콘텐츠 중심 네트워크(CCN)는 기존의 IP 방식과는 다른 새로운 네트워킹 패러다임으로써 데이터를 찾는데 필요한 라우팅 정보를 콘텐츠 이름에서 찾는 방식이다. CCN은 노드마다 콘텐츠를 저장할 수 있는 캐시를 가지고 있어서 반복적인 콘텐츠 요청에 효율적으로 처리할 수 있다. 본 논문은 콘텐츠의 인기도를 활용한 캐시 교체 기법을 제안하여 기존의 기법보다 캐시의 히트율을 향상시켰고, 이에 따라 서버의 부하 및 Round Trip Time(RTT) 시간이 감소하여 성능이 향상됨을 증명하였다.
With the popularity of mobile Internet and smart phones, the domestic digital music access platform has entered a period of rapid development. Existing studies in the academic circle have shown that experience has a positive impact on user perception and loyalty. However, the research on the relationship between brand loyalty, user perception and user experience of Internet products has not received much attention. Starting from the brand loyalty theory and user experience theory, this paper explores the mechanism of user experience, user perception and brand loyalty of digital music access platform. Based on the development status of digital music access platform in China, the purpose is to explore how the user experience of the mainstream digital music access platform can affect Usefulness Perception, Epidemic Perception. And to explore how the Usefulness Perception, Epidemic Perception can affect users' brand loyalty. also further explore the role of users' perception in this process to understand the relationship between brand and user experience. In practical operations, 398 formal questionnaires were issued online to collect first-hand data, and reliability analysis, factor analysis, correlation analysis and hypothesis analysis were carried out successively on the data in the later stage. Through research, it is found that the user experience of digital music access platform has a partial significant impact on the perception and loyalty of applications. The visual presentation and emotional feelings of digital music access platform are positively correlated with the perceived usefulness of applications. The visual presentation and emotional feelings of digital music access platform are positively correlated with the perceived popularity of applications. The e perceived usefulness and perceived popularity of the digital music access platform are positively correlated with the loyalty of the application. Through this research, it has certain guiding significance to the promotion of digital music access platform's brand loyalty degree.
The purpose of this study is to examine the relationships between Product Quality (Popularity, Playfulness) and Information Quality (Informativeness, Reliability), System Quality (Ease of Use, Security), Trust and Continuance Intention in Smart Phone Application Market. To identify these affecting relationships, the secondary data or past studies were collected and theoretically arranged. I made the theoretical proposed model to explain the relationships between the constructs, identify the operational definitions and 13 Hypotheses were established, there was executed the survey of 250 customers of Smart Phone Application Market. Using the collected data, previous performances to confirm the construct validity and internal consistency by Cronbach's a was executed and Partial Least Square Analysis to confirm the hypotheses in proposed model was conducted using the Smart-PLS Software. As the result of test that make the relations of used variables clear, we can get the conclusion as followings; First, Product Popularity has the positive effect on Informativeness, except reliability of Information. Second, it was significantly tested the effect on the Ease of use and Security by Product Playfulness. Third, Informativeness and Ease of Use, Security of App Store have the significantly positive effects on the Users' Trust directly. From the empirical test, I suggest the strategic advices in App Store Companies. To increase the Users' Continuance Intention or Loyalty, it would be developed that a variety of methods and ways to raise the Product Popularity and Playfulness, Informativeness, Ease of Use and Security of App Store. It is necessary for sticking the Users to raise the positive trust building and Continuance Intention.
This paper focuses on a hash-based, distributed Wet caching network that eliminates inter-cache communication. An agent program on cache servers, a mapping program on the DNS server, and other components comprised in a distributed Web caching network were modified and developed to implement a so-called "consistent" hashing. Also, a dynamic load balancing algorithm is proposed to address the load-balancing problem that is a key performance issue on distributed architectures. This algorithm effectively balances the load among cache servers by distributing the calculated amount of mapping items that have higher popularity than others. Therefore, this developed network can resolve the imbalanced load that is caused by a variable page popularity, a non-uniform distribution of a hash-based mapping, and a variation of cache servers.
