POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.
최근 유비쿼터스 기술의 발달과 도시의 패러다임 변화에 따라 효율적인 광고의 정보 전달을 위하여 첨단 기술과 매체간 융합을 통해 버스의 도착시간안내, 스마트폰을 활용한 광고 등 도시민들에게 더욱더 편리한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 뉴미디어를 이용한 실시간 이동형광고의 경우 대용량 데이터의 전달방법과 통신료 부담 등의 어려움이 많아 이를 개선시키는 방법이 필요하다. 본 논문은 이러한 어려움을 극복하고자 연구 되었다. 이동형광고 중 u-버스광고 비즈니스 모델과 이동시 실시간 정보제공, 대용량 데이터전송 등 매체의 특성 분석을 통한 차별화 사업전략 방안을 제시하며, 운영센타에서 네트워크를 통해 차량 단말부를 통한 광고송출까지 구체적인 시스템 구축방안을 제시한다. 본 논문은 첨단기술과 다양한 매체와의 융합을 통한 실무적으로 활용 가능한 비즈니스모델로서 시사점을 제공한다는 측면에서 큰 의의가 있다.
In this paper, a prototype tele-operative system with a mobile base was developed in order to automate cultivation of house melon. A man-machine interactive hybrid decision-making system via tele-operative task interface was proposed to overcome limitations of computer image recognition. Identifying house melon including position data from the field image was critical to automate cultivation. And it was not simple especially when melon is covered partly by leaves and stems. The developed system was composed of 5 major modules: (a) main remote monitoring and task control module, (b) wireless remote image acquisition and data transmission module, (c) three-wheel mobile base mounted with a 4 dof articulated type robot manipulator (d) exchangeable modular type end tools, and (e) melon storage module. The system was operated through the graphic user interface using touch screen monitor and wireless data communication among operator, computer, and machine. Once task was selected from the task control and monitoring module, the analog signal of the color image of the field was captured and transmitted to the host computer using R.F. module by wireless. A sequence of algorithms to identify location and size of a melon was performed based on the local image processing. Laboratory experiment showed the developed prototype system showed the practical feasibility of automating various cultivating tasks of house melon.
기존 NAND 플래시 메모리 기반 파일 시스템은 NAND 플래시 메모리 특성의 하나인 마모도로 인하여 삭제 횟수를 고려해야 하므로 특정 영역을 지속적으로 필요로 하는 정보는 파일 시스템에 저장될 수 없다. 이로 인하여 대부분의 NAND 플래시 메모리 파일 시스템은 마운트될 때 플래시 메모리 전체를 스캔하여 파일 시스템 구조를 파악한다. 따라서 마운트 시간은 NAND 플래시 메모리 크기에 따라 선형적으로 증가할 뿐만 아니라 NAND 플래시 메모리의 사용 형태에 따라 매우 달라 질 수 있다. 또한, NAND 플래시 메모리를 저장 장치로 많이 사용하는 모바일 기기는 특성상 안정적인 전원 공급을 보장받지 못하기 때문에 NAND 플래시 메모리 파일 시스템의 안정성 확보를 위한 대책이 요구 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 전용 파일 시스템의 마운트 시간을 향상시키고, 예기치 않은 정전과 같은 상황이 발생하여도 파일 시스템이 오동작하지 않고, 일관성 있게 복구가 가능하도록 설계하고 구현하였다. 구현된 파일 시스템은 기존의 NAND 플래시 메모리 기반 파일 시스템인 JFFS2에 비해 최대 19배, YAFFS와는 2배 정도 향상된 마운트 성능을 보였으며, 안정성 측면에서도 좋은 안정성을 가진 JFFS2와 같은 성능을 보였다.
전자 정보 기술이 발전함에 따라, 스마트폰의 계산 능력은 더욱 막강해지고 저장장치의 용량은 더욱 거대해지고 있다. 이에 따라, 유용한 새로운 스마트폰 서비스가 많이 등장하고 있는데, 상황인지 서비스와 모바일 증강 현실이 근래에 가장 많이 연구되고 있는 대표적인 주제이다. 이러한 새로운 서비스에서 스마트폰에 장착된 카메라로 촬영한 사진 속의 개체를 인지하는 것은 매우 중요한 역할을 수행한다. 그래서 사진을 인지하는 연구가 많이 출판되었는데, 대부분은 처리 시간이 매우 긴 이미지 인지 기술 기반이다. 이와 반대로, 본 논문은 스마트폰의 센서로부터 수집한 데이터와 전자지도를 이용하여 사진 속의 개체를 인지하는 매우 빠르고 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스마트폰이 제공하는 현재 위치와 방향각으로 카메라의 시선을 구하고, 카메라 시선과 교차하는 전자지도의 요소들을 찾는다. 그리고 교차하는 요소들을 조사하여 사진 속의 개체를 인지한다.
