이 연구의 목적은 모바일 앱 실적 변수 간의 관계를 파악하여 예측 가능한 앱 실적 변수의 추정 모델을 구성하고 앱 리뷰가 앱 실적 지표에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구1과 2에서는 상관분석과 기계학습의 랜덤 포레스트 회귀 추정을 사용하여 앱 실적 간의 관계를 도출하고 앱 실적 추정 모델링을 수행하였다. 연구3에서는 앱 리뷰를 텍스트 마이닝의 감성분석을 사용하여 일별 감성 점수를 도출한 후 다변량 시계열분석을 사용하여 앱 리뷰의 감성점수가 앱의 일일 설치 횟수에 선행하여 영향을 주는 것을 발견하였다. 앱을 개발하고 서비스하는 기업은 앱 실적 지표와 앱 리뷰에서 제기되는 불만족과 고객 니즈를 검토하여 적기에 앱을 개선하고 마케팅 판매촉진활동의 시점과 방향성을 도출할 수 있다.
웹, 모바일, IoT 등의 기술을 활용한 다양한 어플리케이션 서비스의 활용과 이에 따른 대용량 데이터 관리의 필요성이 확대됨에 따라 효율적인 데이터 표현 및 교환 방법과 데이터에 대한 질의 처리의 중요성이 증가하고 있다. 간결함을 특징으로 갖는 JSON은 웹 상의 표준 데이터 표현 및 교환 언어인 XML를 대신하여 데이터 교환 및 대용량 데이터 저장의 포맷으로 다양한 영역에서 활용되고 있다. 이는 JSON으로 표현된 대량의 데이터를 효과적으로 접근 및 검색하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 기법의 개발이 중요함을 의미한다. 이에 본 논문에서는 계층적 구조를 특징으로 가지는 JSON 데이터를 트리 형태로 모델링 하고 경로 개념을 이용한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제안한다. 특히, 텍스트 검색에서 널리 사용되는 접미사 배열을 활용한 인덱스 구조를 설계하였으며 이를 활용하여 단순 및 복합 경로 기반의 JSON 데이터 질의 처리 방안들을 소개하였다.
인터넷, 모바일 등 네트워크 기술이 발전함에 따라 내외부 침입 및 위협으로부터 조직의 자원을 보호하기 위한 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 최근에는 다양한 보안 로그 이벤트에 대하여 보안 위협 여부를 사전에 파악하고, 예방하는 이상징후 식별 알고리즘의 개발이 강조되고 있다. 과거 규칙 기반 또는 통계 학습에 기반하여 개발되어 온 보안 이상징후 식별 알고리즘은 점차 기계 학습과 딥러닝에 기반한 모델링으로 진화하고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계 학습 분석 방법론을 활용하여 악의적 내부자 위협을 사전에 식별하는 최적 알고리즘으로 LSTM-autoencoder를 변형한 Deep-autoencoder 모형을 제안한다. 본 연구는 비지도 학습에 기반한 이상탐지 알고리즘 개발을 통해 적응형 보안의 가능성을 향상시키고, 지도 학습에 기반한 정탐 레이블링을 통해 기존 알고리즘 대비 오탐율을 감소시켰다는 점에서 학문적 의의를 갖는다.
가상현실 게임의 성장과 블록체인 기술의 대중화는 메타버스(metaverse) 산업 생태계 형성에 유의미한 변화를 가져오고 있다. 메타(Meta)가 VR 기기 제조 및 관련 콘텐츠 개발사인 오큘러스(Oculus)를 인수한 이후, 가상현실 콘텐츠 시장의 성장이 가속화되고 있다. 본 연구를 통해 우리는 가상현실 앱 마켓의 콘텐츠를 탐색적으로 분석하여 여가(leisure)가 어떻게 기존의 모바일 앱과 가상현실 앱을 구분 짓고 있는지 탐색적으로 알아보았다. 이를 위해 오큘러스 한국 스토어에 등록된 241개 앱의 장르와 설명을 텍스트 마이닝으로 분석하였다. 그 결과, 앱 카테고리 키워드를 기초로 앱에 대한 준네트워크(quasi-network)를 생성하여 키워드 장르 간 암묵적 지식 네트워크를 시각화하였다. 또한 G&F 역할 프레임워크를 활용하여 여가가 차지하는 상대적 역할을 조명하였다. 추가적으로, 사용자의 리뷰 데이터를 LDA 토픽 모델링 방법으로 분석하였다. 본 연구는 가상현실 하의 메타버스 앱 생태계의 특징을 규명하기 위한 이론 개발의 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.
