• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.140-150
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• 2015

모바일 트래픽 증대는 향후 급격히 증가할 것으로 예측되며 LTE에서 AII-IP기반의 고속 대용량 데이터처리는 망의 부하증가를 의미한다. 비디오 컨퍼런싱, 온라인 음악, 게임, 영화 스트리밍, 네트워크 브라우징, 블로깅 등 현재 온라인 상에서 급격하게 사용되고 있는 새로운 애플리케이션들은 높은 대역폭(Bandwidth)과 고속용량이 필요하고 망 운용자들은 대역폭과 네트워크 용량 한계점을 줄이기 위한 해결책에 관심을 갖게 되었다. 이를 위해 3GPP에서는 데이터 오프로딩(Data Offloading) 기술을 정의하였으며 이는 펨토셀과 non-3GPF액서스 망 등과 정합하는 기술을 제공하였다. 본고에서는 망의 부하를 줄이기 위한 이들 오프로딩 기술에 대한 요구사항, 구조 및 구현 시 고려해야 하는 주요 이슈들에 대해서 살펴본다.

• 정보와 통신
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• 제25권2호
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• pp.47-53
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• 2008

블루투스는 IETE 802.15 BAN스터디그룹에서 제안하는 다양한 WBAN 응용 시나리오를 이미 지원하고 있는 매우 성숙된 기술로서 향후 새로운 WBAN MAC/PHY의 시장 진입을 위해 블루투스 응용 방식에 대한 분석이 필요하다. 본 고에서는 블루투스를 활용한 WBAN 응용 서비스로서 생체 정보 모니터링, 원격 제어/IO와 착용형 멀티미디어 스트림 시스템 개발에 대하여 살펴본다. 생체 정보 모니터링이나 원격 제어/IO의 경우는 시스템 개발 초기엔 블루투스를 많이 활용하였으나 저전력을 위해 지그비 사용이 증가하고 있으며 더 나아가 새로운 WBAN 기술이 활용될 것으로 기대된다. 착용형 멀티미디어 스트림의 경우는 블루투스가 계속 발전할 것으로 예상된다. 본 고에서 기술하는 착용형 블루투스 오디오 시스템에서는 웨어러블 MP3 플레이어와 같은 개인용 음악 재생기를 확장하여 복수의 사용자가 무선으로 오디오를 공유한다. 착용형 블루투스 멀티미디어 시스템에서는PMP와 같은 국지 동영상 파일 재생기의 발전된 모습으로 비디오는 안경형이나 손목시계형 무선 디스플레이 장치에서 재생하고 오디오는 무선 헤드폰에서 비디오와 동기적으로 재생한다. 또한 국지 미디어뿐만 아니라 근거리 IP 무선망에 있는 미디어도 UPnP-Bluetooth 브리지를 통하여 스트리밍된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.471-474
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• 2022

음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.493-496
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• 2011

클라우드 시스템이라고 할 수 있는 웹하드 서비스에 소셜 네트워크 서비스 기능을 적용한 안드로이드 어플리케이션이다. 일정한 웹하드 공간을 제공하고 사용자들은 파일 업로드, 다운로드, 파일공유 서비스를 제공받는다. 소셜 네트워크 서비스 기능을 적용함으로써 지인들과 사진, 음악, 동영상, 일반파일 등을 공유할 수 있고 이 파일들은 웹하드 서비스와 연동된다. 동영상의 경우 스트리밍 서비스를 제공해 실시간으로 시청이 가능하도록 개발하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3509-3518
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• 2000

ADSL, ISDN 등과 같은 초고속 인터넷 접속 서비스가 발전함에 따라 일반 가정에서 인터넷을 이용하여 영화나 음악을 감상하는 것이 가능하게 되었다. 또한 정보가전의 활용 범위가 확대됨에 따라 다양한 서비스를 제공하는 정보가전의 개발이 가속화되고 있으며 정보가전을 위한 운영체제 개발 및 실시간 운영체제를 탑재한 단말장치에서의 스트리밍 서비스가 중요한 개발 목표가 되고 있다. 본 논문에서는 실시간 운영체제인 Q+에서 동작하는 미디어 재생기의 구현 기술과 경험에 대하여 설명한다. 미디어 재생기는 서버에서 전송된 MP3, MPEG-1, MPEG-4 데이터를 소프트웨어로 디코딩하여 사용자에게 보여준다. 미디어 재생기는 저가의 CPU가 장착된 디지털 TV 셋탑박스에서 동작하며, Q+ 운영체제의 커널 및 라이브러리를 이용하여 구현되었다. 따라서 하드웨어와 실시간 운영체제의 특성을 고려한 프로그래밍 기법 및 성능 향상 기법이 요구된다. 본 논문에서는 Q+ 운영체제에서 동작하는 미디어 재생기 구현과 관련하여 프로그래밍 상의 기법 및 미디어 재생기의 성능 향상 방법에 대하여 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.505-508
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• 2012

