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데이터 소비 없이 실시간으로 사진 공유한다
〈이 의 진 교수〉
우리 대학 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀이 실시간 사진 공유와 고용량 사진의 무료 고속 다운로드가 가능한 실시간 사진공유 시스템 ‘렛츠픽(LetsPic)’을 개발했다.
최근 스마트폰을 통해 시공간에 구애받지 않고 사진 촬영이 가능해져 여행, 현장학습, 레저 등의 그룹 활동에서 촬영과 동시에 SNS를 통해 함께 사진을 공유하는 문화가 보편화됐다.
하지만 그룹 활동 중 사진 촬영과 공유가 불편할 때도 있다. 예로 등산 동호회에서 등산 중 사진을 찍고 공유하는 과정을 살펴보면 개인이 찍은 사진을 일일이 선택하고 그룹 메신저나 SNS를 통해 전송하는 과정이 필요하다. 수신자도 원하는 사진을 수동으로 선별해서 다운로드해야한다.
또한 수십 장의 사진을 이동 중 전송하고 싶어도 데이터 요금 부담 때문에 현장에서 즉각적인 공유가 어렵다. 현장 체험 학습에서 실시간으로 사진을 공유하며 회의를 진행해야 할 때 데이터 소비의 부담은 더욱 커진다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실시간 사진 공유와 고화질 사진의 무료 고속 다운로드가 가능한 렛츠픽(LetsPic) 시스템을 개발했다.
렛츠픽의 특징은 같은 그룹끼리 사진첩을 실시간 공유하는 커넥티드 그룹 카메라 기능에서 찾을 수 있다.
사진을 찍는 즉시 그룹 사진첩에 공유돼 그룹 활동 중 언제든 다 같이 사진을 감상할 수 있다. 그리고 구글 지도상에 사진 촬영한 흔적을 남겨 여행 경로를 공유할 수 있다.
무엇보다도 렛츠픽의 장점은 와이파이나 통신사를 거치지 않는 단말간 직접통신(D2D:device to device) 기술인 와이파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 기술에 최적화시켰다는 점이다.
이를 통해 200미터 이내 근거리에서는 데이터 소비 없이 고용량의 사진을 무료로 고속 다운로드할 수 있고, 통신망이 열악한 산악이나 통신비가 비싼 해외여행 중에도 부담 없이 사진을 주고받을 수 있다.
연구팀은 KAIST 캠퍼스 학생들 대상으로 기존 카메라와 커넥티드 그룹 카메라의 비교 평가를 실시했다. 그룹 카메라 앱이 다른 그룹원의 촬영 활동을 실시간으로 파악할 수 있고, 각자 원하는 사진을 D2D를 이용해 데이터 소비 없이 고속 다운로드 할 수 있어 흥미를 높여준다는 의견을 얻었다.
향후 연구팀은 고도화된 지능형 서비스 기술 개발을 통해 그룹의 상황을 인지해 촬영 결과물에서 유사 이미지를 자동 태그하거나 그룹에 맞는 베스트 사진을 자동 추출하는 등 맞춤형 서비스 기술을 추가 개발할 예정이다.
이의진 교수는 “기존 스마트폰에 존재하는 기술인 와이파이 다이렉트 기술을 최대한으로 활용한 차세대 커넥티드 그룹 카메라 시스템이다”며 “이를 통해 오프라인 그룹활동에 특화된 새로운 사용자 경험을 제공한다”고 설명했다.
이번 연구(총괄책임 KAIST 산업공학과 박준성 초빙교수)는 미래창조과학부 및 정보통신기술연구진흥센터의 정보통신-방송 연구개발사업의 지원을 받아 리코시스, 고려대, 명지대, 한경대, 경상대와 공동으로 진행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 렛츠픽 시작화면
그림2. 와이파이 다이렉트 기술로 다른 그룹원과 직접 공유하기 위해 연결 설정하는화면
그림3. 와이파이 다이렉트 기술로 다른 그룹원의 사진을 무료 다운로드하는 사진
그림4. 사진 촬영하면서 동시에 그룹원의 사진을 실시간 공유하는 화면
그림5. 사진 촬영 한 장소를 구글맵 상에 표시해 여행 경로를 파악 가능
2016.01.13 조회수 19466 -
특정 1~2개 앱 많이 쓰면 스마트폰 중독될 가능성 높아
우리 학교 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀은 개인의 스마트폰 사용기록을 분석해 스마트폰 중독 행동패턴을 발견하고 중독 위험에 있는 사람을 자동으로 분류하는 시스템을 개발했다.
이 교수는 95명의 대학생을 한국정보화진흥원의 성인 스마트폰 중독 자가진단 척도를 바탕으로 중독 위험군(36명)과 비위험군(59명)으로 나눴다.
연구팀은 사용자 스마트폰의 전원, 화면, 배터리 상태, 앱 실행, 인터넷 이용, 전화 및 문자메시지 등 총 5만 시간 이상의 사용기록을 수집했다.
연구결과 위험군은 특정 1~2개 앱을 매우 한정적으로 사용했다. 대표적인 앱은 모바일 메신저(카카오톡 등)와 SNS(페이스북 등) 이었다.
