스마트폰의 대중화와 인터넷 기술의 발달은 사람들이 콘텐츠를 소비하는 방식을 크게 바꾸었다. 최근 우리가 가장 많이 소비하는 콘텐츠는 단연 동영상이라고 할 수 있다. 본 연구는 영상 콘텐츠 분석을 통해 글로벌 동영상 공유 플랫폼 유튜브에 어떤 영상들이 제작되고 소비되는지를 분석하는 것을 목표로 한다. 연구에서는 다양한 영상 주제 중 무용을 주제로 선정하고 데이터를 수집하였다. 2019년부터 2021년까지 총 3년간 유튜브에 업로드된 영상 중 무용이라는 키워드와 관련된 영상에 대한 정보를 수집하였고 분석 결과 현재 유튜브에 많이 업로드되는 무용 영상의 종류와 높은 조회수를 보이는 무용 영상에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 실증 분석에 따르면 사람들이 주로 관심을 갖는 무용 영상은 브이로그처럼 무용 전공자들의 일상을 엿볼 수 있거나, 입시 따라하기나 초중고교 무용발표회처럼 영상 시청의 목적성이 분명한 경우였다. 특히 높은 조회수를 보이는 브이로그는 현직 전문 무용수보다는 무용과에 재학 중인 대학생이나 중고등학생이 제작한 경우가 많았다. 본 연구에서는 무용이라는 주제를 예시로 삼았지만 연구에 사용된 방법론은 다른 주제에도 사용가능하며 이를 통해 콘텐츠 생산자 입장의 추천 시스템을 개발할 수 있을 것이라 기대한다.
아이폰의 등장과 함께 스마트 폰에 대한 관심이 높아지고, 통신사업자를 통해야만 가능했던 다양한 서비스가 스마트 폰을 통해서 직접 제공할 수 있는 환경이 가능해졌다. 전세계적으로 해외 관광객이 증가하면서 관광가이드 없이 자신의 노력으로 여행을 다니는 개인관광객도 증가하고 있다. 그러나 우리나라를 방문하는 외국인들이 개인적으로 여행을 즐기기에는 언어소통이나 제공되는 정보의 부족으로 어려움을 느끼고 있다. 본 연구에서는 스마트 폰이 탑재하고 있는 GPS와 WiFi 또는 3G 무선망을 통해서 사전에 설정된 관광 정보 카테고리에 따라서 관광객의 위치에 따른 관련 정보를 자동으로 제공함으로써 관광객의 편의성을 높이는 서비스 기술을 개발하였다. 개발된 서비스는 인사동을 대상으로 시험하였으며, 사용자의 선택과 같은 불편함 없이 주변정보를 제공함으로써 관광에 대한 편의성을 최대한 높였다.
Shiqi, Luo;Shengwei, Tian;Long, Yu;Jiong, Yu;Hua, Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.454-475
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2018
This paper presents a novel Android malware classification model planned to classify and categorize Android malicious code at Drebin dataset. The amount of malicious mobile application targeting Android based smartphones has increased rapidly. In this paper, Restricted Boltzmann Machine and Deep Belief Network are used to classify malware into families of Android application. A texture-fingerprint based approach is proposed to extract or detect the feature of malware content. A malware has a unique "image texture" in feature spatial relations. The method uses information on texture image extracted from malicious or benign code, which are mapped to uncompressed gray-scale according to the texture image-based approach. By studying and extracting the implicit features of the API call from a large number of training samples, we get the original dynamic activity features sets. In order to improve the accuracy of classification algorithm on the features selection, on the basis of which, it combines the implicit features of the texture image and API call in malicious code, to train Restricted Boltzmann Machine and Back Propagation. In an evaluation with different malware and benign samples, the experimental results suggest that the usability of this method---using Deep Belief Network to classify Android malware by their texture images and API calls, it detects more than 94% of the malware with few false alarms. Which is higher than shallow machine learning algorithm clearly.
최근에는 기술의 도움 없이 통계를 가르친다는 것은 상상조차 하기 어렵다. 기술의 발전은 기초 통계학을 가르치는 방식과 교과서의 형태를 바꾸고 있다. 거의 모든 학생들이 항상 모바일 기기를 가지고 다니기 때문에 통계학 교과서를 디지털 형태로 제공한다면 학습자는 언제 어디서든 배울 수 있을 것이다. 또한 스마트폰은 학생들이 강의에 더 집중할 수 있도록 수업시간에 질의응답에 사용될 수 있다. 본 논문은 면대면 강의실에서 전자교과서를 이용할 때 발생하는 데이터를 분석하고 향후 전자교과서의 연구 방향을 제안한다.
