기업은 소비자가 만족하는 제품을 개발하고 개선하기 위하여 설문조사와 같은 전통적인 마케팅리서치 방법을 이용하여, 소비자의 의견을 듣고, 분석하여 반영하는 노력을 한다. 최근에는 인터넷 사이트, 사회관계망(SNS) 등 소비자 커뮤니케이션 플랫폼에서 관련 자료를 수집하고 분석하는 방법이 주목을 받고 있다. 한편, 급속한 정보통신기술의 발달과 함께 이동통신사들이 아동을 위한 디지털상품을 출시하고 있는데, 특히 유해한 콘텐츠로부터 아동을 보호하고, 부모와 아동들에게 필요한 정보와 기능은 보완된 디지털 디바이스들이 등장하고 있다. 이 가운데 키즈폰은 불필요한 기능은 없애고 아동들에게 기본 안전 기능을 담은 웨어러블 디바이스로서 부모가 쉽게 자녀의 위치를 실시간으로 알게 해주는 유용한 도구이다. 키즈폰은 스마트폰에 비해 저렴하고 간편하지만 고장이 잦고, 안전 이외에 유용한 기능을 기대하기 힘들며, 부가적인 기능들 또한 유용하지 못하다는 점이 지적되고 있다. 본 연구는 국내 이동통신사의 키즈폰(Kids Phone)에 대한 리뷰를 분석하여, 제품들의 특성과 장단점을 파악하고, 디바이스와 서비스에 대한 개선방안을 제안함으로써, SNS 소비자 분석을 통한 제품 서비스 개선 전략수립 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 쇼핑몰의 리뷰 섹션에서 자료를 수집하고, TF/IDF, 감성분석, 네트워크분석 등의 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 소비자 감성분석을 실시하였다. 고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰과 네이버 블로그에서 크롤링하여 수집 하였으며, 통계/데이터 마이닝 및 그래픽은 'R'과 빅데이터 분석 솔루션 'Textom', 그리고 오픈소스 프로그래밍 언어인 'Python'을 함께 사용하여 분석하고 시각화하였다. 본 연구를 통해 각 이동통신사의 현재 제품(키즈폰)에 대한 소비자가 느끼는 주요이슈와 제품의 장단점을 파악할 수 있었으며, 더 나아가 감성분석을 바탕으로 키즈폰 제품의 서비스 개선전략 방향을 제안할 수 있었다.
Mankind has been attempting to live a happy and safe family life in a residential space. Due to the advent of the mobile phone in the 1990s and the smart phone in the 2000s, when the information and communication age came, human life has been innovatively changed. The revolution of human civilization led to the Neolithic Revolution and the Iron Age, followed by a smart phone revolutionizing human life, and the revolution faces with the era of info-communication, smart phones became a daily life and the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is an era of info-communication technology (ICT), creating a new paradigm across human life through technological developments such as artificial intelligence (AI), IoT, big data, mobile, and cloud. The smart home is actively researched in a direction to support the overall human life as a representative future residential culture paradigm. However, the study considering the needs according to the lifestyle, functional characteristics of each living space and human lifestyle of the Phono Sapiens era where smart phones live like daily life was relatively insufficient. In addition, research on smart home service design should be considered from the apartment residential space planning stage. Therefore, this study has significance in suggesting the direction of research on human-centered smart home service design considering the characteristics of each living space and resident's life-style in the smart phone era.
Ho, Ai Hua;Ho, Yao H.;Hua, Kien A.;Villafane, Roy;Chao, Han-Chieh
Journal of Information Processing Systems
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제7권2호
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pp.221-240
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2011
Vehicular networks are a promising application of mobile ad hoc networks. In this paper, we introduce an efficient broadcast technique, called CB-S (Cell Broadcast for Streets), for vehicular networks with occlusions such as skyscrapers. In this environment, the road network is fragmented into cells such that nodes in a cell can communicate with any node within a two cell distance. Each mobile node is equipped with a GPS (Global Positioning System) unit and a map of the cells. The cell map has information about the cells including their identifier and the coordinates of the upper-right and lower-left corner of each cell. CB-S has the following desirable property. Broadcast of a message is performed by rebroadcasting the message from every other cell in the terrain. This characteristic allows CB-S to achieve an efficient performance. Our simulation results indicate that messages always reach all nodes in the wireless network. This perfect coverage is achieved with minimal overhead. That is, CB-S uses a low number of nodes to disseminate the data packets as quickly as probabilistically possible. This efficiency gives it the advantage of low delay. To show these benefits, we give simulations results to compare CB-S with four other broadcast techniques. In practice, CB-S can be used for information dissemination, or to reduce the high cost of destination discovery in routing protocols. By also specify the radius of affected zone, CB-S is also more efficient when broadcast to a subset of the nodes is desirable.
본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 IT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 교육과정을 분석하였다. 분석은 대학교육협의회 표준분류위원회의 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용 소프트웨어와 컴퓨터과학 및 컴퓨터공학으로 분류 된 158개 전공을 대상으로 수행하였다. 해당 학과의 교육내용 중 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야로 구분한 교과과정의 도입 현황을 분석하였으며, 분석결과 각 교육과정 군에 대해 평균 81.6%의 전공이 관련 교과목을 교과과정에 편성한 것으로 나타났다. 교육분야별 트랙 운영 등에 가중치를 부여하여 계산한 전공별 4차산업혁명 대응지수는 100점 만점에 평균 27.5로 나타났으며, 사물인터넷 및 모바일 분야가 42.3점으로 가정 높게 나타났다.
