건축 기술이 발달하고 도시의 인구 집약도가 늘어남에 따라 도심의 대형 건물 또한 늘고 있다. 이에 따라 대형 건물 내부의 위치를 쉽게 파악하고 실내 정보를 쉽게 취득할 수 있는 여러 서비스들이 많이 제공되고 있는데 실내 내비게이션 및 실내지도서비스 등이 그 예이다. 이러한 서비스들이 제공되기 위해서 가장 기초가 되어야할 정보 중 하나는 실내 네트워크 정보이다. 건물의 실내 네트워크는 실내의 각 공간들의 연결 관계에 대한 정보를 제공하며 건물의 기하 정보와는 달리 위상적 특성을 가진다. 하지만 현재 이러한 실내 네트워크를 구축하기 위해서는 건물의 기하 정보를 뒷받침하여 계산하거나 사람이 직접 도면을 이용하여 구축해야 된다. 이는 단순한 건물일 경우에는 쉬운 작업일 수 있지만 복잡한 대형 건물에서는 그 구축이 힘들다. 이를 해소할 방안으로 본 논문에서는, 사람들의 실내 이동정보를 크라우드소싱 방법으로 건물의 실내 네트워크를 자동으로 생성하는 방법론을 제안한다. 수집된 보행자의 이동 데이터를 분석하여, 실내 네트워크를 추출하는 방식이다. 실내에서의 보행자 이동 데이터 수집에 대한 실내측위 환경이 잘 구축되어 있다면 본 방법론은 현실적이고 실질적인 건물의 실내 네트워크를 생성하는데 기여할 것이라 생각된다.
컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.
최근 업무 전산화로 인한 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용 서비스들이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽은 증가 일로에 있으며 어느 호스트에서 어떤 형태의 트래픽이 얼마만큼 유발되는지를 알아내는 일은 한정된 네트워크 자원을 효율적으로 활용하는데 매우 중요한 일이 되었다. 하지만, 현재의 네트워크관리시스템들은 트래픽 모니터링에 따른 통계값 제공 등의 단순 평면적인 정보만을 제공할 뿐, 네트워크를 정밀 분석하고 그에 따른 대책을 마련하기에는 미약하다. 따라서 효율적인 네트워크 자원 활용을 위하여 네트워크 트래픽을 자세히 분석하며, 네트워크 계층별, 지역별, 호스트별 및 응용 서비스 별로 트래픽을 측정 및 분석할 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문은 한국전력데이터통신망을 대상으로 네트워크 트래픽의 발원지로부터 목적지까지의 백본 및 LAN 구간에서의 트래픽을 플로우별로 수집, 분석할 수 있는 트래픽 분석 시스템을 설계 및 구현하였다본 시스템은 트래픽 측정을 위해 백본에서는 Netflow 기능을 이용하며, LAN 구간에서는 패킷 캡처 방식의 Probe를 이용한다. 이때 기존의 패킷 캡처 방식의 기능을 개선하여 이를 플로우화 함으로써 LAN구간에서도 동일한 인터페이스를 통하여 네트워크 트래픽을 분석할 수 있게 하였다.
사용자의 데이터를 수집하여 분석하는 서비스들이 증가함에 따라 데이터의 익명성 여부를 파악하는 것이 더욱 더 화제로 떠오르고 있다. 본 연구는 애플리케이션 데이터의 익명성 여부를 모니터링할 수 있는 기법을 제안한다. 기법은 두단계로, 정적 분석기와 런타임 미들웨어를 활용하여 사용자 데이터의 익명성 여부를 실시간으로 확인하여 사용자에게 전달한다. 본 연구는 제안한 기법의 프로토타입 구현과 함께 런타임 미들웨어의 오버헤드도 측정하여 제안하는 기법의 가능성을 선보인다.
스마트폰 보급의 확산에 따라서, 사용자를 위한 다양한 서비스가 가능해 졌다. 특히, 스마트폰을 이용한 사용자의 행위, 운동량, 스마트폰 사용 패턴을 이용한 어플리케이션 개발이 활발히 진행되고 있고 사용자에 맞춰진 서비스가 가능해졌다. 이러한 어플리케이션은 가속기 센서를 비롯한 다양한 센서를 이용해 사용자의 행위와 주변 상황을 인지하는 기술이 이용된다. 더 나아가 스마트폰에 내장된 센서의 데이터 뿐만 아니라, 사용자의 스마트폰 이용에 따른 프로세스 정보, 사용자 입력 정보 등을 활용한다면, 보다 사용자에 최적화된 스마트폰 활용이 가능해질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰에서 수집 가능한 정보를 기반으로 추론을 통한 사용자 맞춤형 서비스 추천 시스템을 제안한다.
정보통신환경이 빠르게 발전되면서 다양한 분야에서 데이터가 수집 및 공개되고 있고, 이를 사용하여 다양한 서비스가 제공되고 있다. 또한, 수집되는 데이터가 복잡해짐에 따라 이를 효율적으로 시각화하기 위해, 다양한 시각화 기법들을 적용하여 사용자가 빠르게 이해 할 수 있는 어플리케이션이 고안되고 있다. 교통정보 분야에서도 실시간 정보를 지도를 통해 제공하고 있다. 하지만 교통 정보 데이터들이 복잡해지면서, 단순한 시각화 방법으로는 사용자들이 쉽고 빠르게 교통 정보를 이해하기가 어렵다. 이 연구에서는 이러한 사항을 착안하여, 전체 정보의 개략적인 내용을 한눈에 파악하면서 동시에 사용자가 관심 있는 대상을 쉽고 상세하게 볼 수 있는 Focus+Context 기법을 사용하여 교통정보 웹 서비스를 설계 및 구현하였다. 이 연구에서는 최신 정보통신기술을 반영하여 데스크톱뿐만 아니라 스마트 기기 모두 적용 할 수 있는 웹 기술인 HTML5(Hyper Text Markup Language 5)를 이용하였으며, 정보 시각화와 교통정보를 결합함으로써, 앞으로 교통정보 분야뿐만 아니라, 사용자 관점에서의 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 시각화 할 수 있는 응용 어플리케이션 사례로 기여 할 것으로 예상한다.
