사용자의 참여와 공유형 서비스들이 증가함에 따라, 웹 상에서의 이미지의 종류와 수도 증가하였다. 본 연구에서는 보다 효율적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 특정 요소만을 반영한 분석과 검색 방법이 아닌 다양한 속성을 융합적으로 고려한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 하나의 이미지에서 이미지가 가지고 있는 색의 조화, 주요 색상, 형태, 느낌, 질감 다섯 가지 속성을 이미지 특성 추출 기술을 통해 추출하고, 이를 각각의 속성에 대하여 폴리곤으로 나타내는 이미지 속성 그래프를 생성하는 방안을 제안한다. 또한, 질의에 따라 속성의 우선순위를 부여하고, 폴리곤 매칭을 통하여 사용자의 목적에 맞게 이미지를 분석하고 정보를 제공하는 방법을 설명한다.
P2P 기술의 발달로 기존 클라이언트-서버 형태인 중앙 집중형 방식의 단점을 극복하고 있다. 이러한 P2P 기술의 진화로 P2P 응용 기술에 대한 많은 발전이 있었다. 현재 P2P 구조에서 사용자는 P2P 네트워크에 참여하여 자신이 원하는 자료를 찾는 검색과정이 필요하다. 본 논문은 이러한 과정을 최소화하여서 검색과정을 줄일 수 있는 방법을 다룬다. P2P 네트워크에 존재하는 서비스 프로파일 목록들을 서비스를 제공하는 주체가 서비스를 소비하는 주체에게 보내주게 된다면 사용자는 최신의 서비스 목록을 유지하여 서비스 목록 검색 시간을 최소화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 P2P 오버레이 네트워크상에서의 서비스 푸시 시스템에 대한 정의, 각 피어들의 행동모델을 정의 및 시스템 설계에 대해서 소개한다.
본 논문에서는 새로운 스펙트럼 검출 시스템을 제안한다. 먼저 융합 센터(Fusion Center : FC)에서 1차 사용자의 신호를 수신하고, 이를 이용하여 1차 사용자의 유무를 판단한다. 그러나 이 과정에서 최종 1차 사용자의 유무를 판단하지 못한다면, 각 2차 사용자들의 Local observation 결과를 필요로 한다. 이때 융합 센터(Fusion Center : FC)는 각 2차 사용자의 신호 중 에너지가 가장 큰 2차 사용자의 Local observation의 결과만을 수신하며, 수신한 FC는 최종 결정값을 각 2차 사용자에게 송신한다. 본 논문을 통해 제안하는 기법은 단 하나의 2차 사용자가 스펙트럼 검출에 참여하기 때문에 불필요한 스펙트럼 검출로 인한 비트수를 줄일 수 있다. 그러므로 1차 사용자의 유무를 판단하는 과정에서의 2차 사용자의 전력과 불필요한 Local observation전송으로 인한 대역폭의 소모를 줄일 수 있다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법의 검출 확률, 오 경보 확률 등을 구함으로서 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 증명한다.
본 논문은 단일 주문형 비디오 환경에서의 서버/클라이언트 미디어 서비스 모델을 분석하고 이를 병렬 주문형 비디오 환경에 적용함으로써 보다 나른 사용자 QoS(Quality of Service)를 제공하고자 한다. 미디어 서비스 모델로는 클라이언트가 데이터를 요청하고 서버가 전달해주는 Client Pull 모델과 서버 측에서 일방적으로 데이터를 전달해 주는 Server Push 모델 그리고 두 모델을 통합한 IPP(Interleaving Pull & Push) 서비스 모델로 크게 나뉜다. 병렬 주문형 비디오 환경을 위해 병렬형 미디어 스트리밍 서비스, 즉 단일 클라이언트를 위해 다수의 서버들이 동시에 서버에 참여하는 PMSS(Parallel Media Streaming Service) 시스템을 구축하였으며, 단일/병렬 주문형 비디오 환경에서 네트워크상 전달지연과 클라이언트 버퍼 내 데이터 잔여량 인자를 통하여 각 서비스 모델간 성능을 비교 분석하였다. 실험을 통해 병렬 주문형 비디오 환경에서 IPP 서비스 모델이 가장 적은 전달지연과 안정적인 클라이언트 버퍼를 유지함을 알 수 있었다. 이를 통해 사용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다
이 연구는 상품을 알리는 마케팅 측면에서 유용한 수단인 소셜미디어와 소비자를 설득하는 커뮤니케이션 측면에서 유용한 수단인 게이미피케이션 기법을 결합한 새로운 마케팅 트렌드를 심도 있게 살펴보고자 한다. 게이미피케이션은 오래전부터 다양한 분야에서 활용된 기법이나 고전적 게이미피케이션 기법과 소셜미디어 상에서의 게이미피케이션 기법에는 차이가 존재한다. 따라서 소셜미디어와 게이미피케이션에 대한 이론적 고찰을 바탕으로 소셜미디어와 게이미피케이션의 결합 현상의 배경과 특징을 살펴보았다. 그리고 게이미피케이션을 활용한 소셜미디어 마케팅 사례분석을 통해 사용자의 마케팅 참여 정도와 방법에 따라 일반참여형, 주도적 참여형, 창조행위형, 관계형, 체험형으로 기업의 마케팅을 유형화했다. 이를 통해 소셜미디어와 게이미피케이션이 결합할 때 나타나는 변화양상을 고전적 게임기법과 비교하였는데, 경쟁-성취-관계가 오늘날의 소비자에게 좀 더 유의미한 영향을 주는 요인으로 파악되었다. 이 연구는 게이미피케이션을 활용한 소셜미디어 마케팅의 변화된 게임기법을 연구하여 마케팅 전략에 도움이 되는 기반을 마련했다는 점에 의의가 있다.
