• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.1
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• pp.37-41
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• 2017

In this paper, a platform was proposed that can service the streaming of location based real-time video-clip for smart-travel-services to work with PPL(Product Placement). The location information of drama like as LTE GPS and Beacon were used to provide the drama video with the PUSH service. And PPL DB with the attributes like as picture, video, music and URI(Uniform resource Identifier) was designed. As a result, this platform could provide the location based video streaming service that could replace the original PPL properties, color or shape, with the other properties by the interactive tagging the PPL DB in drama scenes. The proposed platform could provide the location based real-time video streaming service that can alter the PPL properties with the request of service provider.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.313-319
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• 2006

쇼핑, 음악, 영화 등 오프라인에서 즐기던 많은 서비스가 이제는 온라인화 되어 일상화되었다. 그 중 뉴스의 경우도 미국의 리서치업체가 조사한 결과에 따르면, 인터넷 사용자의 21%가 온라인 뉴스를 오프라인보다 더 선호할 뿐만 아니라 온라인에 대한 선호도가 비약적으로 늘고 있다고 밝혔다. 종이 페이퍼로 뉴스를 제공할 때는 정보를 제공하는 공간이 제한적이기 때문에 사용자의 행위를 어느 정도 예상할 수 있다. 그러나 상대적으로 온라인 뉴스와 같은 컨텐츠 서비스는 하이퍼텍스트를 기본으로 하기 때문에 사용자의 패턴을 정확히 파악하기가 쉽지 않다. 컨텐츠 서비스 사용 행위를 분석하기 위해 아이트랙킹, 인뎁스인터뷰 등 여러 방법론을 적용할 수 있으며, 아이트랙킹 연구는 Poynter Institute 에서 2004년도에 진행한 사례가 있지만 여전히 컨텐츠 서비스에서의 핵심 이슈인 컨텐츠 영역에 대한 관심도, 영역별 연관성 파악 등에 대한 객관적 데이터가 부족하다. 따라서 본 논문은 컨텐츠 서비스 사용자의 유저 시나리오 도출을 위해 온라인 뉴스를 대상으로 한 분석 케이스를 소개한다. 본 사용자 행동 분석 리서치 수행을 위해 원격툴을 개발하였으며, 이 툴을 실제로 적용해봄으로써 컨텐츠 서비스 분석시 가능성과 고려사항들을 함께 살펴본다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.11
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• pp.1380-1385
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• 2015

Collaborative filtering is one of the most successfully used methods for recommender systems and has been utilized in various areas such as books and music. The key point of this method is selecting the most proper recommenders, for which various similarity measures have been studied. To improve recommendation performance, this study analyzes problems of existing recommender selection methods based on similarity and presents a method of dynamically determining recommenders based on the rate of co-rated items as well as similarity. Examination of performance with varying thresholds through experiments revealed that the proposed method yielded greatly improved results in both prediction and recommendation qualities, and that in particular, this method showed performance improvements with only a few recommenders satisfying the given thresholds.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.111-114
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• 2005

현재 휴대폰은 대중화되고 있으며, 로봇기술 또한 각광 받고 있다. 그래서 우리는 로봇기술과 휴대폰 기술을 접목한 RCP(Robotic Cellular Phone)를 구현하려 한다. RCP를 구성하기 위해서 휴대폰의 움직임을 구현, 외부환경 및 RCP 자신의 상태인식 기능 그리고 사용자의 감성을 유발할 수 있는 감성유발엔진 및 감성평가모델의 군축이 필요하다. 본 연구에서는 감성평가모델의 개발을 위하여 음악과 진동 자극을 주어 생체신호 HRV와 GSR을 측정하여 정량적인 데이터를 수집, 특정감성을 평가하였다. 감성을 평가함에 있어서 개인의 차이가 발생하기 때문에 개개인의 표준화 (Normalize)가 필요하게 되었다. 표준화를 위하여 IAPS영상을 활용한 결과 우리가 얻고자 하는 감성의 변화에 대한 판단을 할 수 있음으로 감성의 신호 모델을 유추할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.390-393
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• 2007

사용자들은 분산 P2P 환경을 통해 대량의 멀티미디어 콘텐츠를 쉽게 제공 밭을 수 있는 환경이 되었다. 또한 고용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 P2P 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추천을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 #분산 P2P 환경에서 모바일 동기화 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠 추천 시스템#을 설계하고 실험하였다. 제안된 시스템은 사용자 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 분산 P2P 환경에서 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 푸쉬 서비스를 통해 모바일 기기로 저장되며. 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 사용자 모바일 기기의 콘텐츠를 관리한다. 이처럼 제안된 시스템은 콘텐츠 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하여 사용자에게 효율적인 콘텐츠 관리 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.

