인터넷의 발전과 더불어 웹 사이트는 점점 더 복잡해지고 있으며, 사이트의 유지보수에 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 대용량 콘텐츠의 급증으로 서버와 네트워크의 부하가 가중되고 서비스의 질이 떨어지는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠의 구축 및 관리가 용이할 뿐만 아니라, 구축된 콘텐츠의 활용을 극대화하기 위하여, 분산형 콘텐츠 수집 및 탐색에 기반한 머천트(Merchant system)와 개인정보(Personal Information Management System)가 결합된 통합콘텐츠관리시스템을 설계하고 구현하였다.
We consider a mobile content delivery network (mCDN) in which special mobile devices designated as caching servers (caching-server device: CSD) can provide mobile stations with popular contents on demand via device-to-device (D2D) communication links. On the assumption that mobile CSD's are randomly distributed by a Poisson point process (PPP), an optimization problem is formulated to determine the probability of storing the individual content in each server in a manner that minimizes the average caching failure rate. Further, we present a low-complexity search algorithm, optimum dual-solution searching algorithm (ODSA), for solving this optimization problem. We demonstrate that the proposed ODSA takes fewer iterations, on the order of O(log N) searches, for caching N contents in the system to find the optimal solution, as compared to the number of iterations in the conventional subgradient method, with an acceptable accuracy in practice. Furthermore, we identify the important characteristics of the optimal caching policies in the mobile environment that would serve as a useful aid in designing the mCDN.
World Wide Web의 대중화로 인해 전자 정보량이 급속하게 증가하였고, 이러한 많은 양의 다양한 정보에 대한 효율적인 검색 시스템의 필요성이 증대되었다. 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 방법에 있어서 목표 검색어만을 가지고 검색을 수행하는 기존 검색 방법과 달리 검색어가 나타나는 문맥 정보를 추가하여 검색하는 방법을 제안하고 구현하였다. 또한 본 논문에서는 제안된 새로운 키워드 추출 방법으로 추출된 키워드를 기반으로 키워드 마이닝 프로파일에 기반한 웹 검색 시스템을 제안하고 구현하였다. 이는 원하는 정보를 대표하는 목표 검색어만 가지고 검색을 수행하는 기존의 검색방법과 달리 검색어가 포함된 문맥정보를 추가하여 검색하기 때문에 기존의 검색방법보다 정확하고 효율적인 정보를 제공한다. 특정 도메인으로부터 순위가 매겨진 도메인 키워드 리스트를 작성하여 이를 기준으로 기존의 출현빈도기반의 차이를 실험을 통하여 보였으며, 예제 기반 질의를 바탕으로 키워드 마이닝 프로파일을 만들어 검색을 수행하는 검색 방법으로 이의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
As the usage of the Internet grows and digital media become more diversified, it has become much easier for digital contents to be distributed and shared. This makes easier to access the desired digital contents. On the other hand, there is an increasing need to protect the copyright of digital works. There are some prevalent ways to protect ownership, but they accompany several disadvantages. Among those ways, watermarking methods have the advantage of ensuring invisibility, but they also have a disadvantage that they are vulnerable to external attacks such as a noise and signal processing. In this paper, we propose the detecting method of illegal contents that is robust against external attacks to protect digital works. We extract HSV and LBP features from images and use Euclidian-based hashing techniques to shorten the searching time on high-dimensional and near-duplicate videos. According to the results, the proposed method showed higher detection rates than that of the Watermarking techniques in terms of the images with fabrications or deformations.
Purpose: Brand community in higher education institutions comes up as an important topic to be discussed because the relationships among consumers can support the institutional brand and ultimately give meaning and vitality to the market-oriented strategy. This study aims to investigate how the literature on brand community in higher education have been distributed in research trends, theoretical frameworks, and methods. Research design, data and methodology: A total of 24 articles were organized from four reputable international databases. Content analysis were performed followed by synthesis toward potential directions and suggestions. Results: The researches in this area have increasingly focused on online interaction. Social identity theory and relationship theory were the two most prevalent theories used. Since the internet provides any social relationship with a specific relationship to form the brand community, its contextualization in higher education resulted in new concept implementation. Conclusions: The relationship within online participati on has impacted the market-oriented strategy of higher education in searching for ways toward a long-term and enduring bond among students, alumni, institutions and brands. As there is a plenteous prospect of data availability combined with big data analysis technology, the online participation will pique the interest of scholars to conduct further research on it.
정보통신 기술의 발전으로 디지털 콘텐츠의 생산과 유통이 급격히 증가하고 있으며 이와 함께 불법적인 복제 컨텐츠의 유통도 증가하여 여러 문제를 야기하고 있다. 컨텐츠의 불법적인 유통을 막기 위하여 DRM(Digital Rights Management) 기반의 접근 방법을 이용할 수 있지만, 이미 복제되어 유통되는 상황에서는 복제된 컨텐츠를 검색하여 검출하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 동영상 콘텐츠의 내용에 기반한 복제 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상에서 추출된 비주얼 리듬을 이용하여 동영상을 장면 단위로 분할하고, 분할된 각 장면의 재생 시간과 색상 특징값을 계층적으로 적용하여 대용량 데이터베이스에서 빠르고 효율적으로 복제 동영상 검출이 가능하다. 실험을 통하여 제안된 방법이 다양한 복제 변형에 대하여 안정적 검출이 가능함을 보였다.
