최근 차량이 늘어남에 따라 불법주차가 많아지고 있다. 특히 거주자 우선 주차제를 이용하는 사람들의 경우 불법 주차 때문에 곤란을 겪는다. 대표적인 예로 불법주차로 인해 우선 주차제를 이용하는 거주자들은 지출 비용 등에서 피해를 입으며 법적 소송과 같은 다양한 사회적 문제가 야기된다. 본 논문에서는 차량 위치 정보를 주차 시스템에서 활용할 수 있도록 해당 시스템을 위한 아두이노 설계 및 위치 정보 업로드에 관한 내용을 다룬다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1152-1168
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2010
Recently, due to the prevalence of various mobile devices and wireless broadband networks, there has been a significant increase in interest and demand for multimedia streaming services such as the mobile IPTV. In such a wireless broadband network, transmitting a continuous stream of multimedia data is difficult to achieve due to mobile stations (MSs) movement. Providing Quality of Service (QoS) for multimedia video streaming applications requires the server and/or client to be network-aware and adaptive. Therefore, in order to deploy a mobile IPTV service in wireless broadband networks, offering users efficient wireless resource utilization and seamlessly offering user perceived QoS are important issues. In this paper, we propose a new adaptive streaming scheme, called MARC (Mobile-aware Adaptive Rate Control), which adjusts the quality of bit-stream and transmission rate of video streaming based on the wireless channel status and network status. The proposed scheme can control the rate of multimedia streaming to be suitable for the wireless channel status by using awareness information of the wireless channel quality and the mobile station location. The proposed scheme can provide a seamless multimedia playback service in wireless broadband networks in addition to improving the QoS of multimedia streaming services. The proposed MARC scheme alleviates the discontinuity of multimedia playback and allocates a suitable client buffer to the wireless broadband network. The simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed scheme.
유비쿼터스 시대에는 다양하고 수많은 컴퓨팅 자원들이 곳곳에 존재한다. 이런 유비쿼터스 환경에서 분산되어져 있는 자원들을 공유하는 연구가 최근 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이런 연구들은 사용자의 상황과 취향을 고려하지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자의 스케줄 정보와 시간, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 상황을 인지하며 자원에 대한 사용자 선호도를 가중치 기반으로 적용하여 사용자 맞춤형 자원을 추천해준다. 본 논문에서는 회의 시나리오를 통해 제안한 상황인지 기반 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 검증한다.
본 연구는 상황 인지 서비스 구현의 다양한 기술 요소 중, 추론 및 예측 기술에 초점을 둔다. 대표적인 예측 알고리즘에는 베이시안 네트워크가 있으나 상황 인지 시스템을 구현할 때 그 구조를 실제로 구현하는 것은 매우 복잡한 일이며 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 또한 특정 목적의 상황 인지 시스템에서 이 알고리즘이 어느 정도 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보와 부합하는지 역시 미지수이다. 본 논문에서는 가장 간단한 알고리즘인 순차적 매칭 알고리즘에 캐시 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 이러한 접근 방식을 통해 알고리즘 수행 시 처리 시간을 캐시 기법을 사용하지 않았을 때 보다 평균적으로 48.7%를 줄이게 된다. 이는 사용자의 습관이나 행동 양식을 고려함으로써 상황 인지 시스템의 상황 정보와 부합하기 때문이라 할 수 있다.
최근의 오버레이 네트워크 기술은 다양한 유형의 콘텐츠 분산 공유를 가능하게 하고 있다. 비록 오버레이 네트워크가 분산 공유의 거대한 콘텐츠 저장소로서 훌륭한 장점을 가지고 있지만, 스트리밍과 같은 인터넷 서비스는 현실적으로 용이하지 않다. 반면에 콘텐츠 서비스에 특화되어 있는 미디어 서버는 훌륭한 서비스 능력은 보유하고 있지만, 끊임없이 생성되며 지속적으로 서버와 스토리지의 성능 개선과 증설을 요구하는 콘텐츠들에 대해서 효율적 관리를 크게 필요로 하고 있다. 그러므로 오버레이 네트워크는 미디어 서버를 위한 대규모 콘텐츠 관리를 지원하고, 미디어 서버는 오버레이 네트워크를 위해 고성능 콘텐츠 서비스를 제공한다면, 두 시스템의 효율적 연관은 훌륭한 시너지 효과를 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 위치-인지 개념을 기반으로 한 오버레이 네트워크의 구성 방법과 미디어 서버와의 연계를 위한 서비스 정책 및 캐시 기반의 콘텐츠 관리 기법, 그리고 그들을 기반으로 하는 효율적인 콘텐츠 서비스 방법이 제안된다. 그리고 스트리밍 서비스에 대해 제안된 시스템의 성능 분석이 이루어진다.
