모바일 마케팅의 효과를 극대화하기 위해서는 타겟팅을 통한 개인 맞춤형 메시지 전달이 중요하다. 본 논문에서는 타켓 조건에 부합하는 고객을 실시간으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 중간 매개체인 프록시 서버는 데이터 베이스에 고객 프로파일(성별, 연령, 지역 등)과 이를 요약한 정수 값을 저장하고 있다. 기업이 메시지 신디케이션할 경우, 프록시 서버는 부울식으로 표현된 타켓 조건을 정수 값으로 매핑한 후 고객 프로파일 요약 값과 비교함으로써 효율적으로 고객을 결정한다. 따라서 고객이 수백만 명이상인 대규모 시스템에서 "타겟 조건" 검사가 실시간으로 이루어질 수 있고 기존의 데이터 베이스와 쉽게 연동이 가능하기 때문에 효율적으로 개인화된 메시지 전달이 가능하다.
USN/RFID는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 핵심기술로서 다양한 센서기술과 프로세서 집적기술 그리고 무선네트워크 기술을 이용해서 실제 물리적 환경 정보를 원격에서 손쉽게 수집하고 모니터링 하는 것이 가능하다. USN/RFID는 실시간 객체의 식별과 정보의 수집을 위한 기술로 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 발생시킨다. 이러한 많은 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해서는 데이터의 패턴을 정의하여 의미 있는 데이터를 필터링 할 수 있는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 전시물 주변에서 발생하는 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 ECA 규칙을 사용하여 의미 있는 데이터를 구성하고 관리자가 전시물 관련 보안 정보를 실시간으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템을 제안한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.136-145
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2018
The disaster monitoring technique by combination of the measurement method and the fine precision of the sensor collecting the satellite-based information that can determine the displacement space is available in a variety of diagnostic information and the GIS/GNSS by first sensor it is being requested from them. Be large and that the facility is operated nationally distributed torsional displacement of the terrain and facilities caused by such natural disasters progress of various environmental factors and the surroundings. To diagnose this spatial information, which contains the various sensors and instruments tracks the precise fine displacement of the main construction structures and the first reference in the Geospatial or more three-dimensional detailed available map and location information using the installed or the like bridges and tunnels produced to a USN/IoT change at any time, by combining the various positioning analysis of mm-class for the facility main area observed is required to constantly in the real time information of the USN/IoT environment sensor, and to utilize this as a precise fine positioning information by UAV/Drone to the precise fine displacement of the semi-permanent infrastructures. It managed to be efficient management by use of new technologies, analyzing the results presented to a method capable of real-time monitoring for a large structure or facility to construction disaster prevention.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.124-129
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2021
As the 4th industrial era is in full swing, the public's interest in related technologies such as artificial intelligence, big data, and block chain is increasing. As artificial intelligence technology is used in various industrial fields, the need for research methods incorporating artificial intelligence technology in related fields is also increasing. Evidence collection among digital forensic investigation techniques is a very important procedure in the investigation process that needs to prove a specific person's suspicions. However, there may be cases in which evidence is damaged due to intentional damage to evidence or other physical reasons, and there is a limit to the collection of evidence in this situation. Therefore, this paper we intends to propose an artificial intelligence-based evidence collection system that analyzes numerous image files reported by citizens in real time to visually check the location, user information, and shooting time of the image files. When this system is applied, it is expected that the evidence expected data collected in real time can be actually used as evidence, and it is also expected that the risk area analysis will be possible through big data analysis.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권1호
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pp.195-202
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2023
This study is a comparative survey study conducted to explore the differences in learners' learning flow and learning satisfaction according to the non-face-to-face class operation methods implemented at universities. After implementing different class management methods for the same subject taught by the same instructor non-face-to-face for 15 weeks, each learning flow and learning satisfaction were compared and analyzed, and the collected data were analyzed with IBM SPSS 21.0. As a result of the study, learning flow was high in the order of lectures using real-time ZOOM and recorded lectures using self-studio(3.41±0.91, 3.28±1.01), and learning satisfaction was high in the order of lectures using real-time ZOOM and lectures using the automatic recording system of classes(3.40±0.80, 3.30±0.74). The item with the lowest score was the PPT audio recording lecture in both areas of learning flow and learning satisfaction(2.72±1.04, 1.73±1.04). Considering that system errors such as sound in the smart lecture environment operated for the first time in this study affected the research results, it is suggested that future research should be conducted by supplementing the corresponding part.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.212-220
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2024
A recently the advancement of society, AI technology has made significant strides, especially in the fields of computer vision and voice recognition. This study introduces a system that leverages these technologies to recognize users through a camera and relay commands within a vehicle based on voice commands. The system uses the YOLO (You Only Look Once) machine learning algorithm, widely used for object and entity recognition, to identify specific users. For voice command recognition, a machine learning model based on spectrogram voice analysis is employed to identify specific commands. This design aims to enhance security and convenience by preventing unauthorized access to vehicles and IoT devices by anyone other than registered users. We converts camera input data into YOLO system inputs to determine if it is a person, Additionally, it collects voice data through a microphone embedded in the device or computer, converting it into time-domain spectrogram data to be used as input for the voice recognition machine learning system. The input camera image data and voice data undergo inference tasks through pre-trained models, enabling the recognition of simple commands within a limited space based on the inference results. This study demonstrates the feasibility of constructing a device management system within a confined space that enhances security and user convenience through a simple real-time system model. Finally our work aims to provide practical solutions in various application fields, such as smart homes and autonomous vehicles.
