• 스마트미디어저널
• /
• 제2권3호
• /
• pp.17-22
• /
• 2013

NFC 스마트폰의 보급 증가는 앱과 연계하여 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 단순한 인터넷 서비스를 개인화 서비스로 변화 시킬 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 정보 접근을 위한 NFC 태그의 정보를 이용하여 유사정보를 활용할 수 있도록 검색 정보를 군집하는 시스템 모델을 제안한다. 제안된 모델을 NFC 태그에서 제공하는 정보를 이용하여 유사 정보를 검색할 수 있다. 또한 검색된 유사정보를 사용자가 활용할 수 있도록 주제별 군집할 수 있다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
• /
• 제28권11호
• /
• pp.1996-2002
• /
• 2007

The redox behavior of a [Ni6(μ3-Se)2(μ4-Se)3(Fe(η 5-C5H4P-Ph2)2)3] (= [Ni-Se-dppf], dppf = 1,1-bis(diphenylphosphino) ferrocene) cluster was studied using platinum (Pt) and glassy carbon electrodes (GCE) in nonaqueous media. The cluster showed electrochemical activity at the potential range between +1.6 and ?1.6 V. In the negative region (0 to ?1.6 V), the cluster exhibited two-step reductions. The first step was one-electron reversible, while the second step was a five-electron quasi-reversible process. On the other hand, in the positive region (0 to +1.6 V), the first step involved one-electron quasi-reversible process. The applicability of the cluster was found towards the electrocatalytic reduction of CO2 and was evaluated by experiments using rotating ring disc electrode (RRDE). RRDE experiments demonstrated that two electrons were involved in the electrocatalytic reduction of CO2 to CO at the Se-Ni-dppf-modified electrode.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권11B
• /
• pp.991-1000
• /
• 2004

최근까지 네트워크 계층에서 수행되는 IP 멀티캐스트는 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 하지만 유니캐스트 라우터들로 구성된 현재의 인터넷 망에서 IP 멀티캐스트의 적용은 불가능한 상태이다. 때문에 응용계층 멀티캐스트가 IP 멀티캐스트의 대안으로 제시되고 있다. IP 멀티캐스트가 네트워크 라우터들에 의존적인 반면 응용계층 멀티캐스트는 네트워크 계층과 독립적으로 수행된다. 본 논문에서는 실시간 미디어의 효과적인 전송을 위한 source에서 end-system들에 이르는 평균 지연 시간을 최소화하는 응용계층 멀티캐스트 트리 구성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 제어 변수로써 각 end-system들의 계산 수행능력과 네트워크 조건을 고려하며 트리를 구성하는 몇몇 end-system들에게만 부하가 집중되는 현상을 방지하도록 구성되었다. 제안하는 알고리즘에 의한 응용계층 멀티캐스트 트리는 clustering과 변형된 Dijkstra 알고리즘에 의해 구성된다. 즉, source와 proxy-sender들 사이의 트리와 각 cluster안에서 트리를 구성함으로써 전체 트리를 생성한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 효과적임을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권10호
• /
• pp.1744-1750
• /
• 2008

최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적 인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩하는데 소요되는 시간을 줄이기 위해 클러스터 환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG 기반의 병렬 인코더를 설계 및 구현하였다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제8C권6호
• /
• pp.765-774
• /
• 2001

본 논문에서는 구현한 리눅스 기반의 병렬 미디어 스트림 서버를 기술하고, 최대 성능을 실현하기 위한 저장 파일들의 스트라이핑 정책을 제시하였다. 구현된 병렬 미디어 스트림 서버는 한계사용자 서비스 상황을 예측하고 이를 기반으로 시스템 RAID라는 저장장치 클러스터링 기법을 도입하여 최적의 스트라이핑 정책과 이를 위한 시스템 구성 요건을 제시함으로써 타 시스템에 비하여 성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 시스템은 하나의 컨트롤 노드와 여러 대의 저장노드들로 구성되는데, 저장노드의 수는 성능요구에 따라 유연한 확장이 가능하다. 시스템의 성능은 저장노드의 성능과 수에 따라 결정되며, 저장노드들은 각 클라이언트에 대하여 균일한 부하분산을 통하여 서비스를 제공한다. 이 시스템의 특징은 서비스하고자 하는 파일의 특성에 따라 쪼개고자 하는 최적의 스트라이핑 크기를 제시하여, 각 서비스 종류별, 저장노드들의 수에 따른 시스템 최적화를 이룬다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제12D권3호
• /
• pp.461-470
• /
• 2005

본 논문에서는 마케팅에서 주로 적용되는 CRM(Customer Relationship Management)의 군집분석 방법을 활용하여 콘텐츠 서비스를 이용하는 고객들을 서비스 패턴에 따라 세분화(Segmentation)하고, 군집별로 미디어 서버의 자원을 차별적으로 할당하여, 기업의 수익성을 높이기 위한 새로운 정책을 제시하였다. 새로운 서비스 정책의 구현을 위해 첫째, 고객 데이터에 대해 군집분석 중에서 K Means Method를 적용하여 고객들의 서비스 패턴 (총 사이트 방문 횟수, 서비스 종류, 서비스 이용 기간, 지불금액, 평균 서비스 시간, 사이트 방문 당 서비스 요금)과 수익에 대한 기석도 둥을 분석하였다. 고객들은 수익에 대한 기여도에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 둘째, 군집별로 미디어 서버 자원을 할당하는 알고리즘인 CRFA(Client Request Filtering Algorithm)를 제시하였다. CRFA 는 고객이 속한 군집의 자원 한도 내에서 승인제어를 실시하는 기능을 수행하였다. 분석된 결과에 의하면 CRFA를 적용하였을 때 기업의 네트워크 비용은 감소하고 기업의 수익에 기여도가 높은 군집에 속한 고객들의 수락률이 높아졌음을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.145-151
• /
• 2020

