 방법을 제공한다.
IPTV(Internet Protocol Television)가 상용화되고 있는 시점에서 수많은 채널과 방송 콘텐츠가 기하급수적으로 늘어나고 있고, 많은 사람들이 이동 단말기를 통해 IPTV를 언제 어디서나 사용하려는 요구가 증가할 것이다. 수많은 채널의 정보를 수집하기 위한 EPG(Electronic Program Guide) 서비스를 IP(Internet Protoco) 통신을 이용하여 방송 콘텐츠의 빠른 검색을 위한 EPG 서비스를 활용하는 시점에 있다. 현재 유선망을 이용한 IPTV를 안드로이드 기반의 모바일 환경에서도 EPG 서비스를 활용할 수 있는 환경을 제공하기 위한 연구가 진행되고 있고, 국내 디지털 방송의 표준이 유럽의 DVB-MHP 표준안을 따르고 있는 만큼 EPG 서비스도 그에 따른 연구 및 개발이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 유선망을 이용한 IPTV의 채널 EPG 서비스 정보를 모바일 환경에서 사용자 중심의 채널 EPG 서비스 정보를 최대한 제공하여 사용자가 콘텐츠에 손쉽고 빠르게 검색할 수 있는 환경을 제공하고자 하며, 안드로이드 기반의 모바일 환경에서 IPTV의 채널 EPG 서비스를 활용하기 위해 방송 채널을 사용자 입장에서 EPG 서비스 정보를 수집하는 검색 시스템을 제안한다.
본 연구는 플랫폼 생태계 이해관계자간의 공생, 경쟁 관계를 분석하는 이론적 프레임을 구축하고, 플랫폼 제공자와 서비스 제공자간 상호 작용 및 전략을 연구했다. 플랫폼 제공자는 서비스 제공자에 사용자 기반을 제공하며, 서비스 제공자는 플랫폼 제공자에 서비스를 제공하며 공생 관계를 맺는다. 더불어 플랫폼 제공자, 서비스 제공자는 다른 플랫폼 제공자, 서비스 제공자와 경쟁 관계를 형성하며 다양한 상호작용을 만든다. 기존 연구들은 플랫폼 제공자 관점에서 네트워크 효과를 높이는 전략에 집중하고 있다. 본 연구는 조직 생태학의 커뮤니티 이론을 통해 플랫폼 개방, 가격전략에서 플랫폼 제공자와 서비스 제공자간 상호 작용 및 상호 전략을 살펴보았다. 플랫폼 개방, 고가 가격 전락은 서비스 제공자를 늘리고, 이익을 늘리나, 서비스 제공자간 경쟁을 높이고, 서비스 제공자의 이익을 감소시켜 경쟁플랫폼으로의 이동을 촉진해 플랫폼 경쟁력을 약화시킨다. 이에 플랫폼 제공자는 서비스 제공자에 차별적인 플랫폼 자원 제공, 가격 정책을 펼치며 서비스 제공자는 싱글호밍을 통해 공생을 강화하거나, 멀티호밍으로 사용자 기반을 확대하며 플랫폼 생태계에 다양한 상호작용을 만든다.
데이터 응답 속도는 사용자 경험과 직결되기 때문에 클라우드 서비스의 중요한 이슈이다. 그렇기 때문에 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위하여 인-메모리 데이터베이스는 클라우드 기반 응용 프로그램에 널리 사용되고 있다. 하지만, 현재 인-메모리 데이터베이스는 대부분 연결리스트 기반의 해시 테이블로 구현되어 있어 상수 시간의 응답을 보장하지 못한다. 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 대안으로 제시되었지만, 할당된 메모리의 반만 사용할 수 있다는 단점이 있었다. 이후 버킷화 쿠쿠 해싱(bucketized cuckoo hashing)이 메모리 효율을 개선하였으나 삽입 연산시의 오버헤드를 여전히 극복하지 못하였다. 본 논문에서는 BCH의 삽입 성능과 탐색 성능을 동시에 향상시키는 데이터 관리 방법인 월 쿠쿠(wall cuckoo)를 제안한다. 월 쿠쿠의 핵심 아이디어는 버킷 내부의 데이터를 사용된 해시 함수에 따라 분리하는 것이다. 이를 통하여 버킷의 탐색 범위가 줄어들어 접근해야 하는 슬롯의 수를 줄일 수 있는데, 이렇게 탐색 연산의 성능이 향상되기 때문에 탐색 과정이 포함되어 있는 삽입 연산 또한 개선된다. 분석에 따르면, 월 쿠쿠에서의 슬롯 접근 횟수 기댓값은 BCH의 기댓값보다 작다. 우리는 월 쿠쿠와 BCH, 정렬 쿠쿠를 비교하는 실험을 진행하였으며, 각 메모리 사용률(10%-95%)에서 월 쿠쿠의 탐색 및 삽입 연산이 다른 기법보다 더 적은 슬롯 접근 횟수를 가지는 것을 보였다.
본 연구는 2016년도 OECD 관광정책과 ICT 융합 플랫폼을 적용한 부산 관광산업을 제안하는 데 목적이 있다. OECD는 관광산업 활성화를 위해서 3가지 정책을 제시하였다. 첫째, 관광산업의 경쟁력 유지, 효율성과 지속가능성 제고를 위한 정책, 둘째, 단절 없는 교통 체계 구축을 위한 정책, 셋째, 공유경제 대응이다. 본 연구에서는 OECD의 3가지 정책을 중심으로 부산 관광산업 개발에 대한 가능성을 제시하였고, 동시에 부산의 관광산업 육성에 필요한 ICT 융합 플랫폼 구축의 필요성을 제안하였다. 특히 ICT 융합 플랫폼 구축에 있어서 소프트웨어 측면의 경험기반의 양방향 콘텐츠 생성·공유와 다분야 간 고부가 융합 콘텐츠 발굴의 필요성을, 하드웨어 측면에서 질 높은 사용자경험(UX)의 개발과 데이터 분석기반의 맞춤형 서비스 제공의 필요성을 제시하였다. 아울러 부산관광산업의 지속적인 성과와 관리를 위한 관광관련 진흥원 설립을 주장하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 OECD관광정책 기반 ICT 융합 플랫폼 구축결과, 부산의 관광산업과 관련된 수요자와 공급자에게 저비용, 고효과를 낳을 수 있는 기대효과를 시사하고 있다.
최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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