가상현실은 인간과 컴퓨터가 서로 커뮤니케이션 할 수 있도록 하는 새로운 테크놀로지이다. 이는 사용자로 하여금 컴퓨터로 만들어진 가상의 삼차원 환경 속에서 보고, 듣고, 느끼며 그리고 가상환경과 상호 작용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 정신치료 분야에 가상현실을 도입하고 이를 이용한 고소공포증 노출 치료 시스템을 개발하였다. 고소공포증은 높은 곳에 올라가면 불안, 공포를 느끼며 추락할 것 같은 두려움과 함께 자기도 모르게 뛰어내릴 것 같은 불안이 공포에까지 이르는 상태이다. 이 공포증을 치료하기 위해서는 약물치료방법과 인지, 행동 치료 방법이 주로 사용되었으나 이런 기존의 방법들은 치료 효율이 떨어지며, 치료시 어려움이 있다는 단점을 가지고 있다. 최근에는 기존의 치료방법의 단점을 극복하기 위해 많은 연구에서 가상현실을 정신치료에 적용하고 있다. 가상환경은 환자에게 적절한 자극을 제공하여 환자로 하여금 공포감을 느끼도록 하고, 환자는 이러한 공포상황에 체계적으로 노출됨으로써 공포증을 극복할 수 있게 된다. 이 논문에서는 개인용 컴퓨터를 기반으로 가상 엘리베이터 시뮬레이터를 개발하여 고소공포증 치료에 이용하고자 한다. 가상 엘리베이터 시뮬레이터를 구성하기 위해 위치센서, 머리 부착형 디스플레이 장치와 사운드 시스템을 사용하였고, 치료를 위한 가상환경은 전망용 엘리베이터에서 바라본 건물들을 배경으로 구성하였다. 또한 가상현실 정신치료에서 중요한 요소로 작용하는 몰입감을 높이기 위해 머리 부착형 디스플레이 장치에 위치센서를 부착함으로써 환자의 머리이동이 가상환경에 적용되도록 하였으며, 삼차원 사운드를 적용함으로써 사실적으로 느껴지도록 하였다. 이 연구를 통하여 생체신호를 측정하여, 가상환경에 노출 전과 후의 ECG를 측정 비교하였다.
컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션 데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다.
전통적인 오프라인 중심의 상거래 방식은 온라인과 모바일 기술의 발전으로 인해 크게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 구매 패턴에 관한 소비자 행동의 변화를 동반했다. 온라인 쇼핑의 성장에도 불구하고 몽골에는 여전히 '가공식품'과 같은 특정 제품군에서는 전통적인 오프라인 매장을 더욱 선호하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인 채널의 공존과 기능 변화에 대응하기 위해서는 기존 채널에 대한 성과를 면밀히 분석해야 한다. 특히, 채널의 역할 전환 혹은 통합과 같은 새로운 전략을 수립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 몽골 유통 시장을 중심으로 오프라인 매장에 대한 매출, 이익, 판매량과 같은 성과 지표를 기준으로 군집분석을 실시하였으며, 각 군집의 특징을 주변환경과 비교하여 주요 특징을 발견하였다. 주요 군집에 속한 오프라인 매장의 성과 향상을 위해 온-오프라인 채널 간의 풀필먼트 허브 매장, 고객의 매장 체류 시간을 늘리기 위한 체험 매장, 그리고 매장 특성에 따라 서로 보완하여 트래픽을 증가시킬 수 있는 비관련 채널 간의 합병 등 세 가지 전략을 제안하였다. 이를 통해, 기존 유통 채널의 다변화와 함께 고객 경험 향상 및 수익성 개선을 달성할 수 있을 것이다.