본 논문은 인식한 사용자의 감성에 따라 콘텐츠의 시청각적 요소를 변화시키는 감성 반응형 콘텐츠 플레이어 플랫폼에 관해 기술한다. 본 플랫폼은 사용자의 생체 신호 또는 능동적 참여를 통해 감성을 쾌, 불쾌, 각성, 이완 등의 상태로 분류하고, 그에 따라 조명, 배색, 사운드 등과 같은 시청각적 자극을 실시간으로 재구성하여 감성을 가속, 유지, 경감시킬 수 있다. 본 플랫폼은 감성 콘텐츠의 개발 및 활용에 사용될 수 있으며, 다양한 멀티미디어 요소들이 감성에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는데 적용 가능하다. 본문에서는 개발한 플랫폼의 시스템 구조와 각 모듈의 구현 내용 및 플랫폼 기반 감성 콘텐츠에 대해서 설명한다.
소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.
본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
사회제도가 개선되고 기술이 발전함에 따라 고령인구와 장애인의 사회 참여가 지속적으로 증가하고 있다. 지능 로봇 및 지능형 주거공간 등의 여러 시스템들의 이들의 사회 참여를 돕기 위해 개발되었고, 실제 고령 인구와 장애인의 독립적인 생활 영위에 많은 기여를 하고 있다. 그러나 상기의 시스템들을 구축하기 위해서는 대부분 고가의 특별한 하드웨어가 요구된다. 실제 시스템을 사용하게 될 계층의 경제적 어려움을 고려하면 기존의 노트북 컴퓨터와 같은 일반적 하드웨어를 사용하는 소프트웨어 기반의 시스템의 개발이 요구된다. 한편 이러한 소프트웨어는 컴퓨터 사용에 익숙하지 않으며 신체의 움직임이 부자유스러운 사용자 계층을 위해 특수하게 제작되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 요건들을 만족시키는 소프트웨어 기반의 보조 시스템의 관련 이론을 포함한 개발 과정을 소개하고 결과물을 제시한다.
최근 SNS, 블로그 등 사용자 참여형 인터넷 매체가 늘어나면서, 방송 콘텐츠에 대한 사용자의 재생산이 활발히 일어나고 있다. 특히, 드라마와 같은 장르에서는 배우가 착용한 옷, 시계 등에서부터, 자동차, 촬영 장소 등 다양한 종류의 정보들이 블로그를 통해 다른 사용자에게 전달되고 있다. 이러한 정보들은 방송 콘텐츠에 대한 직접적인 부가 정보가 되기 때문에, 이를 활용할 경우 양질의 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해, 블로그 포스팅을 이용하여 방송 콘텐츠의 특정 타임라인에 태그 클라우드를 생성하는 기술을 제안한다. 제안한 방법에서는 방송 콘텐츠에 대한 블로그 포스팅을 수집하고, 수집된 포스팅으로부터 이미지 주변 단어를 활용하여 태그 셋을 구축한다. 구축된 태그 클라우드는 방송 콘텐츠 프레임과의 이미지 매칭을 통해 특정 타임라인에 태깅된다. 실험에서는 이미지 매칭의 성능과 생성된 태깅된 태그 클라우드를 보임으로써 제안한 방법의 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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