최근 IT기술과 산업 간 융합이 활발한 가운데 자동차에도 각종 첨단 IT기술이 접목되면서 운전자의 안전과 편의성이 향상된 스마트카(smart car)가 속속 개발되고 있다. 가까운 미래에 스마트카의 도움으로 운전자가 전방주시 의무에서 자유롭게 될 수 있게 되면, 운행 중에 언제 어디서나 모바일 인터넷을 통한 정보접근이 가능하도록 지원하는 컴퓨팅 환경인 자동차 사물인터넷(Internet of Vehicles, Automotive IoT)이 중요하게 대두될 것으로 전망된다. 자동차 사물인터넷의 개념이 아직은 명확히 잡혀있지 않지만, 대체로 모바일 연결성(mobile connectivity)을 중심으로, 교통안전 혼잡해소뿐만 아니라 다양한 사용자 맞춤형 서비스 산업을 창출할 수 있는 컴퓨팅 환경을 의미한다. 즉, 운전자와 자동차, 자동차와 주변환경 및 교통인프라, 그리고 일상생활의 모든 요소가 자동차를 매개로 해서 유기적으로 연결되는 컴퓨팅 환경을 의미하며, 가까운 미래에 이런 컴퓨팅 환경을 지원하는 자동차가 상용화될 것으로 전망된다. 본고에서는 이러한 전망을 반영하여 자동차 사물인터넷 환경의 스마트카에 적용될 주요 기술과 서비스를 분석하고, 스마트카와 자율주행의 핵심기술인 인포테인먼트 플랫폼의 주요 동항 및 이슈를 살펴보고자 한다.
본 연구의 목적은 대학교의 신입생을 비롯한 재학생들에게 손쉽게 해당 대학의 정보를 제공하기 위한 것이다. 기존의 경우에는 대학 어플리케이션을 설치하여야 하는데 이에 따른 피로감과 테크노스트레스가 발생한다. 이렇다보니 최근 ICT 생태계는 메신저 플랫폼을 기반으로 한 챗봇(ChatBot) 서비스의 등장으로 앱에서 봇으로 급속히 진화 중에 있다. 또한 사람들은 새로운 앱을 찾는 대신 메신저 앱에서 대부분의 시간을 보내고 있다. 국내의 경우에는 카카오톡의 사용기간 점유율이 95%에 이르는 데 이러한 점을 고려하여 카카오톡 자동응답 API를 이용하여 대학의 교내 외 정보뿐만 아니라 교통, 날씨 등의 정보까지도 제공하고자 한다. 이에 대한 예로서 동의대학교의 정보 제공 서비스를 구축하였다.
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
본 논문은 PDA를 이용한 불법주정차 단속시스템의 설계 및 구현에 대하여 논의한다. 향후, 유비쿼터스 환경에서의 무선 인터넷 서비스는 PDA 단말기를 이용하여 언제, 어디서나 업무처리가 가능하게 되고, 사용자들은 어느 장소에서나 최신의 정보 서비스를 제공받을 수 있는 편리한 시대를 실현시켜 줄 것이다. 특히, 이러한 서비스를 위한 미디어 타입도 텍스트뿐 아니라 카메라 이미지, 동영상과 같은 디지털 자료를 이용함으로써 업무 서비스의 획기적인 개선이 예상되고 있다. 본 논문은 현행의 주정차 단속에 대해서 분석하고 그 문제점을 토대로 이동 중의 교통행정 시스템을 설계하여 보았다. 현행 주정차 단속의 문제점의 보안을 위해 주정차 단속 정보를 DB로 구축하고 관리하는 시스템을 설계하는 것을 주된 연구의 내용으로 한다. 특히, 이동 중의 단속자를 위한 PDA 기반의 클라이언트 소프트웨어를 설계함과 아울러, 서버 측에서는 자바 플랫폼을 기반으로 한 소프트웨어를 이용하여 상호 이질적인 환경에서의 소프트웨어 설계를 시도하였다.
본 논문에서는 플루터와 파이어베이스를 기반으로 구글 맵에서 위치 정보를 받아 높은 정확도와 빠른 위치 정보 업데이트가 가능한 버스 등하교 시스템을 개발하고 위치 정보가 제대로 업데이트되는지 확인하기 위해 대중교통을 타고 직접 실험하였다. 최근 어린 자녀에 대한 학부모의 걱정이 커지고 있으며 부모와 교사 간의 갈등도 빈번하게 발생한다. 가장 대표적인 원인으로 학부모와 교사 간의 불필요한 연락 그리고 아이들의 안전을 꼽을 수 있다. 하지만 위 플랫폼을 통하면 학부모와 교사 간의 연락을 최소화하고 자녀들의 안전을 지키고 혹시 모를 돌발 상황이 생겼을 때 빠른 해결이 가능하다.
