다양한 운영 체제 및 모바일 장치와 같은 끊임없이 변화하는 모바일 환경으로 인해 웹 사이트 개발 및 갱신과정이 복잡해졌다. HTML5는 다양한 개발 및 이용환경을 고려한 웹 사이트를 개발의 대안이 될 수 있다. 사용자가 다양한 OS 또는 장치 유형을 통해 접근 할 경우에도 HTML5를 사용하여 모바일 웹 사이트는 일관된 내용과 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문은 부산에 있는 사립대학의 HTML5 기반 웹 사이트의 기반지도 서비스와 의미론적 자동 다이얼링 양식 서비스를 소개한다. HTML5를 이용한 웹사이트 구축이후 학생 및 직원은 로딩 시간과 콘텐츠 서비스의 속도의 향상에 만족했다. 향후 HTML5의 나머지 기능은 순차적으로 구현될 예정이다.
본 논문은 모바일 전화기를 사용하여 가정용 전자 기기를 제어하기 위한 시스템에 대하여 기술한다. 현재 홈 네트워크 산업은 급성장하는 네트워크 시대에 맞추어 많은 관심을 얻고 있으며 현존하는 시스템의 호응도 역시 높아지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이와 관련하여 모바일 전화기를 사용하여 가정에 있는 보일러 온도를 원격으로 조절하기 위한 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 서버와의 통신을 위한 모바일 프로그래밍, 모바일 브루(Brew), RF 무선 통신 등의 기술을 실험에 사용하였다. 본 논문은 홈오토메이션 구성에 있어서의 RF 무선통신 및 모바일 기기를 사용한 또 다른 방법을 제시하였으며, 홈 네트워크 산업의 발전에 조금이나마 기여할 수 있으리라 기대한다.
East Asian region, specifically China, Japan, and Korea, is considered as an area of advanced mobile handsets and mobile services. The well-established infrastructure of this region is well known due to rapid introduction of diverse feature-equipped handsets and advanced capabilities of mobile network operators. However, the status of mobile business has rarely been dealt with in previous studies. In this paper, we compare mobile value chains among these three countries. China has adopted open platform for mobile data services while Korea and Japan's mobile network operators control mobile portals for accessing diverse contents and services. We also discuss some possible reasons for the differences among the three countries in terms of value chain structures.
모바일 P2P 네트워크를 위해 제안된 데이터 배포 기법들은 프로파일과 일치하는 콘텐츠 검색 성능은 매우 뛰어나지만 프로파일과 일치하지 않는 콘텐츠 검색의 경우 질의 처리를 위한 추가적인 비용이 발생하기 때문에 프로파일과 일치하지 않는 콘텐츠 검색 성능 향상에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 P2P 환경에서 효율적인 콘텐츠 검색을 위한 새로운 데이터 배포 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 타임스탬프 메시지를 사용함으로써 이전 통신 경험 여부를 판단하고 이에 따른 데이터 배포를 수행한다. 또한, 제한된 메모리에 배포된 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 랭킹 기법을 제안한다. 제안하는 랭킹 기법은 프로파일 일치여부 뿐만 아니라 주변의 배포 범위, 데이터를 배포해준 피어와의 연결성을 고려함으로서 차후의 질의 배포를 감소시킬 수 있다.
최근 이러닝의 적용은 학습자에게 보다 편하고 효율적으로 학습을 진행할 수 있는 방법으로 변화되고 있다. 이를 위하여 PDA, 넷북, 타블렛 PC등의 이동형 기기를 통해 학습을 지원할 수 있는 U-러닝의 적용 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 U-러닝 프레임워크에서는 학습 콘텐츠 제작 및 처리 규격인 SCORM을 고려하지 않고 기존의 학습 콘텐츠를 이동형 기기에 맞도록 변환하는 처리만을 고려하고 있다. 본 연구에서는 SCORM을 고려한 U-러닝 학습콘텐츠 상호연결 프레임워크를 제시하였다. 이를 위하여 SCORM에서 제공하는 학습객체, 애셋 등을 통해 학습을 구성하고, 학습자의 이동형 기기 메타데이터를 통하여 해당 이동형 기기에 맞는 학습 콘텐츠로 재구성된 학습정보를 학습자에게 제공할 수 있도록 하였다.
