• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5673-5691
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• 2019

Information centric mobile network can significantly improve the data retrieving efficiency by caching contents at mobile edge. However, the cache pollution attack can affect the data obtaining process severely by requiring unpopular contents deliberately. To tackle the problem, we design an algorithm of mitigating cache pollution attacks in information centric mobile network. Particularly, the content popularity distribution statistic is proposed to detect abnormal behavior. Then a probabilistic caching strategy based on abnormal behavior is applied to dynamically maintain the steady-state distribution for content visiting probability and achieve the purpose of defense. The experimental results show that the proposed scheme can achieve higher request hit ratio and smaller latency for false locality content pollution attack than the CacheShield approach and the baseline approach where no mitigation approach is applied.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.523-524
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• 2009

Peer-to-Peer(P2P) 시스템은 분산된 대용량 데이터를 효율적으로 공유하게 하여 사용자들에게 제공되는 killer application 으로 최근까지 여러 분야에서 연구가 되고 있다. 하지만 P2P 네트워크에서 피어가 소유한 데이터나 공통 관심사 또는 사회적인 관계를 고려하지 않고 무작위로 오버레이가 구성되기 때문에 검색 결과의 제약이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 P2P 오버레이상의 효율적인 데이터 검색을 위해서 각 피어가 가지고 있는 데이터와 공통의 관심사를 기반으로 유사성을 측정하여 semantic overlay를 구성하는 기법을 제안한다. 그리고 피어들 간의 semantic proximity는 데이터 요약 기법을 사용하여 측정되며 측정 과정상에서 popular content을 고려하여 semantic proximity의 왜곡현상을 방지하여 semantic link quality의 향상을 가져오는 방안을 도입한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3635-3654
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• 2015

With the rapid development of smart devices and mobile Internet, the video application plays an increasingly important role on mobile devices. Understanding user behavior patterns is critical for optimized operation of mobile live streaming systems. On the other hand, volume based billing models on cloud services make it easier for video service providers to scale their services as well as to reduce the waste from oversized service capacities. In this paper, the watching behaviors of a commercial mobile live streaming system are studied in a content-centric manner. Our analysis captures the intrinsic correlation existing between popularity and watching intensity of programs due to the synchronized watching behaviors with program schedule. The watching pattern is further used to estimate traffic volume generated by the program, which is useful on data volume capacity reservation and billing strategy selection in cloud services. The traffic range of programs is estimated based on a naive popularity prediction. In cross validation, the traffic ranges of around 94% of programs are successfully estimated. In high popularity programs (>20000 viewers), the overestimated traffic is less than 15% of real happened traffic when using upper bound to estimate program traffic.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.135-137
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• 2022

이동성 기반의 기존 엣지 캐싱 연구에서는 인기도가 짧은 시간 급격하게 변화하는 SNM(Shot Noise Model) 콘텐츠를 반영하지 않았다. 동적 인기도 특성을 다루지 않는 경우, 잦은 캐시 미스가 발생하므로 SNM 콘텐츠를 고려하는 것은 중요하다. 이에 본 논문은 이동성을 고려한 기존 연구에 SNM 콘텐츠를 함께 고려하고, 시뮬레이션을 통해 기존 연구 대비 제안 알고리즘의 향상된 캐시 적중률을 확인한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.549-557
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• 2015

Mobile cellular networks are becoming increasingly complex to manage while classical deployment/optimization techniques and current solutions (i.e., cell densification, acquiring more spectrum, etc.) are cost-ineffective and thus seen as stopgaps. This calls for development of novel approaches that leverage recent advances in storage/memory, context-awareness, edge/cloud computing, and falls into framework of big data. However, the big data by itself is yet another complex phenomena to handle and comes with its notorious 4V: Velocity, voracity, volume, and variety. In this work, we address these issues in optimization of 5G wireless networks via the notion of proactive caching at the base stations. In particular, we investigate the gains of proactive caching in terms of backhaul offloadings and request satisfactions, while tackling the large-amount of available data for content popularity estimation. In order to estimate the content popularity, we first collect users' mobile traffic data from a Turkish telecom operator from several base stations in hours of time interval. Then, an analysis is carried out locally on a big data platformand the gains of proactive caching at the base stations are investigated via numerical simulations. It turns out that several gains are possible depending on the level of available information and storage size. For instance, with 10% of content ratings and 15.4Gbyte of storage size (87%of total catalog size), proactive caching achieves 100% of request satisfaction and offloads 98% of the backhaul when considering 16 base stations.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.418-428
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• 2014

In social network services, such as Facebook, Google+, Twitter, and certain postings attract more people than others. In this paper, we propose a novel method for predicting the lifespan and retweet times of tweets, the latter being a proxy for measuring the popularity of a tweet. We extract information from retweet graphs, such as posting times; and social, local, and content features, so as to construct prediction knowledge bases. Tweets with a similar topic, retweet pattern, and properties are sequentially extracted from the knowledge base and then used to make a prediction. To evaluate the performance of our model, we collected tweets on Twitter from June 2012 to October 2012. We compared our model with conventional models according to the prediction goal. For the lifespan prediction of a tweet, our model can reduce the time tolerance of a tweet lifespan by about four hours, compared with conventional models. In terms of prediction of the retweet times, our model achieved a significantly outstanding precision of about 50%, which is much higher than two of the conventional models showing a precision of around 30% and 20%, respectively.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.327-333
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• 2021

