본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 Jena의 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 구축한다. 본 논문에서는 제안하는 앱스토어 시스템 모듈은 기존의 소비자 중심의 앱스토어에 비해 소비자의 상황정보에 따른 서비스 전달 및 정확성 면에서 기존의 앱스토어 보다 우수함을 보인다.
스마트 단말(스마트폰, 태블릿 PC 등)들의 수가 증가함에 따라, 사용자들 간의 멀티미디어 콘텐츠 공유도 증가하고 있다. 스마트 단말 사용자들은 사용자 간 멀티미디어 콘텐츠 전송을 위해서 개별 앱들을 사용하고 있다. 하지만, WiFi나 3G에 연결되어 있는 단말들은 NAT(Network Address Translator)를 사용해 인터넷에 연결되기 때문에 단말 간의 직접적인 연결이 불가능하다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 추가적으로 서버를 활용하지 않고 거리의 제약이 없도록 푸시 서비스 기반의 파일 전송 기법을 제안하고 있다. 두 번째로, 수신 단말의 링크 대역폭을 기반으로 송신 단말의 전송량을 조절하는 혼잡 제어 기법을 제안하고 있다. 세 번째로, 서로 다른 대역폭을 가진 송신자들을 위해 대역폭 인지 기반 전송 기법을 제안하고 있다. 마지막으로 본 논문에서는 앱을 구현하고 스마트 단말을 이용해 실험을 수행함으로써, 제안하는 기법의 성능을 검증하였다.
대부분의 기존 데이터베이스들은 빠른 저장 성능을 얻기 위하여 한 레코드의 속성들을 하드 디스크에 연속적으로 배치하는 레코드-지향 저장 모델을 사용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템에는 월등한 읽기 성능 때문에 컬럼-지향 저장 방식이 적합한 모델이 되고 있다. 또한, 현재 플래시 메모리가 고속 데이터베이스 시스템을 위한 선호 저장 매체로 인정되고 있다. 본 논문에서는 고속 컬럼-지향 데이터베이스 모델을 도입하고, 고속 컬럼-지향 데이터웨어하우스 시스템을 위한 컬럼-인지 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 인덱스 관리 기법은 개선된 B트리에 기반하며, 중간 노드와 리프노드에서 내장 플래시 인덱스와 빈공간 압축을 통하여 높은 검색 성능을 얻는다. 성능 평가 결과를 기반으로 본 인덱스 관리 기법이 기존 기법보다 검색 처리 및 응답 시간 측면에서 더 우수함을 확인하였다.
Today, environmental pollution and destruction due to the industrialization of our modem society have been the global issues. Although now we can lead affluent lives through science technologies and economic development, these environmental problems have resulted in striking the harmonious balance between human beings and nature and threatened human lives with abnormal weather caused by the global warming, destruction of the ozone layer, and El Nino phenomenon, acid rain, decrease in species diversity, movement of hazardous materials, and harmful waste increase. We are aware of the importance of environmental education, but in reality, it seems impossible to implement appropriate environmental education on account of our educational climate which exclusively focuses on the entrance examination. However, environmental education is the most ultimate solution for those problems in that only when students understand our environment fully and grow habits to protect it through environmental education, the present environmental problems can be solved and more serious problems that can be resulted in the future can possibly be prevented. Thus, this study has examined the effect of using image media in the environment subject on students' environmental sensitivity. According to the results, it was shown that it had positive effects on 'sensitivity of environment', 'attitudes towards environment', and 'environmental affinitive behaviors'.
방송 기술과 통신 기술의 융합은 유비쿼터스 네트워크를 위한 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 AT-DMB(advanced terrestrial digital multimedia broadcasting) 방송망과 통신망의 융합망을 제안하고, MIIS(media independent information server/service)를 통한 방송 시스템과 통신 시스템 간 연동을 제공하는 융합 시스템을 제안한다. 특히, 방송통신 융합망에서 QoS(Quality of Service)와 전력절감의 향상을 위한 fast wakeup and connection 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 사용자 단말의 휴지기 인터페이스로 유입되는 서비스 지연과 해당 인터페이스의 전력소모를 최소화하는 기술이다. 끝으로, 시뮬레이션 및 성능분석을 통해 제안하는 기술이 서비스 지연을 감소시키면서 전력소모를 최소화할 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터 및 인터넷(온라인) 서비스 보급은 약 10여년이라는 시간을 통해 급속도로 발전 및 진화하고 있다. 또한 인간 생활의 많은 부분에 시간과 비용을 절감하는 효과를 가져왔다. 그러나 하나의 정보가 다각화 되면서 적용 범위 및 표현범위가 많이 세분화되고 있는 실정이다. 특히 이러한 세분화 된 정보를 각 분야별로 통합 할 수 있을지는 모르나, 사용자가 시각적으로 한번에 인식하기에는 다소 어렵다. 따라서, 본 논문은 최근 인터넷 및 프로그램의 UI가 매우 중요시 됨에 따라, 기존 GUI에서 통일화된 디자인으로 프로그램들이 다각적으로 개발이 이루어짐으로써, 이를 개선하고 분석하여, 사용자 중심의 UI디자인의 중요성에 대해서 제안하고자 한다.
