• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권11호
• /
• pp.345-353
• /
• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권3호
• /
• pp.89-103
• /
• 2023

Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.

• 토지주택연구
• /
• 제14권3호
• /
• pp.125-135
• /
• 2023

국내 다양한 인구 사회적 변화를 반영하여 다양한 거주자들의 요구와 욕구를 충족시켜주기 위한 주거서비스 공급의 필요성이 점차 높아지고 있다. 특히 스마트기기의 개인 보급이 확산되고, 인공지능 및 사물인터넷 등과 같은 스마트 기술의 비약적인 발전은 이러한 주거서비스 기술을 보다 거주자들이 쉽고 편하게 접할 수 있는 스마트하우징을 뒷받침하고 있다. 하지만 AI, IoT 및 빅데이터 등 스마트 기술 및 기기와 연계된 스마트하우징 주거서비스의 보급 확산을 위해서는 이용자들의 인식을 개선하는 것이 필요하다. 이를 위한 방법으로 본 연구는 리빙랩을 활용하여 스마트하우징 주거서비스 기술에 대한 이용자들의 인식 변화를 관찰하였다. 그 결과, 리빙랩 체험 후 이용자들의 스마트하우징 주거서비스에 대한 인지도가 높아졌으며, 선호하는 주거서비스 기술도 리빙랩 체험 전 보다 더 구체화된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 스마트하우징 주거서비스 기술의 보급 및 확산을 위해 이용자들의 인식을 높이는 것이 중요하며, 이를 위해 리빙랩이 효과적인 수단이 될 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권9호
• /
• pp.177-188
• /
• 2023

본 연구의 목적은 디지털 리터러시의 구성요인을 확인하고 요인별 문항들을 추출하여 디지털 리터러시 측정을 위한 척도를 개발, 타당화하는 것이다. 선행연구 분석과 연구진의 숙의을 통하여 예비문항들을 개발하여 2차례에 걸쳐 전문가 델파이 조사를 실시한 결과, 본조사를 위한 65개의 문항이 선정되었다. 문항의 타당화 작업은 본조사로 수집된 데이터에 대한 탐색적, 확인적 요인분석과 신뢰도 검사 및 준거타당도 검증의 과정으로 진행되었다. 그 결과, 31문항으로 구성된 4요인 구조(1요인: 디지털 테크놀로지 & 데이터 리터러시-9문항, 2요인: 디지털 콘텐츠 & 미디어 리터러시-8문항, 3요인: 디지털 커뮤니케이션 & 공동체(Community) 리터러시-9문항, 4요인: 디지털 웰니스 리터러시-5문항)를 확인하였으며, 모델의 적합도 지수들이 양호한 것으로 나타났고, 척도의 신뢰도 Cronbach's alpha도 .956으로 매우 적절한 수준으로 평가되었다. 또한, 기존 근거에서 디지털 리터러시와 상관관계에 있을 것으로 예측되었던 인터넷자기효능감과 자기주도학습능력이 통계적으로 유의미한 정적 상관관계(p<.001)로 나타나 개발된 척도의 준거타당도가 확보되었다. 마지막으로, 연구의 실천적, 학문적 함의와 후속연구에 대한 제언 및 한계점이 제공되었다.

• 서비스연구
• /
• 제12권4호
• /
• pp.30-49
• /
• 2022

최근 COVID-19로 인한 언택트 시대로의 전환이 가속화되고 사람들이 실내에 머무는 시간이 증가함에 따라 개방된 인터넷을 통해서 영화, 방송 프로그램 등 미디어콘텐츠를 제공하는 OTT(Over-The-Top) 서비스 시장이 크게 확대되었으며 이는 디지털 환경과 기기에 익숙한 MZ세대에게 큰 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 OTT 서비스의 특성이 국내 MZ세대 이용자의 몰입 및 만족도와 브랜드 충성도에 미치는 영향에 대해 대표적인 OTT 서비스 브랜드 중 하나인 넷플릭스 국내 이용자를 중심으로 살펴보았다. 본 연구를 수행하기 위해 총 216명의 넷플릭스 OTT 서비스를 이용해본 경험이 있는 사람들의 설문 조사 자료를 분석에 활용하여 수립한 가설을 실증적으로 검증하였다. 분석결과, OTT 서비스의 특성 중 콘텐츠 다양성, 편의성, 신뢰성은 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 몰입은 만족도에 정(+)의 영향을 미치고, 만족도는 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 OTT 서비스의 특성 중 추천 서비스는 몰입에 정(+)의 영향을 미치지 않았으며 몰입은 브랜드 충성도에 직접적으로 정(+)의 영향을 미치지 못하고 만족도를 통해서 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해서 OTT 서비스 관련 산업의 시장 활성화 및 점점 증가하고 있는 OTT 서비스 브랜드들의 MZ세대 소비자들을 위한 마케팅 전략 수립에 기여할 수 있을 것을 기대하며 포스트 코로나 시대에 대비한 실무적인 시사점을 제공하고자 한다.

