최근 모바일 사용자들이 증가하면서 모바일 어플리케이션 또한 계속적으로 증가하고 있다. 모바일 어플리케이션이 증가하면서 사용자들은 모바일 장치에 은행정보, 위치정보, 아이디, 패스워드 등의 민감한 정보들을 저장하고 있다. 따라서 최근에는 PC를 타겟으로 하는 악의적인 어플리케이션보다 모바일 장치를 타겟으로 하는 악의적인 어플리케이션들이 증가하고 있는 추세이다. 특히 안드로이드 플랫폼의 경우 오픈 플랫폼으로써 사용자들에게 악성 코드를 포함한 어플리케이션을 배포하기 유리한 환경을 가지고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 악성코드를 포함한 어플리케이션을 탐지하기 위해 선형 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 분류기를 적용한 악성코드 탐지 시스템의 성능을 분석한다. 또한 모바일 악성코드의 탐지 성능 향상을 위한 feature를 제시하고, 의미있는 feature를 선정한다.
로봇 어플리케이션의 활용도는 사회 전반에서 점차 확대되고 있지만 로봇들의 컴퓨팅 자원 차이로 인해 한 로봇에서 다양한 어플리케이션을 실행하기는 힘든 실정이다. 본 논문에서는 로봇이 주변 장치와의 자원 공유를 통해 자원의 제약을 극복하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 협업에 요구되는 공통 구성 요소들을 정의하고 어플리케이션을 쉽게 제작할 수 있는 API를 제공한다. 로봇과 다른 장치가 네트워크로 연결된 환경에서 동작하는 로봇을 이용한 체조 학습 어플리케이션의 예시를 통해 프레임워크의 동작 흐름을 보인다.
근래 주목받는 키워드인 유비쿼터스(Ubiquitous), UCC(User Created Contents) 등은 기술적 발달과 함께한 사람들의 행동 양식 변화를 잘 반영하고 있다. 기술적인 측면에서 모바일 환경으로의 진화는 사람들에게 시공간적 제약을 없애주었으며, '호모 루덴스'로 표현된 유희적 인간의 개념은 현대인의 행동 양식을 잘 표현했다. 이중 지상파 이동 멀티미디어 방송(Digital Multimedia Broadcasting, DMB)은 방송에 있어서 시공간적 제약을 없앤 대표적인 사례이며, 'EDUTAINMENT(에듀테인먼트)'는 교육에 유희를 결합한 실례라고 하겠다. 특히 DMB는 정보와 유희의 욕구를 기본적으로 충족시킬 수 있는 방송이라는 매체를 이용한다는 점에서 에듀테인먼트의 기술적 기반이 될 수 있으며, 이를 통해 저 연령의 학습자에게 유희와 교육을 동시에 제공함으로써, 학습효과를 높일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 DMB 시스템을 위한 유아 대상의 에듀테인먼트 어플리케이션을 설계하고, 구현한다. 이 어플리케이션을 위해 스토리텔링, 음악과 악기 선택 시스템, 타임라인 및 자유표면 게임 시스템 등 DMB 시스템에 적절하며, 에듀테인먼트의 조건을 충족하는 몇 가지 방법론을 제안하여 방송을 통해 콘텐츠와 대상자가 서로 상호작용 할 수 있도록 한다. 이를 위해서는 기존 방송의 음성, 영상 서비스를 넘어 상호작용의 필수적인 요소라고 할 수 있는 데이터 서비스를 요구하며, 이는 MPEG-4 Part 11: BIFS(Binary Format for Scenes) 기술을 기반으로 그 구현에는 VRML에 기초한 BT(BIFS Text) 언어를 사용한다.
도시화가 급속도로 진행됨에 따라서 일상생활에서 생활폐기물의 관리와 처리에 대한 문제가 심각해지고 있다. 이 문제를 해결하고자 어플리케이션을 통해 생활폐기물 처리를 쉽게 할 수 있는 시스템을 제안한다. '싹처리'는 편리성, 정확성, 확장성, 수익성을 가지고 (중)대형 생활 폐기물 처리하는 딥러닝 어플리케이션이다. 어플리케이션 내의 저장된 딥러닝 과정으로 학습되어진 생활폐기물 분류 모델을 통해 폐기물 사진을 자동 인식하는 과정으로 누구나 쉽게 폐기물 배출을 신청할 수 있다. 정확한 딥러닝 알고리즘과 전이학습, 데이터 검수 등을 통해 높은 성능의 사물 자동 인식을 할 수 있다. 이 시스템을 통해 임산부, 장애인, 독거노인 등의 사회적 약자는 불필요한 과정 없이 손쉽게 폐기물을 처리할 수 있고, 더 나아가 중고시장의 활성화에 기여할 수 있는 가치가 있다.
