클라우드 컴퓨팅 서비스는 경제성, 확장성, 보안성, 공유성, 접근성 등에서 특장점이 있기 때문에 단순한 사무용 시스템에서 전문적 과학정보처리까지 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 공간정보 분야, 특히 원격탐사 분야에서는 연구나 기술 개발 단계가 아직 초기 수준이다. 이번 연구에서는 기존 연구에서 구축한 스마트폰 위성영상 정보처리 시스템을 아마존 웹 서비스와 연계된 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경으로 이동하고 연산 성능 향상을 위해 병렬처리 프로그래밍 기법을 적용하였다. 앞으로 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 산업적 수요와 관련 기술개발 사례가 증가할 것이므로 이 연구에서는 주로 영상처리 기능에 대한 성능 측정 실험을 우선적으로 수행하였다. 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영이나 서비스 방식이 다양한 데, 이번 연구에서 적용된 실험 조건에서는 클라우드 서버가 단일 서버 방식에 비하여 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이 연구는 모바일 클라우드를 위성영상정보처리와 연계하기 위한 예비 연구이다.
최근 모바일 게임산업은 독립형 게임 위주의 환경에서 수익성이 지속적으로 보장되는 네트워크를 기반으로 한 환경으로 발전해 나가고 있다. 하지만 시중에 서비스되는 대부분의 네트워크 게임의 경우 모바일 대 모바일, PC온라인 대 PC 온라인, 비디오 게임기 대 비디오게임으로 한정되어 있다. 멀티 플랫폼 네트워크게임은 서로 다른 플랫폼과 기기를 사용할 뿐만 아니라, 통신대역폭에 있어서도 차이가 나기 때문에 그 구현에 어려움이 많다. 본 논문은 "눌러 눌러" 라는 아케이드 게임을 통하여 PC 사용자와 모바일 사용자들이 각각 서로 다른 플랫폼 환경에서도 하나의 게임 서버에 접속하여 게임을 즐길 수 있는 멀티 플랫폼 게 임을 소개한다. 본 논문에서는 3세대 멀티 플랫폼 네트워크 게임을 통하여 멀티 플랫폼 게 임의 문제점을 살펴보고, 이를 구현하기 위한 기법들을 설명한다. 본 논문에서 구현한 서버 측의 데이터베이스는 마이크로소프트사의 MS SQL서버를 사용하였으며, PC 게임은 비주얼베이직 환경으로 모바일 게임은 WIPI 환경에서 구현하였다.
PDA 혹은 핸드폰 등과 같은 이동 무선통신 단말기들의 수요가 급격히 증가함에 따라, 다양한 비즈니스 분야에서 이동 무선통신 단말기들이 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 이동 무선통신 환경에서의 경매시스템을 구축한다. 그러나, 많은 이동 무선통신 단말기들이 주어진 자료 항목의 값을 동시에 변경할 수 있기 때문에, 자료 일치성이 매우 중요하다. 그러므로, 본 논문에서는 SyncML 자료 동기화 방법을 사용한 경매시스템을 제안하고 구축한다. SyncML은 자료 동기화의 세계적인 표준을 위하여 이동 무선통신 기술 선두주자들이 컨소시엄을 구성한 SyncML Initiative에 의하여 제안된 자료 동기화 방법이다. 구축된 경매시스템은 LINUX, C++언어 및 Pocketpc 2000에뮬레이터 프로그래밍 환경에서 구현되고 테스트되었다.
본 논문에서는 사용자 인터페이스(UI) 모델로부터 모바일 웹앱을 자동으로 생성하는 도구를 제시한다. UI 모델은 UI 중심적인 내장형 시스템을 UI 모델링을 통해 효율적으로 개발하기 위한 방법인 PELUM(Pattern and Event based Logical UI Modeling)을 기반으로 한다. 본 논문에서 제시하는 도구는 모델 편집기와 코드 생성기로 이루어져 있다. 모델 편집기는 웹 상에서 논리적 UI 모델(LUM)과 프로그래밍 인터페이스 모델(PIM)을 모델링하는 환경을 제공한다. 코드 생성기는 LUM을 기반으로 앱의 화면구성 및 이벤트 동작을 설정하고 PIM을 기반으로 로컬 데이터베이스 스키마를 자동으로 구성하여 모바일 웹앱을 생성한다. 또한 PIM에서 외부 혹은 open API 주소를 입력 받아 매쉬업 웹앱을 생성하는 기능도 제공한다. 생성된 모바일 웹앱은 사용자가 손쉽게 최적화할 수 있도록 Model-View-Controller(MVC) 아키텍처로 구현하였다. 이를 통해 사용자는 웹 상에서 UI를 모델링하여 여러 기기에서 동작 가능한 모바일 웹앱을 생성할 수 있다.