도시 오픈 스페이스의 기능과 역할이 다양해지면서 도시 오픈 스페이스는 도시 엔터테인먼트 목적지(Urban Entertainment Destination, UED)로서 기능이 주목받고 있다. 본 연구는 엔터테인먼트형 도시 오픈 스페이스(EUOS)에 대한 개념을 정립하고, UED 구성요소를 기반으로 EUOS 요소를 구분하고, 이를 국내 도시 오픈 스페이스에 적용시켜 분석하였다. 또한 이용객 설문조사를 통해 이용자가 EUOS로서 대상지를 선택하는 선택속성을 도출하였다. 대상지는 청계천, 서울숲공원, 선유도공원, 반포한강공원으로 하였고, 조사방법으로는 관찰조사, 문헌조사, 설문조사를 수행하였다. 분석방법은 SPSS 18.0을 이용하여 ANOVA 분석과 회귀분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 도시 오픈 스페이스는 EUOS 관점에서 볼 때 8가지 요소를 갖추고 있었다. 8가지 요소는 경관성(Landscape), 핵심시설의 다양성(Multi anchoring), 주변지역 연계성(Contextual links), 프로그램 다양성(Programmability), 커뮤니티성(Community) 브랜드 정체성(Branded identity), 안전성(Security), 이용 편의성(Service)으로 구분되었다. 둘째, 국내 도시 오픈 스페이스를 이용하는 이용객의 이동거리, 이용시간, 이동수단 등의 행태를 분석한 결과, 근린 이용보다는 광역적 이용으로 활용되고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 도시 오픈 스페이스를 EUOS로서 이용하는 이용객들은 경관성(Landscape)과 안전성(Security), 이용 편의성(Service)을 가장 중요하게 생각하고 있었으며, 반면에 핵심시설의 다양성(Multi anchoring), 프로그램 다양성(Programmability)과 커뮤니티성(Community)은 상대적으로 중요도를 낮게 생각하고 있었다. 넷째, 재방문이나 전체만족도에 영향을 미치는 요인으로 경관성(Landscape)이 공통적인 요소로 도출되었으며, 재방문에는 안전성(Security)이 전체만족도에는 핵심시설의 다양성(Multi anchoring), 주변지역 연계성(Contextual links)이 경관성(Landscape)과 함께 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합해 보면, 도시 오픈 스페이스가 EUOS로서 기능을 강화하기 위해서는 경관성(Landscape)에 대한 비중을 높혀야 한다. 경관성(Landscape)을 높이기 위해서는 도시 오픈 스페이스의 시설 및 프로그램 향상뿐만 아니라, 이용자의 활동을 통합적으로 고려하여 조성하는 것이 필요하다. 그리고 EUOS로서 활용되는 도시 오픈 스페이스는 집약적 활동과 이용집중이 높은 곳으로 안전이나 조명, 범죄, 장애인 시설 등과 같은 공공서비스에 대한 투자가 이루어져야 한다. 마지막으로 도시 오픈 스페이스의 만족도를 높이기 위해 매력시설의 질적 양적 향상과 주변지역이 연계될 수 있는 광역적 접근의 투자와 개발이 필요한 것으로 판단된다.
소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용이 사회 전반으로 확대되면서 사용자들은 더욱 더 다양하고 많은 개인정보를 SNS에 제공하고 있으나 이러한 정보를 불법적으로 사용하는 사례 또한 늘어나고 있다. 따라서 사용자들의 프라이버시 침해 우려는 지속 사용 의도를 방해하는 가장 큰 요인이 되고 있다. 기존의 연구들은 사용자들의 SNS 사용을 유도하기 위해 이러한 프라이버시 침해 우려 자체를 줄이는데 초점을 맞추어 왔다. 그러나 본 연구에서는 사용자의 SNS 지속 사용 의도를 적절히 이해하기 위해서는 프라이버시 침해 우려를 줄이려는 시각에서 접근하는 것도 중요하지만, 사용자가 인지하는 이득을 증가시키는 시각의 접근법이 같이 수반되어야만 한다고 제안한다. 따라서 프라이버시 계산 모형을 이론적 틀로 하여, 사용자가 인지하는 이득으로 네트워크 형성지원과 네트워크 외부성을 제안하고 여기에 덧붙여 SNS 제공업체에 대한 신뢰의 역할을 살펴보는 연구 모형을 제안하였다. 이를 검증하기 위해 150명의 페이스북 사용자와 150명의 카카오톡 사용자를 대상으로 횡단 설문 연구를 실시하였다. 그 결과 SNS 제공업체에 사용자가 가지는 신뢰는 네트워크 외부성과 지속 사용 의도 관계, 프라이버시 침해 우려와 지속 사용 의도 관계, 이 두 가지 관계에서 매개 역할을 하였다. 그러나 네트워크 형성 지원은 페이스북 사용자의 지속 사용 의도에는 유의한 영향을 미쳤지만, 카카오톡 사용자에게는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 드러났다.
본 논문에서는 온실작물 생육에 적절한 미기상환경을 제공하기 위한 최적의 조건을 찾아내기 위하여 TRNSYS 프로그램을 이용하여 온실의 구조 및 환경인자와 에너지공급기술들에 대하여 시뮬레이션을 실시한 연구논문들을 분석하였다. 본 연구의 목적은 온실에너지 관리를 위해 사용되고 있는 여러 가지 에너지시스템과 기술들에 관하여 검토하고 이들에 대해 TRNSYS 시뮬레이션을 통해 실시한 효율분석에 관하여 검토하는 것이다. 사용가능한 에너지자원과 다양한 외부기상조건에 따른 에너지절감기술들의 성능을 분석하기 위한 여러가지 시뮬레이션 모델들에 대해서도 검토하였다. 사용자가 정의하는 인자들을 사용하여 하이브리드 농업시설을 시뮬레이션 할 수 있는 TRNSYS 프로그램의 주요 구조들을 찾아내었다. 문헌검토에서 얻어진 결과를 토대로 TRNSYS 프로그램을 이용하여 온실의 에너지관리를 위한 시뮬레이션 모델을 개발하는데 필요한 몇 가지 중요한 결론들을 도출하였다. TRNSYS 프로그램은 앞으로 온실의 에너지 시뮬레이션을 수행하는데 크게 활용될 것으로 기대된다.
