트랜스코딩이란 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환 하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공 할 수 있는 변환 기법을 제안 하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대 되었다
기존의 웹 서비스용 프록시는 숫자와 문자형, 이미지와 같은 크기가 비교적 작은 데이터 전송에는 성공 적인 방법이지만, 스트리밍 데이터의 특성으로 인하여 스트리밍 데이터 전송에는 적합하지 않다. 그래서 대안으로 CDN 같은 방법도 사용되고 있지만 새로운 인프라를 구성해야 하므로 엄청난 비용이 든다. 따라서 기존의 프록시 자원을 활용한 스트리밍 프록시 방법에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 이러한 방법들은 스트리밍 데이터 전체를 캐싱하는 데는 많은 문제점들이 있기 때문에 컨텐츠를 보다 작은 단위로 나누어 캐싱하는 방법들이 제안되었다. 컨텐츠를 나누는 방법으로는 각 연구별 다른 기준으로 나누어지는데 본 논문에서는 이미 코딩이 되어 있는 신호를 다른 신호로 바꾸는 트랜스코딩에 프록시를 더해서 균등한 크기로 세그먼트를 나누는 방법의 단점인 데이터의 교체수가 너무 많은 점을 개선하기 위한 혼합 세그먼트 기반의 트랜스코딩 프록시를 제안하였다.
본 논문에서는 웹 문서를 다양한 종류의 디바이스에 적합하도록 동적으로 변환하는 트랜스코딩 방법을 제안한다. 이를 위하여 디바이스의 컨텍스트 정보를 표현하기 위한 웹 표준인 CC/PP프로파일을 지원한다. 원본 컨텐츠에 대한 부가적인 정보를 기술할 수 있도록 정의한 어노테이션을 바탕으로 웹 페이지를 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분할된 다수의 페이지에 대한 계층적 정보인 네비게이션 웹을 동적으로 생성하여 이를 바탕으로 분할된 페이지간의 네비게이션을 돕기 위한 네비게이션 페이지를 생성한다. 또한 사용자의 어노테이션 저작을 돕기 위한 어노테이션 저작 도구를 구현하였다.
웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.
개인용 단말기의 급속한 확산으로 인해 언제, 어디서나 시간과 공간의 제약없이 웹 컨텐츠를 이용하고자 하는 욕구가 증대하고 있다. 그러나 현재 유선에서 지원되는 웹 컨텐츠를 개인용 단말기에서 지원하기에는 단말기의 성능상 한계(screen size, memory size, bandwidth 등) 때문에 여러 가지 문제가 있다. 트랜스코딩이란 이러한 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공할 수 있는 변환 기법을 제안하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조 정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대되었다.
트랜스코딩(transcoding) 프록시 서버는 무선 이동 데이터 망을 통한 웹 검색 시의 응답지연을 줄이기 위하여 널리 채택되고 있는 기술 중 하나이다. 그러나, 프록시 서버로 네트워크 트래픽이 집중되는 병목현상이 발생할 수 있다는 점과 프록시 서버에 문제가 발생하면 전체 서비스가 중단된 수 있다는 점이 이 기술이 갖는 단점이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분산 프록시 서버 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 지역적으로 분산된 다수의 프록시 서버로 구성되며, 각 프록시 서버는 하나 또는 다수의 셀들로 구성되는 지역내의 서비스를 담당하도록 하여 프록시 서버의 작업량을 분담시킨다. 이들 서비스 지역 간에 클라이언트의 이동이 발생한 경우 프록시 서버간의 핸드오프 프로토콜에 의하여 변환 서비스가 지속적으로 이루어지도록 한다. 또한, 프록시 서버 간의 핸드오프 처리론 수행할 수 있도록 개선된 프록시 서버와 클라이언트 에이전트의 구조를 소개하고 이들의 성능을 실험을 통하여 분석한다.
본 연구에서는 웹 뉴스 채널 컨텐츠의 키워드 분석을 이용한 개인화된 모바일 웹 컨텐츠 생성 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹 사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 키워드 분석을 통한 개인화 기법을 적용하여 컨텐츠를 필터링한다. 제안한 방법을 사용함으로써 수많은 뉴스 채널에서 보다 빠르고 쉽게 모바일용 웹 컨텐츠를 생성할 수 있어 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있다. 또한 키워드 분석을 이용하여 무선 인터넷 사용자들의 보다 세밀한 관심영역에 대응할 수 있으며 컨텐츠 필터링과 컨텐츠 접근에 대한 만족도를 향상시킬 수 있다.
최근 e-러닝 산업 및 기술에서 큰 화두는 디지털 융합화 현상이라고 할 수 있으며, 이러한 융합화 시대를 향한 진화의 핵심적인 요구사항은 OSMU(One Source Multi Use)이다. 그러나 기존 웹 기반의 e-러닝 환경에 존재하는 수많은 학습 콘텐츠 및 그에 따른 자원들을 이기종 환경에 제공하기 위해서는 그 환경에 맞게 새로 제작해야 된다는 시간적 비용적 문제가 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 학습 방식을 접목할 수 있고, 보다 실생활에 근접한 DiTV용 t-러닝 학습환경에의 적용을 위하여 SCORM 기반의 e-러닝 콘텐츠를 MHP 기반의 DiTV 콘텐츠로 변환하여 상호운용성, 재사용성 및 고이용성 등을 가능하게 하는 자바 기반의 SCORM콘텐츠 그랜스코딩 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템을 통해 PC에 익숙하지 못한 사람들을 DiTV 앞에서 더욱 편한 학습의 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
무선단말기는 유비쿼터스 환경을 위한 최적의 장치지만 무선단말기를 이용한 인터넷 서비스는 데스크 탑 환경에 비해 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 컨텐츠 기반의 개인화를 이용한 무선 인터넷 서비스 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 개인화 기법을 적용하여 수많은 뉴스 채널에서 빠르고 쉽게 선호하는 컨텐츠를 이용할 수 있다. 제안 방법을 사용함으로써 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있으며 사용자들의 선호도에 대응하는 개인화된 모바일 웹 뉴스 컨텐츠를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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