본 논문은 단일 주문형 비디오 환경에서의 서버/클라이언트 미디어 서비스 모델을 분석하고 이를 병렬 주문형 비디오 환경에 적용함으로써 보다 나른 사용자 QoS(Quality of Service)를 제공하고자 한다. 미디어 서비스 모델로는 클라이언트가 데이터를 요청하고 서버가 전달해주는 Client Pull 모델과 서버 측에서 일방적으로 데이터를 전달해 주는 Server Push 모델 그리고 두 모델을 통합한 IPP(Interleaving Pull & Push) 서비스 모델로 크게 나뉜다. 병렬 주문형 비디오 환경을 위해 병렬형 미디어 스트리밍 서비스, 즉 단일 클라이언트를 위해 다수의 서버들이 동시에 서버에 참여하는 PMSS(Parallel Media Streaming Service) 시스템을 구축하였으며, 단일/병렬 주문형 비디오 환경에서 네트워크상 전달지연과 클라이언트 버퍼 내 데이터 잔여량 인자를 통하여 각 서비스 모델간 성능을 비교 분석하였다. 실험을 통해 병렬 주문형 비디오 환경에서 IPP 서비스 모델이 가장 적은 전달지연과 안정적인 클라이언트 버퍼를 유지함을 알 수 있었다. 이를 통해 사용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다
전통적인 서버/클라이언트 구조에서 클라이언트는 이미 알고 있는 서버에 접속하여 정보를 얻거나 웹 검색 등과 같은 방식으로 정보나 서비스를 이용하였다. 그러나 최근에 다양한 장치들이 인터넷에 접속 가능하게 되었으며, 이들 장치들이 제공하는 정보와 서비스의 갱신 주기가 짧고, 서비스 제공자이면서 동시에 서비스 소비자가 되는 특징을 보인다. 이런 상황에서는 네트워크 상에 존재하는 새로운 정보나 서비스를 찾기에는 전통적인 방식이 부적합하다. 본 논문에서는 장치가 네트워크에 접속되면 서비스의 프로파일을 주변의 모든 장치들에게 방송 형태로 알리는 서비스 푸시 모델을 제안한다. 임의의 네트워크 장치가 새로 연결되면 네트워크 상에 이미 존재하는 서비스 프로파일 목록을 한 번에 얻거나 서비스 제공자로부터 새로 푸시된 서비스 프로파일을 즉각적으로 얻게 되어 언제든지 서비스를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 P2P 네트워크를 기반으로 하는 JXTA 플랫폼을 이용하여 서비스 푸시 시스템을 구현하고 실험을 통해 서비스 푸시 시 서비스 프로파일 전파 시간, 네트워크 진입시 서비스 목록을 받는데 걸리는 시간, 서비스 호출에 따른 실행 응답 시간 등을 측정하였다.
As everybody knows that Chinese market is most effective market far all industry. So, the purpose of this study examine status Korean food service industry that push into the Chinese market. Grasp the problem and present the solution far results, the study can furnish basic information for food service industry advance into foreign market. For achieve the purpose of study used the theoretical and positive method. The results of study, Korean food service industry status push into the Chinese market is satisfied mostly. And newly open up a foreign market is net well. So, for push into foreign market base on this study we understand various fluent in foreign market.
최근 무선 인터넷의 보급과 더불어 다양한 기능이 요구되고 있으며, 특히 WAP(Wireless Application Protocol)상에서 지원되는 Push 서비스의 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 무선 프로토콜인 WAP상에서 사용하는 푸시(push) 메시지의 보다 쉬운 구현을 위해 Push 서비스의 구조와 동작 원리를 소개하고 푸시 컨텐츠 생성기(Push Content Generator)의 구조와 설계에 대해 기술한다.
다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 특징이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 이러한 모바일 기기의 특징은 개인화 서비스를 적용하기에 최적의 시스템이다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화된 모바일 콘텐츠 추천 서비스 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 추천과 콘텐츠 푸쉬 서비스 방법을 제안한다. 협업 필터링에서는 모바일 기기 사용자 프로파일 정보로 사용자 선호 콘텐츠 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 콘텐츠는 푸쉬 서비스를 통해 사용자 모바일 기기로 저장된다. 푸쉬 서비스 기술을 이용한 콘텐츠 추천은 모바일 기기 사용자로 하여금 무선 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 콘텐츠를 미리 푸쉬 해 둠으로써 사용자가 콘텐츠를 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있고 네트워크 단절 현상이 발생했을 때 푸쉬된 콘텐츠를 활용할 수 있는 장점이 있다.
