It is expected that per-user customized services are widely used in next generation Personal Communication Network. To provide personalized services for each call, per-user service profiles are frequently referenced and signaling traffic is considerably large. Since the service calls are requested from the places where user stays, we can expect that the traffic is localized. In this paper, we propose a new service profile replication scheme, named Follow-Me Replication with local Anchor (FMRA). By replicating user's service profile in a user-specific location area, local anchor of each region, the signaling traffic for call and mobility can be distributed to local network. We compared the performance of the FMRA with two typical schemes: Intelligent Network-based !Central scheme and IMT-2000 based full replication scheme, as we refer it to Follow-Me Replication Unconditional (FMRU). Performance results indicate that FMRA lies between Central and FMRU schemes according to call to mobility ratio, and we identified the efficient ranges of CMR for FMRA depending on the various network parameters.
본 논문에서는 개인 맞춤형 국소부위 질소 냉각 장비 개발을 제안한다. 제안하는 장비는 크게 냉기공급모듈과 본체, 그리고 질소분사(건)으로 구성되며, 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 부피온도 감지센서로 피부온도를 측정한 정보를 활용하여 냉기의 공급량과 시간을 자동으로 제어하므로 완벽한 안전성 확보를 통한 기능상의 경쟁력을 가질 수 있다. 두 번째로 거리측정 센서를 적용함으로써 일정거리 이상 피부에 근접하게 되면, 제어 GUI와 연동하여 냉기를 차단하거나 질소의 배출을 조절하여 보다 높은 냉각요법의 효율을 높이면서도 안전한 관리가 가능하다. 세 번째로 질소의 공급을 조절할 수 있는 제어모듈을 설치하여 질소의 손실을 최소화하여 유지관리 비용을 최소화할 수 있다. 제안된 장비의 성능을 평가하기 위하여 외부시험기관에서 실험한 결과, 온도센서 정확도는 세계 최고 수준(±5%)보다 정확한 ±3.8%의 범위에서 측정이 되었고, 온도범위는 세계 최고 수준과 비슷한 110℃~-160℃의 범위가 측정되었다. 거리 정확도는 세계 최고 수준(±5%)보다 낮은 ±3.0%의 범위에서 측정이 되었고, 무게 정확도는 세계 최고 수준(±5%)보다 정확한 ±0.1%의 범위에서 측정이 되었다. 또한, 토출 제어는 세계 최고 수준(1단계)보다 높은 4단계가 측정되었고, 질소 사용량은 세계 최고 수준(6L/min) 이하인 0.8L/min로 측정되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 개인 맞춤형 국소부위 질소 냉각 장비개발의 성능의 그 효용성이 입증되었다.
유비쿼터스 개념의 등장으로 사용자가 언제 어디서도 자신이 필요로 하는 서비스를 쉽게 이용할 수 있는 환경을 구축하기 위한 연구는 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 유비쿼터스 환경의 서비스들의 대부분은 장소, 사물, 사람 등과 같은 물리공간의 개체가 가상공간인 서비스공간에 표현됨으로써 생성되고 사용자가 이를 통해 물리개체의 정보 및 그 개체에서 제공하는 기능을 편리하게 이용할 수 있게 하는 방향으로 연구 개발되고 있다. 하지만 유용한 서비스를 많이 만드는 것만으로 유비쿼터스 환경 구축되는 것은 아니다. 사용자를 위한 각종 서비스 수의 급격한 증가는 오히려 서비스 사용자나 제공/관리자가 이를 이용하고 관리하는데 혼란을 초래할 수 있다. 이를 방지하기위해서 사용자는 자신의 상황에 따라 유용하고 가용한 서비스를 선택적으로 제공받아 이용할 수 있어야 한다. 우리는 이런 이슈에 대한 해결 방안으로 "local area"에 존재하는 유비쿼터스 서비스를 효과적으로 지원하고 사용자가 이를 편리하게 이용할 수 있도록 하는 Personal Kiosk (PK) 시스템 및 기반구조를 설계 구현하였다. 본 논문에서는 local area PK 환경을 구축에 필요한 세부 이슈 중 특정 사용자의 환경정보를 기반으로 유용한 정보를 선택하는 방법을 제안하고 이를 기반으로 구현한 PK 시스템 및 기반구조를 소개한다.