국방기술정보관리를 위한 정보체계는 국방관련기관에서 개별적으로 보유하고 있는 데이터를 관리하고 적시에 제공하여 사용자의 업무 및 관리자의 의사결정을 지원해야한다. 본 연구의 목적은 국방기술정보관리체계인 DTiMS의 차세대 서비스 구축 방안을 제시함에 있다. 그동안 DTiMS는 법 제도적으로 부여된 임무인 국방과학기술정보 수집 관리 유통 역할을 수행함에 있어 수집관리 분야에 집중되어 왔다. 따라서 서비스 운영에 있어서 기술정보 유통분야 강화 및 수집관리방안 재정립이 필요한 시점이다. 이를 위해 수요자 관점에서 정보의 활용가치를 높일 수 있는 서비스 방향과 무기체계 총수명주기/기술획득 전 순기를 토대로 수집관리대상 기술정보 재정립 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 국내 외 유관기관의 관리대상정보와 운영방안을 조사하여 비교 분석하였다. 또한 기존 서비스의 현황분석을 통해 관리대상정보 재정립, 정보관 연관성과 추적성, 사용자 활용성 강화를 위한 인터페이스 적용의 개선과제를 제시했다. 제안된 구축방향은 차세대 국방기술정보통합서비스(Defense Technology inforMation Service, DTiMS) 구축을 통하여 구현하였다. 본 연구의 결과는 향후 무기체계 총수명주기 서비스로 발전하는데 기여할 것으로 기대되며, 국방 기술기획, 연구개발, 정책 의사결정을 효과적으로 지원할 수 있는 도구로써 활용될 것이다.
스마트 기기 사용자의 성별 정보는 성공적인 개인화 서비스를 위해 중요하며, 스마트 기기로부터 수집된 멀티 모달 로그 데이터는 사용자의 성별 예측에 중요한 근거가 된다. 하지만 각 멀티 모달 데이터의 특성에 따라 다른 방식으로 성별 예측을 수행해야 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 기기로부터 발생한 로그 데이터 중 텍스트, 어플리케이션, 가속도 데이터에 기반한 각기 다른 분류기의 예측 결과를 다수결 방식으로 앙상블하여 최종 성별을 예측하는 기법을 제안한다. 텍스트 데이터를 이용한 분류기는 데이터 유출에 의한 사생활 침해 문제를 최소화하기 위해 웹 문서로부터 각 성별의 특징적 단어 집합을 도출하고 이를 기기로 전송하여 사용자의 기기 내에서 성별 분류를 수행한다. 어플리케이션 데이터에 기반한 분류기는 사용자가 실행한 어플리케이션들에 성별을 부여하고 높은 비율을 차지하는 성별로 사용자의 성별을 예측한다. 가속도 기반 분류기는 성별에 따른 사용자의 가속도 데이터 인스턴스를 학습한 SVM 모델을 사용하여 주어진 성별을 분류한다. 자체 제작한 안드로이드 어플리케이션을 통해 수집된 실제 스마트 기기 로그 데이터를 사용하여 제안하는 기법을 평가하였으며 그 결과 높은 예측 성능을 보였다.
최근 사물인터넷 장치 증가와 관련 서비스의 급속한 확산, 기존의 수직적인 사물인터넷 서비스 구조로부터 수평적인 개방형 생태계로의 변화 추세에 따라 oneM2M, AllSeen, Open Interconnect Consortium(OIC)과 같은 표준협의체 및 산업체 컨소시엄을 중심으로 개방형 사물인터넷 플랫폼 규격 제정 및 오픈 소스 생태계 구축을 위한 노력이 지속되고 있다. 특히 다양한 사물인터넷 장치로부터 데이터를 수집하여 정보를 생성하고, 이종 장치 간의 정보 공유, 분산협업 및 실행제어 기술을 제공하는 사물인터넷 플랫폼은 사물인터넷 서비스 확산을 위한 핵심기술이라 할 수 있다. 본고에서는 오픈 생태계를 지향하는 AllSeen/AllJoyn, OIC/IoTivity, oneM2M 사물인터넷 소프트웨어 플랫폼의 표준화 동향을 살펴보고, 플랫폼의 핵심 기술에 대한 비교 분석을 통해 주요 기술개발 동향를 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 TV-Anytime Forum에서 정의된 양방향 환경에서의 사용자 정보에 기반한 맞춤형 콘텐츠 및 광고 서비스를 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 TV-Anytime Forum 표준을 만족하며, 콘텐츠의 로케이션 리졸빙, 멀티미디어 콘텐츠의 추천 등을 지원한다. 이를 위하여 메타데이터 저장 모듈, 개인화 TV 에이전트, 사용자 콘텐츠 사용정보 생성기 등을 구현했으며, 클라이언트 단말에서는 SOAP 오퍼레이션을 통해 콘텐츠 정보를 수집한다. 클라이언트에서는 사용자 정보를 생성 및 관리하며 이를 바탕으로 사용자에게 적합한 콘텐츠 및 광고 정보를 추천한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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