최근 인공지능기술이 보편화 되면서 무선 트래픽에 대한 수요가 급속히 늘어나고 있다. 무선 트래픽 수요의 증대에 따른 서비스를 제공하기 위해서 통신사들에서는 공중 AP 설치를 보편화 하고 있다. 각 통신사들간의 무선 AP 사용의 편리성을 제공하기 위해서 공공장소에서의 AP들의 사용을 공유하여 공공장소에서 무선자원을 효율적으로 사용하게 하고, 이동통신서비스에서 무선AP간의 사전인증방식과 핸드오프처리를 수행하여 사용자의 편리성을 증대하고자 한다. 본 논문에서는 이동통신서비스에서 AP간의 핸드오프와 통신사간의 사전인증을 통한 공공장소에서의 AP를 공유하는 것을 제안한다. 제안한 내용은 모의실험을 통하여 핸드오프 지연시간이 35.1%향상되고, 사전인증으로 통해 제안한 방식으로 AP선택해서 사용하는 대역폭이 자동으로 AP선택하는 방식보다 더 많은 대역폭을 활용할 수 있음을 확인할 수 있다.
클라이언트/서버 방식에서의 파일공유시스템은 높은 성능과 용량의 서버를 요구하게 되고 이러한 서버는 매우 값비싸고 관리가 복잡하며 플랫폼에 영향을 많이 받게 된다. 또한 서버에 맞는 메모리나 하드 드라이브 둥의 확장은 많은 비용을 초래한다. 반면에 P2P(peer to pee.)환경에서의 파일공유방식은 PC(클라이언트)에 있는 파일들을 한 서버에 올려놓고 그 파일들을 관리하는 클라이언트/서버방식에서의 값비싼 서버를 사용하지 않고 클라이언트 컴퓨터들만을 사용하여 자료의 공유 및 관리를 분산함으로 인해 대용량서버를 구입함으로써 발생하는 인적, 물적 자원의 낭비를 최소화 할 수 있을 것이다. 또한 사용자의 수가 늘어날수록 연산, 협업의 성과가 높아지는 둥의 혜택을 제공한다. 이와 같은 이유로 인해 많은 사람들이 P2P에 관심을 갖게 하고 또한 현재 각광받고 있는 모바일 관련 분야에도 P2P를 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다.
본 논문에서는 각 코어의 마일리지를 기반으로 하는 비대칭 멀티코어 프로세서의 스케줄링 기법을 제안한다. 저전력을 소비하며 일반성능을 갖는 LITTLE 코어와 고성능을 갖춘 대신 고전력을 소비하는 big 코어로 구성된 big-LITTLE 멀티코어 프로세서 구조를 고려하였다. 시스템에 태스크가 도착하여 처리해야 할 때, 프로세서는 태스크를 처리할 코어 유형(big 또는 LITTLE)을 먼저 결정한 다음 유휴 중인 코어들 가운데서 마일리지가 가장 작은 코어를 조사하여 해당 작업을 코어에 할당한다. 비대칭 멀티코어 할당을 위한 마일리지 기반 밸런싱 알고리즘을 개발하였으며 제안한 스케줄링 기법이 시스템 관리 관점에서 기존 방식보다 더 비용 효율적임을 보인다. 또한 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.
최근 IT보안의 화두가 되고 있는 가장 위협적인 공격은 APT공격이다. APT공격에 대한 대응은 인공지능기법을 활용한 대응이외에는 방법이 없다는 것이 현재까지의 결론이다. 여기서는 머신러닝 기법을 활용한 사이버위협 데이터를 분석하는 방법, 그 중에서도 빅데이터 머신러닝 프레임웍인 Scikit Learn를 활용하여 사이버공격 사례를 수집한 데이터셋을 이용하여 사이버공격을 분석하는 머신러닝 알고리즘을 구현하였다. 이 결과 70%에 육박하는 공격 분류 정확도를 보였다. 이 결과는 향후 보안관제 시스템의 알고리즘으로 발전가능하다.
본 논문은 이동 차량을 위한 동영상 콘텐츠 전송 기법에 관한 연구이다. 오늘날 우리는 출퇴근의 많은 시간을 전철, 차량 등 이동 차량에서 보내고 있다. 그리고 이동 차량에서의 무료함을 달래기 위해 YouTube, Netflix 등과 같은 동영상 서비스를 즐기는 이용자가 급증하고 있다. 동영상 콘텐츠는 텍스트 기반의 콘텐츠 보다 데이터양이 큰 특징이 있다. 이에 따라 사용자의 이동통신 데이터 사용량이 급증하고 비용이 증가하는 문제가 있다. 제안한 동영상 콘텐츠 전송 기법은 이동 차량이 무료 Wi-Fi 지역에 있을 때, 시청 중인 동영상 콘텐츠를 미리 많이 다운로드 받는다. 이러한 방법을 통해 이동 차량에서 동영상 콘텐츠를 적은 비용으로 즐길 수 있다. 제안한 기법은 이동 물체를 위한 사물인터넷(IoT)에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Covid-19으로 인한 디지털화는 인공지능 기반의 음성인식 기술을 급속하게 발전시켰다. 그러나 이 기술은 데이터셋이 일부 집단에 편향될 경우 인종 및 성차별과 같은 불공정한 사회적 문제를 초래하고 인공지능 서비스의 신뢰성과 보안성을 열화시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 대표적인 인공지능의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 VGGNet(Visual Geometry Group Network), ResNet(Residual neural Network), MobileNet을 활용한 편향된 데이터 환경에서 정확도에 기반한 불공정성을 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면 Top1-accuracy에서 ResNet34가 여성과 남성이 91%, 89.9%로 가장 높은 정확도를 보였고, 성별 간 정확도 차는 ResNet18이 1.8%로 가장 작았다. 모델별 성별 간의 정확도 차이는 서비스 이용 시 남녀 간의 서비스 품질에 대한 차이와 불공정한 결과를 야기한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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