본 연구는 실시간으로 원격제어가 가능한 무인소방 시스템을 제안한다. 안전지대에 위치한 조종자가 화재현장에 투입된 무인 소방대차를 무선통신으로 원격조종함으로서 재난 및 긴급 상황에 신속하고 안전한 방재 작업을 진행할 수 있다. 이를 위하여, 소화전에 연결되어 고압으로 살수 작업이 가능한 무인 소방트럭에 대하여 제안하고, 이를 시제품으로 개발 하였다. 또한 LTE통신 상황에서 서로 다른 영상형식에 따른 시간지연과 FPS를 정량화하여, 효과적인 실시간 원격 조종 시스템에 대하여 제안하였다. 제안된 시스템의 검증을 위하여, 안전지대의 조종자와 무인소방대차를 3km 떨어진 곳에 위치시키고 주행테스트를 진행하였다. 무인소방대차를 LTE통신을 통하여 접속하고, 영상과 모션을 조종자에게 전달하여 평균 120msec의 시간지연으로 주행 테스트한 실험 결과를 제시한다.
In this paper, we propose the softwareization of broadcasting system. Recently, the topic of industry is the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is evolving from physical to virtualization. The Industrial Revolution is based on IT technology. Artificial Intelligence (AI), Big Data, and the Internet of Things, which are famous for Alpha Go, are based on software. Among IT, software is the main driver of industrial terrain change. The systemization of software on the basis of cloud environment is proceeding rapidly. System development through softwarization can reduce time to market lead time, hardware cost reduction and manual operation compared to existing hardware system. By developing and implementing broadcasting system such as IPTV based on cloud, lead time for opening service compared to existing hardware system can be shortened by more than 90% and investment cost can be saved by about 40%. In addition, the area of the system can be reduced by 50%. In addition, efficiency can be improved between infrastructures, shortening of trouble handling and ease of maintenance. Finally, we can improve customer experience through rapid service opening.
마이크로서비스 아키텍쳐(Microservice Architecture)는 실시간 실감 미디어 방송시스템과 같이 대규모 분산시스템에 적합한 서비스 아키텍쳐의 하나이다. 스케일-아웃(Scale-Out)기법 과 같은 수평적 성능 확장이 쉽기 때문에 최근 넷플릭스나 트위터와 같은 서비스 플랫폼 업체들이 앞다투어 이와 같은 시스템을 도입하고 있다. 또한 마이크로 서비스 아키텍쳐는 기존의 REST와 같은 웹 API에서 처리하기 어려운 영상처리나 실시간 데이터 분석 등을 비동기 기반의 프로세싱를 이용하여 처리 가능하게 하고 있다. 본 논문은 IoT 센서 데이터 분석이나 대용량 실감미디어를 실시간으로 편집하는 클라우드 기반 영상편집과 같은 다수의 이벤트들이 스트림으로 발생하며 플랫폼 내에서 비동기로 처리하는 상황에서 이벤트의 처리 순서가 보장되지 않음을 실험으로 증명하고 이에 알맞은 비동기 기반 마이크로서비스에 적용 가능한 이벤트 스트림 처리 프레임워크를 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권2호
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pp.86-94
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2018
This study focuses on presenting the IT program module provided by real - time forecasting and database of the voluntary disclosure quality measure in order to solve the problem of capital cost due to information asymmetry of external investors and corporate executives. This study suggests a model of the algorithm that the quality of real - time voluntary disclosure can be provided to all investors immediately by IT program in order to deliver the meaningful value in the domestic capital market. This is a method of generating and analyzing real-time or non-real-time prediction models by transferring the predicted estimates delivered to the Big Data Log Analysis System through the statistical DB to the statistical forecasting engine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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