본 연구는 기존의 TV 방송 시청률 지표만으로 측정하기 어려운 각 OTT 플랫폼의 콘텐츠 영향력과 경쟁력을 동일 기준 선상에서 파악하기 위해 필요한 요소와 방안이 무엇인지를 탐색하는 목적을 갖는다. 방송콘텐츠 가치정보분석시스템(RACOI)을 기반으로 넷플릭스가 제공하는 일별 Top 10 리스트를 점수화하여 방송 드라마 시청자 반응과의 상관관계를 파악, 유의미한 비교 기준을 도출하였고 이를 토대로 국내에서 서비스를 제공하는 상위 3개 OTT 플랫폼콘텐츠의 인기도를 비교 분석하여 살펴보고자 하였다. RACOI의 각 집계 항목과 넷플릭스 인기도 점수에 대해 스피어만 상관분석을 수행하여 넷플릭스 인기도 점수가 RACOI 영상조회수 지표와 상관관계의 성립을 확인하였고, 해당 기준 값을 토대로 시청자 반응 상위의 미니시리즈 작품 제공 현황을 분석한 결과 티빙과 넷플릭스에서 제공되었던 콘텐츠의 인기도가 상대적으로 높았던 것을 파악할 수 있었다. 본 연구는 매출 자료를 포함하지 못하고, 장기간 추적 분석을 수행하지 못한 한계가 있다. 다만, OTT 플랫폼 내 인기도와 상관관계가 있는 방송 시청자 반응 지표를 검증하였고 이를 기반으로 국내 OTT 플랫폼의 콘텐츠 경쟁력을 비교해 볼 수 있었으며, 향후 각 OTT 플랫폼에서 제공하는 콘텐츠들의 장기적인 영향력을 비교 확인하는 확장된 연구의 기초 연구로서 가치가 있다.

• Journal of Community Nutrition
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• 제8권2호
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• pp.102-106
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• 2006

The purposes of this study were to investigate the effects of the popularity of menu items in nutrient consumption of school-aged children participating in a School Breakfast Program. The weighed plate waste method was used to determine the nutrient intake of students. The nutrient intake was evaluated based on the popularity of the menu item, gender, and grades. The average intakes of all nutrients except energy, fiber, and sodium were well within the goals. Actual nutrient intake varied based upon the popularity of $entr{\acute{e}}es$ and the popularity of menu items was a main effect in nutrient content of meals. When the most popular $entr{\acute{e}}es$ were served, school-aged children's energy intake and School Breakfast Program participation rate increased. Saturated fat and sodium intakes also were higher than the goal when the most popular $entr{\acute{e}}es$ were served. The significant main effect was grades for total fat (p < 0.05) and calcium (p < 0.05), which was qualified by the two-way interaction between gender and grades for saturated fat (p < 0.05), protein (p<0.1), iron (p<0.01), vitamin C (p<0.01) and carbohydrates (p<0.001). Gender itself was not a significant main effect. Based on the findings, the suggestions for educating school-aged children on more healthful breakfast food choices and reformulating recipes for the popular $entr{\acute{e}}es$ are made. (J Community Nutrition 8(2): 102-106, 2006)

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권1호
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• pp.113-120
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• 2012

오늘날 인터넷 사용자들은 유튜브(YouTube)와 같은 온라인 콘텐츠 공유 사이트를 통해 손쉽게 자신의 콘텐츠를 만들고 다른 사람들과 공유하고 있다. 그로 인해 하루에도 엄청난 양의 온라인 콘텐츠들이 쏟아지고 있다. 온라인 콘텐츠들의 홍수 속에서 어떤 콘텐츠가 향후에 인기가 있을 것인지를 예측하는 문제는 일반 이용자들이나 콘텐츠 공유 사이트 운영자들 모두가 관심을 가지는 문제이다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하기 위해 게시물의 조회수를 인기 척도로 간주하고 각 게시물의 조회수 변화량을 분석하였다. 게시물의 최종 조회수를 예측하기 위하여 관찰된 조회수 시계열 데이터를 이용하여 지수 함수를 기반으로 하는 조회수 증가 모델을 제안한다. 다음 아고라 게시판의 게시물을 대상으로 한 실험에서 전체 실험 게시물 중 약 90.7%인 20,532개의 게시물이 예측 오차가 10개 이하로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.315-320
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• 2013

영웅이 등장하는 콘텐츠는 영상콘텐츠 분야의 발전에 많은 역할을 한 소재이다. 최근에는 강화복을 활용한 영웅 이야기들이 등장하고 있으며, 인기 또한 높다. 강화복은 로버트 앤슨 하인라인이라는 과학 소설작가에 의하여 처음 주창되었으며, 다양하고 수많은 강화복 콘텐츠가 만들어지는데 기여하였다. 특히 영웅 서사와 결합된 강화복 콘텐츠는 관객들에게 많은 호감과 더불어 인기를 끌고 있다. 본 연구에서는 강화복 콘텐츠란 무엇인지? 그리고 강화복 소재를 활용한 콘텐츠들의 분석을 통하여 강화복이 콘텐츠 내에서 갖는 특성을 분석하였다. 강화복 콘텐츠에는 기존 영웅서사 보다 현실적, 과학적 이야기 전개가 중심이 되기에 관객들에게 많은 인기를 얻고 있는 것으로 사료 되어진다.