최근 스마트폰이 대중화 되고 그에 따라 스마트폰에 대한 소비자들의 관심이 높아지면서 다양한 형태의 애플리케이션이 개발되고 있다. 이는 사용자의 성향이나 특성에 따라 멀티미디어, 게임, 정보, 교육 등 그 분야 또한 다양하다. 그 중 현재 모바일 환경에서의 어학 관련 교육용 콘텐츠들은 대부분 영어, 일어, 중국어 등 외국어에 대한 교육용 콘텐츠들이 대부분이며, 이에 비해 한글교육용 콘텐츠 개발은 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 안드로이드OS 기반으로 스마트폰에서 활용할 수 있도록 외국인을 위한 초급 한글 교육용 어학 콘텐츠를 구현한다.
현재 스마트폰의 발전에 힘입어 고품질의 컨텐츠가 많이 개발되고 있고, 과거 피쳐폰에서는 제작이 매우 힘들었던 3D 게임이 현재 스마트 폰에서는 보편적으로 사용되며 사용자들의 기대를 만족시켜주고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 게임의 특성에 맞게 저수준 개발 도구보다 상대적으로 개발 시간 대비 고품질의 게임을 개발할 수 있는 게임 엔진을 이용하여 제작한다. 게임엔진에서 제공하는 고품질 셰이딩 처리, 최적화 기능 등을 사용한 게임 설계 및 개발 방법 설명한다.
최근 스마트폰 앱의 위치 기반 서비스 사용이 늘어남에 따라 GPS로 인한 배터리 소모가 심각한 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 배터리 효율적인 위치 탐지 기법인 ALD(Adaptive Location Detection) 기법을 제안한다. ALD는 스마트폰 사용자의 이동 패턴과 실행 중인 앱의 특성, 잔여 배터리 수준 등에 따라 적절한 위치 추정 방법을 실시간으로 전환하여 위치 기반 서비스의 전력소모를 극소화한다. 다양한 실제 안드로이드 앱과 가상 시나리오 환경에서의 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 GPS에 비해 전력소모를 평균 37% 줄임을 확인하였다. 그럼에도 각 앱이 필요로 하는 위치 정확성을 제공함을 검증하였다.
최근 스마트폰이 대중화 되고 그에 따라 스마트폰에 대한 소비자들의 관심이 높아지면서 다양한 형태의 애플리케이션이 개발되고 있다. 이는 사용자의 성향이나 특성에 따라 멀티미디어, 게임, 정보, 교육 등 그 분야 또한 다양하다. 그 중 현재 모바일 환경에서의 어학 관련 교육용 콘텐츠들은 대부분 영어, 일어, 중국어 등 외국어에 대한 교육용 콘텐츠들이 대부분이며, 이에 비해 한글교육용 콘텐츠 개발은 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 안드로이드OS 기반으로 스마트폰에서 활용할 수 있도록 외국인을 위한 초급 한글 교육용 어학 콘텐츠를 설계 및 구현한다.
필요한 정보를 쉽게 이용할 수 있는 이동형 유비쿼터스 환경이 급속히 발전하고 있다. 이동형 유비쿼터스 단말기 뿐 아니라 컴퓨터 하드웨어의 발전은 이를 더욱 가속화 하고 있으며 대표적인 이동형 단말기인 PDA, 셀룰라 폰, 스마트 폰, 노트북 등에 이동형 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 사용되고 있다. 현재 그래픽 또는 음성을 통한 다양한 사용자 인터페이스 환경이 이동형 유비쿼터스 단말기를 위하여 개발되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 사용 방식을 분석하여 각 사용자 특성에 맞는 표준화된 형식의 XML 정보를 이동형 단말기 사용자에게 전달하고 상대적으로 적은 화면을 가지는 이동형 단말기에 효과적으로 정보를 제공할 수 있는 사용자 인터페이스 환경을 제시한다.
스마트 기기의 범위가 휴대폰을 벗어나 다양한 제품 및 가전으로 확대됨에 따라 부가가치 창출에 유리한 사물인터넷 시장(IoT)이 최근에 각광받고 있다. 사물 인터넷 시장이 확대되고, 방대해지는 스마트 기기의 종류에 따라 사용자가 효율적으로 제어할 수 있는 제어 시스템 구축이 필요하다. 특히 많은 기기 중에서 사용자가 제어하고자 하는 기기를 선택해 제어하는 방식은 사용하기 불편하다. 이러한 사물 인터넷의 특성을 파악하여 본 논문에서는 가정 내에서 사용자의 실내 위치를 기반으로 제어하고자 하는 가전을 직관적 인터페이스를 통해 제어할 수 있는 새로운 제어 패러다임을 시도하였다.
