본 연구의 목적은 모바일관광정보서비스 사용자의 사용 의도에 직접적인 영향을 미치는 요인을 탐색하여, 요인간 연관관계를 제시하는 것이다. 본 연구는 기존의 모바일관광정보에 관련된 연구와 Davis의 기술수용모델(TAM)을 고찰하였으며, 선행연구를 바탕으로 모바일관광정보서비스 특성인 정확성, 상호작용성, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 주변상황인식성, 편재접속성을 추출하고 연구모델을 설정하였다. 그리고 이 요인들이 만족도 및 재사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 모바일 관광정보서비스 사용 경험이 있는 실제 사용자들을 대상으로 실증 분석을 수행하였다. 구조방정식을 이용하여 연구한 결과 상호작용성, 주변상황인식성, 지각된 유용성, 지각된 용이성이 만족도에 긍정적인 영향을 나타났다. 특히 상호작용성과 주변상황인식성은 만족도와 재사용의도에 중요한 요인으로 검증되었다. 따라서 주변상황인식성과 상호작용성을 높여야 할 것이며, 정확성과 편재접속성을 높이는 것보다는 지각된 유용성과 지각된 용이성을 높이는 것을 제안한다. 본 연구는 모바일 관광정보서비스의 활성화에 응용하거나 산업 정책적 가이드라인을 제시하는데 실증적인 지표로 활용되길 기대해 한다.
휴대 단말을 이용한 모바일 인터넷은 이동성을 제공하며 우리의 생활 속에서 빠르게 성장해 가고있다 그러나 모바일 인터넷은 기본적인 제약으로 인해서 대중적 활용이 미약한 수준이다. 특히 모바일 인터넷 서비스는 사전의 맞춤형 서비스로 제공되어 자원간의 상호 연계성이 미비한 자원제약 적인 사항이 대두되고 있어서 모바일 인터넷이 대중적인 서비스로 발전하기에는 많은 시간과 노력이 요구되어진다. 본 논문에서는 모바일 인터넷 환경에서 분산되어 있는 객체간의 위치 제약성을 극복하고 객체 자원 간 상호 공유를 확대하는 '모바일 자원의 공유'를 증대하는데 연구의 목적을 두었으며 이론 구현하기 위해서 모바일 자원공유 시스템(MIRSS : Mobile Resources Sharing System)을 제안하였다. 모바일 자원공유 시스템은 사용자의 단일 요청을 상황인식(Context Awareness)에 기반한 다중 명령으로 자동 변환하여 정보를 요청하게 된다. 모바일 자원공유 시스템의 적용으로 모바일 인터넷 환경에서 사용자가 원하는 정보를 어디에서든지(anywhere), 언제든지(anytime) 얻을 수 있는 모바일 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구축을 기대할 수 있다.
인터넷을 통해 배포되는 방대한 양의 콘텐츠에서 사용자의 취향에 적합한 콘텐츠를 제공하는 것은 추천 시스템의 중요한 요소라고 할 수 있다. 이를 위한 기존의 추천 시스템은 사용자의 프로파일과 상황정보를 활용한 알고리즘에만 중점을 두고 연구가 진행되어 추천의 정확도 향상에 크게 기여하였다. 그러나 SP(Service Provider)의 BM(Business Model)에 대한 충분한 검토가 함께 이루어지지 않았기 때문에 SP가 요구하는 추천 시스템의 구축은 기존 연구를 통해 해결하기엔 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 복합 상항정보를 이용하여 CP(Contents Provider)의 콘텐츠를 검색하고, SP의 BM에 적합한 콘텐츠를 추천하기 위해 추천 가중치 기법을 적용한 모바일 추천 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 프로토타입 시스템의 검증을 위해 사용자 프로파일과 상황정보를 결합하는 복합 상황 정보와 SP에 의한 추천 가중치를 적용한 놀이기구 추천 서비스를 구현한다.