블루투스4.0은 기존 영역을 확장하고 다양한 용도와 영역으로 확대할 수 있는 사물인터넷에 가장 적합한 기술이다. 본 논문에서는 사물인터넷의 서비스의 한 예로, 블루투스4.0 기술과 WiFi 센서 기술을 이용한 관광안내 시스템을 개발하였다. iBeacon 기반 푸시 서비스는 대부분 iOS 스마트폰에 국한되어 있어 비 iOS 계열의 스마트폰과 iOS 6이하의 스마트폰들은 iBeacon 기반 푸시 서비스를 받을 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안한 iBeacon과 WiFi 센서를 이용하면 기존 시스템을 유지하면서 보다 많은 관광객들(비 iOS 스마트폰 사용자)에게 서비스를 제공할 수 있다. 서비스를 통하여 관광 정보 뿐만 아니라 그와 연계된 광고 서비스도 제공할 수 있다. 국내에서 사용되는 스마트폰 10종으로 MAC정보 수집에 대한 실험을 진행하였다. 이 실험은 관광객의 행동이력을 추적하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 수 있다. 관광지뿐만 아니라 놀이공원, 휴양지 등 사람이 붐비는 곳에 이 시스템을 적용할 경우 사용자 행동 이력에 대한 정보 수집 기능으로 조회를 통한 미아방지 기능, 위험 알림 기능 등 다양한 응용이 가능하다.
정보를 공유하는데 중요한 매체로 인터넷이 활용되면서, 사용자들은 온라인 공간에서 자신의 정보를 포함한 수많은 정보를 생산하고 공유하고 있다. 온라인 상에서 개인정보를 공유하면서 사회적인 관계의 강도를 강화시키는 등 여러 이점이 있다. 하지만 이면에는 이렇게 공유된 정보가 오용되는 경우 개인정보 침해라는 부정적인 결과를 낳기도 한다. 비록 많은 기업과 정부가 개인정보보호를 위한 노력을 하고 있지만, 기술의 발전으로 인해 개인정보를 이용해 사이버 범죄나 해킹이 되는 경우를 완벽히 방어하기 어려운 것이 현실이다. 개인정보보호는 기업과 정부의 역할의 관점에서 연구가 진행되고 있지만, 사용자의 개인 관점에서 개인정보보호 행동에 대한 연구는 미약하며 이에 대한 연구의 필요성을 가진다. 본 연구는 인터넷 사용자의 개인정보보호 행동과 온라인의 환경적 요인간의 영향 관계를 밝히는 것이 목적이다. 특히, 본 연구에서는 사용자 개인이 자신의 정보를 보호를 위한 정보보호 기술을 수용 행동에 초점을 맞춘다. 본 연구 결과에 따르면, 온라인 상의 사용자가 개인정보보호를 위한 행동은 정부의 개인정보보호 법률과 정 방향의 영향 관계를 가진다. 또한 만약 사용자가 온라인 서비스를 이용할 때 익명을 사용하는 경우 사용자는 개인정보보호를 위한 행동에 정 방향의 영향 관계를 가진다. 더 자세한 결과와 공헌도는 본 논문에 기술하였다.
최근 모바일 헬스케어 서비스에서 걸음 수를 활용한 건강 관리가 보편화되고 있다. 또한 다양한 액티비티 트래커를 통해 더 정확하고 간편하게 걸음 수를 측정할 수 있게 되었다. 그럼에도, 액티비티 트래커가 대중화 되지 못하고 스마트폰의 페도미터 센서를 대체 활용하는 추세이다. 그래서 본 연구에서 실제 걸음 수 대비 스마트폰이 수집한 걸음 수가 실제 얼마나 차이가 나는지, 어떤 요인이 차이를 만드는지 밝히고자 하였다. 이를 위해 21명을 대상으로 7일간 스마트폰과 웨어러블 디바이스를 동시 활용한 걸음 수를 수집 하는 실험을 시행하였다. 그 결과, 웨어러블 대비, 스마트폰이 평균 62%의 걸음 수를 측정하는 것과 사용자별 편차가 큰 것을 발견하였다. 또한, 스마트폰 휴대 자각 정도가 높을수록 스마트폰의 측정 정확도가 높아지는 회귀모형을 도출하였다. 이를 통해 스마트폰 단독으로 걸음 수를 활용하는 헬스케어 서비스에서 실제 걸음 수와의 차이를 보정하는 계수로 활용할 수 있으리라 기대한다.
클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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