• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.297-299
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• 2010

모든 물건에 컴퓨팅 기능과 통신 기능을 부가하여 사물과 사람의 위치와 공간 정보, 그리고 속성정보를 파악하게 함으로써, 인간의 생활에 협조적인 기능을 제공하는 센서 네트워크가 모든 정보기기와 함께 네트워크 상에 있는 서버에 항시 접속되어, 기기의 제어는 물론 원하는 서비스를 언제든지 받을 수 있는 환경을 제공하는 유비쿼터스 네트워크가 연구되고 잇다. 유비쿼터스 네트워크는 일상생활에 곳곳에 편재된 센서 및 컴퓨터들이 수집한 각종 환경 정보를 효과적으로 상호 공유하여 사용자 및 주변환경의 상황을 알아내고 그에 맞는 다양한 정보에 근거하여 자발적으로 서비스를 제공하고 있다. 특히, 유비쿼터스 네트워크는 IP 기반 유선 네트워크, 이동통신 네트워크, Ad-hoc 네트워크 등과 같은 기존 네트워크와 향후에 등장할 4세대 이동통신, 유무선 통합망 등이 하나로 연결되고 연동된다는 점에서 개념적인 네트워크이다. 그러나 유비쿼터스 네트워크를 사용함에 있어, 이론상의 연동 가능한 모듈 개수가 실 구현에 적용 할 때에 이론상에 미치지 못하는 문제점이 존재하고 있다. 그에 따른 적절한 해결책이 필요하기에, 본 논문에서는 유비쿼터스 네트워크의 객체 인식 기술과 센서 네트워크 기반 상황 인식 서비스 기술과, 유비쿼터스 서비스의 적용 분야를 정리하고, 데이터 통신을 위한 구조도를 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.2
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• pp.107-115
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• 2022

This study discusses how to protect foreign knowledge workers from disasters conceptually. While their prestigious social and economic status, the knowledge workers can become vulnerable to disasters due to their nomadic lifestyle and voluntary isolation from communities where they reside temporarily. This study introduced and discussed strengths and weaknesses of various types of disaster communication networks and found the Small World Network (SWN) and the use of structural holes would be an appropriate strategy for the protection of knowledge workers. The use of mediators for disaster communication would be a strategic intervention from public and private organizations since that addresses voluntary isolation issue without restructuring existing disaster communication network.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.643-645
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• 2001

인터넷이라는 환경이 우리의 생활의 일부로 자리잡으면서, 급속히 늘어난 사용자들의 요구는 그 만큼 네트워크의 현저한 부하증가를 일으키고 네트워크의 성능저하를 유발하며 속도 면에서도 빠른 응답을 원하는 사용자들의 욕구를 충족시키지 못하게 된다. 이에 대한 하나의 대응책이, 프락시 서버를 사용함으로써 네트워크 대역폭을 효과적으로 절약하고 서버 측의 부하를 감소시키며 사용자의 요청에 대한 빠른 응답이 가능하게 하는 것이다. 그러나 프락시 서버는 제한된 캐시용량 때문에 새 개체를 위한 공간확보를 위해 기존 개체를 제거해야 하는데, 캐시의 성능을 최대화하도록 하는 효율적인 캐시대체 정책이 필요하다. 기존의 대체정책이 캐시성능판단의 두 기준인 히트율(Hit Rate)과 바이트히트율(Byte Hit Rate)을 만족시키지 못하던지 흑은 불필요한 개체에 공간을 낭비하는 등 최대한치 공간활용을 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 캐시를 상위층과 하위충의 2단계로 나누어 운용하면서, 상위층은 분할된 여러개의 파티션으로 관리하여 히트율과 바이트율을 높게 유지하고 하위층은 상위의 각각의 파티션들에 추가적으로 필요한 캐시공간을 제공함으로서 동적인 파티션공간분할 효과를 제공하는 프락시 서버의 캐시구조와 캐시대체정책을 제안한다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.17 no.1
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• pp.119-148
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• 2009