한국의 국가 브랜드 중 하나인 '한식'에 대한 내국인 소비자 인식 파악을 위해 검색어 '한식'으로 데이터 수집을 진행하였다. 분석 프로그램 텍스톰(Textom3.5)을 사용하여 2018년 11월 1일부터 2019년 10월 31일까지의 네이버 블로그와 뉴스 데이터를 수집하였다. 빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과, 한식의 인식에서 '뷔페'가 가장 중요한 부분을 차지했다. 스타 셰프의 방송 콘텐츠가 한식의 인식에 영향을 미치고 있었으며, '퓨전화'와 '고급화' 등 한식에 대한 인식이 비단 전통성에 머무르고 있지만은 않음을 알 수 있었다. UCINET6와 NetDraw를 활용한 CONCOR 분석 결과, 다양한 식문화의 클러스터, 방송에 출연한 고급 레스토랑의 클러스터, 한식 브랜드 클러스터, 한식 뷔페의 클러스터가 형성되었다. 한식의 연상 이미지 강화를 위한 방안으로 뷔페 메뉴의 다양성을 차용한 한식 개발, 고급화된 한식 홍보를 위한 미디어 노출, 간편식 수요에 대한 마케팅적 시각과 콘텐츠 개발을 제안하는 바이다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제8권1호
• /
• pp.43-50
• /
• 2019

수많은 디바이스들이 무선 네트워크를 통해 연결 되고 있고, 이러한 연결을 효율적으로하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 많은 연구에서 효율적인 디바이스 관리를 위해 클러스터링을 사용하고 있지만 클러스터의 특정 노드에 부하가 집중되는 경우가 많아 전체 네트워크가 불안정해질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 센서 노드의 효율적인 관리를 위해 중앙 집중식 불균등 체인 클러스터 스케줄링 모델을 제안한다. 클러스터의 구성을 위해 클러스터 헤드 범위와 기지국까지의 거리를 기반으로 하고, 기지국의 위치가 동일하지 않은 동심 체인 클러스터링을 구축하기 위해 주벡터 투사 기법을 사용한다. 데이터의 전송은 다중 무선 액세스 인터페이스인 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)를 활용한다. 실험을 통해 클러스터 헤드의 에너지 소비를 줄이고 네트워크 수명이 향상됨을 보인다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제15권3호
• /
• pp.211-218
• /
• 2023

Due to the implementation of COVID-19 distancing, interest and users in 'home training' are rapidly increasing. Therefore, the purpose of this study is to identify the perception of 'home training' through big data analysis on social media channels and provide basic data to related business sector. Social media channels collected big data from various news and social content provided on Naver and Google sites. Data for three years from March 22, 2020 were collected based on the time when COVID-19 distancing was implemented in Korea. The collected data included 4,000 Naver blogs, 2,673 news, 4,000 cafes, 3,989 knowledge IN, and 953 Google channel news. These data analyzed TF and TF-IDF through text mining, and through this, semantic network analysis was conducted on 70 keywords, big data analysis programs such as Textom and Ucinet were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of text mining analysis, 'home training' was found the most frequently in relation to TF with 4,045 times. The next order is 'exercise', 'Homt', 'house', 'apparatus', 'recommendation', and 'diet'. Regarding TF-IDF, the main keywords are 'exercise', 'apparatus', 'home', 'house', 'diet', 'recommendation', and 'mat'. Based on these results, 70 keywords with high frequency were extracted, and then semantic indicators and centrality analysis were conducted. Finally, through CONCOR analysis, it was clustered into 'purchase cluster', 'equipment cluster', 'diet cluster', and 'execute method cluster'. For the results of these four clusters, basic data on the 'home training' business sector were presented based on consumers' main perception of 'home training' and analysis of the meaning network.

• 가정과삶의질연구
• /
• 제35권1호
• /
• pp.107-124
• /
• 2017

Consumer citizenship is essential for better market and economy, and social capital plays an important role for raising consumer citizenship. This study explored the types of social capital developed on social media, and investigated the relationship between consumer citizenship of college students and social capital. Using data from 263 undergraduate students currently using social media, K-mean cluster analysis, one-way ANOVA, Duncan's multiple range test, chi-squared test, and multiple regression analysis were conducted. The major results were as follows. First, four types of social capital on social media were identified: mediocre social capital, instrumental-centered social capital, weak social capital, and strong social capital. Second, socio-demographic characteristics variables such as gender and work experience showed significant difference by type of social capital through social media. In addition, the most used social media and time for using social media variables showed significant difference by type of social capital through social media. Third, controlling for socio-demographic characteristics and social media usage pattern, the types of social capital had a significant effect on consumer citizenship. Based on the results, the implications for consumer education to develop consumer citizenship were suggested.