이 논문에서는 모바일 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에서 실험하고 평가한다. 이기종 사물인터넷 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 모바일 기기에 센서 메타데이터를 제공하여 센서 데이터 처리의 즉시성을 제공한다. 하지만 불필요한 센서 데이터까지 처리하여 성능 측면에서 개선사항이 요구된다. 이를 개선하기 위해 앱 프로파일을 기반으로 한 센서 필터링 기법을 제안한다. 유효한 센서 식별을 위한 센서의 정보를 프로파일 형태로 모바일 기기에 저장 후 사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링함으로써 전체적인 처리 속도가 개선된다. 기존 연구는 시뮬레이션 평가를 통하여 처리 속도의 향상성을 확인한다. 하지만 실시간 환경을 통한 다양한 상황의 실험이 부족하여, 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템과 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에 맞춰 구축하고 실험 및 평가한다.
본 연구에서는 학습자들이 다중 프로그래밍의 프로세스 스케줄링 정책 8가지를 잘 이해할 수 있도록 돕는 방법 중 하나로 시뮬레이션 앱을 개발하였다. 학습에서 시뮬레이션 형태의 앱은 실제와 유사한 환경을 제공해야 하며 학습자가 연습할 수 있도록 해야 한다. 이렇게 하기 위해 학습자들의 요구 사항을 조사 분석하고 학습자들의 이해를 중심으로 목적을 정하고, 설계하고 프로그래밍 하여, 8가지 스케줄링 정책을 시뮬레이션 할 수 있는 도구로서의 앱을 만들었고, 이것들이 잘 수행되고 있음을 보였다. 특히 지면 교재의 한계인 단계적 다양한 입력에 대한 단계적 다양한 도해와 그에 따른 설명을 갖지 못하는 문제를 이런 도구를 이용하여 해결할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 시각장애인을 위한 교통시설 앱 서비스를 제안한다. 이 서비스는 시각장애인이 편리하게 사용하고 안전하게 교통수단을 이용할 수 있는 음성지원 경로 알림이 탑재되어 있는 내비게이션 앱이다. 스마트 디바이스 기기만 있으면 쉽게 설치가 가능하며, 이를 통해 시각장애인에게 경로 이탈에 대한 두려움을 줄이고 음성지원 경로 알림 서비스를 제공해 안전하게 교통수단을 이용할 수 있다. 50개국 이상 언어지원 블록체인을 이용한 구조 A-GPS, T MAP, 음성을 사용 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 문제점 해소와 더 나아가 시각장애인의 독립적인 이동 문화 형성을 제공한다.
삼차원 라이더 데이터를 기반으로 침입에 대한 분류 및 시나리오를 생성한다. 다양한 실제 침입 사례들을 분석하고 다양화하여 오브젝트를 인식하고 침입에 대한 데이터를 식별, 경계할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 연구를 진행하였다. 자동차, 사람, 동물, 자연물 등에 대한 기본 시나리오를 생성하고 이를 반복적으로 테스트하여 시뮬레이션함으로써 침입에 대한 시스템을 구축하고 평가하는데 필요한 분류 체계를 만든다. 최종적으로 구성된 시나리오를 기반으로 차량 및 주변 물체에 대해서 변수를 추가하여 시나리오를 다양화하고, 향후 침입에 대해 정확하고 자동화된 경계 시스템을 구축할 수 있는 기반을 마련한다.
최근 다양한 서비스를 제공하기 위해 모바일 기기의 활용도가 증가하고, 이에 따라 안드로이드 플랫폼에서의 앱 위 변조 공격이 급증하고 있다. 이에 대응하기 위해 국내의 금융 분야에서는 암호 알고리즘을 기반으로 한 앱 위 변조 방지 솔루션을 도입하고 있다. 그러나 스마트폰에 설치되는 앱의 용량이 지속적으로 증가하고, 웨어러블이나 IoT 등 제한된 자원을 가진 환경이 확산되면서 앱 위 변조 방지 솔루션의 처리 속도의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 고속경량 암호 LEA와 LSH를 사용한 앱 위 변조 방지 솔루션을 제안한다. 또한 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험결과를 제시하고 기존 암호 알고리즘이 적용된 앱 위 변조 방지 솔루션과의 성능을 비교한다.
SRS는 특정 센서 네트워크 및 센서 유형에 독립적으로 센서 데이터의 의미를 모바일 기기에 즉시적으로 처리하기 위해 제안되었다. 하지만 새로운 센서 데이터를 수신할 때 마다 센서 데이터 검사 연산을 반복적으로 수행하게 되어 성능 저하를 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 프로파일 기반 SRS가 제안되었다. 앱 프로파일 기반 SRS는 프로파일을 통해 SRS 문제점을 개선하였으나 가상 시뮬레이션 환경에서 실험이 이루어졌으며 이 후 실시간 환경에서 실험을 하였으나 동적인 다양한 요소들을 고려하여 실험하지 못했다. 따라서 이 논문은 사용자의 이동성, 센서 밀집도 등의 인자를 고려하여 실험 평가를 실제 환경에서 수행하고 실험 결과의 분석을 통해 앱 프로파일 기반 SRS의 성능을 평가한다. 그 결과 앱 프로파일 기반 SRS는 밀집도와 센서의 종류에 큰 영향을 받으며, 센서 노드 수는 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다.
