최근 모바일 컨버전스로의 대표적 제품인 스마트폰에 관심이 급증하고 있고, 앞으로 삶의 변화를 가져올 핵심 도구로 인식되고 있다. 또한 컨버전스화가 활발히 진행됨에 따라 소비자의 영향력이 어느 때 보다 강화 되고 있어 심층적인 소비자 연구를 통하여 제품개발에 반영하는 것이 요구된다. 본 연구에서는 소비자들이 스마트폰을 구입 시 중시하는 스마트폰의 기능적 속성이 무엇인지를 실증적으로 분석하여, 스마트폰의 확산을 촉진시키는데 기여하고자 한다.
본 논문은 유선통신망의 ATM기술을 무선통신망에 적용한 무선 멀티미디어 액세스 환경에서 패킷에러율 및 처리율등 전송성능을 개선하기 위한 통합에러제어 구조를 제안하였다. 음성, 데이터, 영상 등의 등시성 멀티미디어 트래픽을 처리해야 하는 무선 멀티미디어 네트워크에서는 트래픽별로 QoS(Quality of Service) 목표치가 다르므로 트래픽 속성에 상관없이 일괄적으로 성능개선기법들을 적용하는 것은 또 다른 성능저하 현상을 초래한다. 대표적인 멀티미디어 네트워크인 ATM 네트워크인 경우 트래픽 속성상 CBR(Constant Bit Rate) 및 랜덤트래픽은 지연에 매우 민감하며 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽은 어느 정도의 지연은 허용되나 데이터 전송시 매우 높은 신뢰도를 필요로 한다. 이러한 배경에서 ATM을 기반으로 하는 무선 멀티미디어 네트워크 액세스 환경에서 트래픽별 QoS 속성을 만족시킬 수 있는 통합 에러제어 구조를 제시한 후 FEC, ARQ, 인터리빙, 버퍼용량등의 적용방안을 제시하였다.
인물데이터베이스는 우리나라에서 제작되어 서비스 되고 있는 데이터베이스 중 유료화가 가장 먼저 이루어졌고, 현재 활발히 서비스 되고 있는 데이터베이스이다. 본 연구에서는 국내 인물데이터베이스의 구축 및 서비스 현황을 살펴보고, 인물데이터베이스 구축과정에 대한 문제점과 검색항목 및 검색 방법을 비교분석한다. 이를 토대로 인물데이터베이스의 문제점을 분석하고, 이를 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 그 대표적인 방안 중의 하나가 인물데이터베이스 구축에서 시소러스를 이용한 용어관계와 인물 속성데이터를 이용하는 것이다.
본 논문에서는 사용자의 입력에 따라 3차원 오디오 장면을 재구성하여 전달할 수 있는 대화형 오디오 방송단말의 구현 예를 제시한다. MPEG-4 AudioBIFS 규격에 따라 계층적으로 표현한 오디오 장면의 속성을 사용자의 입력에 따라 갱신하고, 주어진 속성을 참조하여 오디오 데이터를 3차원 공간상에 재합성하는 방식을 취한다 속성을 갱신하는 모듈은 MPEG-4 Audio 프로파일을 지원하게 하되 AudioBIFS 노드 유형에 따른 사용자 인터페이스를 미리 정의하여 단말 측에 저장해 두고 이용함으로써 대화형 방송 서비스를 구현했다. 3차원 오디오 데이터를 재생하는 기능은 사용자의 입력에 대한 피드백을 풍부하게 하여 대화형 방송의 효과를 극대화하고, 사실감을 제고하는 데 중요한 역할을 담당한다. 요소기술로 음상의 위치, 지향성, 모양, 잔향특성 등을 구현하기 위한 3차원 오디오 기술에 대해 소개한다. 또한 대화형 3차원 오디오 방송단말을 이용한 서비스의 예로 대화형 합주 및 합창 프로그램을 소개한다.