최근 무선 인터넷의 급속한 확산과 휴대장치 기술의 발전으로 PDA를 이용한 모바일 지도 서비스가 보편화되고 있다. 지도 서비스를 위한 공간 데이터는 용량이 크고,공간 연산 또한 비용이 매우 간 반면 PDA는 저장 장치의 용량이 작고 프로세서의 성능이 낮다 따라서 PDA용 공간 색인은 작은 규모이면서도 총간 연산의 여과 효율이 좋아야 한다 이 논문에서는 저용량, 낮은 성능의 PDA에 적합한 총간 색인 구조인 MHF를 제안한다. MHF는 간단한 구조로 공간 효율성을 높이면서, 직접 탐색 방법인 해슁을 도입하여 검색 효율을 높였다. 그러고 2차인 총간 색인의 80%이상을 차지하는 치소 경계사자형(MBR) 정보를 압축하기 위한 HMBR을 제안한다. HMBR은 MBR의 표현량을 약1/3으로 단축함에도 불구하고, 공간 데이터의 대부분을 차지하는 작은 객체인 경우에는 정량화에 의한 정보 손실이 전혀 없어 여과 효율이 좋다. 실험 결과 색인의 크기, MBR 비교 연산 횟수, 여과 효율, 공간 연산의 수행 시간 측면에서 제안한 HMBR을 이용한 MHF 공간 색인이 PDA에 가장 적합한 구조임을 보여주었다.
최근 고령화에 따른 사회적인 문제를 해결하기 위한 대안으로 IT와 BT기술을 접목한 U헬스 의료서비스가 주목을 받고 있다. 활성산소는 체내의 불안정한 상태의 유해산소로서 노화의 주원인이 되고, 다른 질병을 유발할 위험성이 크며, 현대인의 질병 중 약 905가 활성산소와 관련이 있다. 따라서 고 연령층과 지병환자들 뿐만 아니라 일반일들도 활성산소 포화도를 체계적으로 관리해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서 신체로부터 측정한 활성산소 측정데이터를 의료기관의 데이터 저장소로 전송하여 서비스 제공자로부터 진단을 받을 수 있는 효과적인 U헬스 시스템에 대하여 소개한다. 제안하는 시스템은 사용자의 신체검사정보확인, 의료기기와 모바일 간의 표준에 따른 블루투스 데이터 통신, 의료정보 기능을 지원하고, 또한 모바일의 3G/4G, Wi-Fi를 이용하여 게이트웨이 역할을 수행하도록 설계하였다. 제안시스템의 U헬스 기기와 모바일 간의 표준에 의한 데이터통신을 통해 의료기관으로부터 언제, 어디서든 진단을 받을 수 있는 효과적인 U헬스 서비스 환경을 구축할 수 있다.
일반적으로 자동차드라이버의 스마트폰을 통한 데이터전송은 자동차운전자의 핸드폰은 데이터를 실시간으로 원격데이터 센터에 전송하는 경우에 용량 의존적인 순위를 가지고 있다. 생성되는 진단보드 데이터들은 드라이버의 폰에서의 모바일 진단 어플리케이션에 임시적으로 저장하고, 인터넷에 연결 되었을 때 데이터 센터에 전송한다. 클라우드에서 실행에 방해하는 다른 태스크들이 없는 원격 자동차 어플리케이션 사용방법을 위한 node.js는 모바일 네트워크을 통한 클라우드에서 데이터 저장업무를 다루기 위하여 적합하다. 우리는 외부 어플리케이션으로부터 driver inputs and delivers output을 패스하는 원격 유저와 운용하는 스마트폰 어플리케이션에서 자동차와의 어플리케이션 interface 방법을 사용하는 실시간 분석 안드로이드 어플리케이션 반응을 시뮬레이션 통해 제안된 아키텍쳐의 유효성을 입증한다. 이 논문에서, 우리는 이벤트 루프 접근을 기반으로 하는 이것은 웹서버 구조를 특징으로 하는 원격 자동차 결함 진단 시스템 연구를 제안한다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
화학물질의 사용 증대와 더불어 위험물 및 독성가스 누출 사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그 중에서도 위험물 저장설비 사고는 누출이 감지되었을 때 대응하기 위한 초동 조치가 가장 중요하지만, 전적으로 조업자에 의한 경험에 비중이 크기 때문에, 잘못된 판단으로 인한 더 큰 물적, 인적 피해가 발생할 가능성이 높다. 본 연구는 기존 고정식 감지기를 통한 알람 발생 후 수동적인 대응을 취하는 현 접근 방식에서 벗어나, 오픈소스기술을 적용하여 쉽게 제작이 가능한 로봇 플랫폼에서 작동하는 이동식 센서를 활용한 능동적인 누출원 추적 시스템을 설계하였다. 아울러 프로토타입 시스템의 검증을 통해 누출 초기의 정확한 현장 상황파악 및 조기대응을 바탕으로 사고의 확산 및 피해 최소화의 기틀을 마련하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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