알림 기능도 중독 행동과 밀접한 관련이 있었다. 카카오톡 메시지, SNS 댓글 등 알림기능을 설정했을 때 스마트폰 사용시간은 위험군이 하루 평균 38분 더 길었다. 알림메시지가 자기조절력이 낮은 위험군에게 외부 자극이 되어 더욱 빈번한 스마트폰 사용을 야기한 것이다.
위험군의 하루 평균 사용 시간은 4시간 13분으로, 3시간 27분으로 나타난 비위험군에 비해 약 46분 길었다. 특히 오전 6시에서 정오 사이와 오후 6시부터 자정사이에 사용량 차이가 두드러졌다. 사용횟수는 위험군이 11.4회 많았다.
이 교수는 이번에 수집한 자료를 기반으로 사용자를 위험군과 비위험군으로 자동으로 판별하는 시스템을 개발, 80%이상의 정확도를 보였다. 앞으로 스마트폰 중독 현상에 대한 행동을 조기에 발견하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 보다 효과적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
이의진 교수는 이번 연구에 대해 “기존 설문조사를 통한 자기보고기반 스마트폰 중독 분석은 실시간 데이터 확보가 어렵고 입력한 데이터가 정확하지 않을 수 있지만 실제 수집한 자료를 데이터 사이언스 기법과 퍼스널 빅데이터 분석으로 한계점을 극복했다”며 “스마트폰의 과도한 사용을 중재하는 앱을 개발 중”이라고 밝혔다.
지난 4월 말 캐나다 토론토에서 열린 디지털 분야 세계 최대 학술대회인 국제HCI학술대회(ACM SIGCHI CHI)에 출판된 이번 연구는 지식서비스공학과 권가진 교수, 전산학과 송준화 교수, 연세대학교 심리학과 정경미 교수, 마이크로소프트 연구소 코지 야타니 박사(Koji Yatani)가 참여했다.
그림 1. 실험에 참여한 95명 대학생의 스마트폰 사용시간(위) 및 사용횟수(아래). All: 전체 사용자, 위험군이 비위험군에 비해 평균 45.6분 정도 더 오래 쓰고, 평균 11.4회 더 자주 쓰는 것으로 나타남. 앱 카테고리별로 자세히 보면 모바일 메신저(예: 카카오톡), 웹, SNS(예: 페이스북) 등에서 대표적으로 차이가 나타났음.
그림 2. 하루 시간대별 스마트폰 사용 시간(위) 및 사용 횟수(아래). 오전 6~12시 사이 시간과 저녁 18~24시 사이 시간대에서 위험군과 비위험군의 차이가 두드러지게 나타났음.
2014.06.01 조회수 17671 -
지식서비스공학과, 데이터 사이언스 워크숍 개최
최근 몇 년간 ‘빅 데이터’에 관한 관심이 폭발적으로 증가하고 있는 가운데 KAIST가 데이터 사이언스의 활용법과 미래 가능성에 대해 논의하는 자리를 마련했다.
우리 대학 지식서비스공학과는 오는 27일 서울 코엑스 308호 세미나실에서 ‘기업을 위한 데이터 사이언스’를 주제로 제2회 지식서비스 워크숍을 개최한다.
‘데이터 사이언스’란 데이터로부터 일반화된 지식을 추출해 의미 있는 정보를 발견하기 위한 과학적인 접근법을 말한다.
빅 데이터 시대를 맞아 기업이 생산하는 데이터의 양은 빠르게 증가하고 있으며, 기업들은 이를 어떻게 활용할 것인지에 대한 고민을 해 왔지만 체계적인 활용법에 대한 이해가 부족했던 것이 현실이다.
이번 워크숍은 기업이 가진 데이터를 활용해 새로운 가치를 어떻게 만들어 낼 것인지를 고민하는 기업의 중간관리자들과 관련 분야 전문가들을 위해 마련됐다.
강연은 데이터 사이언스 분야 최고 전문가인 KAIST 지식서비스공학과 4명의 교수가 참여해 하루 동안 진행된다.
먼저 윤완철 교수가‘기업의 현안과 데이터 사이언스 해법’을 주제로 기업의 데이터 활용현안과 데이터 마이닝 기법들을 소개한다.
이어 △이재길 교수가‘예측 모델링과 분류 기법’을 △ 이의진 교수가‘클러스터링 기법’을 △ 이문용 교수가‘의사결정 분석적 사고’를 주제로 각각 강연한다.
이번 행사를 주관한 이문용 학과장은“이번 워크숍은 데이터 사이언스 도입을 고려하는 기업과 관련 분야에 관심 있는 학생들에게 데이터 사이언스의 가능성과 미래를 고민해 보는 소중한 자리가 될 것”이라고 말했다.
워크숍 참가를 위해 23일(일)까지 사전에 참가신청을 해야 하며 자세한 사항은 홈페이지(http://kseworkshop.kaist.ac.kr)를 참고하면 된다.
KAIST 지식서비스공학과는 21세기 지식기반사회에서 가장 중요한 인간의 의사결정체계의 제반 문제를 연구하는 학과로 2009년 2월에 설립됐다. 데이터 사이언스를 바탕으로 지식공학 ․ 인지공학 분야의 교육과 연구를 진행 중이며 빅 데이터 분야에서 국내 선두주자라는 평가를 받고 있다.
2014.02.18 조회수 15467