기계학습이 보편화되면서 기계학습을 활용한 응용 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 또한 이러한 응용 개발을 지원하기 위한 기계학습 플랫폼 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기계학습 플랫폼 연구가 활발하게 진행되고 있음에도 불구하고 기계학습 플랫폼에 적절한 부하 분산에 관한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 논문에서는 기계학습 분산 환경을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산 서버를 레벨 해시 테이블 구조로 구성하고 각 서버의 성능을 고려하여 기계학습 작업을 서버에 할당한다. 이후 분산 서버를 구현하여 실험하고 기존 해싱 기법과 성능을 비교하였다. 제안하는 기법을 기존 해싱 기법과 비교하였을 때 평균 약 26%의 속도 향상을 보였고, 서버에 할당되지 못하고 대기하는 작업의 수가 약 38% 이상 감소함을 보였다.
오늘날 SNS와 같은 커뮤니티 도구의 발달은 사용자들이 서로의 정보를 쉽게 공유하고, 다양한 의견을 공급자에게 빠르게 전달할 수 있게 되었다. 이를 통해 공급자들은 빠르고 다양하게 변화하는 사용자 요구를 만족시키기 위해 co-creation 전략을 통한 새로운 가치 창출을 시도하고 있다. 현재 사용자 참여형 아이디어 플랫폼은 사용자의 참여를 확보하고, 공급자와 사용자가 상호작용할 수 있는 개방형 혁신 공간으로써 등장하고 있다. 하지만 기존의 아이디어 플랫폼들은 특정한 장·단점을 내포하고 있지만, 하나의 완벽한 통합된 개발 프로세스로서 일반화되어 있지 않은 실정이다. 따라서 유형별 플랫폼들의 다양한 장점들을 반영하여 효과적으로 통합된 프로세스의 개발이 요구된다. 본 연구는 사용자 참여형 아이디어 플랫폼 개발 프로세스의 개발 방향 제안을 위한 기초적 연구로써 아이디어 플랫폼의 유형별 특성을 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 향후 사용자 참여형 아이디어 플랫폼 개발 프로세스의 방향성 연구를 위한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
UWB는 저속 UWB와 고속 UWB로 구분할 수 있다. 저속 UWB는 IEEE802.15.4a에서 Sensor Network 용도로 표준화 되고 있으며, 고속 UWB는 IEEE802.15.3a에서 중단된 표준화가 UWB Forum과 WiMedia Alliance에서 각각 진행되고 있다. 고속 UWB는 Certified Wireless USB를 시작으로 무선 1394, 고속 Bluetooth 및 IP 패킷을 전송하기 위한 프로토콜 등 다양한 응용에 적합한 표준이 진행되고 있다. UWB 규격 및 상용화에 있어서 2006년도에는 WiNet기술, PHY 및 Platform C/I 규격 및 시험이 규격의 흐름이었다면 2007년도에는 각 국의 주파수 규정을 반영하고 DAA 기능을 추가한 물리계층 및 MAC 계층 규격이 기술흐름의 중심에 있다. 본 고에서는 WiMedia Alliance의 고속 UWB를 중심으로 최근 표준 활동과 WiMedia 규격을 활용한 국내외 기술동향에 대하여 살펴보고자 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.42-47
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2020
YouTube, the online video streaming platform, has become popular and influential around the globe. Due to the development of science and technology, people without expertise in filming can now easily produce their videos with unique content. Many people are more eager to become a popular YouTube creator because they can earn money by placing commercials or Products in Placement (PPL) in their video clips. However, it is yet unknown what genres of YouTube videos are popular. YouTube creators have their channels where they upload videos of a certain type of genre. This study investigates video genres of the top 250 YouTube channels in English-speaking countries (United States, Canada, United Kingdom, and Australia) using Social Blade, which is a research website. The ranking is set based on the number of times people watched a video ("Video Views"). We handsomely analyze popular genres of the channels and also the YouTube ecosystem, and it will be meaningful for today's new media era.
