최근 지도제공 서비스 업체 및 각 포털 사이트가 일반 사용자를 위한 3차원 가상도시 모델 서비스에 참여하면서 그 수요가 확대되고 있다. 또한 웹이나 모바일 장비로 이러한 3차원 정보를 제공하게 되면서 자료의 정확도 및 전송속도, 시간의 흐름에 따른 갱신이 더욱 중요한 요소로 부각되고 있다. 웹으로 3차원 자료를 제공하는 다양한 기술중에서 VRML은 간단한 플러그인 설치를 통하여 별도의 비용이 없이 웹상에 제공할 수 있기 때문에 가장 많이 사용되고 있다. LiDAR 시스템은 공간자료를 손쉽고 정밀하게 취득할 수 있는 이점이 있어 다방면으로 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 LiDAR 자료는 객체의 3차원 정보를 불규칙한 점군 형태로 취득하므로, 자료를 변환없이 3차원 형태로 화면에 나타내기 위해서는 많은 연산 처리를 필요로 하게 되므로 높은 사양의 처리 프로세서와 많은 양의 저장공간이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도심지역 LiDAR 자료를 압축하고 네트워크를 통하여 3차원으로 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이때 LiDAR 자료의 저장공간 및 처리속도 문제를 위하여, 압축 알고리즘을 적용한 2차원 격자 형태의 자료로 압축하는 알고리즘을 활용하였다. 또한 3차원 표현을 위하여 압축된 LiDAR 자료를 VRML에 적합한 코드로 변환하는 알고리즘을 개발하여 도심지역을 3차원 형식으로 표현하는 기법을 제시하였다.
지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환에 기반을 둔 JPEG2000 정지영상의 압축 시도 시 웨이블릿 변환을 decomposition 하는 레벨과 이를 구성하는 블록의 활성도를 내포하는 에너지에 기반 하여 그 양에 따라 적응적으로 계수 변환 후 복원시 효율적 자원 관리를 통하여 복잡도를 감소시키고 계산량을 줄이는 적응식 DWT 변환 기법을 제안하였다. 수많은 멀티미디어 응용 분야 또는 서비스 중의 하나인 디지털 카메라의 핵심 분야를 차지하고 있는 정지영상 압축 분야에서의 최첨단 기술을 꼽으라면 단연 JPEG2000 표준을 이용한 압축, 전송의 응용 분야이다. JPEG2000 기반의 정지영상압축 전송 표준의 핵심을 이루고 있는 웨이블릿 변환은 기존의 JPEG 표준에 사용된 이산 코사인 변환의 약점인, 복원 시 나타나는 블록킹 문제를 해결한 대안이다. 적응식 DWT 변환을 거친 정지영상이 복원된 후 일반적인 과정의 웨이블릿 변환 후 복원된 영상간의 MSE(Mean Square Error), PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), 0의 계수의 개수 등을 비교하여 본 연구에서 제안된 에너지 기반의 적응적 웨이블릿 변환의 우수성을 연산 속도를 계산함으로써 검증하였다.
현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
최근 급격히 증가한 모바일 기기의 활성화로 인하여 CMM 기반의 LTE/EPC 네트워크에 과다한 데이터/제어 트래픽의 수용이 힘들어지는 문제가 중요 이슈로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위하여 IETF에서는 Distributed Mobility Management (DMM) 기반의 이동성 관리 방안을 제안하였다. 하지만, DMM 기술은 중앙의 트래픽 부하 분산에 초점을 두고 있어서 과다한 제어 트래픽 수용에 관한 문제를 해결하기에는 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 SDN을 기반으로 CMM과 DMM을 함께 이용하는 C-DMM LTE/EPC 네트워크 구조를 제시한다. 이를 위하여, 기존의 LTE/EPC 네트워크 구조 변경을 최소화 하면서도 효율적인 DMM을 지원하기 위하여 기존 P-GW와 유사한 기능을 수행하는 Packet Data Network Edge Gateway (P-EGW)를 LTE 단말에 근접한 위치에 분산 배치하는 새로운 LTE/EPC 모델을 제안하고, 이를 위하여 단말의 이동성 및 PDN 연결 개수에 따라서 CMM과 DMM 기법 사이 중 하나를 선택하는 방안을 제안한다. 마지막으로, ONOS 컨트롤러와 Mininet 환경에서 각 기법들 사이의 데이터 처리량 및 제어 트래픽의 처리량을 비교하여 제안하는 네트워크 구조 및 기법에 대한 타당성을 입증한다.
