This study sets the research goal of reducing energy consumption which 'H' University Industry-University Cooperation Foundation and resident companies are concerned with, as well as conducting policy research and data analysis. We tried to present a solution to the problem using the technique. The algorithm showing the greatest reliability in the power of the model for the analysis algorithm of this paper was selected, and the power consumption trend curves per minute and hour were confirmed through predictive analysis while applying the algorithm, as well as confirming the singularity of excessive energy consumption. Through an additional sub-sensor analysis, the singularity of energy consumption of the unit was identified more precisely in the facility rather than in the building unit. Through this, this paper presents a system building model for real-time monitoring of campus power usage, and expands the data center and model for implementation. Furthermore, by presenting the possibility of expanding the field through research on the integration of mobile applications and IoT hardware, this study will provide school authorities and resident companies with specific solutions necessary to continuously solve data-based field problems.
Clearly, the smartphone is increasingly playing a greater role in everyday life, thus providing opportunities to evaluate how well the use of the smartphone meets the requirements of undergraduate students in independent learning outside of a classroom setting. This study used the task-technology fit (TTF) model to explore the effectiveness of smartphone usage to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms, the need for smartphone support, and the fit of devices to tasks as well as performance. First, the study used interviews, observation, and survey data to identify what are the most important constructs of smartphones that stimulate students to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms. Based on the findings from the exploratory study and Task Technology Fit theory, we postulated the Navigation design, Ergonomic design, Content support, and Capacity as the essential dimension of the smartphone construct. Then, we proposed a research model and empirically tested hypotheses with the structural model analysis. The results reveal a significant positive impact of task and technology on TTF for smartphone usage to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms; it also confirmed the TTF and performance have a direct effect on actual use.
본 연구는 국내 대학의 e-러닝 운영 특징은 무엇이며 이에 대한 수강자의 평가 및 요구사항은 어떠한지를 조사하여 대학 e-러닝 활성화방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 운영주체차원의 조사로 10개 일반대학 및 17개 사이버대학의 홈페이지와 언론보도를 분석하여 e-러닝 중점사업을 조사하였으며, 이용자차원의 조사로 Q&A게시판 내용분석 및 수강생 대상 일대일 심층면접을 진행하였다. 조사결과, 국내 대학은 모바일 스마트 캠퍼스 구축, 강의콘텐츠 다양화, 상호작용 시스템 강화, e-러닝 시스템 및 스마트기기 활용교육을 강조하고 있었다. 그러나 e-러닝 수강자들은 모바일에서의 e-러닝 환경이 학사행정에 있어서는 편리하나 과목수강과 관련해서는 불안정하거나 기능이 미흡하다고 느끼고 있었고, 강의콘텐츠는 아직도 특정 형태가 차지하는 비중이 높으며, 강의내용에 따라 차별화된 형태로 운영되는 것이 바람직하다고 응답했다. 또한 운영자 및 시스템의 상호작용보다 수강자 상호간의 상호작용이 활발하게 이루어지길 바라고 있었으며, 일반적인 스마트미디어활용교육이 아닌 강의 및 학습과 관련하여 활용할 수 있는 소셜애플리케이션에 대한 교육을 원하고 있었다. 따라서 국내 대학의 e-러닝 활성화를 위해서는 행정중심적 사업추진이 아닌 교육중심적 e-러닝 환경구축을 목표로 한 실효성 있는 노력이 필요하다.
다수의 앱 개발업체가 사업에 어려움을 겪고 있는 상황에서 수익을 높일 수 있는 분야로 본 연구에서는 자동차용 앱을 선정하고, 자동차를 운전하거나 관리하는 용도로 쓰이는 모바일 앱을 분석하여 분류하였다. 총 697개의 자동차용 앱(애플의 앱 스토어에서 273개와 구글 플레이 스토어에서 424개)을 분류한 결과 8개 집단으로 나뉘었는데, 대부분 차량 뉴스 및 정보(28%), 위치 서비스(23%), 대여 서비스(15%), 안전/효율 운전(12%) 집단에 속하였다. 나머지는 매매, 운전자 소통, 유지보수 관리, 경비 관리용 이었다. 하지만, 다수의 앱들이 주 기능면에서 너무 비슷한 경우가 많았고, 단지 소수의 앱만이 둘 이상의 집단에 속할 만큼 다양한 기능을 제공하고 있었다. 분류 체계의 실용성을 높이기 위하여 분류자간 신뢰성 검사를 두 번에 걸쳐 실시한 결과 Cohen's Kappa 값이 0.886과 0.828로 수용할 만한 수준이었다. 본 연구의 결과는 자동차용 앱 개발업체가 기존 앱이 제공하지 않는 기능을 발굴내거나 다기능을 복합한 앱을 개발하는데 유용할 것이며, 향후 유망 앱을 찾기 위한 방안을 연구할 필요가 있다.
