언어는 인간의 지적 활동의 가장 근본적인 도구이다. 컴퓨팅에 있어서도 특히, 인간의 지적 활동을 모방하는 경우에 언어를 통한 컴퓨팅이 효과적일 수 있다. 의미베이스는 시스템 기능문법(SFLT)을 기반으로 한 인간 사고의 모델링으로 언어기반 컴퓨팅의 도구로 이용될 수 있다 본 논문에서는 카네비게이션 시스템을 예로 들어 언어를 매개로 한 지적 컴퓨팅에 관한 아이디어를 제시한다. 의미베이스의 계층은 컨텍스트, 의미, 어휘문법으로 나뉘고, 각 계층은 시스템, 서브시스템, 인스턴스로 세분된다 본 논문에서는 카네비게이션의 컨텍스트를 정의하고, 이것을 바탕으로 의미층에서 의미를 생성함을 보인다 그리고, 제시한 의미베이스 안에서 대화를 분석 및 생성하는 과정을 통해 컴퓨팅이 이루어질 수 있음을 예를 통하여 보인다.
본고에서는 스마트 카/자율주행에서 스마트 폰과의 연결성에 대해 알아본다. 2008년 스마트폰이 막 등장한 시점에 자동차와의 연결에 대해 연구를 진행했던 당시에는 매우 획기적인 일이었지만 이제는 스마트폰과 스마트카는 연동되는 것이 당연한 시대가 되었다. 스마트폰의 기능 중 자동차와 연동하는 기능이 제공되기 시작했고 스마트 카의 핵심기능으로 마케팅 아이템으로도 사용되고 있다. 차량과 스마트 폰 연결성의 표준화 동향과 스마트 폰 플랫폼 사와 자동차 제조사간의 영역 다툼에 대해서도 살펴보고, 다가올 무인주행시대에서 스마트 폰의 역할에 대해 전망해 본다. 마지막으로 스마트 카와 자율주행 차의 컨테츠로 자율주행 네비게이션과 멀티미디어 컨텐츠에 대해서도 알아본다.
지도 DB 업데이트 방법은 카 네비게이션을 사용하는 운전자 입장에서는 매우 중요한 요소이다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용해 이기종 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자들이 새로운 도로(Unknown Roads) 주행시 추출된 도로 속성 정보를 클라우드에서 분석해 이기종 네비게이션간 서비스가 가능한 XML 포맷의 Metadata를 생성한 다음, 이것을 모든 지도 정보 제공자(Provider)에게 제공하면 해당 Map DB 제공자는 클라우드로 부터 제공 받은 도로의 속성 정보 metadata를 자신의 네비게이션 시스템을 사용하는 모든 운전자의 Map DB를 실시간으로 업데이트하는 방법을 제안한다. 이 방법은 Map DB Provider들이 수행하는 실차 주행 테스트 비용을 줄이고 서버 자원 통합 구축을 통한 Map DB 데이터센터의 유지 비용을 줄일 수 있다. 결국 제안된 방법은 새로운 도로 정보를 모든 운전자들의 Map DB에 더욱 효율적으로 업데이트할 수 있다.
자동차의 급격한 증가로 인하여 교통 정체현상이 날로 심해짐에 따라 운전자에게 보다 안전하고 쾌적한 운전 편의성을 제공하기 위한 방법으로 차량항법장치(CNS)가 제안되었으며, 최근에 출시되는 많은 차량에 카 네비게이션 시스템이 장착되고 있다. 또한 네비게이션 시스템이 단순한 차량 항법 장치로서의 위치를 넘어 차량 내 멀티미디어 시스템으로서의 기능을 감당하고 있으며, 이에 따라 자동차 내장(Interior)의 중요한 부품으로 인식되고 있다. 따라서 기능뿐만 아니라 사용성과 외형적 디자인 역시 소비자의 취향에 맞게 설계되어질 필요성이 있다. 본 연구에서는 자동차 내장 부품의 구성 요소로서의 카 네비게이션 시스템에 대하여 소비자들이 요구하는 감성요소가 무엇인지 파악해 보았다. 특히, 소비자들이 선호하는 차종에 따라 내장 부품의 감성 특성 역시 변화될 수 있으므로 차량 선호도에 기초하여 감성요소 분석을 실시하였으며, 소비자 특성별 감성 선호도 도출 기법으로서 다차원 척도법(MDS)기법의 효용성을 입증해보았다. 정통적인 세단 형태의 차종을 선호하는 사람의 경우, 네비게이션 시스템에 대하여 고급감, 조화감, 재질감을 요구하였으며, 스포츠카를 선호하는 사람의 경우는, 팬시감, 개성감, 역동감을, SUV와 MPV를 선호하는 사람의 경우는 견고감과 역동감, 편의감을 중요시하는 것으로 분석되었다.