WoT(Web of Things)는 웹 표준화 기술을 이용하여 사물간 지능화 통신을 실체화하기 위해 제안된 기술이다. WoT 환경은 LLN(Low-power, Lossy Network)과 자원이 제한적인 센서 장치 등을 포함하고 있으므로 기존 인터넷 환경에 적용했던 보안 기술들을 그대로 적용하기는 어렵다. 최근 IETF 표준화 그룹에서는 WoT 환경에서 보안 서비스를 제공하기 위해 DTLS 프로토콜을 이용한 방안이 제시되었다. 하지만 DTLS 프로토콜은 사전 설정(핸드 쉐이킹) 과정의 복잡성과 전송되는 메시지양이 많아 WoT 환경에서 종단간 보안 서비스를 제공하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 WoT 환경을 DTLS 적용 가능 구간과 경량화 보안 기술이 적용될 구간으로 나누고, 경량화 구간을 위한 상호 인증 및 세션키 분배 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 관리가 용이한 스마트기기를 모바일 게이트웨이 및 WoT 프락시로 사용한다. 제안기술은 ISO 9798 표준화 기술을 수정하여 메시지 전송량을 줄이고 암호 프리미티브 계산량을 감소시키도록 했다. 또한 제안 기술은 재전송 공격, 스푸핑 공격, 선택 평문/암호문 공격, 및 DoS 공격 등에 대응 할 수 있다.
건설산업은 타산업과 달리 프로젝트의 특성에 따라 관리되어야 하는 자재의 종류와 이를 조달하기 위한 물류관리 프로세스가 정형화되어 있지 않아 프로세스가 유동적이라는 특징을 가지고 있다. 또한, 물류관리 상에서 발생되는 정보의 수집 형태가 문서기록에 의한 수작업에 의해 진행되는 경우가 많아 정보의 누락 및 정보흐름의 단절이 발생하고 있으며 이로 인해 적시 적소에 자재가 공급되지 못한 문제가 발생되고 있다. 이러한 문제는 물류관리의 자동화 필요성을 대두시키고 있으며, 특히, 최근 급속도로 발전하고 있는 유비쿼터스 기술의 적용 및 지능형 장비의 개발에 관한 연구는 이러한 건설물류관리의 자동화 및 효율화를 위한 방안으로 제시되고 있다. 그러나 이와 같이 지능화된 건설물류관리 환경 상에서는 다수의 자재 및 운반 장비간에 물류정보인식에 있어 혼란이 야기될 수도 있으며, 이로 인해 건설물류관리 프로세스의 흐름을 저해하는 요인이 될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 차세대 지능형 건설물류관리 환경 하에 발생될 수 있는 다양한 물류정보 인식 오류 상황을 유형화하여 이를 해결할 수 있는 물류정보 인식 메커니즘을 제안하였다.