정보통신과 네트워크 기술의 발달로 교통의 효율성과 교통이용자의 안전성을 높이는 지능형교통시스템(ITS) 서비스가 다양하게 제공되고 있다. 이동하는 자동차에 ITS 서비스를 제공하기 위하여 DSRC, Wibro, HSPA, WAVE 등 다양한 통신 방식이 이용되고 있지만, 각 통신방식의 규격과 성능의 차이로 모든 서비스를 하나의 통신방식으로 이용하기에는 어려움이 많다. 본 논문은 끊임없는 ITS 서비스 제공을 위하여 다양한 통신방식을 번갈아 이용하는 시스템을 제안하였으며, 임베디드플랫폼 기반의 단말기에서 성능을 구현하였다.
u-City에서 도시기능과 관리의 효율화를 위해 기존 정보화 인프라를 혁신시키고 도시 내에 발생하는 모든 업무를 실시간으로 대처하여 주거, 행정, 문화 등 도시의 기능에 맞는 서비스를 제공하고 하기위한 센터가 필요하다. 도시의 통신망, 교통망, 시설물 등으로부터 도시정보를 수신하고 이를 통합적으로 분석하여 도시를 효과적으로 운영, 관리하고 거주민이나 관련 기관에 분석된 도시정보를 실시간으로 제공 해 주는 곳의 시설물 및 형태를 도시통합운영(관제)센터라 한다. 도시통합운영센터에서 서비스는 통합관제 플랫폼을 바탕으로 단위 서비스 간의 통합에서부터 도시를 구성하는 조직 사이의 수직적 통합과 각각의 계층에 놓인 서비스 사이의 수평적 통합으로 구성할 수 있다. 본고에서는 u-City 통합운영센터 플랫폼 및 구축방안에 대하여 알아보고 통합운영센터의 성공 방안에 대해 제언하였다.
현재 우리나라는 노인성 치매 환자를 위한 사회복지정책이 미비한 상태이기 때문에 환자 가출 및 실종 사건이 증가하고 있어 사회적으로 심각한 문제를 초래될 수 있다. 통신 기술의 발달 및 스마트 기기의 보급과 함께 모바일 어플리에케션을 통한 치매의 진단은 모바일 기기와의 상호작용이 검사자를 대신하여 치매 자가 진단의 가능성과 그 기능을 충족시켜줄 수 있을 것이다. 따라서 보급 화된 스마트 폰을 이용해 치매환자의 뇌파 분석법을 이용해 치매환자를 위한 서비스 모델을 제시한다. 제안 논문의 스마트 서비스 모델은 안드로이드 플랫폼에서 치매환자의 증상을 파악하고 주변인에게 알림으로 환자의 관리가 편리해 질수 있다.
스마트폰(smartphone)은 휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 지능형 단말기로서 사용자가 원하는 어플리케이션(application)을 설치할 수 있는 것이 특징으로, 현 시대에 있어 하나의 문화가 되었을 정도로 크나큰 이슈가 되고 있고, 어플리케이션 개발 시장도 활발해졌으며, 크게 성장하고 있다는 점이다. 대중교통정보 어플리케이션의 사용 빈도가 높은 편이긴 하나, 유동인구 빈도수가 높은 수도권과 광역시 지역 중심으로 제공되는 있는 실정이다. 본 논문에서는 GPS(Global Positioning System) 기능이 활성화 되지 않은 지방지역 실정을 고려하여 안드로이드 플랫폼(android platform)을 이용한 스마트폰 기반 스쿨버스 어플리케이션 설계와 구현을 제안하려 한다.
기존 영상 검지기 분야에는 다양한 고성능 알고리즘들이 존재하지만 실시간 연산 요구량이 너무 많아 시스템 장비가 고가, 고전력을 소모하는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 저가, 저전력 영상 검지 시스템 구현을 위해 안드로이드 플랫폼의 성능 사양에 적합한 저연산량의 영상 검지 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 차량 하부에만 생성되는 sub-shadow 를 분리하여 이를 누적함으로써 차선 및 검지 영역을 정밀하게 설정하고 이 검지 영역을 통과하는 차량 자체와 차량 sub-shadow 의 통과패턴을 판단하여 차선별 교통량 뿐만 아니라 상행 및 하행 교통량까지 자동으로 분류할 수 있다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 하행 차량의 경우 평균 97.1%, 상행 차량의 경우 평균 94.1%의 검지율을 보였다. 이 결과는 상용 루프검지기의 성능 95% 에 버금가는 수준으로 만족스러운 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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