현재 많은 Map DB Provider들이 지도 정보를 제공하고 있으며, 자신들의 Map DB에 새로운 도로 정보를 업데이트 하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만, 아직까지 Provider들 상호간 도로 정보 공유에 대해서는 고려하지 않고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 환경을 이용해 클라우드에서 이기종 카 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자들에 의해 추출된 새로운 도로의 속성 정보를 실시간으로 모든 운전자의 네비게이션 Map DB를 업데이트하는 방법을 제안한다. 이 방법은 새로운 도로 정보를 모든 운전자들의 Map DB에 더욱 효율적으로 업데이트할 수 있으며, Map DB Provider들이 수행하는 실차 주행 테스트 비용을 줄이고 서버 자원 통합 구축을 통한 Map DB 데이터센터의 유지비용을 줄일 수 있다.
본 논문은 운행 중 차량에서 수집된 교통정보를 차량간 방송방식의 ad-hoc 무선 통신망을 통하여 수집하여 최소의 데이터로 가공하고, 이를 상대 차량에 제공하는 교통정보 제공 서비스 방식을 제안한다. 제안 방식은 특정 서버를 사용하지 않고 차량에 있는 네비게이션과 차량간 통신을 위한 무선통신장비만으로 서비스를 제공할 수 있다. 또한 별도의 교통정보 검지장치나 프로우브 카를 이용하지 않고도 광범위한 지역의 교통상황에 대한 정보를 분석할 수 있으며 이를 토대로 정확하고 빠른 교통상황 정보를 각 운전자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서 VANET 기반 트래픽 정보 서비스를 제공할 경우 방송 전파 특성을 ns-3 시뮬레이션을 통해 분석하였다.
음성 사용자 인터페이스(Voice User Interface, 이하 VUI) 는 음성을 매개로 일어나는 인간과 기계 간 인터페이스를 뜻한다. 음성 인식율의 향상과 음성 재생 장치의 발달에 힘입어 최근 들어 휴대폰과 카 네비게이션 시스템에 주로 적용되고 있다. 최근 이러한 경향은 A/V 시스템 등 가전제품(Domestic Appliance) 에도 확대되고 있는데 본 연구에서는 사용자와 필수적이고 빈번한 상호작용이 일어나는 백색 가전을 대상으로 사용자를 만족시키는 음성 인터페이스의 주요 속성 중 음성 생성(Speech Generation)과 관련된 음성 표현을 중점 연구하였다. 연구방법으로 먼저 주부들이 느끼는 가전에서의 문제점과 VUI 로서 해결가능성에 대하여 F.G.I. 를 통하여 조사하여 주요 이슈를 도출하고, 대표적 백색 가전인 에어컨, 세탁기, 김치냉장고, 냉장고, 식기세척기, 오븐레인지 등 6개 제품에 대하여 음성의 물리적 특성, 내용적 특성, 기능에 따른 배치에 대하여 조건에 따라 다양한 프로토타입을 제작한 후 실제 환경과 유사한 실험실 상황에서 사용자의 선호도, 적합도 및 수행을 측정하였다. 연구 결과 각 이슈에 따라 가전제품에 적합한 VUI 가이드라인 특성을 찾아내었다.
안드로이드 플랫폼은 리눅스 2.6 커널을 기반으로 강력한 운영체제와 포괄적 라이브러리, 멀티미디어 환경, 사용자 인터페이스, 폰 애플리케이션 등을 제공한다. 안드로이드는 개방형 운영체제이기 때문에, 어느 벤더기기에든 탑재가 가능하다. 현재 스마트폰뿐만 아니라 넷북, 네비게이션, 카 PC, 태블릿 PC, 산업용 PC 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 안드로이드를 다른 기기에 탑재하거나 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재하려면 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 하드웨어 장치에서 발생한 데이터가 최상위 애플리케이션까지 전달되는 과정과 안드로이드 플랫폼이 하드웨어 디바이스를 관리하는 체계를 분석하고, WiFi 디바이스를 탑재하는 절차를 안드로이드 및 드라이버 컴파일 환경구축, 커널에서 WiFi 사용을 위한 프로토콜 지원, WiFi 디바이스를 커널에 탑재, 안드로이드 플랫폼에 디바이스 드라이버 등록, WiFi 관리서비스 데몬(wpa_supplicant)과 IP 할당서비스 데몬(dhcpcd) 등록, 데몬(wpa_supplicant)과 HAL의 통신을 위한 소켓 생성으로 제시하고 있다. 실험에서는 본 논문에서 제시한 방법을 이용하여 ARM 계열과 X-86 계열의 안드로이드 플랫폼에 WiFi 디바이스를 탑재했다. 안드로이드 플랫폼에 디바이스 탑재 시에는 안드로이드의 소프트웨어 계층을 이해하는 것이 매우 중요하며, 이러한 경험은 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재할 때에도 많은 도움이 될 것이다.