유무선 통신 기술 및 Internet Protocol (IP) 기술의 발전 및 보편화에 따라 최근 다양한 데이터 서비스가 등장하게 되었다. 이에 따라 1:1 데이터 전송을 주된 형태로 하는 전통적인 서비스와는 다르게, 1:N 데이터 전송을 활용하는 다양한 서비스가 등장하고 있으며, 이 서비스들은 1:N 전송의 효율성 및 성능 향상을 요구하고 있다. 특히 최근 많은 관심을 받고 있는 국가재난안전통신망에서 가장 중요한 서비스인 Push-To-Talk (PTT) 서비스의 경우 서비스 서버가 다수의 그룹 수신자에게 동일한 음성 데이터를 실시간 및 최소 지연 시간으로 전달해야 한다. 본 논문에서는 이런 서비스 요구 경향에 따라, 동일 데이터를 다수의 수신자에게 전달하기 위한 효율을 높이는 방법을 제시한다. 또한, 실제 유무선 통신망이 구축된 필드 환경에서 1:N 전송 성능을 어느 정도까지 높일 수 있는지 그 가능성에 대해 PTT 서비스 핵심 성능 지표 관점에서 분석해보고자 한다.
Lee, Won Joo;Yoo, Jung Hyun;Lee, Kang-Ho;Jang, Eun-Gyeom
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권12호
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pp.119-126
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2020
본 논문에서는 BLE 비콘을 기반으로 하는 제품 정보 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 모바일 티켓을 통한 비접촉 입장 서비스, 좌석 안내 서비스, 이벤트 Push 서비스, 콘텐츠 Push 서비스, 공공 서비스 등의 다양한 기능을 제공하도록 설계한다. 이 시스템은 3개 모듈인 비콘 인식 모듈, 서버 연동 모듈, 콘텐츠 전송 모듈로 구성된다. 비콘 인식 모듈은 스마트 폰을 가진 고객이 가용 서비스 영역에 접근하면 근접한 비콘의 특정 ID를 전송하는 기능을 구현한다. 서버 연동 모듈은 비콘 ID 값을 인식하여, 서버로 전달하고, ID를 가지고 있는 서버 위치를 확인하는 기능을 구현한다. 콘텐츠 전송 모듈은 해당 위치에 설정된 이벤트나 서비스 정보를 스마트 폰으로 전송하는 기능을 구현한다. 본 논문에서 구현한 비콘 기반의 제품 정보 안내 시스템을 활용하면 다양한 제품 정보 안내 시스템을 빠르고, 쉽게 구현할 수 있다는 장점이 있다.
This study analyzes the factors and effects on the users' intention to switch from contact center-oriented to AI chatbot-oriented customer services by combining Push-Pull-Mooring Model and provides insights for companies considering the adoption of AI chatbots. To test the model, we surveyed users with experience using chatbots at least once across different age groups. Finally, we analyzed 176 cases for the analysis using IBM SPSS Statistics and SmartPLS 4.0. The results of hypotheses testing rejected the hypotheses for variables of inconsistent quality and low availability of push factors and low switching cost of mooring factor while accepting the hypotheses for the tardy response of push factors and all pull factors. Therefore, these findings provide important implications for researchers and practitioners who wish to conduct research or adopt AI chatbots. In conclusion, users do not feel inconvenienced by the contact center-oriented service but also perceive high trust and convenience with AI chatbot-oriented service. However, despite low switching costs, users consider chatbots a complementary tool rather than an alternative. So, companies adopting AI chatbots should consider what features the users expect from AI chatbots and facilitate these features when implementing AI chatbots.
Purpose In this study, we investigated the impact of perceived risk and switching costs on switching intention to cloud service based on PPM (Pull-Push-Mooring) model. Design/methodology/approach We focused on revealing the switching factors of the switching intention to the cloud services. The switching factors to the cloud services were defined as perceived risk consisting of performance risk, economic risk, and security risk, and switching costs consisting of financial and learning costs. On the PPM model, we defined the pull factors consisting of perceived usefulness and perceived ease of use, and the push factor as satisfaction of the legacy system, and the mooring factor as policy supports. Findings The results of this study as follows; (1) Among the perceived risk factors, performance risk has a negative effect on the ease of use of pull factors, and finally it was found to affect the switching intention to the cloud services. Therefore, cloud service providers need to improve trust in cloud services, service timeliness, and linkage to the legacy systems. And it was found that economic risk and security risk among the perceived risk factors did not affect the switching intention to the cloud services. (2) Of the perceived risk factors, financial cost and learning cost did not affect the satisfaction of the legacy system, which is a push factor. It indicates that the respondents are positively considering switching to cloud service in the future, despite the fact that the respondents are satisfied with the use of the legacy system and are aware of the switching cost to cloud service. (3) Policy support was found to improve the switching intention to cloud services by alleviating the financial and learning costs required for cloud service switching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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