본 연구에서 언제어디서든 학습이 가능한 u-Learning 접근방법은 웹과 모바일기기를 상호호환 가능한 동시에, 안드로이드와 Mac OS, PC 등 모든 모바일 기기에서 호환이 용이하도록 HTML5을 이용하여 청각장애인의 IT 교육 콘텐츠(JSP, Oracle)를 개발하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 온라인 컴퓨터 교육과정에서 다양한 모바일기기를 지원하고 있지만, 대부분이 플래시기반으로 제작된 콘텐츠라 각각의 모바일기기에서 호환되지 않는 문제점이 있었다. HTML5를 활용하여 개발된 콘텐츠에서 웹과 모바일기기를 상호호환이 가능하였다. 둘째, 개발된 콘텐츠를 대상으로 FLASH와 HTML5 콘텐츠 제작 도구들의 장단점을 각각 비교해 볼 수 있었으며, HTML5를 활용하여 다양한 이벤트 기능을 구현할 수 있는 추가적인 연구가 필요하였다. 셋째, 청각 장애인의 u-Learning 설계 지침과 모바일 애플리케이션 접근성 지침에 따라 웹과 모바일 기기의 접근할 수 있는 설계 전략들을 비교해 볼 수 있었다. 하지만, 모바일 애플리케이션 접근성 지침의 경우 장애유형에 따라 교육 접근성을 높일 수 있는 설계지침에 관한 추가적인 연구가 필요하였다.
이동통신망이나 GPS 등을 통해 획득되어진 위치정보로 이용자에게 제공되는 서비스 시스템인 LBS를 주축으로 정보프라이버시 보호를 위하여 제정된 위치정보법은 스마트폰 보급률에 힘입어 새로운 국면을 맞이하고 있다. 개인정보보호의 차원에서 이동성이 있는 물건 또는 개인이 특정한 시간에 존재하거나 존재하였던 장소에 관한 정보 중 생존하는 자연인에 관한 것인 개인위치정보는 위치정보법이라는 개별적인 규율에 의하여 권리 보호와 구제에 있어 특수한 환경을 구축하고 있지만, 기술적 변이에 대응하는 중립적 규범으로서 위치정보활용에 대한 다른 측면에의 가치 역시 고려하고 있는 입법취지를 안고 있어 가치충돌의 대립각을 제도적으로 완충하고 그 조화를 꾀해야 할 현실적 논의가 필요한 시점이다. 이 같은 논의는 경제적 사실적 관점에서의 필요적 수요에 그치는 것이 아니라 규범적 법리적으로도 검토되어야 할 쟁점인바, 정보인권론적 견지에서 개인정보에 관한 정보주체의 권리와 개인정보활용에 관한 사업자의 재산권적 긴장관계와 갈등양상이 이익교량의 차원에서 재론되어야 할 시대적 요청이 존재하는 것은 바로 정보사회의 정점에 치달은 현재 헌법합치적 정보질서에 부합하는 기본적 인권의 바람직한 조망틀의 형성이 필수적이기 때문이다. 그럼에도 불구하고 본고에서 다루는 애플사(社)의 위치정보 수집 사례는 법익 형량에 있어서뿐만 아니라 현행법의 해석과 적용에 있어서 가치충돌의 규범적 재정립으로서 법집행의 미흡함을 보여주고 있다. 이를 되짚어 봄으로써 여기서는 정보인권적 논의로써 위치정보법을 둘러싼 입법정책적 구도의 이론적 논점을 실질적으로 살펴본다.