본 연구는 같은 로봇 교구에 다른 프로그래밍 도구를 적용하였다. 로봇은 레고 마인드스톰 NXT을 활용하였다. 프로그래밍 도구는 일반적인 블록 프로그래밍 도구로는 NXT-G를 사용하였고, 시뮬레이션 프로그래밍 도구로는 MSRDS를 사용하였으며, 모바일 프로그래밍 도구로는 앱 인벤터(App Inventor)를 사용하였다. 위 3가지 프로그래밍 도구에 따라 학습들의 흥미와 학습효과를 이끌어 낼 수 있다.
본 논문에서는 타투 한 모습을 AR을 통해 미리 육안으로 확인할 수 있도록 하는 기술적인 방법을 제공함으로써 타투 시술을 실제로 시행하기 전 개인별로 선택을 지원하는 기술을 제안한다. 이러한 목표를 달성하기 위해 Unity Vuforia Engine을 이용하여 서버에서 미리 제공하는 타투 도안 혹은 사용자가 원하는 타투 도안을 AR로 신체에 적용할 수 있도록 지원한다. 제안하는 기술에서는 AR로 인한 시각적인 이질감을 줄이기 위해서 Region Capture를 이용하여 타겟 이미지를 주변 피부와 이질감을 감소시키고 그 위에 타투 AR을 사용자 신체 굴곡에 맞춰 적용하는 방법을 제안한다. 또한 AR로 확인한 타투를 사진이나 동영상으로 촬영하여 앱 내 갤러리에서 확인할 수 있고 앱 내 커뮤니티를 통해 타투에 관심있는 사람이라면 타투에 관한 자유로운 소통을 할 수 있도록 지원하는 온라인 기술을 구현하였다.
본 연구에서는 계층분석을 활용하여 콘텐츠 특성요인측면에서 스마트기기 게임 앱 구매결정요인들을 추출하고, 소비자들이 선호하는 게임 장르의 우선순위를 도출하였다. 연구조사는 스마트 게임산업에 종사하는 전문가들에 의해서 수행되었으며, 연구결과는 다음과 같다. 스마트기기 게임 앱 구매결정요인은 스토리(0.217), 명성(0.171), 그래픽(0.134), 조작성(0.111), 정보(0.093), 난이도(0.085), 실행속도(0.068), 캐릭터(0.053), 가격(0.042), 장르(0.028) 순으로 우선순위를 도출하였다. 그리고 선호하는 게임장르의 우선순위는, RPG, 타이쿤, 액션, 시뮬레이션, 스포츠/레저, 퀴즈/퍼즐/보드, 기타, 겜블 순으로 나타났다. 본 연구조사결과, 스마트기기 성능의 발달로 스마트 기기에서도 그저 단순한 퍼즐, 보드 같은 게임뿐만 아니라 복잡하고 정교하고 난이도 있는 RPG나 타이쿤 게임도 충분히 즐길 수 있음을 보여주고 있다.
본 연구는 초등 예비교사들이 스마트 테크놀로지 활용 과학 수업을 계획할 때 발생하는 질문의 유형과 작성한 수업과정안의 특징을 살펴보았다. 이를 위해 96명의 예비교사들이 작성한 수업과정안과 질문을 수집하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 예비교사들은 시뮬레이션 앱, 정보제공 앱, clicker 평가 앱, 천문관측 앱을 활용하였으며, 수업의 도입 단계에서는 시뮬레이션 앱과 clicker 평가 앱을, 전개 단계에서는 시뮬레이션 앱을, 정리 단계에서는 clicker 평가 앱을 가장 많이 활용하였다. 둘째, 스마트 테크놀로지를 사용하는 주체는 학생인 경우가 교사에 비해 높게 나타났으며, 수업의 전개 단계에서 그 특징이 더 두드러졌다. 셋째, 수업과정안에서 활용한 스마트 테크놀로지의 콘텐츠 유형은 체험형이 가장 높게 나타났으며, 도구형, 자원형 순으로 나타났다. 이에 비해 상호작용지원형이나 학습기회확장형은 상대적으로 적게 나타났다. 넷째, 예비 교사들이 작성한 과정안에는 학생들이 직접 실험이나 체험하는 기회를 제공하는 대신 체험형 스마트 테크놀로지를 활용하여 가상 체험으로 대체하는 경우가 다수 나타났다. 다섯째, 예비 초등 교사들은 스마트 테크놀로지를 활용한 과학 수업을 계획하면서 다양한 질문을 제기하였으며, 총 7개 범주 25개의 질문 유형이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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