본 논문은 국가와 지방자치단체에서 개발하여 운영하고 있는 관광지관리의 문제점을 극복하고 국가와 지역경제에 기여할 수 있는 지속가능한 관광지 관리모델을 개발하고자 수행되었다. 정보통신서비스기술과 모바일 스마트 디바이스를 기반으로 제공되는 위치정보서비스를 이용하여 개별 관광지내에서의 개인의 특성-여가시간, 혼잡도, 활동성, 지출능력 등-을 기초로 하는 애플리케이션을 관광지에서 제공함으로써 개인여건에 부합하는 관광 프로그램을 제공함으로써 1차적으로 관광객의 만족도를 최적화하며, 관리측면에서 환경적 데미지를 최소화 할 수 있는 수용력수준을 유지함으로써 환경적 지속가능성을 유지할 수 있게 한다. 2차적으로 관광객의 소비활동을 통한 경제적 수익창출을 통하여 관광지의 지속가능성을 배가할 수 있으며, 유사시 발생할 수 있는 위험관리를 실시간으로 수행함으로써 안전사고를 예방할 수 있으며, 유사시 실시간으로 관광객들의 안전을 확보할 수 있다. 위치기반서비스를 이용한 관광지의 환경보존은 관리비용을 최소화 하는데 기여하게 되며, 이용자인 관광객의 만족도는 제고할 수 있다. 이는 관광지 관리비용을 최소화 하며, 지속적인 수익을 창출하여 국가와 지방자치단체의 관광지 수익목표 달성이 가능하게 되어 궁극적으로 지속가능한 관광지 운영모델로 정립될 수 있다.
위치 인식 기술의 발전 및 스마트 디바이스 사용의 활성화로 인해 위치 기반 서비스과 소셜 네트워크를 결합하여 사용자에게 정보를 공유하는 위치 기반 소셜 네트워크(LBSN: Location Based Social Network)이 활성화되고 있다. 위치 기반 소셜 네트워크에서 사용자의 체크인 기능을 이용하여 사용자가 가 흥미있어 할 만한 장소를 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 위치기반 소셜 네트워크에서 시간과 사용자 활동을 고려한 장소 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 논문에서 고려하지 못한 시간에 따른 사용자의 선호도 변화와 지역의 전문가, 희귀한 장소에 대한 사용자의 관심을 고려한다. 다시 말해, 사용자의 선호도 변화를 고려하기 위해 시간에 따른 체크인 이력을 사용하고 지역의 전문가를 판별하기 위해 사용자 활동 영역을 구분한다. 그리고 사용자가 선호하는 장소에 가중치를 주기 위하여 희귀한 장소를 고려한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
컴퓨팅 서비스가 언제 어디서나 이용 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해 해결해야하는 문제 중 하나는 다양한 특성의 서비스들을 어떻게 효과적으로 제공하고 이를 관리하느냐는 점이다. 기존에 제안된 유비쿼터스 서비스 제공 시스템은 특정 종류의 서비스만을 지원하는데 중점을 두고 있다. 또한 상황과 서비스의 관계 표현 방법이 복잡해 다양한 사용자가 생활하는 복잡한 공간에서 서비스를 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문은 이런 문제에 대한 해결 방안으로 Personal Kiosk (PK) 모델을 제안한다. PK는 모바일 단말기를 통해 사용자가 언제 어디서나 유용한 서비스를 사용할 수 있게 해주는 것을 목표로 하는 유비쿼터스 서비스 모델이다. 현재 단계의 PK는 로컬지역을 대상으로 연구되고 있다. 본 논문은 로컬지역에 PK 모델을 구현하기 위해 필요한 실내에서의 정밀한 위치인식기법과 효과적인 서비스 발견기법을 설명하며 이를 바탕으로 사용자의 위치, 권한, 시간정보를 이용해 개인화된 서비스를 제공하는 방법을 설명한다. PK 모델은 서비스를 이용하기 위해 소모되는 사용자의 노력과 시간을 크게 감소시켜 보다 편리한 모바일 서비스 환경을 구축할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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