본 논문에서는 PDA(Personal Digital Assistant: 이하 PDA라 약칭함)와 같은 모바일 기기를 기반으로 하여 사용자가 원하는 대로 시스템의 인터페이스가 구성되는 사용자 중심형 전시관 정보 안내 시스템을 제안한다. 이는 PDA나 휴대폰 등과 같은 모바일 기기를 기반으로 제작함으로써 이동하는 사용자에게 휴대성의 편리를 제공하며, 기존의 브라우저와는 다르게 작은 디바이스 화면에서도 모든 데이터들에 대한 정보가 한 화면에 디스플레이되며, 사용자와의 인터랙션을 통하여 사용자가 원하는 정보를 중심으로 시스템의 인터페이스와 정보 요소를 구성할 수 있게 하여 이용에 편리성을 더한다. 또한 안내 대상의 위치 정보와 상세 정보 등을 글, 이미지, 음성, 동영상 등의 다양한 형태로 사용자에게 제공하는 데 그 특징이 있다. 본 논문에서 시스템은 미디어 정보 데이터베이스를 갖추고 있는 미디어 데이터 서버와 데이터베이스와 휴대용 안내시스템을 실시간으로 동시에 제어하기 위한 휴대용 시스템 컨트롤 서버 그리고 사용자의 요구 사항을 입력받고 구성된 안내 정보를 디스플레이하는 휴대용 안내 시스템 등으로 구성된다. 각 시스템은 TCP/IP기반의 네트워크 연결과 여러 전시관 형태나 데이터의 종류에 따라 갱신 및 추가, 교환이 가능하도록 하기 위한 XML(extensible Markup Language)과 JAVA 2 Micro Edition 기반의 제작을 제시한다. 이는 어떤 모바일 기기에서도 사용할 수 있게 하는 시스템의 범용성을 높일 수 있다.
건설산업은 타산업과 달리 프로젝트의 특성에 따라 관리되어야 하는 자재의 종류와 이를 조달하기 위한 물류관리 프로세스가 정형화되어 있지 않아 프로세스가 유동적이라는 특징을 가지고 있다. 또한, 물류관리 상에서 발생되는 정보의 수집 형태가 문서기록에 의한 수작업에 의해 진행되는 경우가 많아 정보의 누락 및 정보흐름의 단절이 발생하고 있으며 이로 인해 적시 적소에 자재가 공급되지 못한 문제가 발생되고 있다. 이러한 문제는 물류관리의 자동화 필요성을 대두시키고 있으며, 특히, 최근 급속도로 발전하고 있는 유비쿼터스 기술의 적용 및 지능형 장비의 개발에 관한 연구는 이러한 건설물류관리의 자동화 및 효율화를 위한 방안으로 제시되고 있다. 그러나 이와 같이 지능화된 건설물류관리 환경 상에서는 다수의 자재 및 운반 장비간에 물류정보인식에 있어 혼란이 야기될 수도 있으며, 이로 인해 건설물류관리 프로세스의 흐름을 저해하는 요인이 될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 차세대 지능형 건설물류관리 환경 하에 발생될 수 있는 다양한 물류정보 인식 오류 상황을 유형화하여 이를 해결할 수 있는 물류정보 인식 메커니즘을 제안하였다.
초대형 고층 빌딩 프로젝트에서 효과적인 건설물류관리는 성공적인 프로젝트 관리를 위해 필수적인 사항이다. 효율적인 물류관리를 위해서는 공사 참여 주체들 간의 원활한 의사소통을 지원하고 계획된 공사 일정에 따라 공장에서 생산된 자재를 현장의 유동적인 요인에 맞추어 적시 적소에 공급하기 위한 체계 개발이 필요하다. 최근 이러한 건설물류관리의 효율화를 위한 연구로 RFID, USN과 같은 유비쿼터스 기술적용 및 물류프로세스를 지원하기 위한 지능형 장비 개발과 관련한 연구가 진행되면서 지능형 장비간 통신에 의한 물류정보관리, 기 구축된 레거시 시스템의 연동관리, 프로젝트 참여주체자들의 정보확인 및 전송도구인 다양한 장치에 요구되는 정보관리 등 지능형 건설물류관리 환경이 기존과는 다른 복잡한 분산환경으로 구성되도록 시도됨으로써 이러한 환경을 지원할 수 있는 새로운 건설물류관리 정보관리체계 구축이 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능화된 건설현장의 건설물류관리 효율화를 위한 지능형 건설물류관리 체계 구축을 위해 복잡한 분산환경하에서 효과적인 정보통합의 대안으로 제시되고 있는 SOA(Service Oriented Architecture)에 대한 개념을 소개하고, 이를 기반으로 한 SOA 적용 모델을 제안하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 GeoSensor와 같이 GPS 기능을 보유한 센서로부터 생성된 시공간 센서 데이터 활용이 증가하고 있으며, 시공간 센서 데이터를 사용해 사용자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공해주기 위한 시맨틱 센서 웹이 연구되고 있다. 특히, W3C에서는 OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)와 같은 센서 관련 표준들을 활용하고, 센서 데이터를 온톨로지로 표현할 수 있는 SSNO(Semantic Sensor Network Ontology)를 개발하였다. 그러나 이러한 연구들은 비시공간 센서 데이터에 대한 질의 처리는 가능하지만 시간과 공간 정보를 포함하는 시공간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 OGC의 "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL"에서 제시한 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이터 타입과 시공간 연산자를 지원하는 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 개발하였다. SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹은 시공간 센서 데이터인 SensorML(Sensor Model Language)과 O&M(Observations and Measurements) 스키마를 분석하여 SSNO 문서로 변환 및 저장하고, 시공간 연산자와 시공간 추론 규칙을 적용하여 효율적인 질의 처리를 수행한다. 마지막으로, 이러한 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.