• 서비스연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.127-143
• /
• 2023

현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.197-216
• /
• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.299-314
• /
• 2017

미디어의 기술 발전은 병렬적으로 사용자의 인식을 확장시켜왔다. 동시에 정보습득의 과정에서 수동적 대상이었던 사용자와의 상호작용을 시도하였으며 이러한 과정에서 등장한 모바일은 종래의 전통적인 미디어 정보 채널의 구조와 내용을 전혀 다른 차원으로 탈바꿈한다. 한국의 모바일 환경은 대형 포털로 사용자가 수렴하고, 그 안에서 재매개를 통해 발산하는 양상으로 발전하고 있으며, 다른 특징은 '실시간 이슈' 서비스를 제공한다는 점이다. 이는 실시간으로 현재 사용자가 가장 관심을 갖는 10개의 이슈를 키워드로 제공하는 방식인데, 다른 나라에는 없는 한국만의 독특한 정보전달방식이다. 본 연구는 사용자의 욕구를 실시간으로 반영하는 실시간 이슈의 높은 지속성이 지닌 의미를 이전의 미디어와의 비교를 통해 언론학적으로 고찰하고, 이를 바탕으로 여러 가지 분석을 진행하였다. 분석을 위해 특정 기간 동안 총 2,199,420개의 다음(Daum)의 실시간 이슈 키워드와 해당 키워드의 맥락을 파악하기 위한 263,487개의 기사를 네이버(Naver)에서 언론사의 구별 없이 수집하였다. 수집한 데이터를 바탕으로 키워드에 대한 정량적 분석과 당시의 실시간 이슈가 지닌 맥락과 관련된 여러 가지의 정성적 분석, 사용자의 이용 패턴 등 다차원적으로 분석을 진행하였다. 이를 통해 실시간 이슈가 지닌 영향력을 조명하고, 나아가 한국 사용자가 지닌 정보 습득에 대한 특성과 욕구를 밝히고자 하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.89-102
• /
• 2018

모바일 기술의 발전에 따라, 인터넷상의 자산관리 상품도 많이 발전했다. 기술 수용 모델을 기반으로 본 연구에서는 온라인으로 제공되는 금융 상품을 사용하려는 중국인 소비자의 구매 의도를 모델링한 위어바오를 검토하였다. 본 연구에서는 온라인 자산관리 상품 특성이 지각된 유용성을 매개로 하여 구매의도에 영향을 미칠 것이라는 가설을 세우고 중국 소비자들을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 연구모형에서, 독립 변수는 개인 관여도, 경험, 제품의 보장성, 기업신뢰성, 편리성, 이동성, 친숙성을 고려하였다. 또한 매개 변수는 유용성을, 종속변수로는 구매의도로 구성하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 위어바오의 보장성, 기업의 신뢰, 편리성, 그리고 친숙함은 위어바오의 유용성에 유의한 영향을 미친다. 둘째, 위어바오의 유용성은 구매의도에 유의한 영향을 미친다. 본 연구 결과에 의하면, 온라인 자산관리 상품의 구매의도를 높이기 위해서는 유용성을 높게 지각하여야 하고, 유용성을 높게 지각하려면 온라인 자산관리 상품의 보장성, 기업신뢰성, 편리성, 친숙성을 높일 수 있는 실무적인 전략이 필요하다. 온라인 자산 관리 제품의 소비자 구매 행동 및 소비자 구매 의도에 대한 연구는 학업 및 실제 업무에 매우 유용하다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.835-844
• /
• 2018

최근 전 세계적으로 스마트폰(smartphone) 이용자 수가 늘어나면서 스마트폰으로 전자결제, 인터넷 사용, 금융결제 등 다양한 서비스를 사용하고 있으며, 이 외에도 스마트폰을 이용한 가전기기 제어, 자동차 제어 등을 위한 연구가 진행되고 있다. 이와 같이 스마트폰을 통해 이용자들이 좀 더 편리한 생활을 누릴 수 있게 되었으나 스마트폰 해킹을 통해 스마트폰 내 문자와 통화내용을 도청, 스파이 앱을 통한 위치추적, 스마트폰을 이용한 DDoS 공격, 악성 앱을 통해 소액결제 이용 시 특정 전화번호로 메시지가 수신되는 경우 해당 문자메시지를 원격지 서버로 전송하여 개인정보 등 유출 사례 등과 같은 위험이 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리가 실생활에서 사용하는 스마트폰을 통해 스마트폰 내·외부 환경적·물리적·콘텐츠(앱) 등으로 인해 발생되는 스마트폰의 위험요소를 정의하고 각 위험요소에 대한 보안방안 및 대응기법을 정의하여 스마트폰의 각 위험별 가장 효과적인 대응기법 및 CC평가와 같은 스마트폰 보안솔루션 평가 시 취약점 점검방법을 제시하고자 한다.