• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.115-121
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• 2021

본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권2호
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• pp.60-75
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• 2006

MPEG-21 멀티미디어 프레임워크는 다양한 종류의 네트워크와 장치들이 멀티미디어 자원을 보다 효율적으로 전달하고 사용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있다. MPEG-21의 주요한 목표 중 하나는 서로 다른 기종의 단말기기에서 동일한 가독성을 보여주는 멀티미디어 스트리밍(streaming)을 지원하기 위해서 디지털 아이템 적응(digital item adaptation, DIA)을 통한 광범위한 멀티미디어 접근성, 다시 말해서 UMA (universal multimedia access)를 구현하는 것이다. 본 논문에서는 MPEG-21 디지털 아이템 적응을 이용하여 단말기기의 전력 소모를 절감할 수 있는 방법을 최초로 소개한다. MPEG-21 멀티미디어 프레임워크는 처음부터 단말기기의 전력 소모 절감을 목적으로 설계된 것이 아니기 때문에, 단말기기.의 전력 소모에 관련된 상세한 정보를 제공할 수는 없지만 몇 가지 제한된 정보는 현 시점에서도 이용가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 MPEG-21 디지털 아이템 적응 표준을 따르는 여러 가지 전력 소모 절감 기법들을 제시하고, 각각의 전력 소모 절감 기법들 사이의 상호 의존 관계를 밝히고자 한다. 본 논문에서 소개한 전력 소모 절감 기법들을 단말기기에 적용하면 멀티미디어 서비스의 품질을 거의 손상시키지 않으면서 휴대용 멀티미디어 기기의 소비 전력을 최대 $66\%$까지 줄일 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.265-274
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• 2020

자유 시점 비디오 서비스는 사용자와의 상호작용을 통해 원하는 임의의 각도나 위치, 거리에서 시청할 수 있게 하는 기술이다. 본 논문에서는 사용자가 선택하여 시청할 수 있는 자유 시점 비디오 서비스를 Inward view, Outward view, 3D object view, First person view의 네 가지 시청 모드로 정의하였으며 하나의 플레이어에서 시청이 가능한 새로운 통합 프로그램을 개발 및 구현하였다. 아이돌 공연과 농구 경기 콘텐츠에 대해 각 시청 모드에 적합한 다시점 카메라를 설치하여 데이터를 확보하였으며, 서버에 저장된 데이터가 네트워크를 통해 스트리밍 됨으로써 시청이 가능하도록 하였다. 사용자는 자유롭게 네 가지의 시청 모드와 공간상의 위치, 각도 등을 선택할 수 있으며, 선택된 시점에 맞는 영상과 음향이 렌더링 되어 통합 플레이어에 표출된다. 이는 기존의 자유 시점 비디오 서비스를 포함한 다양한 시청 형태를 결합함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 확장성이 있는 자유 시점 비디오 서비스 플레이어가 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.343-356
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• 2007

센서 네트워크, 위치 기반 서비스 등의 기술 발전에 따라, 최근의 이동객체 위치정보는 연속적이고 끊임없이 변경되는 스트림 데이타 형태를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이와 같이 스트림 형태로 발생하는 이동객체의 위치정보를 제한된 메모리에 저장하고, 과거 위치를 추정하는 효율적인 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 제한된 메모리 양으로 지속적으로 추가되는 이동객체의 과거 위치 이력을 저장하기 위한 위치정보의 점진적 추출(incremental extraction) 개념을 제시한다. 점진적 추출이란 새로운 위치정보가 추가될 때마다, 시스템이 관리해야 할 과거 위치정보를 기존 위치정보와 새로운 위치정보를 바탕으로 점진적으로 추출하는 방법을 의미한다. 그런 다음, 이러한 점진적 추출 개념을 적용하여 스트림 환경에서 위치정보를 저장 및 추정하는 전체적인 프레임워크를 제시한다. 그리고, 제안한 프레임워크 하에서 추정위치를 계산하는 방법으로 다항식을 이용한 직선기반과 곡선기반 방법을 제시한다. 다음으로, 점진적 추출 개념을 사용하여 과거 위치를 추출하는 방법으로 균등 간격 추출, 기울기 기반 추출. 그리고 최근 시점강조 추출의 세 가지 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 점진적 추출 방법은 적은 비율(0.1%)의 위치정보를 저장함에도 불구하고 과거 위치추정에 있어 비교적 높은 정확도(오차율 3% 이내)를 나타냈다. 특히, 곡선기반의 점진적 추출 방법은 전체 위치 데이타의 0.1% 만을 저장하면서도 오차율 1.5% 미만의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과로 볼 때, 제안한 방법은 스트림 환경에서 이동객체의 위치정보를 저장하고, 과거 위치를 추정하는 우수한 연구결과라 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.685-691
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• 2008

이동통신의 발달과 함께 모바일을 통한 VOD 서비스의 요구는 빠르게 증가하고 있다. 모바일 VOD 서비스는 언제, 어디서든 비디오 정보를 쉽게 액세스할 수 있는 편리함과 교육, 연예, 비즈니스와 같은 많은 어플리케이션 영역에서 유용하게 사용되고 있다. 그러나 모바일 시스템의 특성상 클라이언트의 빈번한 이동과 끊어짐으로 원활한 VOD 서비스를 제공하기에는 많은 어려움이 존재하고 있다. 다수의 클라이언트들에게 보다 안정적인 VOD 서비스를 제공하기 위한 방법으로 브로드캐스팅 전송 기법의 중요성이 강조되고 있으며 특히 주기적 브로드캐스팅 기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 적은 대역폭 자원을 이용하여 다수의 클라이언트들에게 효율적인 VOD 서비스를 위한 방법으로 기존의 세그먼트 크기에 의해 결정되었던 채널 할당 방법을 무선 중계기를 이용하여 정규채널 그룹과 보조채널 그룹으로 나누고 정규채널에서는 정규 스트림을 전송하고 보조채널에서는 정규 스트림을 받기 위해 발생되는 초기 서비스 지연 시간을 줄이기 위해 첫 번째 세그먼트를 반복 전송함으로써 서버 대역폭 요구량 감소와 초기 서비스 지연 시간을 줄일 수 있는 기법을 제안하고 있다. 제안된 기법을 통하여 서버 대역폭 요구량은 30% 이상 절감시킬 수 있었으며 줄어든 초기 서비스 지연 시간 또한 성능분석을 통해 밝힌다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권5호
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• pp.213-217
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• 2001