최근 유비쿼터스 환경에 대한 관심이 증대되면서 이를 위한 센서네트워크에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이동 사용자의 위치 정보를 제공하는 위치인식서비스는 센서네트워크가 제공하는 대표적인 서비스이다. 그동안 이동 사용자의 위치정보를 획득하기 위한 다양한 기법들이 제시되어 왔다. 하지만 대부분의 기법들은 단일 사용자인 경우만 고려하여 연구되어 이를 다중 사용자인 경우로 확장하기에는 문제가 있다. 여러 이동 사용자들이 한 지역에서 동시에 위치인식 작업을 수행하는 경우에 센서노드들이 발생시키는 비콘이나 초음파 등이 서로 간에 간섭을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 여러 이동 사용자들이 동시 다발적으로 위치확인 작업을 수행하고자 하는 경우에 발생 가능한 간섭을 회피하도록 하는 IAL기법을 제안한다. IAL기법은 센서노드가 위치인식 작업을 수행하기 전에 주위에 있는 앵커노드들로부터 허가를 받도록 하여 노드간의 간섭을 방지한다. 이를 위해 허가를 요청하는 LIP패킷과 요청을 인가하는 LGP패킷을 정의한다. 추가적으로 다른 노드의 위치인식 작업을 방해할 가능성이 있는 경우에는 LRP 패킷을 사용하여 노드 간에 간섭이 발생하지 않도록 한다. 실험을 통하여 이동 사용자가 다수일 경우 노드 간에 간섭이 많이 발생함을 보이며 제안하는 IAL기법이 위치인식 작업시 간섭을 방지함을 보인다.
스마트 홈 인프라를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해, 여러 연구기관과 산업체에서는 홈 네트워크에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 다수의 홈 네트워크 미들웨어들이 제안되었으며, 이는 홈 네트워크 표준화를 지연시켰고, 이러한 표준화의 지연은 이 기종 미들웨어 간 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 미들웨어 브리지를 요구하였다. 현재 두 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대일 브리지, 다수의 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대다 브리지 등 여러 미들웨어 브리지에 대한 개발과 상호운용성 지원 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 시스템과 기법들은 특히 스마트 홈 환경에서 요구되는 동적 확장성과 성능에 대한 고려가 부족하다. 미들웨어 브리지는 전문적인 지식이 없는 사용자를 위해 브리지의 수정 없이 쉽게 새 미들웨어를 추가할 수 있는 브리지 확장성을 제공해야 한다. 또한 브리지는 메시지 집중을 해결할 수 있는 부하 분산 기법 역시 제공해야 한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지(Multi-Middleware Bridge, MMB)를 제안한다. MMB는 분산 구조를 통해 브리지 확장성과 부하 분산 기능을 제공한다. 또한 이에 대한 구현과 평가를 통해, 상호운용성 지원 기능과 브리지 확장성, 부하분산 알고리즘의 성능을 검증한다.
유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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