본 연구의 목적은 학습자 중심의 스마트 교육을 위한 융복합 학습 콘텐츠의 개발요소와 개별화되고 맞춤화 된 창의적인 교육콘텐츠 개발방안을 분석하는 것에 있다. 스마트교육환경에 적합한 어플리케이션의 개발방안은 전통적인 교수 학습 모델과 유기적으로 연계되어야 하며 학습을 위한 검색기능, 학습 자료를 추출하는 조사도구기능, 협력활동을 지원하는 기능, 문서저작기능, 심화학습을 위한 기능을 구현해야 한다. 향후 교육환경은 클라우드 교육서비스를 기반으로 네트워킹을 통한 국내외 학습자원의 지원과 협력학습 인프라를 통해 언제 어디서나 학습이 이루어지는 학습 선택권을 중심으로 이루어질 것이다.
스마트 러닝에 대표적으로 사용되는 스마트 보드는 학생들에게 향상된 동기부여와, 적극적인 수업 참여를 불러일으키고, 어플리케이션을 직접 조작함으로서 흥미를 주고, 주의집중도를 향상시키며, 개인차를 고려하여 학습에 기여했다. 그러나 학생들에게 환영을 받았던 스마트 보드의 새롭고 흥미로운 이점들은 오래가지 못했다. 학생들의 동기부여는 지속되지 못했으며, 어떠한 성과도 나타나지 않았다. 그러므로, 스마트 보드는 적절한 가르침의 전략과, 방법, 기술을 조화롭게 사용하여 바라는 영향을 달성해야 한다.
유아기는 언어를 습득하는데 있어 가장 중요한 시기이다. 이런 중요한 시기에 언어를 습득하는데 흥미를 느끼지 못하고 학습에 쉽게 지루함을 느껴 올바르게 언어 습득을 하지 못하는 유아들이 많다. 이에 대하여 시각 정보와 청각 정보의 결합을 통한 멀티미디어 매체를 이용해 언어 습득에 대하여 올바른 유아 시기를 보내게끔 본 논문에서 제안하고 있다. 또한 햅틱 기술을 이용하여 학습자가 쓰기 학습에 흥미를 느낄 수 있게 하였으며, 피드백 과정을 통하여 올바른 언어 습득에 기여한다.
본 논문에서는 통계 어플리케이션을 웹 서버에서 내려받기 하여 클라이언트에 저장, 설치하고 stand alone 형태로 운영되도록 개발된 DAVIS에 대하여 개발 기법과 구현된 형태를 연구하고, 서버 기반의 통계 프로그램과 클라이언트 기반의 통계 프로그램에 대하여 고찰한다. 그리고 이들 유형에 대한 장단점을 파악하여 좀 더 발전된 통계학습시스템의 설계 방안을 제안한다. 이 시스템은 클라이언트 요청에 의하여 클라이언트에서 어플리케이션이 실행되고, 통계 데이터는 데이터베이스 서버에서 로드하거나 사용자에 의해 클라이언트에서 입력하는 형태로 설계되어 통계 분석을 수행토록 한다.
본 연구에서는 금융 분야에서 AI 기술을 이용하여 챗봇 기반의 예측 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 사용자가 이해하기 쉽게 챗봇 기반으로 실시간 서비스를 제공하며 투자 경험이 없는 사용자를 타겟으로 투자 추천을 하는 것을 목표로 개발하였다. 챗봇 기반의 금융 어플리케이션에서는 종목 주가조회, 코스피 상위 조회, 예측결과 조회, ELS상품추천 등으로 크게 네 가지의 의도파악을 하며 자연어 처리와 단어 매칭 처리를 통해서 사용자에게 최적화된 정보를 제공한다. 정보의 질을 높이기 위해서 인공지능 학습은 10년 치의 데이터를 학습시켰으며 비슷한 패턴을 예측해서 제공한다. 상장기업의 주식과 은행에서 판매하는 ELS를 추천하고 있으며, 챗봇 서비스를 통해 사용자와 실시간적으로 소통할 수 있는 AI기반의 금융 시스템을 제공한다.
최근 무선인터넷 기술이 급속히 발전하고 있으며 특히 스마트폰의 서비스 활성화를 기반으로 모바일 어플리케이션에 대한 활용도가 높아지고 있다. 따라서 소프트웨어 개발자들이나 IT 관련학과 학생들은 일상생활에 편리한 각종 어플리케이션들을 개발하고 있다. 본 논문에서는 남서울대학교 컴퓨터학과 캡스톤 디자인 교과목에서 모바일 프로그램 개발 능력을 키우고 특히 안드로이드 운영체제기반으로 하는 각종 툴의 학습을 위해서 개발한 소지품 분실예방 어플리케이션을 제안한다. 이것은 스마트폰을 소지한 사용자가 알람을 통하여 자신의 소지품을 관리할 수 있고 분실하지 않도록 하는 어플리케이션이다. 또한 개발하는 과정을 통해 얻게 된 실무적 교육 효과에 대해 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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