웹의 특징인 개방과 공유의 사고방식이 더욱 일반화 되면서 개발자 뿐 만 아니라 사용자가 직접 발생시키는 데이터도 복합적으로 늘어나고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 모바일 디바이스 User eXperience(UX) 분석에서 다른 무엇보다도 디바이스에 기록되는 대용량의 로그 기록에서 필요한 데이터들을 자동으로 요약 정리해 주는 기법이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 분석하고자 하는 모바일 디바이스 특성에 맞게 사전에 로그 데이터 속성에 대한 정의를 먼저하고, 직접 이를 반영한 사용자의 로그를 수집하여 저장하였다. 또한, 발생되는 대용량의 로그 기록에 기초한 UX를 분석하고자 다양한 로그 데이터 타입을 설정 및 처리할 수 있는 Hadoop(하둡)에서 제공하는 MapReduce 기법을 활용하여 데이터를 분산 처리하였다. 이를 통해, Map과 Reduce의 다양한 조합으로 대용량의 모바일 디바이스에서 발생되는 로그 데이터 셋에서 복잡한 스키마를 단순화시켜 분산 데이터 처리 환경에 맞게 UX 분석 방안을 제시하였다.
Due to the rapid development of mobile devices equipped with cameras, instant translation of any text seen in any context is possible. Mobile devices can serve as a translation tool by recognizing the texts presented in the captured scenes. Images captured by cameras will embed more external or unwanted effects which need not to be considered in traditional optical character recognition (OCR). In this paper, we segment a text image captured by mobile devices into individual single characters to facilitate OCR kernel processing. Before proceeding with character segmentation, text detection and text line construction need to be performed in advance. A novel character segmentation method which integrates touched character filters is employed on text images captured by cameras. In addition, periphery features are extracted from the segmented images of touched characters and fed as inputs to support vector machines to calculate the confident values. In our experiment, the accuracy rate of the proposed character segmentation system is 94.90%, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.
이동통신에서의 사용자 인증 서비스는 통화도용 방지와 신뢰성 있는 과금을 위한 중요한 보호서비스이다. 최근 몇 년 동안 IS-41 북미 이동 전화 시스템에서 사용되어지는 몇몇 암호 시스템이 공격을 당하였다. 이러한 알고리즘은 ORYX, CMEA 그리고 CAVE 등이다. 이러한 알고리즘들을 대체하기 위한 작업이 이미 진행 중이다. 본 논문에서는 해쉬함수를 개발하고 이를 IS-95A 시스템의 인증 알고리즘에 적용하였다. 그리고 통계적 분석 기법을 사용하여 개발된 알고리즘의 출력 특성을 분석하였으며 C 프로그래밍 언어를 사용하여 알고리즘의 유효성을 시뮬레이션하였다.
Though lots of approaches to develop mobile apps are suggested up to now, developers have difficulties selecting a right one. This study compares native and cross-platform application development approaches, particularly focusing on the shift in preference from Java to Kotlin and the increasing use of Flutter. This research offers practical insights into factors influencing developers' choice of programming languages and frameworks in mobile application development by creating identical applications using Java, Kotlin, and Dart (Flutter). Furthermore, this study explores the best practices for development by examining the quality of code in 45 open-source GitHub repositories. The study evaluates LOC and code smells using semi-automated SonarQube assessments to determine the effects of selecting a specific language or framework on code maintainability and development efficiency. Preliminary findings show differences in the quality of the code produced by the two approaches, offering developers useful information on how to best optimize language and framework selection to reduce code smells and improve project maintainability.
If a personal robot is popularized like a personal computer in the future, many kinds of robots will appear and the number of manufacturers will increase as a matter of course. In such circumstances, it can be inefficient, in case each manufacturer makes a whole platform individually. The solutions for this problem are to modularize a robot component (hardware and software) functionally and to standardize each module. Each module is developed and sold by each special maker and a consumer purchases desired modules and integrates them. The standardization of a module includes the unification of electrical and mechanical interface. In this paper, the standard interfaces of modules are proposed and CMR(Component Modularized Robot)-P2 made with the modules(brain, sensor, mobile, arm) is introduced. In order to simplify and to make the modules light, a frame is used for supporting a robot and communication/power lines. The name of a method and the way to use that are defined dependently on the standard interfaces in order to use a module in other modules. Each module consists of a distributed object and that can be implemented in the random language and platform. The sensor, mobile and arm modules are developed on Pentium or ARM CPU and embedded Linux OS using the C programming language. The brain module is developed on Pentium CPU and Windows OS using the C, C++ and RPL(Robot Programming Language). Also tasks like pass planning, localization, moving, object perception and face perception are developed. In our test, modules got into gear and CMR-P2 executed various scenarios like guidance, errand and guarding completely.
최근 해양레포츠 산업이 블루오션으로 떠오르고 있는데, 해양레포츠는 조류, 수온, 염도 등과 같은 다양한 환경조건에 영향을 받기 때문에 관측자료 뿐만 아니라 모델 예측자료도 매우 필요한 정보이다. 본 연구에서는 연안해양모델인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)에서 산출된 예측자료를 웹 및 스마트폰을 통해 제공하는 시각화시스템을 구현하였다. 이를 위하여 FVCOM 자료에 내삽과 샘플링 등의 전처리를 하여, 조위, 수온, 염도의 래스터 이미지와 조류(유속, 유향)의 벡터 데이터베이스를 구축하였고, 스프링 프레임워크(Spring Framework)를 활용하여 REST(Representational State Transfer) 기반의 API(Application Programming Interface)를 제공하는 웹서비스를 구축하였다. 또한 데이터베이스 자료를 데스크톱 및 이기종의 스마트폰에 탑재시킴으로써 크로스플랫폼(cross-platform) 시각화 환경을 실현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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