Community design education has covered the worldview dimension of the collaborative courses for sustainability draws on the architectural expertise developed in a network of community projects and therefore case studies of design education by the collaborative project-based learning in terms of participants, students, teachers and architects, such as 'Learning By Design' for the K-12 comprehensive program in Massachusetts addresses how a local society can make its community sustainable by both design and education. To understand that community design and education can provide professional development in all levels of skills and knowledge across disciplines and opportunities for collaborative learning and problem-solving, this research consists of case studies of the community design education including social systems that assist in organizing the local educational program as well as promoting the programs with public awareness of the community. It covers the UNESCO-UIA agenda of the community design and education that is to enhance the physical environment relating to human interaction by developing innovative alternatives of existing community and contributing voluntarily to neighborhoods through design. As the community design collaborative of design professionals and users is a structural approach to assess design quality, the cases address how to set up the architectural program in order to share pro bono design service and provide high-quality design resources available for sustainable environment.
인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.
최근 개방된 공공 데이터를 기반으로 안전, 노령화, 재난재해, 복지, 주택, 경제, 도시환경, 교통 등 삶의 질 향상 및 생활지원을 위한 공공서비스 개발이 활발히 진행되고 있으며, 네트워크 확산과 일상생활의 필수품인 스마트폰은 공공서비스를 제공하는 플랫폼 역할을 하고 있다. 과학의 발달로 인해 인간의 수명은 늘어나고 여러 사회적 여건 변화와 저출산 고령화 문제로 고령계층이 비대해지는 사회구조로 변화되고 있다. 그러나 정보접근이 쉽지 않은 노약자는 모바일폰을 통해 제공되는 공공서비스의 접근성과 활용도가 매우 낮고 휴대기기를 다루는데 미숙하다. 따라서 본 연구는 선행연구에서 제시된 고령층의 상태조건을 재분류하고 고령자를 위해 제공되는 사례분석을 통해 문제점을 파악한다. 또한 기존 인터페이스 설계의 핵심항목 위계를 정리하여 노인 정보접근성 향상을 위한 공공서비스 설계의 개선지표를 도출하고 모바일 기기를 통해 제공되는 서비스 활용도를 높이기 위한 방안을 제안하고자 한다.
Recently, the growth of beauty industry such as plastic surgery and beauty is continued every year in Korea. With the increased interest in appearance based on the improvement of life standard and the development of media, people's perception of cosmetic plastic surgery is changing. Now, as the service for consumer satisfaction based on their desire, the perception of plastic surgery medical service is changed to the high value-added industry with the high growth potential. Thus, this study aims to suggest the strategies for providing the medical service that could satisfy customers, by drawing the factors cognized as important when customers aim to get the cosmetic plastic surgery, and then additionally analyzing the relationships of those factors. On top of performing the topic modeling based on customers' comments data of social commerce related to cosmetic plastic surgery, this study also conducted the network analysis for visualizing the relations of each keywords. The drawn main factors were divided by applying the sub-categories of the SERVQUAL theory, and the additional characteristics of plastic surgery were shown by referring the relevant previous researches. Moreover, the interview with the cosmetic plastic surgery specialists (plastic surgeons) and customers who actually received the plastic surgery, helped the understanding of the interpretation of each factor and the actual relevant phenomenons. The significance of this study is to draw and discuss the main factors that should be observed by Korean cosmetic plastic surgery medical institutes, by mining and analyzing the opinions of customers interested in the cosmetic plastic surgery and procedure with the use of topic modeling. In other words, the quality of medical service of cosmetic plastic surgery could be improved by presenting the key factors that could be considered by the cosmetic plastic surgery medical service suppliers and also the actual strategies.
Most of the SNS users argue that they feel techno-stress or digital fatigue when they use SNS. As the relationships in the SNS expand, users may feel work overload, digital fatigue, and techno-stress which are caused by the time and effort for the retaining the existing relationships established via SNS. The SNS activities require users' time and effort to update their profiles and the current news of them, responding to online friends' contents. Thus, more relationships they have, more stress they can feel. This study tries to examine the key factors that can affect subjective well-being of individuals in Social Network Service (SNS) usage. Therefore, this study, based on the previous literature, investigates what the sources of SNS stress are and how SNS stress and flow affect subjective well-being of SNS users. Major findings of this study from an empirical analysis with 201 SNS user respondents who have accessed SNS at least one time within one month are as follows. First, perceived opportunity cost and reputation recognition in SNS usage were found to have significant effects on negative emotion. Second, individual's flow in SNS was significantly affected by challenges and interactions, and had a significant impact on positive emotion. However, SNS users' flow did not show a positive relationship with their satisfaction of life. This study contributes to the expansion of theoretical discussion about the effect of individual's SNS usage on quality of life in validating whether SNS usage can bring individuals subjective well-being. Implications of the study findings and future research directions are also discussed.
일상생활에 미치는 영향이 확산되고 있는 상황인식서비는 위치기반서비스와 소셜네트워크서비스로 분류되며, 스마트폰의 GPS 및 전자나침반 기술의 정확도에 따라 상황인식서비스 품질이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 상황인식서비스를 이용할 때 가장 중요한 단초가 될 수 있는 GPS, 전자나침반(Digital Compass), 무선통신, 공간정보(Geospatial Web)를 활용함에 있어서의 위치적 정확도에 대하여 분석하였다. 스마트폰을 이용한 위치 및 방향 결정 정확도 실험 결과 실외에 비하여 낮은 실내 위치 및 방향 정확도와 플랫폼으로 활용되는 공간정보가 갖고 있는 오차에 의해 상황인식서비스 이용 시 정확한 정보를 제공 받지 못하는 문제점이 발생하는 것으로 나타났다. 실내 위치 결정 정확도 향상 방안으로 Wi-Fi를 이용한 측위 방법 등이 있으나 실외에서 사용하는 GPS에 비해 많은 보완 사항이 있는 것으로 나타났으며, 상황인식서비스의 플랫폼으로 활용되는 공간정보의 품질 향상을 위하여 DSM을 이용해 폐색영역을 보정한 실감 정사영상의 제작이 필요한 것으로 판단된다.
