• 디지털콘텐츠
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• 11호통권162호
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• pp.128-137
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• 2006

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권11호
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• pp.483-488
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• 2013

사용자들은 외부 스토리지를 사용함으로써 언제, 어디서나 자신의 데이터에 접근할 수 있다. 하지만 자신의 데이터가 어떻게 관리되고 있는지는 알 수 없다. 심지어 자신의 데이터에 손상이 발생하여도 인지할 수 없다. 이와 같은 불편을 해결하기 위해 외부 스토리지 검증기법들이 제안되었다. 대부분의 기법들이 준동형 검증 태그(homomorphic verifiable tags)를 사용하고 있지만, 이는 데이터를 지수로 하여 계산하기 때문에 효율성에 한계가 있다. 본 논문에서는 외부 스토리지 무결성 검증의 새로운 접근 방법으로써 계수행렬을 이용한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 계수행렬의 형태로 변환하여 검증에 사용한다. 검증과정은 선형연립방정식의 해를 구하는 형태로 진행되며, 검증자는 수식에 해벡터를 대입함으로써 쉽게 검증을 수행할 수 있다. 제안하는 기법을 사용하면 검증자는 sqrt(n) 크기의 데이터로 크기가 n인 데이터를 검증할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1165-1172
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• 2016

클라우드 스토리지 환경에서 중복제거 기술은 스토리지의 효율적인 활용을 가능하게 한다. 또한 클라우드 스토리지 서비스 제공자들은 네트워크 대역폭을 절약하기 위해 클라이언트 측 중복제거 기술을 도입하고 있다. 클라우드 스토리지 서비스를 이용하는 사용자들은 민감한 데이터의 기밀성을 보장하기 위해 데이터를 암호화하여 업로드하길 원한다. 그러나 일반적인 암호화 방식은 사용자마다 서로 다른 비밀키를 사용하기 때문에 중복제거와 조화를 이룰 수 없다. 또한 클라이언트 측 중복제거는 태그 값이 전체 데이터를 대신하기 때문에 안전성에 취약할 수 있다. 최근 클라이언트 측 중복제거의 취약점을 보완하기 위해 소유권 증명 기법들이 제안되었지만 여전히 암호데이터 상에서 클라이언트 측 중복제거 기술은 효율성과 안전성에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전수조사 공격에 저항성을 갖고 암호데이터 상에서 소유권 증명을 수행하는 안전하고 실용적인 클라이언트 측 중복제거 기술을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.1-9
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• 2007

임베디드 프로세서는 총 에너지소모량 가운데 대략 40% 이상을 캐시에서 소모하고 있으므로 에너지-효율적 고성능 데이터 캐시 구조를 필요로 한다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서를 위한 저전력 선인출 데이터캐시 구조를 제안하였다. 제안한 데이터캐시 구조는 선인출장치(prefetching unit)를 포함한 기존 데이터캐시 구조에 태그히스토리 테이블(tag history table)을 구비함으로써 요구인출 및 선인출시 발생하는 태그메모리 병렬탐색 횟수를 감소시켰다. 이와 같은 전략적인 캐시 구조는 적은 하드웨어 비용으로 병렬탐색을 위한 전력소모를 현저히 줄일 수 있다. 실험을 통하여 제안한 데이터캐시 구조가 기존 선인출 데이터캐시 구조와 동일한 성능을 유지하면서 낮은 전력을 요구함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.8-18
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• 2013

본 논문은 Html5 모바일 웹상에서 학습 동영상을 수강하면서 재학습이 필요한 영역을 타임라인의 비디오 프레임 형태로 재생 시간과 함께 캡쳐하여 저장한다. Html5의 Video 태그를 활용하여 최대 9개까지 캡쳐 프레임의 목록을 표시할 수 있고 프레임 이미지를 선택하면 저장한 재생 시간 위치부터 실행하는 방식으로 구현한다. 캡쳐 프레임 실행은 전체 학습에 비해 재학습 프레임만 부분적인 학습이며 집중 학습의 효과로 학습자 맞춤형 스토리텔링을 구현할 수 있다. 무작위 순서에 따라 구간 반복 학습 할 수 있으므로 학습자 수준별 맞춤 반복 학습에 따른 학업 성취도에 긍정적인 효과를 줄 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.323-333
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• 2021

2016년 소셜미디어에 등장한 릴 미켈라는 오늘날 점차 주목받는 버추얼 인플루언서들 중 가장 알려진 존재이다. 특히 미켈라는 인스타그램을 통해 많은 패션 브랜드들과 실제적 협업을 이어가면서 사회에 큰 영향을 미치고 있다. 본 연구는 오늘날 버추얼 인플루언서들의 활약이 부각되고 있는 만큼 미켈라의 소셜미디어 사례 탐색을 통해 현대 패션이 지향하는 의미를 도출하고자 하는 목적을 갖는다. 이를 위하여 미켈라의 인스타그램 내 스틸컷 이미지, 비디오 이미지, 미켈라의 설명, 댓글 등을 연구대상으로 삼아 분석하였다. 이상의 분석을 시도한 결과 미켈라의 소셜미디어에 나타난 패션을 표현하는 방식 및 장치는 스토리텔링, 리얼리티, 태그와 하이퍼링크 등 세 가지로 구분이 가능하였다. 또한 경험의 대상, 테크놀로지의 지향, 시대정신의 구현 등의 세 가지 측면에서 패션이 갖는 의미를 도출할 수 있었다. 소셜미디어에서 등장한 이후 점차 더 영역을 확장해가고 있는 미켈라는 패션을 통해 정체성을 구축한 버추얼 패션 인플루언서이며 앞으로 패션에 보다 더 새로운 의미를 부여할 것으로 기대된다.