본 연구는 근거리 무선통신 장치의 하나의 비콘의 신호를 이용하여 침수위험지역에 접근하게 될 시 알림 서비스를 제공하는 어플리케이션을 개발하는데 목적이 있다. 어플리케이션의 기능은 크게 침수위험지역으로 연결되는 경로로 진입하는 경우 일정 거리 이상으로 접근하게 되면 휴대용 단말기에 알림창을 띄우는 기능과 침수대피시설에 가까워지는 경우 알림창을 제공하는 기능으로 구성되어 있다. 침수 상황에서 발생되는 인명피해의 유형을 살펴보면 침수지역의 거주민이 침수를 경험하는 경우도 있지만, 방문객과 같은 불특정인도 침수로 인한 피해를 경험한다. 특히, 관광객, 방문객과 같이 해당지역에 거주하지 않는 사람의 경우 침수예상지역에 대한 지식이 전혀 없을뿐더러 대피시설과 피난경로에 대한 인지가 상대적으로 지극히 부족하다. 또한 침수재해의 경우 위험을 인지하지 못하고 침수위험지역에 잘못 진입하게 되면 침수의 진행에 따라 피난이 불가능해 지는 상황이 발생한다는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 간단한 어플리케이션으로 침수지역의 위험에 대한 인지, 대피시설에 대한 1차원적인 정보제공이 가능하다면 인명피해를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.
지역정보 쓰기에서 이용자들을 돕기 위해 (1) 글 구조, (2) 단락 구성, (3) 문장 작성, (4) 어휘 구사에 대한지식을 글 분석을 통해 연구하였다. 글 구상과 단락 구성을 각각 도와주는 글틀과 단락틀 지식베이스가 고안되었고 단어, 절, 문장의 구현에 필요한 단어와 절 및 문장의 예들을 모은 사전 데이터베이스도 만들었다. 서비스의 질을 높이기 위해 전문가 지향적인 시스템을 추구하였다. PC통신과 웹에서 실용적인 시스템이 되려면 앞으로 (1) 글틀과 단락틀의 주제 추출, (2) 문장의 대표어 작성, (3) 각종 규칙의 정제, (4) 정밀한 지식베이스 구축이 필수적이라고 사려된다.
최근 국민들의 삶의 질이 높아짐에 따라 국외 여행의 수요가 급증하고 있으며, 늘어난 국외여행 수만큼 국외에서 여행자들의 다양한 사건사고 피해가 증가되고 있다. 하지만 국외 여행자들이 이용할 수 있는 안전시스템은 부족하다. 따라서 여행자들을 위한 국가별 재난 범죄 및 위험지역에 대한 정보제공 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 국외 여행자의 상황별 긴급 대처를 위한 웨어러블 디바이스 기반의 스마트 안전 알림서비스 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 재난 범죄 및 위험지역에 대한 정보제공이며 보호자 및 사용자에게 제공할 수 있도록 설계하였다.
우리나라는 수도권지역에 인구 밀집도가 OECD 국가 중 가장 높은 나라이다. 상황이 이러한 만큼 수도권지역의 사람들은 대중교통을 이용한 출퇴근이나 등교에 많은 어려움을 겪고 있으며, 이를 돕고자 대중교통에 관련된 많은 어플리케이션이 출시되어 있다. 하지만 대부분의 대중교통과 관련된 어플리케이션의 경우 정적인 시간표를 알려주는 어플리케이션이고, 좀 더 나아가 발전한 어플리케이션의 경우에도 사용자의 수동적인 환경에서만 알림이나 실시간 등의 기능을 제공해주고 있어, 많은 사람들이 그러한 기능이 있는지조차 모르고 사용 중인 이용자가 대부분이다. 본 연구에서는 현 시간상황에 맞는 대중교통 정보를 제공해주고, 알림기능으로 사용자에게 능동적인 계획을 구성해주는 것은 물론 지하철과 버스 그리고 대중교통이 아닌 도보의 상황까지 판단하여 종합적인 정보제공을 해주는 시스템을 제안한다.