본 논문에서는 콘텐츠 수집 및 저작도구를 통하여 콘텐츠를 보안 스토리지에 등록하면 스마트폰, 스마트패드, PC 등에서 콘텐츠를 공통의 경험으로 사용할 수 있는 콘텐츠 저작, 관리, 배포 기술을 제안하였다. 현재 많은 사람들이 다양한 유형의 콘텐츠를 대량으로 생산 및 소비하고 있는데, 향후에는 IoT(사물인터넷) 기술이 확대되면서 실시간 콘텐츠와 과거 콘텐츠가 함께 공존할 것으로 예상된다. 따라서 콘텐츠 저작 및 협업 시스템에서 글로벌 서비스와 경쟁할 수 있는 차별화된 서비스를 개발하여 새로운 시장을 창출할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 협업을 통해 만들어진 양질의 콘텐츠를 기반으로 클라우드 시장을 선점하기 위한 저작서비스 플랫폼을 구현하였다.
Widely used around the world, smartphones contain many features and can store content such as contacts, photos, and videos. Information that can be leaked in proportion to the information that the smartphone can store has also been increased. In recent years, accidents such as personal information leakage have occurred frequently. Personal information leakage is happening in the Android environment, which accounts for more than half of the smartphone operating system market share. Analyzing malicious apps that leak information can tell you how to prevent information leakage. Malicious apps that leak information will send importantinformation to the hacker's (C & C) server, which will use network communication. Malicious apps that are emerging nowadays encrypt and transmit important information through SSL communication. In this case, it is difficult to knowwhat kind of information is exposed to network. Therefore, we suggest a method to analyze malicious apps when leak important information through SSL communication. In this paper, we identify the way malicious apps leak information. And we propose a method for analyzing information leaked by SSL communication. Data before encryption was confirmed in the device through SSL hooking and SSL Strip method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1689-1701
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2019
In recent years, personal videos have been shared online due to the popular uses of portable devices, such as smartphones and action cameras. A recent report predicted that 80% of the Internet traffic will be video content by the year 2021. Several studies have been conducted on the detection of main video events to manage a large scale of videos. These studies show fairly good performance in certain genres. However, the methods used in previous studies have difficulty in detecting events of personal video. This is because the characteristics and genres of personal videos vary widely. In a research, we found that adding a dataset with the right perspective in the study improved performance. It has also been shown that performance improves depending on how you extract keyframes from the video. we selected frame segments that can represent video considering the characteristics of this personal video. In each frame segment, object, location, food and audio features were extracted, and representative vectors were generated through a CNN-based recurrent model and a fusion module. The proposed method showed mAP 78.4% performance through experiments using LSVC data.
최근 정보와 콘텐츠의 양이 급격히 증가하면서 다양한 매체를 통해 사용자들이 요리 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 또한 국내 정수기 시장은 하락세 없이 성장하고 있고 더 편리하고 스마트한 정수기에 대한 수요가 높아지고 있다. 어플리케이션 연동을 통한 스마트 정수기를 이용함으로써 개인마다 선호하는 정량의 물을 활용해 요리의 질을 높일 수 있다. 개인이 설정한 정량만 물이 나오게 하기 위해서 솔레노이드 밸브를 사용하였고, 정량을 설정할 때는 개발된 스마트폰 어플을 사용하면서 블루투스 통신을 이용해 솔레노이드 밸브와 스마트폰을 연동시켰다.
이 연구의 목적은 스마트폰을 통해 외국어(영어)를 학습하는데 있어 사용자 경험을 제고할 수 있는 학습 에이전트의 의인화 설계 요인을 검증하는 것이다. 이 연구에서는 콘텐츠를 전달하는 학습용 에이전트를 설계할 때 학습 촉진, 신뢰, 매력 인식에 영향을 미치는 의인화 요인 중 에이전트의 체화 유무, 인간적 본성(HN)의 부여 정도, 역할 설정(지도자 vs. 동반자) 효과를 실험 연구로 검증하였다. 실험결과 HN은 단독으로는 학습 촉진 효과가 나타나지 않았으며, 이미지와 역할은 학습 촉진 효과뿐 아니라 다른 사용자 경험 요인도 향상시켰다. HN요인은 이미지와 역할 요인과 결합되어 설계될 때, 학습 촉진 및 신뢰성, 매력성과 같은 전반적인 사용자 경험 효과에서 효과가 나타났다.
Clearly, the smartphone is increasingly playing a greater role in everyday life, thus providing opportunities to evaluate how well the use of the smartphone meets the requirements of undergraduate students in independent learning outside of a classroom setting. This study used the task-technology fit (TTF) model to explore the effectiveness of smartphone usage to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms, the need for smartphone support, and the fit of devices to tasks as well as performance. First, the study used interviews, observation, and survey data to identify what are the most important constructs of smartphones that stimulate students to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms. Based on the findings from the exploratory study and Task Technology Fit theory, we postulated the Navigation design, Ergonomic design, Content support, and Capacity as the essential dimension of the smartphone construct. Then, we proposed a research model and empirically tested hypotheses with the structural model analysis. The results reveal a significant positive impact of task and technology on TTF for smartphone usage to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms; it also confirmed the TTF and performance have a direct effect on actual use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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