PC의 빠른 보급으로 많은 사용자가 PC로 다양한 콘텐츠를 즐기고 있다. 특히 최근 들어 청소년들의 PC이용률이 급격히 증가했다. 청소년들은 이러한 PC를 이용하여 보다 쉽게 정보를 얻을 수 있고, 특히 온라인 게임을 통하여 스트레스를 해소하고, 가상현실에서의 또 다른 재미를 느낄 수 있다. 이렇게 일찍부터 빠르게 발전하고 있는 IT문화를 접하는 것은 좋은 일인 것은 분명하다. 하지만 그로 인해 청소년들은 자연스럽게 실내 활동이 많아지게 되면서 야외활동이 줄어들게 됨에 따라 세상을 보는 시야 또한 많이 좁아지게 되었다. 따라서 청소년들의 야외활동을 유도하기 위해 최근 많이 사용하는 스마트 폰 어플리케이션을 이용하여 현장체험 쿠폰 시스템을 구축하게 되었다. 그리고 HTML5를 기반으로 하는 하이브리드 앱을 개발함으로써 디바이스의 구분없이 사용할 수 있도록 하였다. 따라서 이 어플리케이션을 통해서 청소년들의 현장체험에 대한 관심과 동기를 유발시킴으로써 많은 볼거리를 체험하고, 다양한 시각에서 세상을 바라볼 수 있다.
Fitness 센터 이용자들은 자신에게 맞지 않은 기구를 선택함으로써 부상의 위험이 존재했고 효율적인 운동 방법을 익히기 위해서는 오랜 시간이 필요했다. 이를 해결하기 위해 사람들은 퍼스널 트레이닝을 이용하지만 값비싼 비용의 문제가 발생하고 혼자 운동하는 습관을 기르는데 어려움을 갖게 했다. 본 논문에서는 다양한 스마트 폰 플랫폼과 호환성을 가진 하이브리드 앱 기반으로 개인화된 트레이닝 마켓 시스템을 구축하였다. 사용자들은 Fitness 센터에서 자신의 운동 기록을 스마트 폰의 하이브리드 앱을 활용해 가속도 센서를 활용하여 입력하거나 직접 입력하는 방식으로 웹에 전송한다. 이를 기반으로 사용자들에게 맞는 운동 프로그램을 웹에 있는 트레이닝 마켓을 통해 제공하게 된다. 퍼스널 트레이닝 마켓에는 다양한 사용자들이 운동 기록을 확인하여 그에 대한 운동 프로그램을 추천할 수 있고 스스로 선택하여 적용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 운동 프로그램으로 장기간 운동할 수 있는 습관을 기를 수 있고 능동적인 목표 설정이 가능하다.
본 논문에서는 고객들이 쉽게 맛집을 찾고 예약할 수 있는 서비스를 제공하기 위해 웹 플랫폼인 Wait-Wise (ver.업주)와 WPMG, 하이브리드 앱인 Wait-Wise (ver.고객)과 포스시스템인 Pos-Ting이다. Wait-Wise (ver.고객)을 통해서 예약한 정보를 Pos-Ting에서 예약자명, 인원 수, 좌석, 예약번호와 같은 유요한 정보들을 업주에게 제공해주고, 업주는 Wait-Wise (ver.업주)을 통해서 매장정보, 메뉴정보, 테이블정보 저장하여 고객에게 Wait-Wise (ver.고객)을 통해서 정보를 제공하고, 관리자는 WPMG를 통해서 메뉴정보 저장하여 Pos-Ting에 정보를 제공한다. 일반 예약 어플리케이션은 예약시간만 지정할 수 있는데 반해 본 프로젝트는 예약 테이블을 지정하여 고객에 선택의 폭을 넓혀 원하는 시간과 원하는 자리에서 식사를 할 수 있게끔 본 프로젝트를 개발하였다.
본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 리눅스 커널을 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 MPU 모듈, Base 보드 모듈 및 센서 모듈을 제작하여 실시간 프레임워크를 설계함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하였다. 센서 모듈에서 획득한 온도 및 습도 데이터는 하이브리드 어플리케이션을 개발함으로서 Web Server를 통하여 데이터베이스에 저장된 후 클라이언트 User가 온도 및 습도 데이터를 스마트 폰에서 확인 함으로서 실시간 프레임워크 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
대학에서는 사이버 교육을 통해 온라인 쪽지 시험을 보거나 온라인 학습을 한다. 그러나, 컴퓨터가 없거나 인터넷이 되지 않는 곳에 있는 다수의 학생들이 온라인 쪽지 시험을 볼 수 가 없는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 많은 대학생들이 스마트폰을 가지고 있으며, 어느 곳에서든 스마트폰을 이용하여 웹 서핑, 뉴스, 메신저 등 다양하게 활용하고 있다. 또한, 스마트폰을 통하여 학생들이나 직장인 들은 필요한 서적을 PDF로 담아 학습을 있다. 스마트폰의 장점은 휴대하기 좋고 언제 어디서든 사용할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 스마트폰을 통해 어디서든 온라인 학습하고 온라인 쪽지시험을 볼 수 있도록 본 논문에서는 하이브리드 앱을 이용한 스마트폰을 통한 온라인 쪽지 시험뿐만 아니라 본인의 점수와 성취도를 실시간으로 확인 할 수 있는 시스템을 제안 하였다.