모바일 Device-to-Device(D2D) 캐싱 네트워크는 다수의 모바일 사용자들 사이에서 인기 있는 멀티미디어 콘텐츠들을 사전에 캐싱 서버 단말 (CSD: Caching Server Device)들에 분산 저장한 후 네트워크 인프라를 거치지 않고 사용자들에게 직접 데이터를 전송할 수 있다. 이를 통해서 유선 트래픽과 서비스 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 D2D 캐싱 네트워크에서 모바일 사용자가 요구하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 활용하여 네트워크의 전송 효율을 높일 수 있는 효율적인 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 모바일 사용자가 전송 받기를 희망하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 채널 이득에 따라서 정렬하여 최적의 CSD 조합을 선택함으로써 기존의 Brute-force 탐색 기반의 최적 방식 대비 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있으며, Blanket 전송 방식과 Opportunistic 전송 방식 대비 높은 네트워크 전송 효율을 얻을 수 있다.
유기물 함량이 많은 난지권 제주도의 화산회 토양에서의 수분함량과 토양수분 장력과의 관계를 파악하는 것이 밭작물이 주로 재배되는 제주도 특성상 계획적인 관개관리를 통해 효율적인 물 관리를 가능하게 할 것이므로 이를 위해 본 연구는 토양수분 장력을 실측하지 않고 추정할 수 있도록 유기물 함량이 다른 토색별 토양수분특성곡선을 작성하고자 하였다. 유기물 함량에 차이가 많이 나는 세 가지 색의 토양을 이용해 토양수분 장력별로 토양수분 함량을 측정한 후 scaling 기법을 이용해 토양수분 특성곡선 추정모형을 작성했다. 암갈색, 농암갈색, 흑색으로 구분이 가능한 화산회 토양을 토색별로 살펴보면, 토성이 동일하더라도 유기물함량이 높은 화산회 토양일수록 토색이 진한 경향을 보여 토색에 미치는 유기물 함량의 영향을 판단할 수 있었다. 토색별 토양수분 특성곡선은 흑색토, 농암갈색토, 암갈색토의 순으로 수분 보유능의 차이를 보였으며, 이들도 scaling 기법을 통해 토양수분장력을 dimensionless water content의 멱함수 형태로 단일화 시킬 수 있었다. 또한, scale 변환 수분함량을 이용해 주로 토양수분 특성을 해석하는데 많이 이용되고 있는 van Genuchten 모형에 적용할 수 있는 매개변수들을 토양시료 전체에 대해, 그리고 각각의 토색별로 작성하였다. 이들 함수는 로지스틱(logistic) 형태를 보였다. 결과적으로 토양수분 곡선특성 추정모형은 수리특성의 기본이 되어 농경지에서의 물의 이동특성을 해석하는 밑바탕이 될 것이며, van Genuchten 변수들은 유기물 함량이 높은 지역에서 SWAT 등의 다양한 수문모형들에 적용이 가능할 것이다.
한국은 6.25, 일제식민통치 및 남북분단, 군사독재 정치로 인해 정체성을 형성한 독자적 국가 이미지를 창출함에 큰 어려움을 겪었다. 현대에는 각종 행사와 K-POP등 한류열풍을 일으키며 한국의 정체성을 찾고 전파하고 있는 중이다. 하지만 한국의 정체성을 대표하는 이미지와 문화상품들이 여전히 부재이기에, 고유문화와 관련된 디자인 콘텐츠 개발 및 전문적인 문화상품 디자인 개발이 필요하다. 프랑스, 일본 등 디자인 강국들은 국가적 디자인 정책 사업에 자국의 전통문화의 가치를 부여할 수 있는 디자인 사업에 집중하는 내용이 국가적 핵심 디자인사업이다. 한국의 전통 콘텐츠도 전문적이고 지속적인 이미지 디자인 개발 및 연구가 필요하다. 본 연구에서는 한국의 대표적인 길상문화인 오복(五福) 중에서 옛사람과 현대인에 이르기까지 가장 관심을 가지고 염원하는 수복강녕(壽福康寧) 즉 '건강하게 오래 사는 것' 과 관련된 옛사람들의 예술품을 연구하여 이를 통해 문화상품 디자인 적용 및 디자인 콘텐츠의 활용으로 발전시켜 현대의 '100세시대' 라는 트렌드에 맞는 한국의 주체적인 디자인 상품과 이미지를 제작함에 있어 다양성과 방향성을 제시함에 고찰해보고자 한다. 한국의 전통예술품에 나타나는 길상문화 중에서 대표적인 수복강녕의 이미지를 국립민속박물관의 수복(壽福) 관련 특별전에 근거한 이미지들을 중심으로 연구하여, 주요하게 사용된 특징과 의미를 발견하고, 반복되는 패턴 및 문양콘텐츠를 연구하여, 현대적 문화상품디자인에 적용되고 있는 디자인 사례를 조사하여 분석한다. 또한 수복과 관련된 디자인 콘텐츠를 통해 한계점을 알고 활용할 수 있는 방향성을 제시하고자 하였다. 첫째, 문화상품은 디자인 상품 개발 부족, 홍보처와 판매처 부족, 전통문화에 대한 인식부족이라는 한계점을 가지고 있으며 이는 국가적 차원의 정책적 지원과 의식 개혁이 선행되어야 한다. 둘째, 시장의 요구에 맞는 가격의 합리화가 필요하다. 셋째, 실용성을 갖춘 문구류와 생활용품 위주로 전통적 디자인을 활용 및 보급시켜야 문화상품 디자인과 전통관련 콘텐츠가 더욱 쉽게 정착화 되고 보급화 될 수 있다. 넷째, 한국문화사상과 미의식 연구가 바탕이 된 다양한 한국적 이미지의 콘텐츠 개발이 필요하다. 조형적 이미지만 개발할 것이 아니라 디자이너들의 한국적 문화에 대한 연구가 선행되어야 한다. 다섯째, 전통적 제작방식과 소재도 현대에 존중받아야 하나, 전통을 소재로 현대적 제작방식의 제품들이 경제성과 내구성도 함께 갖추며 다양하게 개발되어야 한다.
본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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