Recently, Social Network services(SNS) is gaining popularity as Facebook and Twitter. Popularity of SNS leads to active service and social data is to be increased. Thus, social search is remarkable that provide more meaningful information to users. but previous studies using social network structure, network distance is calculated using only familiarity. It is familiar as distance on network, has been demonstrated through several experiments. If taking advantage of social context data that users are using SNS to produce, then familiarity will be helpful to evaluate further. In this paper, reflect user's attention through comments and tags, Facebook context is determined using familiarity between friends in SNS. Facebook context is advantageous finding a friend who has a similar propensity users in context of profiles and interests. As a result, we provide a blog post that interest with a close friend. We also assist in the retrieval facilities using Near Field Communication(NFC) technology. By the experiment, we show the proposed soicial search method is more effective than only tag.
최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.
한국의 온라인 토론게시판은 의견 공유뿐 아니라 여론 형성과 참여를 위한 공간으로 활발히 사용되고 있다. 토론게시판에서 어떤 글은 사회적 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하고 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하기도 한다. 본 논문에서는 한국의 유명 토론게시판인 다음 아고라와 서프라이즈에서 수집한 글의 통계적 정보를 이용하여 글의 인기를 분석하고 인기글을 예측하기 위한 예측모델을 제안한다. 분석결과 아고라는 87.52%의 글이 게시판에 제출된 후 하루가 지나기 전에 글의 인기가 끝나고 있었지만 서프라이즈는 39%의 글이 4일 이상 인기가 지속되고 있었다. 그렇지만 글의 인기기간과 조회수의 상관관계는 낮았다. 조회수 증가가 오랫동안 지속된다고 해서 최종 조회수가 높다는 것을 의미하지는 않는다. 본 논문에서는 분류와 예측 분야에서 잘 알려진 SVM 모델과 유사매칭 모델, 그리고 새롭게 제안한 예측 모델 '베이스 라인'을 이용하여 인기글을 예측하고 평가하였다. SVM 모델이 F-measure와 정밀도에서 유사매칭과 베이스라인보다 우수하였으며, 베이스라인이 실행시간에서 가장 우수한 성능을 보였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권3호
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pp.325-331
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2022
As the perception of sports activities changes positively, the desire and popularity for sports activities are rapidly increasing. Therefore, the popularity of sporting events is also increasing. Previous studies on sporting events have focused only on research in the field of social sciences. Therefore, in this study, in order to increase customer satisfaction and customer loyalty of sports event visitors, they were classified into challenge factors, competition factors, achievement factors, and relationship factors, and their effects on satisfaction and loyalty were studied and analyzed. And based on the research design model and empirical analysis, a user-based sports event matching system was proposed.
사용자의 이동성으로 인하여 이동컴퓨팅 환경에서 안정된 서비스 품질(QoS)로 사용자가 원하는 정보를 제공받는데 많은 한계점이 있다. 이동성과 더불어 무선 네트워크의 낮은 대역폭, 높은 전송지연 등의 고유 특성을 부분적으로 보완하기 위해서 유효 데이터의 캐슁 혹은 프리페칭 기법의 적용이 심도 있게 연구되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도(Preference) 즉, 관심도(Interest)와 인기도(Popularity)를 고려한 IP기반 프리페칭 기법을 제안한다. IP기반 프리페칭은 사용자의 선호도를 사용자별 특정 정보에 대한 개인적인 성향을 관심도로, 특정 정보의 일반적인 성향을 인기도로 분리, 적용함으로써 프리페칭의 유효성을 높인다. 제안된 방법은 기존의 방법들보다 높은 정보의 활용률과 정보검색 실패율을 최소화시키는 성능을 보이고 있다.
Peer-to-Peer(P2P) 시스템은 분산된 대용량 데이터를 효율적으로 공유하게 하여 사용자들에게 제공되는 killer application 으로 최근까지 여러 분야에서 연구가 되고 있다. 하지만 P2P 네트워크에서 피어가 소유한 데이터나 공통 관심사 또는 사회적인 관계를 고려하지 않고 무작위로 오버레이가 구성되기 때문에 검색 결과의 제약이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 P2P 오버레이상의 효율적인 데이터 검색을 위해서 각 피어가 가지고 있는 데이터와 공통의 관심사를 기반으로 유사성을 측정하여 semantic overlay를 구성하는 기법을 제안한다. 그리고 피어들 간의 semantic proximity는 데이터 요약 기법을 사용하여 측정되며 측정 과정상에서 popular content을 고려하여 semantic proximity의 왜곡현상을 방지하여 semantic link quality의 향상을 가져오는 방안을 도입한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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