모바일 디바이스가 기존이 PC 시장규모를 압도하면서 기하급수적으로 많은 모바일 앱이 출시되고 있다. 수많은 모바일 앱 중에서 사용자들은 배우기 쉽고, 직관적으로 사용하기에 용이한 모바일 앱을 선택하려는 경향을 보인다. 그러나 모바일 앱 사용성의 중요성이 증대됨에도 불구하고 모바일 앱에서의 사용성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 현 GUI 사용성 테스트는 많은 시간이 소요되고 주관적인 평가에 의존하는 단점이 존재한다. 본 논문은 사용자들이 앱을 조작하는 터치 입력 데이터를 기반하여 EFSM(Extended Finite State Machine)에 인자를 추가한 형태로 모델링 후 개발자의 예상 시나리오와 비교하여 GUI 사용성 저해요소를 검출하는 기법을 제안하고 있다. 이와 같은 반-자동화된 방법을 통해 모바일 앱 상에서의 사용성을 측정할 수 있다. 제안된 기법을 구현한 도구의 구조를 설명하고 사용성 저해 요소 검출하는 과정을 기술하였다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용한 3 차원 인체 복원 시스템을 제안한다. 모바일에서의 인체 복원은 디바이스상의 한계로 인해 기기와 서버 간에 인체 모델링 과정을 분할하여 처리한다. 분할된 인체모델링 과정은 복원 과정과 출력 과정으로 나뉘게 되며 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하여 취득한 영상을 서버로 전송하고 3 차원 인체 복원을 수행하게 된다. 3 차원 복원 알고리즘은 인체 변형 모델을 기반으로 3 차원 모델로부터 2 차원 영상으로의 투영을 통해 최적의 자세 및 체형 매개변수를 추정하고 복원된 결과는 모바일로 전송되어 복원된 모델링 결과를 출력한다.
스마트폰을 이용하여 누구나 쉽게 인터넷에 접속할 수 있는 환경이 구축됨에 따라 스마트폰을 대상으로 하는 다양한 위협도 함께 등장하고 있다. 그 중 무선 환경에서 확산되는 모바일 웜은 개인정보 탈취는 물론 무선 통신망을 뒤흔들 수 있는 위협으로 인식되고 있다. 본 논문은 무선 네트워크 환경에서 모바일 웜 확산의 모델링을 목표로 적용 가능한 모바일 웜 확산 모델을 제안하고 여러 무선 환경에서 스마트폰 모바일 웜의 확산을 시뮬레이션한다.
본 논문에서는 모바일 영상을 위한 JPEG 양자화 테이블 설계 방법을 제안한다. 작은 화면에서 많은 정보를 표현해야 하는 모바일 영상의 특성을 고려하여 고주파 성분의 영향을 보정하도록 양자화 테이블을 모델링한다. 제안한 모델링 방법을 서비스되는 모바일 QVGA 영상에 적용하여 pre-emphasis factor를 최적화 하였다. 모바일 QVGA 영상에 대한 실험을 통하여 bpp와 PSNR이 향상됨을 보였다.
이미지를 통하여 공간 구축 방법은 파노라마 시스템과 이미지 기반 모델링이 있다. 파노라마 시스템으로 구축된 공간은 사진을 이어 붙이는 형식으로 실제 구조와 일치하지 않아 정확한 구조를 파악하기 힘들다. 이미지 기반 모델링은 대부분 데스크탑을 기반으로 하고 있어 실시간으로 공간 구성이 어렵고, 이미지 처리를 위한 시간이 많이 든다. 따라서 본 논문에서는 모바일을 이용하여 현장에서 사용할 수 있고, 실제 공간과 일치하는 구조를 가지는 3D 공간을 구성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 여러 장의 이미지로 공간 전체를 3D로 구성한다. 사용자의 스케치 입력을 통하여 이미지에서 공간의 구조 정보를 얻고 입력된 구조 정보들 중 바닥면을 기본 단면으로 하여 전체 공간의 파노라마 구조 정보를 구성한다. 이렇게 구성된 파노라마 구조 정보로부터 벽면, 바닥면 천장면으로 분리하여 3D 공간을 모델링하고 텍스쳐를 매핑함으로 3D 파노라마 공간의 재구성이 완료된다. 본 연구를 통하여 사용자는 쉽고 빠르게 다양한 구조의 3D 공간을 구축하여 살펴볼 수 있었다.
