• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.744-768
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• 2016

As various pieces of information can be provided through the web, schemes that provide search results optimized for individual users are required in consideration of user preference. Since the existing social search schemes use users' profiles, the accuracy of the search deteriorates. They also decrease the reliability of a search result because they do not consider a search time. Therefore, a new social search scheme that considers temporal information as well as popularities and user preferences is required. In this paper, we propose a new mobile social search scheme considering popularities and user preferences based on temporal information. Popularity is calculated by collecting the visiting records of users, while user preference is generated by the actual visiting information among the search results. In order to extract meaningful information from the search target objects that have multiple attributes, a skyline processing method is used, and rank is given to the search results by combining the user preference and the popularity with the skyline processing result. To show the superiority of the proposed scheme, we conduct performance evaluations of the existing scheme and the proposed scheme.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.496-499
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• 2019

본 연구는 한국영화진흥원의 박스오피스의 상위권 영화 상세정보 및 네이버의 영화 평점 데이터를 수집하여, 영화 흥행에 영향을 미치는 중요한 요인들을 영화 관람객 및 평점을 기준으로 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권8호
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• pp.620-628
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• 2010

인터넷의 활용이 보편화 됨에 따라 사람들이 많은 정보를 웹을 통해 접할 수 있게 되었다. 정보의 양이 급격히 늘어나면서 검색 엔진은 사용자가 필요로 하지 않는 정보까지 보여주는 검색 성능의 한계를 가져왔다. 따라서 사용자는 원하는 정보를 검색하기 위해 과거보다 더 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 이 연구에서는 질의 확장을 이용하여 사용자가 필요로 하는 정확한 정보를 신속하게 찾아서 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 단어 가중치 평가방법은 검색 주제의 변동 없이 하나의 검색 주제를 검색할 경우 TF-IDF 또는 단순 인기도 측정법 보다 우수한 성능을 보인다. 또한 검색 중 주제를 변경하였을 때에도 검색 주제 변경 전과 유사한 성능으로 기존의 측정법 보다 빠르게 새로운 주제와 관련된 단어를 추출하고 정확한 가중치를 측정한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권4호
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• pp.324-332
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• 2006

캐싱은 데이타 방송 시스템에서 방송 요청의 경쟁을 줄임으로써 좁은 대역폭으로 인한 시스템 성능의 저하를 완화할 수 있는 유용한 방법이다. 본 논문에서는, 풀 기반 방송 시스템에서 클라이언트들간의 데이타 인기도를 반영하는 캐싱 전략을 제안한다. 아울러, 데이타 방송 버전을 이용하여 데이타 접근의 최근성을 반영할 수 있도록 하고 제안한 전략의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한다. 성능 평가에 따르면, 히트율과 미스 비용을 함께 고려한 전략이 전통적 전략인 LRU 보다 성능 우위를 보이고 있다. 클라이언트들의 데이타 인기도를 고려한 전략은 일부 경우에 있어 성능 우위를 보여 주고 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권2호
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• pp.263-278
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• 2012

The data grid provides geographically distributed resources for large-scale applications. It generates a large set of data. The replication of this data in several sites of the grid is an effective solution for achieving good performance. In this paper we propose an approach of dynamic replication in a hierarchical grid that takes into account crash failures in the system. The replication decision is taken based on two parameters: the availability and popularity of the data. The administrator requires a minimum rate of availability for each piece of data according to its access history in previous periods, but this availability may increase if the demand is high on this data. We also proposed a strategy to keep the desired availability respected even in case of a failure or rarity (no-popularity) of the data. The simulation results show the effectiveness of our replication strategy in terms of response time, the unavailability of requests, and availability.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2S호
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• pp.621-628
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• 2000

A retrieval performance of VOD sever is estimated by how quickly it services popular videos to users and how many users it is able to service. Each video data is placed on heterogeneous disks and placement techniques are various, retrieval performance is under the control of these elements, so that a retrieval performance is affected by placement policy. In this paper, we place video data considering their characteristics, especially, we place videos distributively according to their popularity. To verify our policy, we make various environment of experiment, estimate a placement policy using popularity of videos and a contrary policy, and compare them.