스마트폰의 일정 관리 어플리케이션은 모바일 환경에서도 효과적인 사용자 인터페이스와 높은 사용자 접근성을 바탕으로 널리 사용되고 있다. 하지만 빈번히 변경되는 사용자의 상태나 위치 등의 상황 정보를 고려하지 않기 때문에 변화된 상황을 반영한 일정관리를 지원하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보를 수집하여 이에 따른 적합한 서비스를 능동적으로 제공하는 지능형 알림서비스를 제안한다. 또한 지능형 알림서비스를 기반으로, 스마트 일정 관리를 지원하는 스마트폰 어플리케이션을 개발한다. 지능형 알림서비스는 스마트폰의 GPS 센서를 이용하여, 위치나 일정 정보에 따른 사용자의 상태를 인지하고 변화된 정보를 바탕으로 사용자에게 능동적인 알림을 제공한다.
QR 코드는 스티커 형태로 인쇄되어 설치비용이 저가로 위치 인식하기 위한 천장이나 벽면에 인공지표를 붙이는 위치 인식 방식과 비전으로 위치 인식을 하는 방식에 비교하여 위치 인식 정확도 면이나 설치비용 면에서 많은 장점을 보유하고 있어 모든 산업에 전반적으로 적용 가능한 로봇을 만든다. 본 연구에서는 정사각형 2차원 바코드를 통해 오차범위는 3 mm 이내 로봇에 적용하는 기술로 정확도가 뛰어나 정확한 위치제어가 가능한 로봇을 만들 수 있음을 보여주며, 특히 여러 공학 기술이 합쳐진 융합연구는 QR 코드 인식 실내이동 로봇제어 연구의 시스템 구성을 중심으로 기술한 것이다.
Roocks, Patrick;Endres, Markus;Huhn, Alfons;KieBling, Werner;Mandl, Stefan
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권4호
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pp.243-256
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2012
In this paper we present a framework for a novel kind of context-aware preference query composition whereby queries for the Preference SQL system are created. We choose a commercial e-business platform for outdoor activities as a use case and develop a context model for this domain within our framework. The suggested model considers explicit user input, domain-specific knowledge, contextual knowledge and location-based sensor data in a comprehensive approach. Aside from the theoretical background of preferences, the optimization of preference queries and our novel generator based model we give special attention to the aspects of the implementation and the practical experiences. We provide a sketch of the implementation and summarize our user studies which have been done in a joint project with an industrial partner.
Energy harvesting from environment can make the energy constrained systems such as sensor networks to sustain their lifetimes. However, environmental energy is highly variable with time, location, and other factors. Unlike the existing solutions, we solved this problem by allowing the sensor nodes with mobilizer to move in search of energy and recharge from remote energy station. In this paper we present and analyze a new harvesting aware framework for mobile sensor networks with remote energy station. The framework consists of energy model, motion control system and data transfer protocol. Among them, the objective of our data transfer protocol is to route a data packet geographically towards the target region and at the same time balance the residual energy and the link connectivity on nodes with energy harvesting. Our results along with simulation can be used for further studies and provide certain guideline for realistic development of such systems.
Along with the growing popularity of 5G technology, providing flexible and personalized network services suitable for requirements of customers has also become a lucrative venture and business key for network service providers. Therefore, dynamic network provisioning is needed to help network service providers. Moreover, increasing user demand for network services meets specific requirements of users, including location, usage duration, and QoS. In this paper, a routing algorithm, which makes routing decisions using Reinforcement Learning (RL) based on the information about link stability, is proposed and called Link Stability aware Reinforcement Learning (LSRL) routing. To evaluate this algorithm, several mininet-based experiments with various network settings were conducted. As a result, it was observed that the proposed method accepts more requests through the evaluation than the past link annotated shorted path algorithm and it was demonstrated that the proposed approach is an appealing solution for dynamic network provisioning routing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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