• Title/Summary/Keyword: mobile devices

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모바일 3D 그래픽스를 위한 저전력 텍스쳐 맵핑 기법 (A Low-Power Texture Mapping Technique for Mobile 3D Graphics)

  • 김현희;김지홍
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.45-57
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    • 2009
  • 3차원 그래픽스에서 영상의 현실감을 높이기 위해 자주 사용되는 텍스쳐 맵핑 기법은 많은 연산량과 메모리 접근의 요구로 성능과 전력상의 병목점이 되고 있으며, 이러한 텍스쳐 맵핑 단계에서의 메모리 접근시간을 줄이기 위해 텍스쳐 캐시가 이용되고 있다. 그러나 점차 소형화 되고 있는 휴대용 기기의 특성과 배터리로 동작하기에 갖는 전력상의 제약으로 인해 텍스쳐 캐시가 차지하는 면적과 에너지 소모를 줄이는 노력이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기법은 텍스쳐 캐시의 크기가 줄어듦에 따라 발생하는 미스율의 증가를 보완하기 위해 미리 읽기 기법을 사용한다. 또한 미리 읽기 버퍼에 텍스쳐 캐시에서 교체되는 블록을 임시로 저장해 둠으로써 충돌 미스를 줄이는 기법을 제안한다. 실험 결과, 1K bytes와 2K bytes의 캐시의 사용하면서 16K bytes 또는 8K bytes의 캐시를 사용했을 때와 비슷한 성능을 유지할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 제안하는 기법의 사용으로 텍스쳐 캐시에서 소모되는 에너지 소모를 $23%{\sim}60%$까지 줄이고 70%정도의 면적을 감소 시킬 수 있음을 보여주었다.

유튜브 악성 댓글 탐지를 위한 LSTM 기반 기계학습 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of a LSTM-based YouTube Malicious Comment Detection System)

  • 김정민;국중진
    • 스마트미디어저널
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    • 제11권2호
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    • pp.18-24
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    • 2022
  • 많은 소셜 서비스 상에서 악성 댓글로 인한 문제가 발생되고 있으며, 특히 매체로서의 성격이 강한 유튜브는 모바일기기를 이용한 쉬운 접근성으로 인해 악성 댓글로 인한 폐해가 더욱 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LSTM 기반의 자연어 처리를 통해 유튜브 콘텐츠에 대한 악성 댓글을 판별하고 악성 댓글의 비율, 악플러들의 닉네임, 그리고 빈도를 시각적으로 표현해 주기 위한 유튜브 악성 댓글 탐지 시스템을 설계하고 구현하였으며, 성능을 평가하였다. 약 5만 개의 댓글 데이터셋을 통해 악성 댓글 여부를 판별하였을 때, 약 92%의 정확도로 악성 댓글을 검출해 낼 수 있었으며, 이를 활용하여 악성 댓글의 통계가 자동으로 생성되도록 함으로써 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글로 인한 사회적 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.

KPetro: 전용 카메라 앱을 지원하는 한국 암각화 유적 정보 시스템 (KPetro: An Information System for Korean Petroglyph Ruins Supporting the Dedicated Camera Application)

  • 이우건;이명준
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.265-276
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    • 2017
  • 한국의 암각화는 울산 천전리 암각화와 울산 대곡리 반구대 암각화를 포함하여 전국에서 많은 유적들에서 발견되어 왔다. 본 논문에서는 전용 카메라 앱과 타임라인 서비스를 제공하는 한국 암각화 유적 정보 시스템인 KPetro의 개발에 대해 기술한다. 개발된 시스템은 울산대학교 반구대암각화유적 보존연구소에서 수집하고 분류한 다양한 암각화 자료를 바탕으로 1차적인 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 하여 암각화 자료를 다양한 형태로 검색, 추가 및 수정하는 서비스를 제공한다. 또한 개발된 카메라 앱과 GPS정보를 바탕으로 사용자가 촬영한 사진을 적절한 유적에 손쉽게 추가하는 기능을 지원하며 촬영된 사진을 시간 순으로 정렬하는 타임라인 서비스를 제공한다. KPetro는 모바일 환경과 데스크탑 환경을 모두 지원하기 위해 HTML5 표준 기술과 자바스크립트 언어를 이용하여 웹브라우저에서 기능을 제공하며, 이를 통하여 다양한 사용자 기기에의 적응성과 기능 추가에 대한 확장성을 기본적으로 지원하고 있다.

빅데이터와 AI를 활용한 교육용 자료의 분석에 대한 조사 (A Survey on Deep Learning-based Analysis for Education Data)

  • 노영욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.240-243
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    • 2021
  • 최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.

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비대면 지향의 위치-기반 서비스 소프트웨어 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Non-Face-to-Face Oriented Location-Based Service Software)

  • 박혁규;원동현;신광성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.580-581
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    • 2021
  • 스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기에서 GPS 기술을 적용하는 다양한 위치-기반 서비스(Location-Based Service)가 있다. 본 논문에서는 코로나 19로 인해 비대면 서비스가 증가하는 현실에서 비대면 지향의 위치-기반 서비스 소프트웨어를 설계하였다. 제안한 모델은 물품 혹은 서비스를 거래하는 주체들이 거래를 위해 위치 정보를 파악하고, 실시간으로 확인된 정보를 활용한다. 제안된 스케줄링 및 우선순위 제어 알고리즘을 통해 효율적인 서비스 할당이 가능하며, 이를 검증하기 위해 웹/앱 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 상용화된 플랫폼이 위치-기반 중고 물품 거래 중심인데 반해, 설계한 방법은 개인간 직거래가 아닌 비대면 서비스를 제공하고, 소상공인, 프랜차이즈 등 사용자에게 광범위한 거래 및 서비스를 제공한다는 점에서 차별성이 있다.

