• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제9권3호
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• pp.1-12
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• 2002

Due to the fast development in computer and communication technologies, a video is now being more widely used than ever in many areas. The current information analyzing systems are originally built to process text-based data. Thus, it has little bits problems when it needs to correctly represent the ambiguity of a video, when it has to process a large amount of comments, or when it lacks the objectivity that the jobs require. We would like to purpose an algorithm that is capable of analyze a large amount of video efficiently. In a video, divided areas use a region growing and region merging techniques. To sample the color, we translate the color from RGB to HSI and use the information that matches with the representative colors. To sample the shape information, we use improved moment invariants(IMI) so that we can solve many problems of histogram intersection caused by current IMI and Jain. Sampled information on characteristics of the streaming media will be used to find similar frames.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권6호
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• pp.457-465
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• 2008

HL7(Health Level 7) is a standard for exchanging medical and healthcare data among different medical information systems. As the ubiquitous era is coming, in addition to text and imaging information, a new type of data, i.e., streaming sensor data appear. Since the HL7 is not covering the interfaces among the devices that produces sensor data, it is expected that sooner or later the HL7 needs to include the biomedical sensors and sensor networks. The IEEE 1451 is a family of standards that deals with the sensors, transducers including sensors and actuators, and various wired or wireless sensor networks. In this paper, we consider the possibility of interoperability between the IEEE 1451 and HL7. After we propose a format of messages in HL7 to include the IEEE 1451 TEDS, we present some preliminary results that show the possibility of integrating the two standards.

• 유통과학연구
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• 제21권6호
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• pp.13-20
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• 2023

Purpose: This research explores the development of music business distribution channels to attract potential customers based on the current and prior literature. As a result, the research will provide solutions for practitioners in the music distribution channel how they create effective channel in new industry phase which has experienced significant changes due to technological advancement and consumer behavior. Research design, data, and methodology: To obtain textual data in the literature storage, the author conducted content analysis. Even though there are numerous textual resources, selecting only high-quality text data that is only peer-reviewed journal articles and books consistently indicate a high degree of reliability and validity to keep the advantage form content analysis approach. Results: The present study figured out that there are five strategies to attract potential consumers in the music distribution channel, such as (1) 'Marketing Mix', (2) 'Streaming Platforms and Online Music Stores', (3) 'Brick and Mortar Stores and Concerts, and Events', (4) 'Platforms Exclusives and Limited-Edition Merchandise', and 'Partnerships and collaborations. Conclusions: In sum, the practitioners need to consider include building relationships with the fans, studying and understanding their target market, utilizing multiple available distribution channels, embracing new technologies, and analyzing the effectiveness of the adopted distribution channels.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.53-56
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• 2001

최근 무선 인터넷의 이용이 급격히 증가하고 있을 뿐만 아니가 사용사의 요구도 텍스트 기반의 무선 인터넷 데이터 서비스에서 그릴, 사운드, 영상 등의 무선 멀티미디어 데이터 서비스로 변하고 있다. 이러한 흐름에 따라, 본 논문에서는 기존에 많이 사용되는 무선 인터넷 프로토콜인 WAP(Wireless Application Protocol) 기반의 무선 인터넷 환경에서 어디서든지 원격지의 영상 이미지를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안하였고, 이는 기존의 고가의 인터넷 카메라 시스템과는 달리, 인터넷에 직접 연결 가능한 비디오 모듈과 PC로 구축된 서버를 사용한 저가의 효율적인 모니터링 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 WAP 기반의 원격 화상 모니터링 시스템에 대한 설계와 구현 방법에 대해 서술하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권2호
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• pp.41-45
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• 2021

본 논문은 이동 차량을 위한 동영상 콘텐츠 전송 기법에 관한 연구이다. 오늘날 우리는 출퇴근의 많은 시간을 전철, 차량 등 이동 차량에서 보내고 있다. 그리고 이동 차량에서의 무료함을 달래기 위해 YouTube, Netflix 등과 같은 동영상 서비스를 즐기는 이용자가 급증하고 있다. 동영상 콘텐츠는 텍스트 기반의 콘텐츠 보다 데이터양이 큰 특징이 있다. 이에 따라 사용자의 이동통신 데이터 사용량이 급증하고 비용이 증가하는 문제가 있다. 제안한 동영상 콘텐츠 전송 기법은 이동 차량이 무료 Wi-Fi 지역에 있을 때, 시청 중인 동영상 콘텐츠를 미리 많이 다운로드 받는다. 이러한 방법을 통해 이동 차량에서 동영상 콘텐츠를 적은 비용으로 즐길 수 있다. 제안한 기법은 이동 물체를 위한 사물인터넷(IoT)에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.42-50
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• 2023

기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권4호
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• pp.242-255
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• 2006

최근에, 휴대용 컴퓨터와 모바일 장치(Smart Phone, PDA, MP3 Player 등)의 보급 증가로 인하여 모바일 환경에서의 전력 관리 기술의 필요성은 매우 증가하고 있다. 왜냐하면, 전력 관리 기술은 모바일 장치에서 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문이다. 한편, 하드 디스크는 가격에 비하여 용량이 크고 속도가 빠르며 최근에는 모바일 장치에서 사용하기에 충분하게 작게 만들 수도 있으므로 모바일 기기에 사용하기 적당하나, 모바일 장치에 사용하기에는 소모 전력이 너무 크다는 단점이 있다. 이러한 이유들로 인하여 본 논문에서는 디스크에 저장된 연속적인 멀티미디어 자료를 실시간으로 재생하는데 소모되는 전력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 평가하였다. 모바일 장치에서 소모되는 전력을 엄격히 제한하는 것은 모바일 장치들의 하드웨어와 소프트웨어 디자인에 지대한 영향을 준다. 실시간 멀티미디어 재생이 기존의 텍스트 서비스와 다른 점은 디스크가 저장된 데이타 블록을 연속적으로 공급한다는 것이다. 이것은 디스크 드라이브가 멀티미디어 데이타 전체를 재생할 동안 활성화 상태를 유지해야 하게 하므로, 전력 관리 측면에서는 매우 큰 부담으로 작용한다. 전형적인 모바일 디스크 드라이브의 전력 관리 기능은 디스크가 대기 상태에 있을 때의 과도한 입출력 요청으로 인하여 멀티미디어 재생의 품질 측면에서는 부정적인 영향을 준다. 따라서, 본 논문에서는 디스크 드라이브의 전력 소모 형태를 세밀히 분석하고, 저장된 멀티미디어 데이타를 보다 효율적으로 전력을 덜 사용해 재생할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 읽어야 할 데이타 블록의 수와 활성화/대기 상태의 길이를 계산한다. 이로써 본 논문에서 제안한 알고리즘은 모바일 디스크 드라이브에 저장된 데이타 블록의 연속적인 재생을 보장하는 최적의 스케줄링을 한다. 기존에 공개된 MPEG 재생기에 본 알고리즘을 적용한 멀티미디어 재생기를 만들었다. 이 재생기는 전체 재생동안 활성화 상태를 유지하는 경우와 비교하여 60%의 전력 소모량을 절약하였고, 전력 관리 모듈이 있는 디스크 드라이브에서 재생할 경우에 기존외 재생기와 비교하여 38%의 전력 소모량을 절약하였다.