최근 지리정보시스템은 국가단위의 대규모 응용 애플리케이션 개발 뿐만 아니라 시설물관리시스템과 같은 소규모 시스템에 이르기까지 그 규모가 다양하다. 또한 그 활용 분야도 경영정보시스템에서부터 카네비게이션시스템에 이르기까지 우리의 일상 생활에 다양한 모습으로 다가오고 있다. 이런 시점에서 짧은 시간 내에 효과적이고 유용하게 지리정보시스템을 개발하기 위해서는 GIS 컴포넌트의 개발방법론 뿐만 아니라, 이미 개발되어 사용되어지고 있는 GIS 컴포넌트의 관리측면에 대한 고려가 매우 절실한 실정이다. 현재 많은 GIS 컴포넌트가 그 상호운용성 및 질적면에서 탁월한 결과를 가지고 있지만, 저장소 내에서 검색의 비효율성으로 인해 재사용성의 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 각 GIS 컴포넌트가 저장소 내에 위치하기 전에 이들의 기능적 및 비기능적 요소를 반영하여 컴포넌트를 분류하고자 하였다. 특히 비기능적 요소를 정의함에 있어서 컴포넌트의 메타데이터를 이용하여 'GIS content-dependent metadata'와 'GIS content-independent metadata'를 식별하였다. 그리고 이들 정보를 바탕으로 웹기반 GIS 컴포넌트의 등록 및 검색시스템을 설계하였다. 향후 GIS 애플리케이션 개발자는 웹기반 GIS 컴포넌트 저장소 내에 등록된 컴포넌트와 그 정보를 바탕으로 자신의 목적에 부합하는 새로운 컴포넌트를 쉽게 재구성하고 수정할 수 있으리라 사료된다. 결국 GIS 컴포넌트의 재사용성과 상호운용성을 높여 새로운 지리정보시스템 개발에 소요되는 인력 및 시간, 예산 절감의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
휴대폰이나 카네비게이션 시스템과 같은 개인단말기에 의한 교통정보 제공 서비스의 시행을 위해서는 정보제공 서비스가 사회적 편익과 개인적 편익에 미치는 영향 분석이 선행되어야 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 교통정보 제공 서비스가 도로 네트워크에 미치는 영향과 정보를 이용하는 운전자와 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 차이를 소요시간 분석, 소요시간 예측오차 분석, 그리고 정보의존도 분석 등을 통해 밝히고 있다. 소요시간 분석과 소요시간 예측오차 분석 결과에 의하면, 네트워크 내에 정보를 이용하는 운전자가 증가하면서 네트워크의 소요시간과 소요시간 예측오차는 감소하는 경향을 나타냈다. 또, 소요시간과 소요시간 예측오차에 있어서, 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 정보 이용 운전자의 상대적 편익은 1일 교통량 변동이 크고, 정보이용률이 낮은 상황에 한하여만 나타났다. 또, 정보의존도 분석 결과에 의하면, 도로 네트워크 내에 정보 이용 운전자들이 많아지면 운전자들은 정보에 더 많이 의존하게 되는 것으로 나타났다. 또, 혼잡한 교통상태에서는 정보 역시 정확도가 떨어지므로 정보의존도가 낮고, 교통량이 적기 때문에 소통원활한 경우는 정보의존도가 낮고, 반대로 교통량이 많지만, 도로 이용효율이 높아 생기는 소통원활의 경우에는 높은 정보의존도를 보이었다. 본 연구 결과로부터, 어느 정도의 정보이용률까지는 정보이용 운전자들이 증가하면, 네트워크는 도로 이용효율이 향상되어 소요시간 효율성과 신뢰성 등이 향상되고, 운전자의 소요시간 예측오차는 감소한다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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