본 연구는 모바일 콘텐츠 만족도에 영향을 미치는 품질요인들을 사용자의 특성에 따라서 분석하였다. 이를 위하여 유용성, 정확성, 적시성, 오락성, 경제성, 보안성 등의 품질요인을 가지고 자기효능감, 혁신성향, 몰입성향, 사회문화적 영향 등의 사용자 특성별로 실증적으로 분석을 수행하였다. 각 사용자 특성은 성향의 고/저에 따라 각각 2집단씩 총 8집단으로 분류하고, 품질요인과 만족도와의 관계의 차이를 규명하였다. 분석한 결과, 유용성은 사용자 특성에 상관없이 대체적으로 만족도에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 자기효능감, 혁신성향, 몰입성향이 높은 집단들에서는 유용성, 오락성이 공통적으로 만족도에 유의한 것으로 나타났으며, 사용자 특성이 낮은 집단들에서는 네 개의 집단 모두 유용성, 정확성이 공통적으로 만족도에 영향을 미치는 요인으로 밝혀졌다. 선호하는 콘텐츠 유형도 사용자 특성이 높은 집단들에서는 대체적으로 적극적으로 자신이 필요한 정보 서비스 콘텐츠를 사용하며, 낮은 집단들에서는 대체적으로 기본적이고 필수적인 콘텐츠를 상대적으로 많이 이용하는 것을 알 수 있었다. 실증분석을 토대로 시사점을 논의하였고, 제한점을 함께 제시하였다.
PC 환경에 적합한 유선 웹 컨텐츠를 이용하여 무선 웹 컨텐츠를 제작할 때 고려해야 할 사항은 PC환경에 적합하도록 작성된 많은 양의 정보를 협소한 성능을 가지고 있는 무선 단말기에 표현하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 이동통신 단말기의 성능과 편집자의 요구에 맞게 기존의 유선 웹 페이지를 이용하여 관리자로 하여금 특정 컨텐츠를 선택, 가공할 수 있는 모바일 페이지 편집기를 제안한다. 또한 무선 웹 브라우저와 미디어 처리 능력, 메모리, 해상도 등이 상이하게 다른 무선 단말기에 하나의 웹 서버에 있는 멀티미디어 정보를 변환하는 과정에서 발생할 수 있는 실시간 서비스 문제를 고려하여 모바일 편집기에서 생성되는 무선 웹 컨텐츠에 대한 정보 및 변환할 정보의 소스를 정의해 주는 중간 매개체를 MPEG-21멀티미디어 프레임워크의 DID(Digital Item Declaration: Part2)를 이용하여 정의하고자 한다.
본 논문은 글로벌 시대를 살아가는 외국어 학습자들의 학습환경에서 IT기술과 학습콘텐츠의 개발을 통해 사용자 성향별 맞춤 콘텐츠를 제작하는 방법론에 대한 연구이다. 전 세계의 다양한 외국어 학습자들이 모바일기기와 모바일학습콘텐츠를 활용하여 다양한 분야의 학습활동을 하고 있으며 외국어학습이 대표적인 모바일 학습분야의 하나라고 볼 수 있다. 제시된 외국어학습콘텐츠 구성은 학습자의 모국어 음성 문자 텍스트를 기반으로 정보수집 및 콘텐츠 제작의 과정을 거쳐 사용자의 성향별 학습콘텐츠를 구성하는 방법을 제시하였다. 이는 학습자의 학습활동이 실제사용환경과 최대한 유사하게 만들어서 학습과 실제사용에 차이점이 없도록 콘텐츠를 구성하여 학습 후 시행착오를 거쳐 올바른 사용 순서로 이루어지는 기존의 학습방법과 차이를 보여준다. 또한 학습자 개인의 선호 어휘 문맥을 콘텐츠화하여 학습에 사용하므로 학습콘텐츠와 개인성향의 일치를 이루어 학습의 이질감을 최대한 줄여주는 역할을 할 수 있다. 본 연구 내용을 토대로 학습자의 모국어 어휘 문맥 분석 및 텍스트화 과정에 대한 추후 연구가 필요하다.
본 연구는 모바일 플랫폼 환경에서 언어 기반의 교육 콘텐츠 지원을 위한 텍스트 인터페이스를 제안한다. 이는 손 글씨를 통해 단어를 작성하는 입력 구조로 딥 러닝을 활용한다. 모바일 플랫폼 콘텐츠의 버튼, 메뉴 등을 활용한 GUI (Graphical User Interface)와 화면 터치, 클릭, 드래그 등의 입력 방식을 기반으로 손 글씨를 사용자로부터 직접 입력하여 처리할 수 있는 텍스트 인터페이스를 설계한다. 이는 EMNIST (Extended Modified National Institute of Standards and Technology database) 데이터 셋과 훈련된 CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 알파벳 텍스트를 분류하고 조합하여 단어를 완성한다. 최종적으로 영어 단어 교육 콘텐츠를 직접 제작하여 제안하는 인터페이스의 학습 지원 효과를 분석하고 만족도를 비교하기 위한 실험을 진행한다. 동일한 교육 환경에서 기존의 키 패드 방식의 인터페이스와 제안하는 손 글씨 기반 텍스트 인터페이스를 서로 체험한 사용자들이 제시하는 영어 단어를 학습하는 능력을 비교하고, 인터페이스를 조작하여 단어를 작성하는 과정에서의 전체적인 만족도를 분석, 확인하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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