최근 모바일 환경에서의 P2P 협력적인 캐싱 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 모바일 P2P 협력적인 캐싱이란 객체를 요청한 피어의 전파 범위 안에 있는 다른 피어들을 찾아 원하는 데이터가 있는지 살펴본 후 원하는 데이터가 주변 피어에 없을 때에만 서버에 요청을 보내는 방식으로 데이터 탐색 성능 개선과 제한된 피어의 저장 공간을 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크 환경에서 이동성을 가진 피어의 저장 공간을 효과적으로 이용하기 위한 객체 크기 기반 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제안하고자 한다. 가까운 위치 좌표를 가진 피어들을 하나의 그룹으로 묶은 그룹 기반의 모델링 환경에서 객체의 크기에 따른 캐시 교체 정책을 실제 웹 로그 트레이스에 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 교체 정책이 기존의 교체 정책들과 비교하여 더 우수한 성능을 보였다.
위치정보는 사용자에게 유용한 서비스를 제공하는데 필요한 주요 컨텍스트 중의 하나로, 이를 얻기 위해 GPS(Global Positioning System)가 널리 사용되고 있다. GPS는 위성신호를 이용하기 때문에 별도의 기지국이 필요 없고 전 세계를 포함하는 넓은 가용범위를 갖지만, 도심과 같이 높은 건물이 많은 지역에서는 수신이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 주변기기들의 위치정보를 공유 받아 모바일 기기의 GPS 정보손실을 복구하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 주변의 모바일 기기나 기지국의 유효한 위치정보를 근거리 통신의 애드혹 네트워크인 스캐터넷을 통해 공유받는다. 그 후, 근거리 통신의 가용범위와 지도상의 지형정보를 함께 고려하여 복구 알고리즘을 통해 자신의 위치를 추측한다. 본 논문에서는 최근 모바일 기기에 기본으로 장착되는 근거리 통신기술인 블루투스(Bluetooth)를 가정하여 시뮬레이션 환경을 모델링 하였으며, 실험결과 제안하는 방법을 통해 손실된 GPS 정보의 상당부분이 복구되는 것을 확인하였다.
모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보는 의미 있는 다양한 개인 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 얻을 수 있는 정보를 분석하여 특이성을 추론하는 방법을 제안한다. 특이성 추론 방법으로 인과관계의 지식을 모델링하고 표현하며 추론하는 주요 형식화 방법의 하나인 FCM(Fuzzy Cognitive Map)을 사용하였다. 제안된 방법은 모바일 장치에서 얻은 정보와 추론된 특이성을 개념노드로 이용하여 새로운 특이성을 추론하며, 개념노드간의 인과관계를 효율적으로 표현한다.
사람들은 자신의 삶을 기록하고자 하는 욕구를 충족시키기 위하여 일기를 쓰거나 사진을 찍어 기록을 남긴다. 사람이 경험한 일을 자동적으로 이야기 형태로 만들어 기록으로 남길 수 있다면 그것을 통해서 자신의 경험을 다른 사람과 공유할 수 있고, 쉽게 자신의 과거 경험을 돌이켜 볼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 모바일 기기를 통해서 얻을 수 있는 사용자 컨텍스트를 바탕으로 사람이 경험한 일들을 이야기 형식으로 구성하는 방법을 제안한다. 여기서는 사용자가 수행한 행위나 경험한 사건을 인과적이거나 시간적 순서로 연결해주기 위하여 Petri Net을 이용하였다. Petri Net은 동시적이고 병렬적으로 발생하는 사건이나 시스템을 모델링하는 방법으로 현실 세계의 일부를 모델링하는데 뿐만 아니라, 비선형적인 스토리 라인을 표현하는데도 적합한 방법이다. 제안한 방법의 가능성을 보이기 위하여 모바일 기기 사용자를 대상으로 수집한 사용자 컨텍스트를 바탕으로 스토리를 생성하는 사례를 보이고 유용성을 평가한다.
유비쿼터스 지능형 공간에서 사용자의 개입 없이도 자율 실행하는 서비스 플러그 앤 플레이 시스템(Service Plug and Play System)은 기능적인 모델로서 총체적인 시스템의 협력 프로토콜 부재로 그 동시성 및 병렬성을 반영한 실행관리를 하기 어렵다. 이는 시스템을 구성하는 모듈로, 컨텍스트 수집기, 서비스 실행기, 공간관리기, 모바일 제어기 등이 UML의 시퀀스 다이어그램으로 모델링하여 각 기기의 기능과 실행흐름을 독립적으로 표현할 뿐, 기기간의 상호작용, 특히 병렬 및 동시 실행 알고리즘을 설계하고 검증하는 절차의 부재 때문이다. 본 논문에서, 각 기기의 실행 흐름 및 상호작용을 Petri Net을 이용하여 모델링함으로써, 시스템을 구성하는 각 디바이스의 상호작용 및 실행 흐름을 정의 하고 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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