SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.
인터넷 미디어의 멀티미디어화 추세에 따라 W3C의 동기화 멀티미디어 워킹그룹(SYMM) [1]에서는 1998년 웹상에서의 멀티미디어 표현을 위한 XML 기반의 동기화 언어인 SMIL을 발표하였다. SMIL [2]은 순차관계()와 병렬관계() 및 이들의 중첩관계를 사용하여 미디어간의 시간적 동기화를 설정한다. 이에 따라 기존의 SMIL 저작 도구들은 구조 편집기를 통하여 엘리먼트간의 중첩관계를 직접 편집함으로써 멀티미디어 시나리오의 시간적 동기화 정보를 기술하도록 하고 있다. 하지만 구조 편집기는 SMIL에 중심적인 편집 방법으로써 엘리먼트간의 중첩이 심화될수록 사용자에게 혼돈을 가져온다. 본 논문은 사용자 중심적인 시간적 동기화 정보 기술방법을 제공하기 위한 연구에서 출발하였다. 즉, 시간 축을 기준으로 미디어간의 시간정보를 기술하는 타임라인 편집기를 제공함으로써 사용자는 보다 직관적으로 프리젠테이션 시나리오를 작성할 수 있다. 이때, 타임라인 정보는 SMIL 문서의 구조 정보와는 상이한 데이터모델을 사용하므로 이를 SMIL 구조 정보로 자동 변환하기 위한 변환과정이 필요하게 된다.
스마트폰은 다양한 사용자 정보를 저장하고 있으므로, 디지털 포렌식 관점에서 앱 데이터 분석을 통해 사건과 관련된 유용한 정보를 얻을 수 있다. 하지만 스마트폰의 특성상 높은 이동성과 데이터의 손실이나 위 변조 가능성이 크기 때문에 그에 맞는 포렌식 방법이 필요하다. 특히 위 변조된 타임스탬프는 디지털 증거의 신뢰성을 저하하며, 타임라인 분석에 어려움을 가져온다. 이 논문은 iOS 운영체제를 기반으로 하는 디바이스 내에서 타임스탬프 위 변조 여부를 조사할 수 있는 사용 흔적들을 제시한다.
불확실성과 복잡성이 존재하는 제조시스템의 생산성 분석과 의사결정을 위하여 시뮬레이션 기법이 활용될 수 있다. 이러한 시스템의 시뮬레이션을 위해 대상의 특성을 반영하는 입력 모델링 과정이 필요하다. 하지만 건설기계 조립라인과 같은 수작업 중심과 긴 리드타임을 가지는 복잡한 환경에서는 시뮬레이션에 활용할 데이터의 수집이 제한된다. 본 연구는 입력 데이터의 수집이 어려운 환경에서 동영상 데이터를 이용한 시뮬레이션 입력 모델링 절차를 제안한다. 동영상 데이터 기반 작업분석을 통해 측정시간을 정미시간과 표준시간으로 산정하고, 시뮬레이션의 입력 분포로 활용할 수 있다. 제안하는 절차로 산정된 확률분포를 시뮬레이션에 이용하여 대상 시스템의 주요 생산성 지표를 분석하였다. 본 연구에서 제안하는 절차는 데이터가 적은 상황에서 시뮬레이션을 활용한 생산성 분석으로 의사결정 보조에 도움을 줄 것으로 기대된다.
MPEG-4 시스템 표준은 오디오, 비디오, 이미지 등 다양한 멀티미디어 객체들을 통합하여 관리하고 전송하며 BIFS는 이러한 객체들의 표시 방법과 특성을 지정하고 하나의 장면을 구성할 수 있도록 해주는 기술 언어이다. 멀티미디어 데이터는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있어서 객체들간의 시간 관계가 명확히 기술되어야 한다. 그러나 BIFS 명세에서는 하나의 객체에 대한 시간정보만 기술 할 수 있고 객체간 관계는 정의하고 있지 않다. 이에 본 논문은 객체간 동기화를 위한 시간관계 정보를 저장하는 노드를 BIFS에 추가하여 각 객체를 동기화 할 수 있도록 하는 확장된 BIFS를 정의하고 이를 기반으로 MPEG-4 저작 시스템을 구성하였다. 이로써 객체 동기화를 위한 별도의 구조를 추가해야하는 부담을 줄이고 MPEG-4 시스템 자체가 동기화 문제를 해결할 수 있다. MPEG-4 저작도구의 타임라인 바는 제작되는 컨텐츠 내의 멀티미디어 데이터들의 시간관계를 시각적으로 표현하고 시간관계 모델 조건에 따른 Group 노드를 생성한다.
최근 다양한 유형의 증거 분석에서 디지털 증거 분석 기법의 도입이 가속화되고 있으며 중요도가 증가하고 있다. 하지만 개인용 디스크 용량이 커지면서 저장하는 파일의 용량의 수가 증가하면서 전체 데이터를 모두 분석하는 것은 시간과 노력이 많이 소요된다. 대부분의 디지털 증거는 항상 시간정보를 저장하고 있으며, 시간 정보는 디지털 증거 분석에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 시간 유형이 다양하여 단순히 저장된 시간을 기준으로 사건을 분석하면 잘못된 분석결과를 도출할 가능성이 크다. 따라서 본 논문에서는 다양한 디지털 증거의 시간 유형에 대하여 고찰하고, 하나의 시간 축을 기준으로 디지털 증거 분석을 수행할 수 있는 타임라인 분석 기법에 대하여 설명한다.