본 연구는 도시공원 이용자 분포를 조사하여 이들이 어디에서 왔는지 알기 어려운 기존 연구의 한계를 극복하고자 모바일 시그널 데이터를 활용하여 이용자 분포를 기반으로 공원 계획 및 관리에 활용할 수 있는 시사점을 제공하는 연구이다. 연구의 대상지는 다양한 물리적 특성을 지닌 서울 성동구 도시공원 5곳을 선정하였다. 서울시 빅데이터캠퍼스에서 제공받은 모바일 신호데이터를 사용하여 이용자 유입분포를 공원별 핫스팟 분석을 통해 파악하고 도시 맥락과 공원 영향권의 관계에 대해 도출했다. 공원 주변 상업비율이 높은 서울숲(P1)과 성수공원(P3)은 주변이 주거지역인 응봉공원(P2), 독서당공원(P4), 대현산공원(P5)보다 넓은 사용자 핫스팟을 보여주었다. 주변에 상업공간이 많은 공원이 넓은 영향권을 보였으며, 공원의 규모가 크고 경사가 완만한 공원은 영향권이 더 넓게 나타났다. 본 연구는 공원 이용자의 유입 분포를 기반으로 도시 공원 계획과 관리에 기존과 다른 자료를 기반으로 한 접근 방식을 제안했다.
최근 새로운 정보기술 패러다임인 유비쿼터스가 등장함에 따라 그에 관련된 연구와 개발이 활발해지고 있다. 유비쿼터스 환경에서 기업은 효과적인 상품 개발과 서비스를 위해 사용자들이 어떠한 요인에 의해 u-서비스를 이용하는지에 대한 연구가 필요하다. 그러나 유비쿼터스에 대한 기존 연구는 기술 중심적인 연구에 치중되어 서비스나 상품을 마케팅 하는 데는 시사점이 적었다. 본 연구에서는 u-서비스 이용에 영향을 미치는 중요 요인에 대한 실증적 연구를 통해 기업의 입장에서 향후 u-서비스를 개발하고 이용자를 확대하는데 시사점을 제공하고자 하였다. 본 논문은 기존 문헌을 바탕으로 유비쿼터스 개념을 정의하고 유비쿼터스 특성요인을 반영한 u-서비스 수용 모델을 제시하고 이를 실증하였다. 그 결과 u-서비스 이용에 영향을 미치는 요인은 편재성, 상황기반 제공성, 친화성 등이었으며 지각된 가치는 이용의도에 영향을 미치며, 또한 이용 빈도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 실증결과를 바탕으로 u-서비스 활성화를 위한 마케팅적 시사점을 토의하고, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다.
The Korean government strengthened the environmental polices to manage and enhance Metropolitan Area air quality, and also has enforced "Special Act on Seoul Metropolitan Air Quality Improvement (SASMAQI)" issued in Dec. 2004. Recently government expanded the Seoul Metropolitan Air Quality Management District (SMAQMD) to the outskirts satellite cities of Seoul area through the "Revised Law Draft of SASMAQI". The SMAQMD has been alloted the allowable emission loads to the local governments on the basis of the carrying $PM_{10}$ capacity. However, in order to establish the effective air quality control strategy for $PM_{10}$, it is necessary to understand the corresponding sources which have a potential to directly impact ambient $PM_{10}$ concentration. To deal with the situations, many receptor methodologies have been developed to identify the origins of pollutants and to determine the contributions of sources of interests. The objective of this study was to extensively identify $PM_{10}$ sources and to estimate their contributions at the metropolitan area. $PM_{10}$ samples were simultaneously collected at the 3 semi-industrialized local cities in the Seoul metropolitan area such as Hwasung-si, Paju-si, and Icheon-si sites from April 15 to May 31, 2007. The samples collected on the teflon membrane filter by one $PM_{10}$ cyclone sampler were analyzed for trace metals and soluble ions and samples on the quartz fiber filter by another sampler were analyzed for OC and EC. Source apportionment study was then performed by using a positive matrix factorization (PMF) receptor model. A total of 6 sources were identified and their contributions were estimated in each monitoring site. Contribution results on Hwasung, Paju, and Icheon sites were as follows: 33%, 27%, and 27% from soil source, 26%, 26%, and 21% from secondary aerosol source, 11%, 11%, and 12% from biomass burning, 12%, 6%, and 5% from sea salt, 7%, 15%, and 19% from industrial related source, and finally 11%, 15%, and 16% from mobile and oil complex source, respectively. This study provides information on the major sources affecting air quality in the receptor sites and thus it will help to manage the ambient air quality in the metropolitan area by establishing reasonable control strategies, especially for the anthropogenic emission sources.