산악사고 발생 시 사고자는 위치정보와 사고 상황을 신속하게 알려야 한다. 하지만 산악사고 발생 시 해당 지역이 GPS, 3G/4G, 무선통신 등이 불가능한 음영지역에서 구조대에 신고할 수 없다. 본 논문에서는 산악 사고 시 음영지역에서 사고자가 신고할 수 없는 상황에서 긴급구조요청 알림서비스를 제안한다. 제안하는 서비스는 BLE(Bluetooth Low Energy)를 통해 음영지역에서 사고 발생 시 긴급구조요청 메시지를 보내는 서비스이다.
본 논문은 OSGi 프레임워크 기반의 열차 상황정보 알림 시스템을 제안하였다. 열차의 전면과 후면에 카메라 및 센서를 통해 상황정보를 인지하고, OSGi 프레임워크 으로 전송하여 상황정보를 고속의 무선랜(WLAN)을 통해 각 역의 서버로 보낸다. 각 역의 서버에서는 수집된 상황정보를 이용해 가능한 디바이스로 보내어 열차 이용객 및 관리자들이 시각적인 상황 정보를 얻어 열차의 시간, 상태, 나아가 각 지역의 기후정보 등을 이용할 수 있다.
우리나라는 수도권지역에 인구 밀집도가 OECD 국가 중 가장 높은 나라이다. 수도권 지역의 사람들은 대중교통을 이용한 출퇴근이나 등교에 많은 어려움을 겪고 있으며, 이를 돕고자 대중교통에 관련된 많은 어플리케이션이 출시되어 있다. 그러나 대부분의 대중교통과 관련된 어플리케이션은 일반적인 시간표를 알려주거나, 사용자의 수동적인 환경에서만 알림이나 실시간 등의 기능만 제공해 주고 있다. 본 논문에서는 실시간에 따른 대중교통 정보를 제공해주고, 알림기능을 제공하여 사용자가 대중교통의 이용을 편리하게 이용할 수 있도록 하며, 대중교통이 아닌 도보의 경우까지 포함하여 정보를 제공하는 앱을 설계 및 구현하였다.
우리는 코로나라는 질병으로 인해 우리의 삶이 많이 바뀌었다. 그 중 가장 큰 변화 중 하나는 국가에서 보내는 '재난 알림 문자' 서비스를 실시간으로 보내올 때 마다 확인을 하는 것이다. 그런데 우리는 거주하고 있는 지역 이외에는 다른 지역 재난 문자는 따로 받지를 못한다. 우리가 다른 지역을 방문한 후에 다시 거주하는 지역으로 되돌아오면 방문했던 지역의 코로나 확진자의 동선 문자를 따로 받을 수가 없어서 동선 확인에 어려움을 겪었다. 그리고 방송형 동보 서비스를 이용하면 불필요한 동선의 정보를 받지않고, 우리가 방문했던 곳만 재난 문자를 받을 수 있게 된다. 대중들에게 더 정확하고 확실한 정보를 제공하기 위해서 앱 서비스를 제안하고자 한다.
특수교육에 대한 기초적인 지식과 지도 방법의 이해 부족 및 특수아동의 학부모와의 상담여건이 조성되지 못하고 있는 실정에서 초등학교 통합학급 교사들은 일반학생들의 지도와 병행한 특수아동의 지도에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 시 공간의 제약을 받지 않는 모바일 환경 속에서의 통합학급운영 시스템 설계를 하였다. 첫째, m-Learning환경에서 특수아동을 지도하는 통한학급교사에게 시간적, 공간적으로 효율적인 도움이 될 정보를 제공하는 폰페이지를 구성하였다. 둘째, 무선인터넷의 특징인 즉시성, 편재성, 보안성을 갖는 모바일환경의 폰페이지에 학부모와 특수아동에 대한 정보 교환 및 상담이 가능하게 하였다. 셋째, 아동을 통한 알림장 작성이 불가능한 특수아동을 위하여 폰페이지에 알림장을 만들고 학부모에게 학교에 관련된 정보와 학급 상황을 전달하도록 하였다. 넷째, 통합학급과 특수학급의 효율적인 운영을 위하여 지역별, 또는 교육청 단위의 특수교육지원센터의 SMS서비스를 강조하였다. 이러한 모바일통합학급운영시스템은 현장에서의 통합학급 교사들에게 특수교육에 대한 자신감과 특수아동의 학부모와의 체계적인 상담 기회를 제공하여 효율적인 통합학급을 운영하는데 많은 도움을 줄 것이다.
기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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