카드 기반 사용자 인터페이스는 스마트 폰에 있어 가장 쉬운 탐색 방법 중 하나로 최근 많은 콘텐츠는 카드 형태로 노출 되고 있다. 본 논문에서는 카드의 정의와 함께 스마트 폰에서 사용되는 카드의 구성 요소에 대해 알아보았다. 카드는 다양한 이미지와 미디어를 포함한 멀티미디어의 재생이 가능하고 버튼이나 액션의 배치를 통해 세부 콘텐츠로의 진입로 역할을 한다. 카드 UI는 그 형태에 따라 기본형, 타임라인형, 워크플로우형, 대시보드형으로 구분할 수 있었으면 각 유형에 따라 다른 특색을 가지고 있었다. 기본형과 타임라인형은 정보의 위계나 순서가 필요한 경우에는 적합하지 않았으며 대용량 콘텐츠를 제공하는데 적합한 유영이었다. 워크플로우형은 콘텐츠의 양과는 크게 구분이 없었으며 수평적 콘텐츠 배열이 가능했으며 대시보드형은 다양한 데이터를 그래프나 숫자로 제공하는데 적합한 유형으로 분석되었다.
최근 정보통신기술(ICT)의 발달로 산업혁명은 3차 산업에서 4차 산업으로 옮겨가고 있다. 기업이 미래에 생존하기 위해서는 이러한 기술을 채택해야 한다는 것에는 의심의 여지가 없다. 본 연구의 목적은 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷(IoT) 연구 문헌의 지적 구조를 분석하여 해당 분야에 대한 더 나은 통찰력을 제시하는 것이다. 연구 데이터는 Web of Science 데이터베이스에서 추출되었으며, CiteSpace를 사용하여 총 1,631개의 문서와 72,754개의 참고 문헌을 분석하였다. 저자동시인용분석을 이용하여 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷 연구 분야의 지적 구조를 분석하기 위해 군집분석, 타임라인 분석, 연구전환점 분석을 수행하여 'Supply Chain', 'Digital Twin', 'Smart Manufacturing System' 등 12개의 하위 영역을 식별하였다. 타임라인 분석을 통해 연구가 확대되고 있는 분야와 축소되고 있는 분야를 분석하였으며, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 결론과 함께 제시하였다.
HARP(High performance Architecture for RISC type Processor)는 고유의 명령어 세트, 데이터 타입, 메모리 입출력, 예외 처리 기능을갖는 32비트 VLSI 프로세서 구조이다. 마이크로 아키텍츄어는 설계된 구조를 기대할 수 있는최고 성능을 갖도록 구조(architecture)와 구현(implementation) 사이의 최적 모델링을 통해 정의되는 구조체로서 구조의 개념 설계를 구현의 실물 설계로 변환 시켜주는 조율(tuning)모델이다. HARP의 고유한 명령어 세트를 비롯한 구조적 기능들을 최적 구현 하기위해 32비트 크기의 명령어 입력 유니트(Instruction Fetch Unit), 데이터 입출력 유니트(Data I/O Unit), 명령어/데이터 처리유니트(Instruction/Data Processing Unit), 예외 상황 처리 유니트(Exception Processing Unit)등 4개 유니트가 설계되었으며 이들 4개 유니트의 동작을 최대 속도로 유지시키기 위해 각급 주요 설계 변수들이 시뮬레이션을 통해 최적화 되었다. 유효 채널길이 $0.7\mum$급 3층 메탈 배선의 HCMOS(High performance CMOS)공정 기술을 구현 기준 기술로 사용하여 50MHz외 동작 주파수에서 최대50 MIPS(Million Instructions Per Second)의 성능을 갖도록 3단계 파이프라인이 설계되었다. 단일 위상의 50MHz클럭 입력과 동기화된 명령어/데이터 입출력을 위해 액세스 타임 20nsec이내의 고속 메모리 입출력 구조가 시뮬레이션되었으며 설계된 마이크로 아키텍츄어를 이용하여 HARP구조의 기대된 최대 성능을 검증하였다.
새로운 멀티미디어 데이터 통합 기법은 사용자가 고수준 사용자 인터페이스를 이용하여 멀티미디어 데이타들의 통합 관계를 구성하면, 시스템이 동적으로 SRT(Synchronization Relation Tree)를 구성하고, SRT에 메세지 패싱 프로토콜을 수행하여 미디어 데이타들의 통합을 이루는 방식이다. 본 논문에서는, 사용자가 정의한 타임라인 다이어그램을 시스템이 동적으로 SRT를 생성하는 알고리즘을 제안한다. SRT를 동적으로 생성하는 알고리즘은 divide and conquer 방식의 재귀적인 알고리즘 형태로 구성하여 다양한 형태의 멀티미디어 데이타 구성에도 SRT가 생성됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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