자동차 부품의 결함은 시스템 전체의 성능 저하 및 인적 물적 손실이 발생할 수 있으므로 생산라인에서의 불량 검출은 매우 중요하다. 따라서 정확하고 균일한 결과의 불량 검출을 위해 딥러닝 기반의 고장 진단 시스템이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 제조현장에서는 정상 샘플보다 비정상 샘플의 발생 빈도가 현저히 낮다. 이는 학습 데이터의 클래스 불균형 문제로 이어지게 되고, 이러한 불균형 문제는 고장을 판별하는 분류 모델의 성능에 영향을 끼치게 된다. 이에 본 연구에서는 모터의 동작음으로부터 불량 모터를 판별하는 불량 검출 시스템 설계를 위한 데이터 불균형 해결 방법을 제안한다. 자동차 사이드 미러 모터의 동작음을 학습 및 테스트를 위한 데이터 셋으로 사용하였으며 손실함수 계산 시 학습 데이터 셋의 클래스별 샘플 수 가 반영되는 label-distribution-aware margin(LDAM) loss 와 Inception, ResNet, DenseNet 신경망 모델의 비교 분석을 통해 불균형 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 보여주었다.
딥러닝은 최근 몇 년 동안 비약적인 발전을 하였고 다양한 분야 및 산업에 영향을 주고 있다. 예술영역도 예외일 수는 없는데 본 논문에서는 시각예술·공학적 관점에서 2D 이미지를 3D로 창의적으로 생성하는 방법을 실험하고자 한다. 이를 위해 국내 아티스트 원본 이미지를 GAN 또는 Diffusion Models로 학습시킨 후 3D 변환 소프트웨어와 딥러닝을 활용하여 3D로 변환하고 그 결과를 선행연구 알고리즘과 비교 실험함으로써 2D to 3D 창의적 생성의 문제점과 개선점을 분석하고자 한다.
In the near future, traditional narrow and fixed viewpoint video services will be replaced by high-quality panorama video services. This paper proposes a visual-attention-aware progressive region of interest (RoI) trick mode streaming service (VA-PRTS) that prioritizes video data to transmit according to the visual attention and transmits prioritized video data progressively. VA-PRTS enables the receiver to speed up the time to display without degrading the perceptual quality. For the proposed VA-PRTS, this paper defines a cutoff visual attention metric algorithm to determine the quality of the encoded video slice based on the capability of visual attention and the progressive streaming method based on the priority of RoI video data. Compared to conventional methods, VA-PRTS increases the bitrate saving by over 57% and decreases the interactive delay by over 66%, while maintaining a level of perceptual video quality. The experiment results show that the proposed VA-PRTS improves the quality of the viewer experience for interactive panoramic video streaming services. The development results show that the VA-PRTS has highly practical real-field feasibility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4063-4086
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2016
Cloud computing is a robust technology, which facilitate to resolve many parallel distributed computing issues in the modern Big Data environment. Hadoop is an ecosystem, which process large data-sets in distributed computing environment. The HDFS is a filesystem of Hadoop, which process data blocks to the cluster nodes. The data block placement has become a bottleneck to overall performance in a Hadoop cluster. The current placement policy assumes that, all Datanodes have equal computing capacity to process data blocks. This computing capacity includes availability of same storage media and same processing performances of a node. As a result, Hadoop cluster performance gets effected with unbalanced workloads, inefficient storage-tier, network traffic congestion and HDFS integrity issues. This paper proposes a storage-tier-aware Robust Data Placement (RDP) scheme, which systematically resolves unbalanced workloads, reduces network congestion to an optimal state, utilizes storage-tier in a useful manner and minimizes the HDFS integrity issues. The experimental results show that the proposed approach reduced unbalanced workload issue to 72%. Moreover, the presented approach resolve storage-tier compatibility problem to 81% by predicting storage for block jobs and improved overall data block placement by 78% through pre-calculated computing capacity allocations and execution of map files over respective Namenode and Datanodes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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