지속적인 인구 증가율 하락에도 불구하고 평균 수명 상승에 따라 인구 고령화가 빠르게 진행되고 있는 사회환경에서 기술의 진화 및 소득 수준의 상승을 기반으로 건강과 삶의 질에 대한 관심이 증가하며 헬스케어 서비스 시장은 급속히 성장하고 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 2000년부터 2019년 10월까지 특허정보넷(KIPRIS)에 게재된 헬스케어 관련 한국과 미국의 특허데이터를 대상으로 Keyword를 추출한 후 빈도 분석, 시계열 분석, Keyword Network 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 헬스케어 분야의 핵심 Keyword가 전통적인 의료 관련 Keyword에서 ICT관련 Keyword로 변화하고 있는 기술 트렌드가 파악되었다. 또한 미국과 비교하여 핵심 Keyword들이 55% 유사한 분포를 보이지만 특허생산량 면에서 절대적인 격차를 확인하였다. 향후에는 핵심 Keyword에 대하여 국내외 연구동향 등 다양한 자료를 분석하여 글로벌 시장에서 유의미한 시사점을 얻을 수 있는 연구를 진행하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.762-777
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2014
With the increasing usage of cloud applications such as MapReduce and social networking, the amount of data traffic in data center networks continues to grow. Moreover, these appli-cations follow the incast traffic pattern, where a large burst of traffic sent by a number of senders, accumulates simultaneously at the shallow-buffered data center switches. This causes severe packet losses. The currently deployed TCP is custom-tailored for the wide-area Internet. This causes cloud applications to suffer long completion times towing to the packet losses, and hence, results in a poor quality of service. An Explicit Congestion Notification (ECN)-based approach is an attractive solution that conservatively adjusts to the network congestion in advance. This legacy approach, however, lacks scalability in terms of the number of flows. In this paper, we reveal the primary cause of the scalability issue through analysis, and propose a new congestion-control algorithm called FaST. FaST employs a novel, virtual congestion window to conduct fine-grained congestion control that results in improved scalability. Fur-thermore, FaST is easy to deploy since it requires only a few software modifications at the server-side. Through ns-3 simulations, we show that FaST improves the scalability of data center networks compared with the existing approaches.
인터넷의 성장과 개인의 참여는 사생활 정보 보호에 관련된 비효율적 관리 방안에 대한 문제의식을 불러일으키고 있으며 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 문서 분류 방법론을 이용하여 개인의 사적 공간을 나타내는 프라이버시의 항목 중 개인을 식별할 수 있거나 개인이 민감해 할 수 있는 사생활 정보를 담고 있는 문서를 탐지 혹은 분류하는 방법에 대해서 다룬다. 논문의 실험에서 기존의 학습데이터에 추가적으로 개인정보의 유형에 관련된 하위 학습 데이터를 추가함으로써 자동 문서 분류 알고리즘의 성능 측정치를 높이는 것을 시도하였다. 또한 개인정보의 유형에 따라 알고리즘에 효과적으로 적용하는 방향을 제시하기 위하여 기존 논문에서 나타난 개인정보의 유형들을 분석하였다. 개인정보 관련 문서로 분류된 학습 대상과 함께 개인정보에 영향력이 있는 개인정보 유형들을 추가 학습시켜 알고리즘이 학습하는 문서 자질(feature)의 질(quality)을 높였다. 높아진 학습 자질의 질로 인하여 기존의 Na$\ddot{i}$ve Bayes 방법론을 이용한 평가 측정치가 높아질 수 있었다.
본 연구의 목적은 중국 인터넷 동영상 특성이 사용자의 구독 만족도와 지속구독의도에 미치는 영향을 검증하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 2021년 4월 16일부터 5월 16일까지 한 달 동안 구독한 경험이 있는 고객을 대상으로 온라인과 설문 조사를 실시하여 총338부 설문지에 수집하여 이에 대한 불성실한 응답과 구독하지 않은 응답 55부를 제외하고 총283부를 사용하여 실증분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 가설검증을 실시하기 전에 측정개념에 대한 타당성과 신뢰성 분석결과 인터넷 동영상 특성은 정확성, 사회적 영향, 서비스 품질, 콘텐츠 다양성, 정보성, 오락성 등 6개 요인으로 나타났다. 둘째, 인터넷 동영상의 특성 6가지 요인 중 정확성, 사회적 영향, 서비스 품질, 정보성이 구독 만족도의 유의한 정(+)영향을 미친 것이다. 셋째, 인터넷 동영상 특성 중의 콘텐츠 다양성과 오락성이 제외하고 나머지 4가지 요인들이 소비자의 지속구독의도에 긍정적이 영향을 미친 것으로 나타났다. 넷째, 구독만족도가 지속구독의도에 긍정적이 영향을 미친 것으로 검증하였다. 다섯째, 인터넷 동영상의 특성 및 지속구독의도 간의 구독만족도의 매개효과가 있다는 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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