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개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반 비식별화 기법 (Multi-type object detection-based de-identification technique for personal information protection)

  • 길예슬;이효진;류정화;이일구
    • 융합보안논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.11-20
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    • 2022
  • 인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.

POI 에서 딥러닝을 이용한 개인정보 보호 추천 시스템 (Personal Information Protection Recommendation System using Deep Learning in POI)

  • 펭소니;박두순;김대영;양예선;이혜정;싯소포호트
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.377-379
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    • 2022
  • POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.

Worker Safety in Modular Construction: Investigating Accident Trends, Safety Risk Factors, and Potential Role of Smart Technologies

  • Khan, Muhammad;Mccrary, Evan;Nnaji, Chukwuma;Awolusi, Ibukun
    • 국제학술발표논문집
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    • The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.579-586
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    • 2022
  • Modular building is a fast-growing construction method, mainly due to its ability to drastically reduce the amount of time it takes to construct a building and produce higher-quality buildings at a more consistent rate. However, while modular construction is relatively safer than traditional construction methods, workers are still exposed to hazards that lead to injuries and fatalities, and these hazards could be controlled using emerging smart technologies. Currently, limited information is available at the intersection of modular construction, safety risk, and smart safety technologies. This paper aims to investigate what aspects of modular construction are most dangerous for its workers, highlight specific risks in its processes, and propose ways to utilize smart technologies to mitigate these safety risks. Findings from the archival analysis of accident reports in Occupational Safety and Health Administration (OSHA) Fatality and Catastrophe Investigation Summaries indicate that 114 significant injuries were reported between 2002 and 2021, of which 67 were fatalities. About 72% of fatalities occurred during the installation phase, while 57% were caused by crushing and 85% of crash-related incidents were caused by jack failure/slippage. IoT-enabled wearable sensing devices, computer vision, smart safety harness, and Augment and Virtual Reality were identified as potential solutions for mitigating identified safety risks. The present study contributes to knowledge by identifying important safety trends, critical safety risk factors and proposing practical emerging methods for controlling these risks.

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SNMP MIB 파일의 유사도 분석에 관한 연구 (A Study on Similarity Analysis of SNMP MIB File)

  • 전병태
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.37-42
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    • 2019
  • 컴퓨터 프로그램 분쟁 조정 해결 방법중 하나인 유사도 분석 방법은 많은 연구되어왔다. 본 논문은 MIB (Management Information Base) 파일의 정량적 유사도 분석에 관한 내용이다. 정량적 유사도란 두 컴퓨터의 소스코드 등을 분석하여 일정한 기준을 적용하여 비교한 결과를 수치로 나타낸 것을 의미한다. 분석대상 프로그램은 WiMAX CPE 장치에 대해서 SNMP 프로토콜을 사용하여 구성관리, 장애관리, 성능 관리 등 네트워크 장치 관리 기능을 제공하는 프로그램이다. 여기서, WiMAX는 IEEE 802.16 무선 네트워크 표준 프로토콜을 말하며 고정형 WiMAX와 모바일 WiMAX로 구분될 수 있다. WiMAX CPE는 고객 집 또는 사무실 등 실내에 고정하여 사용하는 무선인터넷 단말기이다. 본 논문에서는 A사와 B사의 MIB 파일에 대한 유사도 분석을 수행하고, 피해회사에서 유출된 MIB 파일이 단순한 제품사양을 설명하기 위한 리스트가 아니고 그 재산적 가치가 인정될 수 있는 자료인지 여부에 대하여 분석해 보기로 한다.

틱톡의 숏폼 콘텐츠 특성이 관광지 이미지 및 방문의도에 미치는 영향 (The Impact of TikTok's Short-Form Content Features on Destination Image and Visit Intentions)

  • 송웨이;박천일
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권8호
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    • pp.37-44
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    • 2023
  • 본 연구는 코로나19로 인해 모바일을 통한 숏폼 콘텐츠 소비가 증가한 상황에서, 중국의 대표적인 숏폼 플랫폼인 틱톡에서 여행 관련 콘텐츠가 사용자들의 여행 목적지와 여행상품에 대한 방문 의도에 미치는 영향을 조사했다. 2023년 7월에 중국 온라인 설문 기관을 통해 337명을 대상으로 조사를 실시한 결과, 틱톡의 콘텐츠 특성 중 오락성은 관광지 이미지에 영향을 미치지 않았으나, 정보성과 신뢰성은 긍정적인 영향을 미치며, 전문성과 상호작용성도 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 이렇게 숏폼 콘텐츠를 통해 형성되는 관광지 이미지는 방문 의도에 긍정적이고 유의한 영향을 미쳤다. 이 결과는 관광지 및 마케팅 전략 수립 시 고려할 중요한 정보로 활용될 수 있다.