클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 많은 관심에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 기존 연구는 한계점이 있다. 선행연구들은 이 서비스가 제공하는 많은 혜택에 대한 연구와 이 서비스를 선택할 경우 발생할 수 있는 문제점에 대해 독립적으로 연구하고 있다. 하지만 실제 생활에서 소비자는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택할 경우 혜택과 비용에 대해 동시에 고려한다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스 선택 시 혜택과 비용에 대한 상호작용 효과를 탐색적으로 분석하였다. 분석 결과 독립변수로써 유용성, 사회적영향, 그리고 혁신성은 인지된 가치에 모두 정(+)의 유의한 영향을 주었다. 하지만 혜택과 비용과의 상호작용 효과 분석 결과 유용성과 혁신성만이 비용과의 인지된 가치에 대해 통계학적으로 유의한 것으로 나타났다. 유용성은 비용과의 인지된 가치에 대해 상호작용 효과에 대해 음(-)의 결과가 나타났으며, 혁신성은 비용과의 인지된 가치에 대해 상호작용 효과 검정 결과 정(+)의 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 결국 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택할 경우 소비자가 느끼는 혜택의 경우 비용을 고려할 때 인지된 가치에 서로 다른 영향을 줄 수 있음을 실증했다는 점에서 의의가 있다고 하겠다.
인구의 고령화와 과학기술의 발전은 헬스케어 산업을 질병 예방을 위한 건강관리에 중점을 두도록 변화시키고 있다. 국내에서는 유헬스와 원격의료 등의 서비스가 효과성 측면에서 사회적 동의를 얻지 못하고 있으나 해외에서는 이에 대한 이용이 확대되고 있다. 특히 인지 컴퓨팅으로 인한 사용자경험 혁신은 헬스케어 정보 서비스와 융합하여 일반인의 건강관리 효과를 높일 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인지컴퓨팅과 헬스케어 정보서비스를 융합한 인지컴퓨팅 융합 헬스케어 정보서비스의 개념과 모델을 확립하고 일반인을 대상으로 본 융합서비스에 대한 수용요인을 연구하였다. 온라인 설문조사를 실시하여 신뢰도 및 타당성 분석을 수행하였고, 구조방정식 모델을 이용하여 가설 검증 및 성별에 따른 조절 효과를 검증하였다.
사물인터넷은 모든 사람과 사물이 인터넷을 통해 서로 소통하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 기술이며, 정보의 확산, 연계, 활용을 가능하게 하는 중요한 연결고리이다. 인지 IoT는 이러한 사물인터넷 인프라와 함께 인공지능 기술을 활용하여, 사물이 스스로 생각하고 판단하며, 보다 잘 연결하고 더 똑똑해지도록 하는 사물지능 실현 기술이다. 본고는 인간 두뇌의 기능을 모방하여 인식, 행동, 인지 능력을 재현해내는 대표 인지 컴퓨팅 기술인 IBM 왓슨, 딥 러닝, 뉴로모픽칩 기술을 요약하며, 또한, 사물수준 지능 실현 사례인 IBM 쿼크, CISCO DMo와 D3의 개발 현황을 소개한다.
자연어 처리의 다양한 task 들을 잘 수행하기 위해서 텍스트 내에서 적절한 용어를 골라내는 것은 중요하다. 텍스트에서 적절한 용어들을 자동으로 추출하기 위해 다양한 모델들을 학습시켜 용어의 특성을 잘 반영하는 n 그램을 추출할 수 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 신경망 모델들을 조합하여 자동 용어 추출 성능을 개선할 수 있는 방법들을 제시하고 각각의 결과들을 비교한다.
"유비쿼터스 컴퓨팅"과 "상황인지 컴퓨팅"이 점차 확산되어짐에 따라 유비쿼터스 환경이 급격하게 발전하면서 변화하고 있다. 이러한 변화로 인해 사용자 정보와 사용자 주변의 환경 정보를 파악하여, 적절한 시간에 적절한 서비스를 제공할 수 있는 기술과 인간과 컴퓨터 관계가 증가하면 할 수 록 인간과 인간의 관계처럼 좀 더 자연스러운 관계를 유지 할 수 있는 상황인지 컴퓨팅이라는 개념이 나타나기 시작하였다. 이러한 상황인지 컴퓨팅을 통하여 상황을 인지하고 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 상황을 정의 할 수 있는 상황인지 모델이 필요하다. 그러나 현재, 상황을 인지하기 위한 상황인지 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 5W1H를 이용하여 상황을 정의하고, RFMatrix를 이용하여 주변 환경과 사람들과의 관계를 반영한 RFMatrix 기반의 상황인지 모델을 제안한다. 또한 제안된 RFMatrix모델의 유용성을 검증하기 위해 학습공간의 실험을 통하여 정확성을 검증하고자 한다.
가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 사용자 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅 (Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다. 또한 제한한 추론 요소들을 컴퓨팅 환경에서 실현화하기 위해 제안한 정형 모델들을 기반으로 추론 엔진을 설계 및 구현하고 추론 실험을 통해 추론 엔진의 실효성과 재사용성을 검증한다.
새로운 패러다임인 유비쿼터스에 대한 개념이나 적용 기술들에 대해서는 많은 연구가 진행되고 있으나, 이를 고려한 도메인 분석 기법에 대한 연구는 많지 않다. 또한, 범용적으로 사용되고 있는 휘처 기반의 도메인 분석 기법은 공간 재설계나 상황 인지 등의 유비쿼터스 컴퓨팅의 대표적인 특징을 수용하는 데에는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 #공간 재설계#나 #상황 인지#에 초점을 두고 휘처 개발 방법을 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 도메인 분석 방법을 제시한다. 유비쿼터스 환경을 위한 정형화된 유비쿼터스 휘처 메타모델을 제시하고, 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스를 휘처로 표현함으로써 기존의 휘처 모델링 방법에 의한 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 모델링 접근을 가능하게 한다. 이로써 유비쿼터스 서비스 도메인 모델의 효과적인 분석을 가능하게 하고 정형화된 휘처 모델을 통한 기존 휘처 모델의 제품 계열 개발에 따른 재사용성을 증진시킬 수 있다.
커뮤니티 컴퓨팅은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 다양한 요구와 이를 수용하기 위한 서비스 혹은 개체를 나열하는 것 에서부터 이들 간 일시적으로 협력하고 주어진 상황을 효과적으로 인지할 뿐만 아니라 다수의 장치가 협력 관계를 추구하는 컴퓨팅 모델이다. 본 논문은 커뮤니티 모델과 미들웨어의 아키텍처를 확립하기 위한 요구사항과 구조에 대하여 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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