본 논문은 IP 기반의 통합 네트워크 환경에서 사용자가 단말을 변경해가며 서비스를 이용하고자 하는 경우에 끊김없는 서비스 이용이 가능한 사용자 이동성 관리 방안을 제안한다. 기존 이동성 기술들과 현재 진행 중인 대부분의 이동성 관련 연구들은 단말 이동성 지원에 집중되어 있어 다양한 유형의 이동성을 지원하기에 한계가 있다. 제안방안은 사용자 고유의 식별자인 UID(User Identifier)와 사용자가 이용하는 단말 고유의 식별자인 TID(Terminal Identifier) 간 매핑 관계와 사용자 고유의 영구적인 3계층 주소를 이용한 패킷 구성으로 사용자가 서비스 이용 중에 단말을 변경하더라도 세션이 유지될 수 있도록 한다. 제안방안에 의한 성능 향상을 검증하기 위해 수식을 이용하여 기존 사용자 이동성 방안과 제안방안의 핸드오버 시그널링 비용을 분석하고 비교하였다. 그 결과 제안방안이 기존방안 보다 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
급격한 무선구간의 트래픽 폭증으로 이종 네트워크간의 연동에 의한 Off-loading과 같은 트래픽 분산기법 등과 같은 새로운 연동방법을 매개로한 다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 고려하여 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 차세대 셀룰라 이동통신망을 위한 효율적인 위치관리기법을 설계한다 제안된 기법에서는 사용자를 이동성 특성에 따라 HMU(high mobility user)와 LMU(low mobility user) 두 가지 클래스(class)로 분류하고, 각 사용자 클래스에 따라 각각 적합한 서로 다른 기법으로 위치를 관리한다. 제안된 기법과 순수 지능 페이징 기법의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 비교하여, 제안된 기법이 순수한 지능 페이징 기법에 비해 우수한 성능을 제공함을 보인다.
다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 고려하고 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
최근 IT 분야의 화두 중 하나는 '모빌리티(mobility)'이다. 이동성 및 가동성 등의 뜻을 가진 모빌리티는 사용자의 정보를 획득하여 사용자에게 서비스 이동의 자유로움을 제공할 수 있다는 의미이다. 본 논문에서는 모빌리티 환경에서 다양한 미디어를 다양한 디바이스로 이동할 수 있는 프로세스 오케스트레이션(MPO: Mobility Process Orchestration) 모델을 제안하고자 한다. 오케스트레이션 모델은 사용자 환경에 있는 디바이스를 오브젝트화하여 사용자에게 원하는 미디어를 원하는 디바이스에 MSMP(Multi Source Multi Platform)형태로 제공할 수 있는 구조와 기능을 제공한다. 이뿐만 아니라, 커리어그래피(Choreography)의 개념을 이용하여 다양한 미디어 형식에 맞는 디바이스만을 추출 및 오케스트레이션 하여 사용자에게 조화로운 서비스(Harmonizing Service)를 지향한다.
MaaS의 영향력이 주목받고 있는 가운데, 공유 모빌리티를 중심으로 모빌리티 서비스 시장이 급격히 성장하고 있다. 시장 선점을 위해서 현재 초기 확산단계에 있는 퍼스널 모빌리티 서비스 이용자의 인식과 경험을 파악하고, 향후 확장될 시장의 잠재 소비자들의 특성을 이해하는 것이 중요하다. 따라서 이 연구는 주관성 연구방법인 Q 방법론을 사용하여 퍼스널 모빌리티 이용자 유형을 분류하고 UX(User experience) 전략을 수립하고자 하였다. 제품 및 서비스 특성과 이용자의 개인적 특성 요소들을 중심으로 41개 구성하고, 잠재 사용자와 실사용자를 포함하는 30명의 P샘플을 대상으로 데이터를 수집하였다. QUANL 소프트웨어를 사용하여 수집한 데이터를 분석하였으며, 그 결과 (1)효율적인 이동 우선형(Mobility Efficiency), (2)경계하는 안전추구형(Safety First), (3)합리적인 여가활용형(Rational Utilization), (4)호기심 많은 재미추구형(Sheer Riding Pleasure)의 네 가지 심성 모형이 도출되었다.
중첩 융합 네트워크와 같은 다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 제안하고 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
무선 셀룰러 환경에서 가장 중요한 기술중의 하나가 사용자의 이동성(Mobility)을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다 이러한 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 무선 셀룰러 환경에서 효과적인 대역폭 사용을 위하여. 사용자의 이동성을 예즉하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연을 줄이는 효과적인 방법이다. 기존의 연구에서는 사무실, 빌딩과 같은 제한된 범위나 셀 간의 히스토리에 기반하여 이동 예측 알고리즘을 수행하였다. 그러나, 마이크로-셀(Micro-Cell) 구조나 도로가 복잡하게 구성되어 있는 도심에는 잘 적용되지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서는 낀 내부 이동 패턴을 저장한 히스토리를 이용하여, 사용자가 이동할 셀을 예측하는 새로운 알고리즘을 제안한다
전 세계적으로 빠르게 발전하는 모빌리티 플랫폼 서비스에 대해 사례와 유형 분석의 연구가 많이 진행되어 있다. 하지만, 실제 사용자의 경험이 모빌리티 서비스 발전에 중요하기 때문에 사용자 측면에서의 연구가 필요하다. 모빌리티 플랫폼 서비스에서도 카헤일링(Car-hailing)에 한정하여, 사용자 경험의 7가지 측면에서 선호도 요인을 설문을 통해 분석하였다. 연구 결과 성별에 따라 유의미한 차이가 있었다. 여성은 안전함과 차량의 쾌적함, 친절함이 만족도에 큰 영향을 미치는 요인인 반면, 남성은 익숙함이 만족도에 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 이 연구는 실제 사용자인 고객 경험에 초점을 두고 모빌리티 플랫폼 서비스를 선택하는 주요 요인을 파악하였으므로, 향후 모빌리티 플랫폼 서비스의 발전에 도움이 될 것으로 기대한다.
Social Network Service (SNS) with emergence of Web 2.0 have been developed rapidly. Unlike other games, social network game is based on the relationship with smart devices and studied for user-centered behavior as a potential factor derived from the Technical Acceptance Model (TAM). This research is conducted for finding out influencing factors on continuous intention for smart device users. Therefore, the independent variables consist of subjective norm, mobility, playfulness, self-efficacy, and ease of use. The intermediate variables also compose of flow, and user satisfaction and the dependent variables as continuous intention. The result of study shows the following: First, subjective norm, playfulness, self-efficacy and ease of use except mobility have the positive effect on user flow. Second, subjective norm, mobility, playfulness and ease of use except self-efficacy have significantly the positive effect on user satisfaction. Finally, user flow has significantly the positive effect on user satisfaction and continuance intention and a factor of user satisfaction have significantly the positive effect on continuance intention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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