다양한 산업영역에 대하여 정부기관, 기업들은 디지털 트랜스포메이션 전략 수립 및 추진하고 있으며 성공적인 기술 혁신을 통한 4차 산업혁명시대를 선도하고 있다. 이런 변화의 시기에 디지털 트랜스포메이션의 성공사례로 글로벌 기업 나이키, 스타벅스의 이야기를 많이 접할 수 있다. 이 두 기업은 디지털 트랜스포메이션을 통하여 성공적인 결과를 보여 주고 있다. 국내 기업들 또한 모바일, 클라우드, IoT, 인공지능, AR·VR 기술을 기반으로 디지털 혁신을 진행하고 있으며 고효율 높은 생산성을 위한 RPA (Robotic Process Automation)프로세스를 구축 하고 있다. 본 논문에서는 건설 산업의 설계, 시공, 유지관리의 시공 전주기 데이터를 활용하여 3차원 디지털 트윈 공간 구축 자동화 프로세스 기법을 소개하고 앞으로 건설 산업영역의 디지털 트랜스포메이션 전략에 대하여 알아본다.
본 논문에서는 대기행렬이론의 대표적인 서버제어정책 중 D-정책과 T-정책이 혼합된 상황 하에서 운영되는 이산시간 대기행렬시스템을 다룬다. 베르누이 도착과정으로 시스템에 도착하는 고객들을 단일 서버가 선입선출로 서비스하며, 시스템 내에 서비스할 고객이 없으면 서버는 휴가를 떠났다가 돌아와서 대기 중인 고객들의 서비스시간의 총합(즉, 총 일량)이 D를 초과할 때까지 반복하여 휴가를 갖는다. 본 연구에서 다루는 시스템의 운영은 2차전지를 사용하는 모바일 디바이스의 효율적인 자원 활용의 모델링에 사용할 수 있다. 또한 통신·교통 시스템 분석에 적합한 것으로 잘 알려진 이산시간 시스템을 대상으로 하여 유연한 혼합 제어정책(DT-정책) 하에서 대기행렬시스템의 안정상태 대기시간과 체재시간을 하나의 틀 안에서 유도하였다는 데 그 의의가 있다.
초고속 인터넷의 보급이 대중화되고 콘솔 게임기와 모바일이 네트워크 게임을 지원하면서 온라인 게임 산업이 빠르게 성장하고 있으며, 온라인 게임으로 인한 인터넷 트래픽이 꾸준히 증가하고 있다. 게임 네트워크의 설계나 시뮬레이션을 위해서는 온라인 게임 트래픽의 분석이 선행되어야 하기 때문에, 온라인 게임의 트래픽에 관련된 연구가 국내 외에서 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 트래픽 측정과 분석을 위하여 게임 전용 트래픽 측정 및 분석 툴인 GameNet Analyzer를 제작하여 사용하였다. 서로 다른 장르의 게임인 Quake 3, Starcraft, WoW(World of Warcraft)의 트래픽을 측정하여 플레이어의 수와 게임 플레이 방식에 따른 패킷 크기, 패킷 IAT(inter-arrival time), 데이터 전송률과 패킷 전송률을 분석하고, 측정된 데이터를 이용하여 트래픽을 모델링한다. 이러한 게임 트래픽의 분석이나 트래픽 모델은 효율적인 네트워크 시뮬레이션, 게임 네트워크의 성능 평가, 온라인 게임의 설계 등에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
Mobilecomputer offers more fundamental role than role assistance enemy of modern technology equipment and new Information Technology can reconsider, and reconstruct creatively accuracy of physiological concept. That military register symptoms are developed of disease, before far before rehalibitation, offer possibility that can intervene in process that motive change of military register symptoms after rehalibitation. But, that many parameters become analysis target and mathematical settlement and equalization system of neted data of that is huge, same time collection of all datas can lift difficulty etc.. These main weakness puts in structural relation between elements that compose system. Therefore, dynamics research that time urea of systematic adjustment has selected method code Tuesday nerve dynamics enemy who groping of approach that become analysis point is proper and do with recycling bioelectricity signal. Nature model of do living body signal digital analysis chapter as research result could be developed and scientific foundation groping could apply HSS (Hardware-software system) by rehalibitation purpose. Special quality that is done radish form Tuesday of bioelectricity signal formation furthermore studied, and by the result, fundamental process of bodysignal in do structure circuit form of analog - digital water supply height modelling do can
클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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