한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.75-81
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1997
A new DTPP (Desk-Top Program Production) system has been developed that enables multiple program producers (directors) working at different locations to collaborate over a computer network and prepare a single program for broadcasting. In this system, information is shared among users by exchanging data edited on non-linear editing terminals in program post-production work over a network in real time. In short, the new DTPP system provides a collaborative work space for producing TV programs. The system does not make use of a special server for collaborative work but rather multiple interconnected editing terminals having the same functions. In this configuration, data at a terminal which has just been edited by some operation is forwarded to all other connected terminals for updating. This form of information sharing, however, requires that some sort of data synchronizing method be established since multiple terminals are operating on the same data simultaneously. We therefore adopt a method whereby the system synchronizes the clocks on each terminal at the time of connection and sends an operation time stamp together with edited data. This enables most recently modified data to be identified and all information on all terminals to be updated appropriately. This paper provides an overview of this new collaborative DTPP system and describes the techniques for exchanging edited data and synchronizing data.
NGUYEN, Hoai Nam;KIM, Hoisoo;JO, Yoonjeong;DIETER, Kevin
Educational Technology International
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제16권1호
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pp.1-30
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2015
The purpose of this research is to propose a novel social LMS developed for group collaborative learning with a think-aloud tool integrated for sharing cognitive processes in order to improve group collaborative learning performance. In this developmental research, the system was designed with three critical elements: the think-aloud element supports learners through shared cognition, the social network element improves the quality of collaborative learning by forming a structured social environment, and the learning management element provides a understructure for collaborative learning for student groups. Moreover, the three critical elements were combined in an educational context and applied in three directions.
In the era of the Fourth Industrial Revolution in the digital revolution is taking place, various attempts have been made to provide various contents in a digital environment. In this paper, agent-recruitment service system based on collaborative deep learning is proposed for the intelligent head hunting service. The service system is improved from previous research [7] using collaborative deep learning for more reliable recommendation results. The Collaborative deep learning is a hybrid recommendation algorithm using "Recurrent Neural Network(RNN)" specialized for exponential calculation, "collaborative filtering" which is traditional recommendation filtering methods, and "KNN-Clustering" for similar user analysis. The proposed service system can expect more reliable recommendation results than previous research and showed high satisfaction in user survey for verification.
Hyun, Mi Hwan;Lee, Hye Jin;Lim, Seok Jong;Lee, KangSan DaJeong
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.12-24
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2022
This study attempted to investigate changes in collaboration structure for each stage of national Research and Development (R&D) in the artificial intelligence (AI) field through analysis of a co-author network for papers written under national R&D projects. For this, author information was extracted from national R&D outcomes in AI from 2014 to 2019. For such R&D outcomes, NTIS (National Science & Technology Information Service) information from the KISTI (Korea Institute of Science and Technology Information) was utilized. In research collaboration in AI, power function structure, in which research efforts are led by some influential researchers, is found. In other words, less than 30 percent is linked to the largest cluster, and a segmented network pattern in which small groups are primarily developed is observed. This means a large research group with high connectivity and a small group are connected with each other, and a sporadic link is found. However, the largest cluster grew larger and denser over time, which means that as research became more intensified, new researchers joined a mainstream network, expanding a scope of collaboration. Such research intensification has expanded the scale of a collaborative researcher group and increased the number of large studies. Instead of maintaining conventional collaborative relationships, in addition, the number of new researchers has risen, forming new relationships over time.
Up to recently, with the improvement of a computer power and high speed of network technology, advanced countries have researched a construction of the e-Science environment. As a major application part, a construction for environment of CFD, also, have studied together. During the research, people realize that not sharing hardware but also appropriate software development is really important to realize the environment. This paper describes about a construction of a collaborative research environment in the KISTI: Clients can connect to the computing resources through the web portal, run the Cactus simulation.: According to the computing resources, the simulation can migrate to some site to find better computing power.: Result of the calculation visualize at the web portal directly so that researchers of remote site can be share and analyze the result collaborative ways.
본 연구는 대학에서 이루어지고 있는 강의에 있어 전통적인 오프라인 강의실 강의에 정보기술 발달과 함께 급속도로 확산되고 있는 SNS(Social Network Service)를 접목할 경우 학습성과의 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 시작되었다. 이를 위하여 101명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜 네트워킹 참여(online social networking engagement)와 사회적 수용(acculturation)은 교수와의 상호작용 품질(interaction quality with professors)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교수와의 상호작용품질은 협력학습(collaborative learning)과 학습성과(learning performance)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 현재 국내의 코로나19 관련 조직 간 협력 네트워크의 구체적인 현재의 모습과 미래의 모습을 밝히는 데 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 국내 36개의 코로나19 관련 조직의 73명의 전문가들의 응답 데이터를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 연결, 매개, 근접 중심성 분석 모두에서 질병관리청이 코로나19 대응에 있어 컨트롤타워 기관으로서 중추적인 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 분석을 통해 현재와 미래의 협력 네트워크를 구성하는 민·관 분야의 참여 조직들 간의 구체적인 협력 관계들의 모습을 구체적으로 밝힐 수 있었다. 본 연구는 현재의 협력 네트워크와 향후 구축되어야 할 네트워크 간의 비교분석을 통해 향후 구체적으로 어떤 조직들과 관계들이 협력 네트워크 구축의 초점이 되어야 하는지도 제시하였다. 본 연구의 분석 결과와 논의는 향후 새로운 질병으로 인한 재난에 효과적으로 대응할 수 있는 협력 네트워크 관련 정책개발에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.
국가 연구망(National Research Network)은 각국의 첨단과학기술을 지원하기 위해 존재한다. 국가 연구망은 각 분야의 과학기술에 대한 요구사항을 충족하여야 하며, 지속적으로 변해가는 주변 환경에 대해서 끊임없이 발전해 나가야 한다. 최근 데이터 중심의 과학기술 연구형태에 따른 수요가 증가하고 있으며, 이러한 수요에 대응하기 위해 선진 국가 연구망들은 중장기적인 전략을 수립하고 있다. 본 논문에서는 선진 연구망에 대한 현황과 국가 연구망 동향 및 요구사항을 연구망환경의 변화, 과학/기술의 변화, 산업과 삶의 변화의 관점에서 분석하였다. 또한 분석한 요구사항에 대응하기 위해 미래형 네트워크 백본 구축, 사용자 중심의 협업 연구 환경 제공, 글로벌 협업 네트워크 서비스 제공, 첨단과학기술 연구데이터 정보 보호 서비스 제공 등에 관해 중장기 발전 방향 및 방안을 제시한다.
Security issue in mobile ad hoc network (MANET) is a promising research. In 2011, we had accomplished a survey of black hole attacks in MANETs. However network technology is changing with each passing day, a vast number of novel schemes and papers have been proposed and published in recent years. In this paper, we survey the literature on malicious attacks in MANETs published during past 5 years, especially the black hole attack. Black hole attacks are classified into non-cooperative and collaborative black hole attacks. Except black hole attacks, other attacks in MANET are also studied, e.g., wormhole and flooding attacks. In addition, we conceive the open issues and future trends of black hole detection and prevention in MANETs based on the survey results of this paper. We summarize these detection schemes with three systematic comparison tables of non-cooperative black hole, collaborative black hole and other attacks, respectively, for a comprehensive survey of attacks in MANETs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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