• The Korean Journal of Health Service Management
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• v.14 no.1
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• pp.103-110
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• 2020

Objectives: In this paper, we propose the ethical education direction by analyzing the personal information recognition and practice of music therapists. Methods: For the analyses, we selected 60 music therapists who answered a questionnaire from members of K Music Therapy Association, and analyzed task recognition and practice ask performance using IPA method. Results: In the IPA table, the areas of high recognition and practice (1) are the areas of personal information protection information management. In the IPA table, the areas of low awareness and high practice (2) are areas of privacy communication for those who have completed ethics education. In the IPA table, the areas of low awareness and low practice (3) are areas of privacy communication when ethics education is not completed. In the IPA table, areas of high awareness and low levels of practice (4) are areas of privacy protection. Conclusions: Continuing education should be provided to improve the curriculum on the protection of personal information for music therapists, thereby raising the awareness and practice of privacy.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.2
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• pp.143-148
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• 2016

Deep neural network that effectively capture the characteristics of data has been widely used in various applications. However, the amount of sound database is often insufficient for learning the deep neural network properly, so resulting in overfitting problems. In this paper, we propose a transfer learning framework that can effectively train the deep neural network even with insufficient sound event data by employing rich speech or music data. A series of experimental results verify that proposed method performs significantly better than the baseline deep neural network that was trained only with small sound event data.

• Digital Contents
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• no.6 s.109
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• pp.52-61
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• 2002

본고는 한국소프트웨어진흥이 국내와 세계시장의 '디지털콘텐츠산업의 현황'과 영상, 음악, 출판, 게임, 정보 등 각 '콘텐츠 분야별 시장현황'에 대해 연구한 보고서를 토대로 작성하였다. 세계 디지털콘텐츠 시장은 2001년 928억 달러 시장규모에서 연평균 33.8% 성장해 2006년에 3989억 달러의 시장규모를 형성하여 2003년 기준으로 볼 때 전체 콘텐츠에서 차지하는 디지털콘텐츠의 비중이 21%에 이를 것으로 전망된다. 국내ㆍ외 시장분석을 살펴보면 브로드밴드 네트워크를 통한 엔터테인먼트 콘텐츠의 수요증가와 무선 인터넷 활용 콘텐츠의 급속한 증가가 예상되어 향후 지속적으로 콘텐츠 산업은 높은 성장세를 유지할 것으로 전망된다. 특히 미국은 높은 기술력과 정보통신 인프라의 기술적 우위, 벤처 캐피탈의 과감한 투자와 지속적인 M&A를 통한 전략적 제휴 등으로 확고한 경쟁력을 보유하고 있어 주목할 만하다. 국내 디지털콘텐츠 산업은 2000년 이후 연평균 56.7%의 높은 성장률을 보이면서 괄목할 만한 성장을 하고 있지만, 2001년 현재 0.6%로 미미한 수준이다. 하지만 향후 온라인 교육의 확산, 무선인터넷 콘텐츠의 증가, 게임시장의 성장과 경쟁력 있는 게임소프트웨어의 수출등에 힘입어 2006년에는 1.31%로 점유율이 2배 이상 높아질 것으로 전망된다. 분야별 구성비를 보면 게임 27.8%, 영상 16.96%, 교육 11.8%로 세 분야의 매출액이 전체 콘텐츠 매출의 55.7%를 차지해 우리나라 콘텐츠 산업의 중심을 이루고 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.25 no.5
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• pp.403-408
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• 2021

Harmony Search(HS) algorithm is an emerging meta-heuristic optimization algorithm, which is inspired by the music improvisation process and has been successfully applied to solve different optimization problems. In order to further improve the performance of HS, this paper proposes a new method which is called Fast Harmony Search(FSH) algorithm. For the purpose, this paper suggest a method to unify two independent improvisation processes by newly defining the boundary value of a object variable using HM. As the result, the process time of the algorithm is shorten and explicit decision of bandwidth is no more needed. Furthermore, exploitative power of random selection is improved. The numerical results reveal that the proposed algorithm can find better solutions and is faster when compared to the conventional HS.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.465-468
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• 2004

오늘날 인터넷 상의 디지털 콘텐츠는 기하급수적으로 증가하여, 콘텐츠를 관리하기 위한 다양한 시스템과 관리 체계가 연구 개발되고 있다. 특히 2000 년대부터 식별체계에 대한 표준화 연구가 진행되면서 논문등의 문헌 정보와 음악, 영상 등의 콘텐츠에 식별 체계를 적용하고 관리하려는 연구가 활발히 진행중이다. 특히 국내에서는 정보통신부와 한국소프트웨어진흥원이 디지털콘텐츠 유통기반을 구축하기 위해 CONPIA.COM 사이트를 개발하였고, 2000 년 정보화지원사업으로 한국데이터베이스진흥센터에서 디지털콘텐츠 식별체계 사업을 진행하었다. 이후 2001 년 정보통신부가 한국전산원를 디지털콘텐츠 운영기관으로 지정하면서 확장개발 및 운영 시험 등 향후 서비스 운영에 대한 기술개발에 집중하고 있다. 이러한 시스템에 적용된 식별 체계는 체계적인 구문 구조를 가지고 있으며 구문구조에 맞는 식별 코드를 해석하여 디지털콘텐츠를 찾는 구조를 가진다. 그렇지만 기존의 시스템은 식별체계의 확장과 변화에 따라 시스템 인터페이스를 재설계하고 내부 처리 알고리즘을 수정해야 하는 등 많은 수정이 요구된다. 이에 본 논문에서는 DDDS 알고리즘을 적용하여 식별 코드를 해석하기 위한 시스템을 구성하고 사용자 인터페이스를 설계하였다.