오늘날 일상에서의 인터넷과 스마트폰처럼 가까운 미래에는 현실과 가상이 공존하는 혼합현실 환경 속에서 살 것으로 전망된다. 현재 구체화하고 있는 혼합 현실의 개념을 바탕으로 관련 콘텐츠가 확장되고 있으며, 이에 대한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 연구는 혼합현실 콘텐츠의 현황과 분석을 통하여 발전방향을 고찰하고자 한다. 혼합현실 콘텐츠 방식은 웨어러블 기기 착용 방식과 기기 착용이 없는 방식으로 나눌 수 있다. 웨어러블 기기 착용 방식의 대표적인 사례인 머리에 착용하는 혼합현실 웨어러블 기기인 홀로렌즈(HoloLens)를 분석하고 기기 착용이 없는 방식의 사례인 텔레프레즌스 아바타로 영상을 합성한 커뮤니케이션 시스템인 룸투룸(Room2Room)을 중심으로 살펴보고자 한다. 혼합현실의 콘텐츠는 현실, 가상현실, 그리고 증강현실의 인터랙티브한 결합을 통한 확장된 정보 활용과 더욱 더 자연스러운 현실감을 구현하는 방향으로 발전될 것이다. 혼합현실 콘텐츠의 발전전망으로써, 머리에 착용하는 웨어러블 기술이 발달함에 따라 편의성과 가격 경쟁력을 확보하면 혼합현실 디바이스 사용자의 확대를 통해 대중화될 것이다. 편의성을 증대하기 위해 웨어러블 혼합현실 디바이스를 통합할 수 있는 방식을 구축하고, 여가 활용 콘텐츠의 다양화를 통해 혼합현실을 기반으로 하는 환경이 조성될 것이다. 텔레프레즌스 아바타는 장소의 한계를 벗어나 언제 어디서나 출현 가능한 혼합현실 콘텐츠로써 모바일 홀로그램 아바타 형태로 발전될 것으로 전망된다. 텔레프레즌스 아바타의 다른 발전가능성은 사용자의 생각대로 움직이는 아바타와 증강휴먼기술과 혼합현실의 결합이다.
인터넷과 모바일 사용이 일상화되고 활용 범위가 넓어지면서 어디서나 온라인에 접속해 일을 처리하고 결정을 내리는 속도가 매우 빨라지고 있다. 기존 행동실험경제학 연구 분야에서 종속변인은 주로 점수나 상금 같은 수행 결과였으나, IT 발전과 함께 변화하는 시대적 흐름을 고려할 때, 의사결정의 '시간'도 온라인에서 중요한 결과변인으로 다룰 필요가 있다. 이 연구는 온라인의 전파성과 익명성에 주목해 돌발적 정서와 사회적 거리라는 심리적 변인이 온라인 지네 게임 속 의사결정 시간에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 실험 결과, 게임수행시간은 분노조건에서 짧고, 행복조건에서 긴 경향이 있었다. 또 타인보다 지인과 게임을 할 때 게임수행시간이 더 길었다. 집중에 어려움을 느끼는 사람일수록 게임시간이 짧아졌고, 복잡한 문제를 싫어하는 사람일수록 자기 결정의 이유를 설명하는 데 시간을 짧게 쓰는 것으로 나타났다. 이 연구는 기존 연구에서 주목받지 못했던 의사결정시간을 결과 변인으로 다뤘다는 점에서, 그리고 온라인 의사결정 맥락에서 심리적 변인의 효과를 탐색했다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구로 다른 온라인 의사결정 상황이나 심리적 변수들을 고려한 확장연구들이 가능할 것으로 기대된다.
최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 사용자의 특성을 파악하고 궤적 예측 및 패턴을 추출하기 위해 의미 기반 위치 기록을 사용하는 방법이 있다. 의미 기반 위치 기록을 사용하기 위해서는 사용자의 GPS로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 임의의 중간좌표 즉, 사용자가 실제로 머무르지 않은 지점을 추출하기 때문에 정확하게 사용자가 머무른 위치라고 할 수 없으며, 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 사용자가 실제로 머무른 지점 및 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point를 제안한다. 기존의 방식으로 추출된 Stay Point에서 가장 가까운 GPS 좌표를 Stay Point로 지정하는 방식(nearSP)과, 사용자가 건물에 들어간 지점을 Stay Point로 지정하는 방식(indoorSP)이다. 제안한 알고리즘은 기존 Stay Point 추출 방법보다 Output 데이터의 용량 감소 및 위치의 정확성이 향상되었고, 실내와 실외를 구분 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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