지적 객체는 지적소유변경, 토지 분할/합병, 토지 영역경계 변경 등의 사건이 발생함으로써 비공간 또는 공간 속성이 변경된다. 이러한 변경에 대한 정보는 지적 객체의 이력으로써 지적 관리 시스템에 저장된다. 사용자는 단일 지적 객체가 가지는 전체 이력 또는 특정 시점이나 기간 동안의 지적 객체 상태에 대한 질의를 수행할 수 있고, 과거 지적 객체가 가졌던 속성 및 형태를 확인하거나 현재의 속성 및 상태와 비교하여 지적 객체의 소유변경 내용, 행정구역상 지번/지목의 변경 과정, 영역 경게 변경 과정 등과 같은 정보를 얻을 수 있다. 이 논문은 시간 지원 지적 관리 시스템에 사건 지향 시공간 데이터 모델인 이력 그래프 데이터모델을 적용하고 객체 단위 이력 질의를 위한 시공간 연산자를 제안함으로써 시간 지원 지적 관리 시스템을 위한 객체 이력 관리 기법에 대해 설명한다.
최근 다양한 시계열 데이터의 분석이 딥러닝 방법을 통하여 수행되고 있다. 주로 RNN과 LSTM을 이용하여 많은 시계열 예측이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 예측모델을 생성하는데 가장 중요한 것은 어떠한 변수를 얼마나 사용하는지가 중요하다. 이에 대하여, 본 연구에서는 3개의 신경망을 적용하여, 속성을 선택하는 Selection MLP, 속성에 가중치를 부여하는 Extraction MLP 그리고 예측을 진행하는 Prediction MLP로 이루어진 MLP-SEL 구조를 제안한다. 비교를 위하여 다른 순환 신경망에 대하여 시계열 데이터에 대한 예측을 진행하였으며, 그 결과 우리가 제안한 MLP-SEL 모델의 시계열 예측이 좋은 성능을 보였다.
IoT(Internet of Things)에 대한 관심과 함께 웨어러블 디바이스 또한 차세대 융합 기술의 핵심으로 그 관심이 증가하고 있다. 특히, 초기 단계인 스마트워치 시장의 선점을 위하여 여러 기업들이 경쟁하고 있으며, 사용자들은 이러한 경쟁 속에서 각 기기에 대한 의견을 SNS를 통하여 공유하며 그에 대한 선호도를 표출하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트워치에 관련된 속성과 감성단어들에 대한 감성사전을 먼저 구축한 뒤 이를 토대로 의견 데이터 모델을 통하여 수집된 SNS의 데이터를 속성별로 분류한다. 이후 수집된 데이터를 자연언어 처리 기법을 이용하여 전반적 극성 및 속성별 극성을 판단하고 이를 통하여 각 스마트워치 리뷰에 대한 분석을 수행하고자 한다. 그리고 수집된 자료 분석을 통하여 사용자들이 선호하는 스마트워치의 속성을 파악할 수 있도록 하고 이를 통해 각 기기별 발전방향을 판단하는데 기여하도록 한다.
이 연구는 ISO/IEC 11179 표준을 준수하는 메타데이터 레지스트리(MDR) 시스템의 재설계와 구현에 관한 것이다. 재설계의 핵심은 MDR 시스템을 유지하면서 이용자들에게 실제로 필요한 핵심이라 할 수 있는 클래스(class), 속성(property), 값 영역(vlaue domain)의 코드값을 중심으로 시스템을 재편하는 것에 있다. 이를 구현하기 위해서는 표준을 준수하는 운영 시스템이 필요하여, 그 대상을 한국정보통신기술협회의 MDR 시스템으로 하였다. 그 결과 재설계한 시스템은 표준에서 제시하고 있는 개념영역, 메타데이터 요소 개념, 메타데이터 요소, 값영역에 대한 이해 없이도 쉽게 특정 메타데이터의 검색과 활용이 가능함을 확인하였다.
이 글에서는 스마트 팩토리 구현을 위해 고려되어야 하는 다양한 속성들 중에서 '데이터'에 대해서 논하고자 한다. 특히, 제조업의 관점에서 데이터의 가치를 평가하는 방법과 도메인 지식의 중요성에 대해 설명하였고, 중소기업에서 데이터를 활용하기 위한 방안을 함께 고민해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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