The popularity of social media has led to a variety of communicative behaviors among users. This study targeted Facebook as a representative social medial platform because it has the most subscribers in order to investigate factors that influence Facebook usage. In particular, because a person's behavior is based on how they are perceived by others, self-conscious behavior was examined in the study. Facebook usage and news consumption were examined to ascertain the effects of self-consciousness. An online survey was conducted to examine how private SC and public SC (SCs), affects Facebook usage (profiles and writing posts) and news consumption (clicking "like" and sharing news). 616 participants completed the survey, and results indicated that public SC was positively related to the degree of profile updating and post writing. On the other hand, private SC was positively related to the degree of news sharing. These results suggest that psychological elements significantly predict a user's behavior on Facebook.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 인터렉티브 에듀테인먼트 콘텐츠 개발을 위해서 사용자가 인터렉티브 애니메이션을 용이하게 제작할 수 있는 스프라이트 애니메이션 기반 저작 도구의 프로토타입을 제안한다. 제안된 저작 도구는 인터렉티브 애니메이션을 용이하게 제작할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스를 기반으로 설계하였고 제작된 애니메이션 콘텐츠는 모바일기기에서 활용하도록 이미지와 xml 파일로 생성한다. 제안하는 저작도구를 통해서 애니메이션 콘텐츠를 제작함으로써 코드 구현 방식보다 다양한 인터렉티브 애니메이션 콘텐츠를 제작할 수 있는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
The smart media (SM) industry has demonstrated that it has the characteristics to increase user innovative activities, enhance open innovativeness, and increase the segmentation of innovation value. This study introduces and evaluates an innovation system that reflects the characteristics of the SM industry. We categorize the SM industry into hardware, network, platform, and content industries and perform an AHP analysis (based on a survey of 96 experts) to evaluate the relative importance of the factors/factor groups affecting the creation of innovation. The results show that 'collaboration activity" is a more important factor than other innovation factor groups (financial support, R&D, policy environment, human resources) in the SM industry. The results also show that the important factors/factor groups differ by industry.
In a backlash against corporate branding and capitalism, a growing number of consumers are resisting current marketplace practices and big corporate brands. One particular form of this phenomenon is the emergence of anti-brand communities in social media. The current study, which surveyed a sample of 251 anti-brand community members on Facebook, provides a preliminary understanding of the characteristics and antecedents of anti-brand communities as a new platform for consumer empowerment and anti-brand activism. Findings suggest that consumers' engagement in online anti-brand communities, especially through social media, may be triggered by their negative experiences with employees, product quality, post-purchase service, and value/price. They are motivated, the results show, by seven primary factors: altruism, revenge, advice seeking, convenience, sympathy seeking, socialization, and the need to vent.
Social media has emerged as a major hub of engagement between brands and consumers in recent years, and allows user-generated content to serve as a powerful means of encouraging communication between the sides. However, it is challenging to negotiate user-generated content owing to its lack of structure and the enormous amount generated. This study focuses on the hashtag, a metadata tag that reflects customers' brand perception through social media platforms. Online users share their knowledge and impressions using a wide variety of hashtags. We examine hashtags that co-occur with particular branded hashtags on the social media platform, Instagram, to derive insights about brand perception. We apply text mining technology and network analysis to identify the perceptions of brand images among consumers on the site, where this helps distinguish among the diverse personalities of the brands. This study contributes to highlighting the value of hashtags in constructing brand personality in the context of online marketing.
Due to Thailand's nuclear energy public acceptance problem, the understanding of nuclear energy public perception was the key factor affecting to re-consideration of the nuclear energy program. Thailand Institute of Nuclear Technology and its alliances together developed the classification model for the nuclear energy public perception from the big data comments on social media using Facebook using deep transfer learning. The objective was to insight into the Thailand nuclear energy public perception on Facebook social media platform using sentiment analysis. The supervised learning was used to generate up-to-date classification model with more than 80% accuracy to classify the public perception on nuclear power plant news on Facebook from 2009 to 2022. The majority of neutral sentiments (80%) represented the opportunity for Thailand to convince people to receive a better nuclear perception. Negative sentiments (14%) showed support for other alternative energies due to nuclear accident concerns while positive sentiments (6%) expressed support for innovative nuclear technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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