• 정보학연구
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• 제3권2호
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• pp.63-72
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• 2000

웹 사이트를 방문하는 인터넷 사용자들의 빈도에 따라 웹사이트의 성능 과 그 품질이 평가되곤한다. 본 논문에서는 각 웹페이지의 관계 대중성을 측정하여 그 값을 계산함으로서, 취약한 웹페이지를 자동으로 재구성 할수 있는 방법과 개선방법을 제시한다. 여기서 관계 대중성에 관한 계수는 웹사이트를 방문하는 사용자가 얼마나 빠르고 쉽게 요청한 자료를 얻을 수 있는 지와 링크 구성의 트리의 깊이에 대한 접근성에 따라서 좌우된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.135-137
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• 2022

이동성 기반의 기존 엣지 캐싱 연구에서는 인기도가 짧은 시간 급격하게 변화하는 SNM(Shot Noise Model) 콘텐츠를 반영하지 않았다. 동적 인기도 특성을 다루지 않는 경우, 잦은 캐시 미스가 발생하므로 SNM 콘텐츠를 고려하는 것은 중요하다. 이에 본 논문은 이동성을 고려한 기존 연구에 SNM 콘텐츠를 함께 고려하고, 시뮬레이션을 통해 기존 연구 대비 제안 알고리즘의 향상된 캐시 적중률을 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1377-1393
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• 2023

Social media is used for various purposes including entertainment, communication, information search, and voicing their thoughts and concerns about a service, product, or issue. The social media data can be used for information mining and getting insights from it. The World Health Organization has listed COVID-19 as a global epidemic since 2020. People from every aspect of life as well as the entire health system have been severely impacted by this pandemic. Even now, after almost three years of the pandemic declaration, the fear caused by the COVID-19 virus leading to higher depression, stress, and anxiety levels has not been fully overcome. This has also triggered numerous kinds of discussions covering various aspects of the pandemic on the social media platforms. Among these aspects is the part focused on vaccines developed by different countries, their features and the advantages and disadvantages associated with each vaccine. Social media users often share their thoughts about vaccinations and vaccines. This data can be used to determine the popularity levels of vaccines, which can provide the producers with some insight for future decision making about their product. In this article, we used Twitter data for the vaccine popularity detection. We gathered data by scraping tweets about various vaccines from different countries. After that, various machine learning and deep learning models, i.e., naive bayes, decision tree, support vector machines, k-nearest neighbor, and deep neural network are used for sentiment analysis to determine the popularity of each vaccine. The results of experiments show that the proposed deep neural network model outperforms the other models by achieving 97.87% accuracy.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.303-310
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• 2002

연속미디어 데이터를 인터넷을 통해 서비스하기 위해서는 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답시간 지연 등의 문제를 해결하여야 한다. 본 논문에서는 연속미디어 프록시 캐쉬에서 데이터를 관리하는 PPC(Popularity-based Prefix Caching) 기법을 제안한다. 사용자 접근 패턴을 반영하는 PPC 기법은 객체들의 앞부분 데이터를 그 객체의 인기에 비례하여 캐슁함으로써 사용자에 대한 초기지연시간을 감소시키고, 캐쉬 공간을 효율적으로 활용하고자 한다. 연속미디어에 대한 사용자 접근의 특성이 이산미디어와는 상이하다는 점을 고려하여, 연속미디어의 인기도를 더욱 정확하게 나타내기 위해서 각 연속미디어에 대한 사용자의 재생 데이터 양과 접근의 최근성을 반영하는 인기도를 제안한다. 그리고 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD 서버의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였다. 그 결과, PPC 기법은 BHR, 초기 지연 시간, 재배치의 측면에서 기존의 LRU, LFU 캐슁 기법들에 비하여 성능이 향상되었고, 특히, 초기 지연시간과 재배치 오버 헤드의 감소 측면에서 매우 우수한 성능을 보였다.