LTE 이동통신서비스는 네트워크의 속도와 용량을 증가시킨 4세대 이동통신기술을 향항 3G 이동통신기술의 진화형 서비스로, 유럽주도로 개발된 GSM-WCDMA 기반기술로 발전된 서비스이다. 다만, 현재 국내에서 제공되고 있는 LTE는 3GPP에서 정하고 있는 4G 이동통신기술의 기술규격을 충족시키지 못하기 때문에 본격적인 4세대 이동통신(LTE-Advanced)과의 구별을 위해 3.9G 서비스라고 불리기도 한다. LTE는 VoIP, 비디오 스트리밍, 음악 다운로드, mobile TV 등 다양한 응용서비스의 제공이 가능하다. 국내에서 제공되는 LTE는 음성서비스는 3G 이동통신망을 통해 음성채널을 구성하고, 데이터 서비스만 LTE 이동통신망을 통해 제공하는 방식으로 제공되고 있지만, 향후에는 VoLTE 기술을 통해 음성서비스 제공하면서 LTE가 이동통신서비스의 주요 트랜드가 될 것으로 기대하고 있다. 하지만, 이러한 only LTE 서비스가 제공되는 경우, 현재의 법체계 하에서 몇몇 이슈가 발생할 것으로 예상된다. 첫째, VoLTE 서비스의 역무 및 해당 통신사업자 지위문제이다. 현행 전기통신사업법에서는 VoIP인 인터넷전화에 대해서 PC를 이용하지 않고 서비스가 제공되는 경우에는 기간통신역무로, PC를 통한 소프트폰 형식의 서비스에 대해서는 부가통신역무로 규정하고 있기 때문이다. 둘째, 기존 3G 이동통신 단말기의 가입자인증 모듈(USIM)의 이동성 보장 여부로서, 현재의 법체계는 USIM 잠금장치 해제(USIM unlock)를 3G 이동통신에 대해서 적용하도록 하고 있기 때문에, 이를 LTE서비스에도 적용할 수 있는지에 대한 논란이 일고 있다. 이에 본고에서는 LTE 서비스의 기술적 특징과 다양한 법제도적 이슈에 대해서 살펴보았다.

• 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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1-12
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• 2022

음원 스트리밍 서비스와 Hi-Fi 시장이 성장함에 따라 다양한 음향기기들이 출시되고 있다. 이로 인해 소비자들의 제품 선택에 대한 폭은 넓어졌지만 자신의 음악적 취향과 일치하는 제품을 찾기는 더욱 어려워졌다. 본 연구에서는 사용자가 선호하는 음원으로부터 보컬 성분을 추출하고 이를 토대로 사용자에게 가장 적합한 음향기기를 추천하는 시스템을 제안하였다. 이를 위해 먼저 원본 음원을 Python의 Spleeter Library를 통해 분리하여 보컬 음원을 추출하고 제조사의 음향기기의 주파수 대역 데이터를 수집한 결과를 각각 격자 그래프로 나타내었다. 추출한 보컬 음원의 주파수 대역과 음향기기의 주파수 대역 측정치 데이터를 비교하기 위한 지표로서 Matching Gap Index(MGI)를 제안하였다. 산출된 MGI 값을 토대로 사용자 선호와의 유사도가 가장 높은 음향기기를 추천한다. 추천 결과는 음향 전문업체에서 제공하는 장르별 Equalizer 데이터를 이용하여 검증하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권1호
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• pp.87-99
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• 2021

코로나 19와 AI, 빅데이터, IT기술 발달 등과 같은 여파로 최근 '개인화 기술' 중요성이 부각되어지고 있으며, 이는 곧 개인화를 넘어 '초개인화 시대'에 도래하고 있다. 따라서 음원 스트리밍 서비스 시장측면에서는 개인 취향이 존중되는 서비스 공급 트랜드를 형성해 오고 있다. 이에 따라 기업들은 외부 시장 환경을 고려, 냉철한 분석을 토대로 발전방향을 수립하고자 하고 있다. 이러한 관점에 본 논문은 지니뮤직 고객 인터렉티브 전략에 기초하여 장·단점을 분석하고 기업 발전방향을 제시하고자 한다. 특히 고객과 함께 움직이는 '라이브음악서비스플랫폼'을 기반으로 고객 인터렉티브 전략 장·단점을 분석하고 이후 발전 방향을 제시하고자 하였다. 분석방법으로는 SWOT 분석 기법을 적용하여 강점과 약점, 기회와 위협 요건을 살펴보았다. 이후 TOWS 분석을 통해 구체적인 기업 발전전략을 제시하고자 하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.143-156
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• 2020

전통적인 마케팅 전략 중 하나인 가격 촉진은 소비자가 느끼는 상품의 가격을 낮추어 소비자의 구매를 유도한다. 기존 연구들에 따르면 제품의 특징, 가격 촉진 형태, 소비자의 특성과 같은 맥락에 따라 가격 촉진은 기업에 긍정적 영향을 줄 수도, 부정적 영향을 줄 수도 있다. 본 연구에서는 최근 많은 디지털 서비스들이 도입하고 있는 구독 기반의 비즈니스 모델 환경에서 가격 촉진의 효과를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 가격 촉진이 소비자의 재구매에 미치는 긍정적 효과를 확인하고, 소비자의 인구 역학적 특성과 행동 특성에 따라 그 효과가 어떻게 달라지는지 확인하는 데 있다. 국내 한 음악 스트리밍 서비스의 사용자 기록 데이터를 이용해 가설을 검증하였으며, 분석 모델로는 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 연구결과 소비자의 재구매에 대한 가격 촉진의 긍정적 효과를 확인하였고, 가격 촉진의 긍정적 효과는 연령이 낮은 소비자와 여성 소비자에게서 상대적으로 더 크게 나타났다. 본 연구는 구독 경제에서 가격 촉진의 효과를 확인하고, 성공적인 가격 촉진을 위해 어떤 요인을 고려하여 마케팅 전략을 수립해야 하는지에 대한 방향성을 제공한다는 점에서 연구의 시사점이 있다.