스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.
본 연구는 소비자들이 스마트폰 의료서비스를 사용하는데 영향을 미치는 심리적인 요인을 분석하여 스마트제품의 서비스 개발을 위한 운영방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 안정지향적 성향, 성과지향적 동기성향, 지각된 사용 유용성과 사용 용이성, 지각된 비용, 사용태도, 사용의도 간의 인과관계를 기술수용모형을 사용하여 규명하였다. 이 모형의 가설검증을 위해 구조방정식 통계분석을 하였다. 결과는 첫째, 안정지향적인 성향은 스마트폰 의료서비스에 대한 유용성에 유의적인 정(+)의 영향을 주었지만, 사용 용이성과 비용에는 유의한 영향이 없었다. 둘째, 성과지향적인 성향은 스마트폰 의료서비스에 대한 사용 용이성과 비용에 유의적인 정(+)의 영향을, 반면 유용성에는 유의한 영향이 없었다. 셋째, 스마트폰 의료서비스의 유용성, 사용 용이성, 비용은 사용태도에 유의적인 정(+)의 영향을, 넷째, 스마트폰 의료서비스의 사용태도는 사용의도에 유의적인 정(+)의 영향을 미쳤다. 따라서 본 연구는 개인의 동기성향의 차이가 사용자 행동의도의 선행변수로서 가능성을 실증하였다는데 의의가 있다.
줄넘기 운동은 간단하면서도 매우 효과적인 운동 효과를 갖고 있지만, 높은 강도의 단조로운 운동 패턴으로 인해 지속적으로 운동을 시행하기 어려운 단점이 있다. 한편 줄넘기를 할 때 수반되는 운동에너지로부터 전기에너지를 생성하는 자가발전이 가능하며, 이전 연구에서 자가발전이 가능한 에너지 자립형 줄넘기로써 그 가능성을 확인한 바 있다. 본 연구에서는 에너지 자립형 줄넘기의 내부에 자체 생산된 전력으로 구동되는 초소형 임베디드 시스템을 내장하여, 줄넘기 운동 중의 가속도를 측정하고 스마트폰으로 무선 전송하도록 하였다. 스마트폰에서는 전용 앱을 통해 전송받은 가속도 데이터로부터 사용자의 점프를 감지하여 음악 줄넘기를 접목한 게임 콘텐츠와 실시간 연동할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트 줄넘기 프로토타입은 사용자 테스트를 통해 줄넘기 운동의 지속적인 동기부여 방법으로써 유용함을 확인 할 수 있었으며, 축적된 운동 데이터를 기반으로 사용자에게 체계적인 피드백을 제공함으로써 줄넘기 운동의 효과를 보다 높일 수 있을 것으로 기대한다. 아울러 건전지 교체가 불필요한 에너지 자립 특성은 비용 절감과 더불어 사용성과 지속가능성 향상에도 크게 기여할 수 있을 것이다.
최근 화두가 되고 있는 스마트 폰 앱의 관심으로 스마트 TV의 앱에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. TV시청 이용자들의 편의를 위해 증가하고 있는 수많은 채널과 콘텐츠 중, 개인 사용자의 이용 습관 및 대중의 선호 프로그램을 고려하여, 편리하게 원하는 TV프로그램에 접근하도록 해 주는 TV 앱이 있다면 이는 매우 중요한 기능으로 자리 잡을 가능성이 높을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 사용자의 시청 이용행태를 기반으로 주제모델링 기술의 고전적 모델인 LDA을 기반으로 협업필터링을 결합한 TV 선호 프로그램 추천 알고리듬을 제안한다. 개인의 관심 선호도는 일반적으로 특정 개수로 한정지어지는 특성을 고려하여, 개인 선호도 특성이 구별 되도록 두 가지 방법을 적용하였다. 하나는 개인 선호도 프로파일의 특정 상위 주제만을 고려하는 것이고, 또 다른 하나는 개인별 주제에 대한 선호도의 다양성이 드러나도록 비대칭 하이퍼-파라미터를 갖는 LDA를 사용 하였다. 실험 결과, 두 가지 방식에 대해 사용자의 실제 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로 추천 성능의 향상을 평균 Precision 값을 측정하여 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 주제 모델링을 통해 학습된 각 주제의 상위 확률의 TV 프로그램들을 분석한 결과, 하나의 주제가 개인별 시청의 특성 보다는 가족단위의 시청 특성을 드러냄을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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