스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.
본 논문에서는 하이브리드 러닝의 목적 및 교수-학습 원리를 기반으로 AI 교육 시스템의 구성안에 대해 제안하였다. 이를 위해 하이브리드 러닝의 4가지 구성요소를 바탕으로 AI 교육을 효과적으로 운영하기 위한 온·오프라인 학습환경(메타버스 기반, 앱 기반, 면대면 기반) 등의 시스템 개념 구성도와 시스템에 필요한 DB 구성도를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 AI 교육 시스템 모형은 학습자의 수준 및 요구에 따라 AI 교육의 효과성을 극대화하고 AI 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 함양에 있어 더 효과적인 학습자 중심의 학습 환경을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 리눅스 커널을 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 MPU 모듈, Base 보드 모듈 및 센서 모듈을 제작하여 실시간 프레임워크를 설계함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하였다. 센서 모듈에서 획득한 온도 및 습도 데이터는 하이브리드 어플리케이션을 개발함으로서 Web Server를 통하여 데이터베이스에 저장된 후 클라이언트 User가 온도 및 습도 데이터를 스마트 폰에서 확인 함으로서 실시간 프레임워크 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
This paper introduces a microwave-assisted synthesis method to prepare hybrid $Bi_2Se_3-GR/TiO_2$ nanocomposites, which exhibit superior properties over single component materials. The as-prepared composites were characterized by XRD, UV-vis absorbance spectra, SEM,TEM, EDX, and BET analyses, revealing uniform covering of the graphene nanosheet with $Bi_2Se_3$ and $TiO_2$ nanocrystals. For visible light photocatalysis of Rh.B, a significant enhancement in the reaction rate was consequently observed with $Bi_2Se_3-GR/TiO_2$ composites. The degradation rate($k_{app}$) obtained for sonophotocatalysis was $6.8{\times}10^{-3}min^{-1}$, roughly 2.2 times better than that of VL photocatalysis under higher concentrations of Rh.B. The sonophotocatalysis was faster due to greater formation of reactive radicals as well as an increase of the active surface area of the $Bi_2Se_3-GR/TiO_2$ composites. The high activity is attributed to the synergetic effects of high charge mobility and red shift of the absorption edge of $Bi_2Se_3-GR/TiO_2$.
If we use a smartphone to analyze and detect falling, it is a huge advantage that the person with a sensor attached to one's body is free from awareness of difference and limitation of space, unlike attaching sensors on certain fixed areas. In this paper, we suggested effective posture analysis of smartphone users, and fall detecting system. Suggested algorithm enables to detect falling accurately by using the fact that instantaneous change of acceleration sensor is different according to user's posture. Since mobile applications working on smart phones are low in compatibility according to mobile platforms, it is a constraint that new development is needed which is suitable for sensor equipment's characteristics. In this paper, we suggested posture analysis algorithm using smartphones to solve the problems related to user's inconvenience and limitation of development according to sensor equipment's characteristics. Also, we developed fall detection system with the suggested algorithm, using hybrid mobile application which is not limited to platform.
현대인들의 건강관리의 인식의 변화와 노령화 인구 증가는 현대 사회의 큰 이슈이다. 몸이 불편하지만 거동이 힘든 환자, 보호자가 항상 곁에 없는 환자, 스스로의 질병관리의 방법을 모르는 환자들이 스마트 기기만 있으면 이용 가능한 만성질환관리 하이브리드 앱서비스를 제안한다. 제안한 하이브리드 앱서비스는 웹페이지를 이용하여 운영체제에 상관없는 서비스 이용이 가능하도록 연구하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.325-333
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2020
In the past, eating outside was usually the purpose of eating. However, it has recently expanded into a restaurant culture market. In particular, a dessert culture is being established where people can talk and enjoy. Each consumer has a different tendency to buy chocolate such as health, taste, and atmosphere. Therefore, it is time to recommend chocolate according to consumers' tendency to eat out. In this paper, we propose a chocolate recommendation application based on the tendency to eat out using data on social networks. To collect keyword-based chocolate information, Textom is used as a text mining big data analysis solution.Text mining analysis and related topics are extracted and modeled. Because to shorten the time to recommend chocolate to users. In addition, research on the propensity of eating out is based on prior research. Finally, it implements hybrid app base.
다양한 크기의 모바일 기기가 등장함에 따라 기존 웹 어플리케이션으로는 개발자가 의도한대로 레이아웃을 구성하기 어려우며 네이티브 어플리케이션은 운영체제별로 각각 개발해야하기 때문에 많은 개발 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 부트스트랩을 이용하여 기기의 화면 크기에 가변적인 반응형 웹을 구축하고 모바일 운영체제의 웹뷰를 이용한 하이브리드 앱을 구현함으로써 개발과정 및 개발 시간 단축을 검증하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.280-287
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2022
Recently, the number of mobile ransomware types has increased. Moreover, the number of cases of damage caused by mobile ransomware is increasing. Representative damage cases include encrypting files on the victim's smart device or making them unusable, causing financial losses to the victim. This study classifies ransomware apps by analyzing several representative ransomware apps to identify trends in the malicious behavior of ransomware. We present a technique for recovering from the damage, from a digital forensic perspective, using reverse engineering ransomware apps to analyze vulnerabilities in malicious functions applied with various cryptographic technologies. Our study found that ransomware applications are largely divided into three types: locker, crypto, and hybrid. In addition, we presented a method for recovering the damage caused by each type of ransomware app using an actual case. This study is expected to help minimize the damage caused by ransomware apps and respond to new ransomware apps.
최근들어 스마트 단말의 급속한 보급과 업무 방식의 변화에 따른 재택근무 등 근무형태의 유연화로 인하여 다양한 정보를 제공받고 있다. 아기를 둔 엄마들은 유아가 먹는 음식, 건강, 성장 등에 관심을 갖게 되었고, 육아라는 새로운 환경은 가족을 위해 완벽히 잘 해야 한다는 부담감과 동시에 훌륭한 엄마가 되어야 한다는 강박장애로 이어져 많은 엄마들이 육아 스트레스로 고통을 호소하고 있다. 또한, 모바일 환경에서의 일과 삶의 조화가 중요하게 대두됨에 따라 초보엄마들을 위한 육아관리에 도움을 줄 수 있는 통합적 육아정보 관리 애플리케이션의 필요성이 증대되었다. 본 연구에서는 육아정보 관련 앱의 선호도를 분석하여 실질적으로 필요한 맞춤형 통합 육아정보를 제공할 수 있는 육아정보관리 프로토타입 앱을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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