The paper presents and empirically tests a model of the digital contents(DC) innovation systems that enables us to study interactions between users, service providers, contents developers and network providers, and to examine the relationship between manufacturing innovation and service innovation as well as patterns of innovation in the DC industry. The framework of Gallouj and Weinstein(1997) and Gallouj(2002) is modified into the DC innovation model according to characteristics of the DC industry, that is, user involvement and network externalities. The model is applied to a case analysis that traces the growth of the online game industry in Korea since its introduction. The model offers several advantages over other approaches in understanding the dynamics in the DC industry. Most importantly, it provides a single unified basis within which both service innovation resulting from users and service providers and manufacturing innovation induced by contents developers, platform holders and network providers are analyzed. The distinction between service and manufacturing innovation is important in many ways, for instance in selecting proper government policy tools for promotion or regulation of the DC industry. Second, the Korean online game industry has experienced both radical innovation during the beginning period and non-radical innovation throughout the maturation period. The model developed herein helps to illustrate several types of non-radical innovations such as recombinative innovation that are crucial to sustainable development of the DC industry. Third, the model clarifies impacts of network externalities that are characteristics of the DC industry.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1024-1026
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• 2005

P2P 네트워크는 사용자에게 보다 효율적으로 않은 자원을 공유하고 사용할 수 있는 방법을 제공해야 한다. 이 논문에서는 Ultrapeer와 동일한 관심을 갖는 peer들을 서로 그룹화 함으로써 검색에 필요한 query의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법을 검증하기 위해 세가지 P2P 네트워크-비구조적이며 브로드케스팅으로 검색하는 네트워크, ultrapeer가 존재하며 지역적 특성을 그룹화 기준으로 하는 네트워크, ultrapeer가 존재하며 동일한 관심을 그룹의 기준으로 하는 네트워크로 모델링 하고 각 모델별로 필요한 데이터의 검색과 전송을 시뮬레이션하여 검색 시간과 발생한 query의 수를 비교하여 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.1147-1150
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• 2008

본 논문에서는 무선 센서 네트워크 상의 침입 탐지를 위한 동적인 방어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 네트워크 상에 작은 수의 노드를 통하여 모니터링 작업을 수행하여 네트워크 상의 배터리 소모를 최소화함으로써 전체 네트워크의 라이프타임을 연장시킬 수 있도록 한다. 또한, 제안된 기법은 계층적 네트워크를 기반으로 한 간단한 구조를 갖고 있어, 센서 노드 내 배터리, 메모리, 컴퓨팅 파워 등의 제한된 자원에 효과적으로 대처할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.36 no.1
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• pp.23-37
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• 2018

In recent years, it is very difficult to construct and expand new infrastructures in a city center because of long-term low growth and lack of space due to urban overcrowding. So, there is a need to study a variety of Retrofitting techniques and urban applications that can lead to sustainable development while efficiently utilizing existing facilities. 'Retrofit' means a sustainable urban retrofitting as a directed alteration of the structures, formations and systems of existing facilities to improve energy, water and waste efficiencies. In this study, we applied a hierarchical network design technique that can reflect the structural hierarchy of a city to study how to retrofit public transportation routes in Seoul. The hierarchical network design means dividing the hierarchy according to the functions of hubs and connecting different hierarchies to form a hierarchical network. As a result of comparing the application results of various retrofitting scenarios of public transport, the differences of daily PKT and PHT by about 2.6~3.2% less than before the improvement address that the convenience of passengers is increased. Therefore, it is expected that if the route planning is established according to the proposed method, it will increase the number of passengers and the operational efficiency by the improved convenience of public transit passengers.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.8
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• pp.99-106
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• 2020

The purpose of this study is to find out whether image similarity between celebrities and brands on social network service be a determinant to predict advertising effectiveness. To this end, an advertising effect prediction model for celebrity endorsed advertising was created and its validity was verified through a machine learning method which is a big data analysis technique. Firstly, the celebrity-brand image similarity, which was used as an independent variable, was quantified by the association network theory with social big data, and secondly a multiple regression model which used data representing advertising effects as a dependent variable was repeatedly conducted to generate an advertising effect prediction model. The accuracy of the prediction model was decided by comparing the prediction results with the survey outcomes. As for a result, it was proved that the validity of the predictive modeling of advertising effects was secured since the classification accuracy of 75%, which is a criterion for judging validity, was shown. This study suggested a new methodological alternative and direction for big data-based modeling research through celebrity-brand image similarity structure based on social network theory, and effect prediction modeling by machine learning.