스마트폰과 Online Social Network Service(OSNS)의 대중화를 통해 언제 어디서든 주변인뿐만 아니라 전 세계 사람들과 상호작용 할 수 있게 되었고, 그 결과 사람들의 OSNS 사용률은 계속 증가하고 있다. 그런데, 일부 OSNS를 통한 대인관계 형성에 집중하는 사람들의 경우, 수많은 Face-to-Face Interaction(F2F Interaction)을 통해 형성되는 인간관계의 과정을 "친구추천" 버튼 하나로 건너뜀으로써 대인관계 기술 발달 및 유지에 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 오프라인에서 F2F Interaction 기회를 발견 및 제공할 수 있는 상황정보 기반의 친구추천 기법을 제시한다. 이를 위해 스마트폰 센서로부터 사용자의 상황정보와 Facebook에서 형성된 사용자 친구관계 정보를 수집하여 텐서 분해 및 결합을 기반으로 오프라인 환경에서 친구를 추천한다. 성능 평가를 위해 12명의 실험 참가자로부터 상황정보를 수집하고, 만족도를 평가하였다.
ZBrush의 ZSphere는 캔버스에 추가가 가능하며, 무엇보다도 움직임이 자유로운 기하학적 오브젝트로서 ZSphere를 기존의 ZSphere에 추가할 수 있다는 점이다. 예를 들어 중간단계의 구형체에서 뽑아내어 팔 같은 것을 생성할 수 있다. 이러한 방식으로 팔다리가 여러 개인 캐릭터를 쉽게 만들어 낼 수 있는 것이다. 본 논문은 ZSphere를 사용하여 하나의 Sphere로부터 여러 개의 Child Sphere를 만들어내고, 이것이 parent sphere가 되어 이를 기준으로 Child Sphere를 연결해 나가는 형식으로 형태를 만들어 가며 3D 캐릭터 형태를 쉽고 빠르게 잡아가도록 모델링 하였다. 3D 오브젝트를 추가하고 회전시키고 움직일 수 있기에 캔퍼스의 Z-depth와 원활한 상호작용이 이루어질 수 있다. 이러한 오브젝트를 스크린에 놓거나 페인팅을 하고 고정된 퍼스펙티브 이미지를 구축하고 Pixols을 스머지하며 3D오브젝트를 변형시키기 위하여 다양한 변형툴과 조각툴을 사용하였다. 완성된 character를 poly로 변환한 다음 Topology를 이용해 빠르게 면을 재구성 하는 방법으로 캐릭터를 설계하였다.
최근 스마트 디바이스 사용이 대중화 되고 업무 환경 또한 PC중심에서 스마트 디바이스로 확대되어 가면서 무선트래픽 양이 급격하게 증가 되고 있다. Enterprise 네트워크 에서 무선 IP 대역과 무선 트래픽 대역폭 관리는 중요한 사항이 되고 있다. 네트워크 설계 시 단말 호스트들의 네트워크 접속 유형 판별은 효율적인 네트워크 설계와 관리에 큰 이점이 된다. 또한 판별된 단말 호스트의 지속적인 관리를 통해 효과적인 네트워크 운용이 가능하고, 접속 유형의 변화를 통해 NAT 사용 호스트를 판별 할 수 있다. 본 논문에서는 Enterprise 네트워크의 인터넷 접속점에서 수집된 트래픽의 RTT(Round-Trip-Time) 값을 이용하여 단말 호스트의 접속 유형을 판별하는 방법론을 제안한다. 또한, 실제 학내 망을 대상으로 제안하는 방법의 타당성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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