본 논문에서는 무선인터넷 플랫폼의 표준인 WIPI와 사람추적시스템을 결합한 모바일 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 보안시스템이 가동된 시간 내에 침입자가 보안영역에 들어오면 침입자를 추적하여 추적된 영상과 추적정보를 사용자의 WIPI 단말기로 전송함으로써, 사용자가 언제 어디서나 손쉽게 여러 곳의 감시구역을 감시하고 감시결과를 인지할 수 있는 원격모니터링 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 또한 제안된 시스템은 다수의 CCTV에 촬영된 영상을 영상처리를 통해 설계된 사람모델을 이용하여 사람을 추적하고, 어떤 카메라에서 사람이 추적되었는지, 추적된 사람의 상태가 어떠한지, 몇몇의 사람이 침입하였는지 등의 침입상황을 사용자의 단말기를 통해 추적상황을 알려준다. 본 시스템은 추적된 정보를 모바일 클라이언트로 전송되는 것을 확인하기 위하여 WIPI SDK를 이용하여 구현하였다. 또한 감시된 상황을 서버에 자동적으로 저장함으로써 추후에 사용자가 감시상황을 재확인하고자 했을 시, 카메라별 또는 시간 별로 선택하여 영상을 재확인 할 수 있다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
정보통신 기술의 급속한 성장 및 발전에 따라 유비쿼터스 네트워크 컴퓨팅 및 이용자 맞춤 서비스에 대한 관심이 증폭되고 있다. 또한 최근 스마트폰(Smartphone)을 매개체로 모바일 관련 기술들이 급속도로 발전하며 큰 각광을 받고 있다. 이러한 환경 및 인프라의 발전에 따라 최근 모바일에서 각 종 정보 및 서비스를 제공하는 다양한 응용소프트웨어들이 출시되고 있는 추세이나 그 대부분이 공급자 위주의 정보시스템으로 단순히 다량의 정보들을 불특정 다수의 이용자들에게 제공하는데 목적을 두고 있으며 이용자 개개인에 대한 맞춤화 혹은 개인화된 정보 및 서비스의 제공은 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 모바일환경에서 개인화 및 맞춤화를 위한 추천시스템을 설계 및 구현 한다. 각 종 정보필터링 기법의 장점만을 결합한 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering)을 이용하여 추천 시스템을 구성하며 추천의 질을 향상시키기 위해 정보 필터링 단계에 앞서 사용자의 목적행위, 위치의 상황정보(Context-information)를 이용하여 추천대상 아이템의 범위를 결정함으로써 이용자 상황에 따른 효과적인 정보의 추천을 가능하도록 한다.
본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경과 불확실성을 지원하는 다중추론지원 분산형 상황인식 시스템의 지식 베이스(KB: Knowledge Base)를 위한 모델로써 상황정보(OWL), 온톨로지 추론정보(OWL DL), 규칙 추론정보(SWRL), 베이지안 추론정보(PR-OWL)를 통합적으로 표현하는 UniOWL 통합상황모델을 제안한다. 제안한 통합상황모델은 상황정보와 다중 추론정보를 단일 구문, 즉 OWL 구문으로 표현하여 지식베이스 설계를 수월하게 하고 표현을 단순화하는 장점이 있다.
발달장애 아동의 특성상 교육활동의 효율성을 극대화하기 위하여 구체적인 자료 지원과 실제적인 학습이 가능한 현장체험학습 활동이 요구된다. 그러나 많은 장애요인 및 위험요소로 인해 장애아동의 체험학습이 이루어지기 어렵고, 이미 교실에서 학습된 지식이라 하더라도 실생활의 문제 상황에 적용하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 연구에서는 주어진 상황과 맥락 하에서 스스로 지식을 구성하고 적용하는 상황학습 이론을 기반으로 발달장애 아동의 기초학습 능력 및 사회성 향상을 위한 모바일 현장체험학습 지원 시스템을 설계하였다. 본 모바일 현장체험학습 지원 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 발달장애 아동의 구체적이고 실제적인 학습을 위해 현장 체험학습을 활성화 시키고 보다 효과적으로 운영 지원할 수 있다. 둘째, 상황학습 이론을 적용하여 단순한 지식의 습득 차원에서 머무르는 것이 아니라 실제적인 문제 상황에서 지식을 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있다. 셋째, 시스템 설계시 장애인의 웹접근성 및 모바일 환경에서의 인터페이스의 특징을 고려하여 설계함으로써 장애아동이 학습 공간에 보다 쉽게 접근할 수 있다. 넷째, 학습 모듈별 반복 학습이 가능하여 발달장애 아동의 기초학습 능력 뿐 아니라 사회적 기능 향상에도 긍정적인 영향을 제공한다.
컨텍스트폰은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하고 시각화하는 휴대전화이며 인간의 여섯 번째 감각 도구로써 신체의 일부가 되고 있다. 이에 따라 사용자에 특화된 상황 인지 기능을 지원하는 모바일 플랫폼 기술이 많이 연구되고 있다. 하지만 모바일 기기간의 상호작용이 아니라 사용자간의 소셜 인터랙션을 지원하는 모바일 플랫폼 연구는 미비하며 감정 등의 고수준 정보는 지원하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 감정을 포함한 다양한 정보들을 지원하는 컨텍스트폰 플랫폼을 이용하여 사용자간의 감정을 공유 할 수 있는 컨텍스트폰에 대해 기술한다. 또한 사용자의 감정을 인식하기 위해 컨텍스트폰 플랫폼은 휴대전화 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴이미지를 수집하고 감정인식기로 전달한다. 감정인식기는 사용자의 얼굴을 특징추출하여 패턴인식에 적용되는 분류분석 알고리즘을 통해 사용자의 감정을 알아내고 컨텍스트 서버를 매개체로 사용자간 감정을 전달하며 모바일 화면에 시각화한다.
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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