• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.189-190
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• 2007

무선 인터넷과 개인 휴대 단말기의 보급을 통해 집이나 사무실이 아닌 외부에서도, 무선 인터넷이 가능한 지역이라면 언제든지 TV나 영화, 드라마, 음악 등의 멀티미디어를 스트리ald 서비스로 즐길 수 있게 되었다. 그러나 개인 휴대 단말기를 통해 무선 인터넷으로 멀티미디어 스트리밍 서비스를 받는 것은 작은 화면, 무선 인터넷의 낮은 수신감도, 낮은 음질 등의 문제점을 갖고 있으며 집이나 사무실에 위치하는 사용자들에게 PC나 TV에 연결된 단말기를 통해 더 높은 수준의 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 본 논문은 사용자 중심의 서비스 이동성 구현을 위해, 사용자의 이동에 따라 개인 휴대 단말기에서 홈 미디어 단말기로의 서비스 이동을 제안하고 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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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.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.2
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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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.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3509-3518
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• 2000

Due to a recent advance on the internet access technologies such as ADSL and ISDN, ti becomes possible to watch movies or listen to music at home through the internet. In this paper, we propose Implementation technique and expenence we lcarnet in the development of media plavers operating on Q+ reall-time operating system. The media player can manipulate MPS, MPEG-1, and MPEG-4 streams, and the decofing routime is implemented by software. Ths medial player is operated on the digital TV set-top-box and is implomented by using Q+ librares. In this paper, we focus on programming technique on q+ real-time operating system and performance enhancement technique.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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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.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.145-165
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• 2023

Recommendation system plays a significant role on relieving difficulties of selecting information among rapidly increasing amount of information caused by the development of the Internet and on efficiently displaying information that fits individual personal interest. In particular, without the help of recommendation system, E-commerce and OTT companies cannot overcome the long-tail phenomenon, a phenomenon in which only popular products are consumed, as the number of products and contents are rapidly increasing. Therefore, the research on recommendation systems is being actively conducted to overcome the phenomenon and to provide information or contents that are aligned with users' individual interests, in order to induce customers to consume various products or contents. Usually, collaborative filtering which utilizes users' historical behavioral data shows better performance than contents-based filtering which utilizes users' preferred contents. However, collaborative filtering can suffer from cold-start problem which occurs when there is lack of users' historical behavioral data. In this paper, hybrid music recommendation system, which can solve cold-start problem, is proposed based on the playlist data of Melon music streaming service that is given by Kakao Arena for music playlist continuation competition. The goal of this research is to use music tracks, that are included in the playlists, and metadata of music tracks and playlists in order to predict other music tracks when the half or whole of the tracks are masked. Therefore, two different recommendation procedures were conducted depending on the two different situations. When music tracks are included in the playlist, LightFM is used in order to utilize the music track list of the playlists and metadata of each music tracks. Then, the result of Item2Vec model, which uses vector embeddings of music tracks, tags and titles for recommendation, is combined with the result of LightFM model to create final recommendation list. When there are no music tracks available in the playlists but only playlists' tags and titles are available, recommendation was made by finding similar playlists based on playlists vectors which was made by the aggregation of FastText pre-trained embedding vectors of tags and titles of each playlists. As a result, not only cold-start problem can be resolved, but also achieved better performance than ALS, BPR and Item2Vec by using the metadata of both music tracks and playlists. In addition, it was found that the LightFM model, which uses only artist information as an item feature, shows the best performance compared to other LightFM models which use other item features of music tracks.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.6
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• pp.1-12
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• 2022

As the music streaming service and the Hi-Fi market grow, various audio devices are being released. As a result, consumers have a wider range of product choices, but it has become more difficult to find products that match their musical tastes. In this study, we proposed a system that extracts the vocal component from the user's preferred sound source and recommends the most suitable audio device to the user based on this information. To achieve this, first, the original sound source was separated using Python's Spleeter Library, the vocal sound source was extracted, and the result of collecting frequency band data of manufacturers' audio devices was shown in a grid graph. The Matching Gap Index (MGI) was proposed as an indicator for comparing the frequency band of the extracted vocal sound source and the measurement data of the frequency band of the audio devices. Based on the calculated MGI value, the audio device with the highest similarity with the user's preference is recommended. The recommendation results were verified using equalizer data for each genre provided by sound professional companies.

• Journal of Venture Innovation
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• v.4 no.1
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• pp.87-99
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• 2021

The importance of "personalization technology" has recently been highlighted due to the Covid-19 and the development of IT technology such as AI and big data, which is soon coming beyond personalization into the "super-personalization era." Therefore, in terms of the music streaming service market, it has formed a service supply trend in which individual tastes are respected and companies are seeking to establish a realistic analysis and development direction considering the external market environment. From this perspective, this paper sought to analyze the strengths and weaknesses of the Genie Music's and provide a direction for development based on Genie Music's customer interactive strategy. In particular, it was intended to analyze the advantages and disadvantages of customer interactive strategies with the 'live music service platform' that moves with customers and to provide directions for future corporate development. As an analysis method, we looked at strengths and weaknesses, opportunities and threat requirements based on SWOT analysis. Afterwards, the company attempted to present specific corporate development strategies through TOWS analysis.