CPU, 네트웍 대역폭, 디스크 속도등 컴퓨터와 통신 기반을 이루는 기반기술의 급진적인 발달에 따라, 컴퓨터 또는 단말기로 멀티미디어 데이터 서비스를 받는 것이 이제는 우리 생활의 일부분이 되었다. 이러한 급속한 서비스 저변의 확대에도 불구하고 아직도 고화질 멀티미디어 서비스를 제공하는 데 있어서 많은 기술적인 문제가 존재하는 것이 현실이라고 할 수 있겠다. 그 중의 하나로 멀티미디어 정보를 디스크로부터 읽어들여 실시간 상영하는 경우, 과도한 주기억 장치 버퍼의 요구가 문제점으로 등장한다. 주기억 장치 버퍼가 필요한 이유는 디스크는 자료를 비동기적으로 읽는데 반해 멀티미디어 데이터(프레임)를 상영하는 방법은 동기적으로 행해지므로 두 가지 특성이 다른 작업간에 비동기성을 해결하기 위함이다. 사용자에게 스트리밍 데이터를 전송하는 방법에는 두 가지 (디스크에서 읽어들이는 방법 : 디스크 모드와 기존에 메모리에 탑재된 데이터를 재 전송하는 방법 : 메모리 모드)가 있는데, 각 방법에 따라 필요로 하는 주기억 장치 버퍼의 양이 다르다. 본 연구에서는 각 방법에 따른 주기억 장치 요구량을 계산하는 모델을 개발하고, 전체 버퍼양을 최소화하도록 자료 전송방법을 가변적으로 변환시키는 기법을 소개한다. 본 기법의 가장 큰 장점은 각 비디오 세션의 데이터 전송하는 방법이 서버의 상태에 따라서 가변적으로 변환된다는 사실이다. 본 기법은 대용량 비디오 서버에서 다수의 멀티미디어 세션을 상영하는 데 필요한 버퍼 양을 효과적으로 감소 시킬수 있으며, 특히 사용자들의 주문이 소수의 화일들에게 집중되어 있는 경우 더욱 효과적으로 작동하고 있다. 제안된 기법의 근간이 되는 이론들의 구체적인 모델링이 제공되었으며, 본 기법이 항상 최적의 해를 구한다는 사실은 증명을 통해 보여진다. 주창되는 기법의 효율성과 성능을 시뮬레이션을 통해서 검증한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.187-222
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• 2015

게임 산업의 발전으로 인한 경쟁은 게임 자체의 양적, 질적 발전을 자극하고 있다. 이에 따라 개발된 게임을 홍보하고 알리기 위한 수단으로 게임 트레일러를 고려해볼 수 있다. 게임 트레일러는 인터넷 전송속도와 온라인 영상 기술의 발전과 같은 기술적 발전의 혜택을 받아 화질이 개선된 대용량 게임 트레일러의 다운로드 혹은 스트리밍이 쉬워지면서, 영화 트레일러처럼 영상 콘텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있고, 영상 콘텐츠에 대한 인지도를 증대시킬 수 있다는 점에서 경험재 상품의 구매자를 확보하기 위한 적절한 수단이 된 것이다. 그러나 아직까지는 첫째로 게임 트레일러에 대한 인식이 부족하고, 둘째로 광고와는 달리 하나의 시장으로 고려되지도 않고 있고, 셋째로 마케팅 수단으로서의 접근이 없으며, 넷째로 게임 트레일러에 대한 특성 분석이 이루어지지 않고 있다. 그렇기 때문에 본 연구는 이러한 인식의 변화와 연구의 확대를 위해 기반 요소의 제시를 목적으로 하고 있다. 첫째, 게임 트레일러의 유형별 분석을 하고, 둘째는 게임 트레일러 구성 요소를 제시하며, 셋째로는 게임 트레일러 연구 프레임을 제시하고, 마지막으로 현재 시점에서 게임 트레일러를 기반으로 한 마케팅 전략을 제시하면서, 세분화되고 다양화된 마케팅 전략의 개발을 유도하고자 했다. 이에 따라 첫째, 게임 트레일러의 유형은 플랫폼별, 내용별, 목적별에 따라 분류할 필요가 있다는 것을 제시했다. 둘째로 구성요소는 러닝타임, 샷의 빈도수라는 기본 정보와 함께 캐릭터, 배경, 사건과 같은 내용적 구성 요소와 제목, 제작사, 배급사와 같은 홍보적 구성요소라는 기준에 따른 분석이 필요하다고 제시했다. 셋째로는 산업적 관점에서의 게임 트레일러에 대한 분석으로 마케팅 분석, 효과 분석, 제작 시스템 분석 등의 유형 제시를 하면서, 지역별, 장르별 비교 분석의 필요성을 제시했다. 마지막으로 게임 트레일러를 활용한 마케팅은 기존의 4P전략 중 판매촉진(promotion)을 중심으로 하면서 사람(people)을 결합시킨 7P으로의 확대가 중요하다는 것을 제시했다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.