Wellness는 IT와 융합하여 사용자의 건강을 관리하고 유지하는데 도움을 주는 서비스를 말한다. 기존의 경우 Fitness 센터 이용자들은 자신에게 맞지 않은 기구를 선택함으로써 부상의 위험이 존재 했고 효율적인 운동 방법을 익히기 위해서는 오랜 시간이 필요했다. 이를 해결하기 위해 사람들은 퍼스널 트레이닝을 이용하지만 값비싼 비용의 문제가 발생하고 혼자 운동하는 습관을 기르는데 어려움을 갖게 했다. 본 논문에서는 다양한 스마트 폰 플랫폼과 호환성을 가진 하이브리드 앱 기반으로 개인화된 트레이닝 마켓 시스템을 구축하였다. 사용자들은 Fitness 센터에서 자신의 운동 기록을 스마트 폰에 내장되어 있는 센서를 이용하거나 직접 입력하여 웹으로 전송한다. 이를 기반으로 사용자들에게 맞는 운동 프로그램을 트레이닝 마켓을 통해 제공하게 된다. 퍼스널 트레이닝 마켓에는 다양한 사용자들이 운동 기록을 확인하여 그에 대한 운동 프로그램을 추천할 수 있고 스스로 선택하여 적용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 운동 프로그램으로 장기간 운동할 수 있는 습관을 기를 수 있고 능동적인 목표 설정이 가능하다.
다양한 크기의 모바일 기기가 등장함에 따라 기존 웹 어플리케이션으로는 개발자가 의도한대로 레이아웃을 구성하기 어려우며 네이티브 어플리케이션은 운영체제별로 각각 개발해야하기 때문에 많은 개발 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 부트스트랩을 이용하여 기기의 화면 크기에 가변적인 반응형 웹을 구축하고 모바일 운영체제의 웹뷰를 이용한 하이브리드 앱을 구현함으로써 개발과정 및 개발 시간 단축을 검증하였다.
본 논문은 스마트폰으로 집 내의 상태를 제어하는 OneNet 클라우드 플랫폼 기반 실시간 홈 보안 시스템을 설계한다. 제안된 시스템은 로컬과 클라우드 지역으로 구분된다. 로컬 지역은 I/O 디바이스, 라우터와 센서 데이터를 수집, 모니터링하고 클라우드로 데이터를 전송하는 라즈베리파이로 구성되며, 라즈베리파이에 플래스크 웹 서버가 구현된다. 사용자가 집에 있을 경우 플래스크 웹 서버를 통하여 직접 데이터에 접근할 수 있다. 클라우드 지역에서 사용되는 플랫폼은 중국 통신회사의 OnetNet이며, 원격 접속 서비스를 제공한다. 스마트폰에서 사용자와 홈보안 시스템 사이의 통신을 위하여 하이브리드 앱이 개발되고, 센서 데이터와 비디오스트림을 전송하기 위하여 EDP와 RTSP 프로토콜을 파이썬 언어로 구현한다. 구현된 시스템에서 사용자는 스마트폰으로 센서 데이터. 비디오스트림과 위험이 발생시에 경고 문자를 받을 수 있고, OneNet 클라우드를 통하여 원격으로 집 내의 상태를 모니터링하고, 제어할 수 있다.
협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.
우리는 의사결정에 있어서 매번 다양한 상황에서 최선의 선택을 해야 한다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 여러 가지 대안중 하나를 선택해야 하는 경우 AHP(analytic hierachy process : 계층분석과정)기법에 따라 우선순위가 가장 높은 대안을 분석하는 시스템을 구현하고자 하였다. AHP는 의사결정기법중 하나로 의사결정자가 의사결정을 할 때 목적이 서로 상충하는 대안을 선택해야 하는 경우 유용하게 쓰이는 분석방법이다. 종래의 엑셀(excel)을 활용한 AHP소프트웨어나 PC용 소프트웨어는 있었다. 최근 스마트폰과 태블릿PC는 현대인의 필수품이 될 정도로 놀라운 보급률을 보이고 있다. 본 고는 AHP를 활용해 사용자가 모바일기기를 이용하여 보다 간편하게 우선순위조사에 참여할 수 있는 모바일애플리케이션(이하 모바일앱)을 구현해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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