최근 정보 기술의 발전 방향은 소셜 컴퓨팅(social computing), 모바일 컴퓨팅(mobile computing), 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)으로 대표되고 있다. 최근 웹 기술은 IT 분야를 넘어 산업 간 융합을 위한 서비스 측면의 매개기술로 발전하고 있으며, 특히 웹 기반 데이터의 급속한 증가로 개방형 웹 데이터는 차세대 웹 기술의 중요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 차세대 웹 기술의 중요성이 높아지고 있는 개방형 웹 데이터의 국내외 표준화 동향에 대해 연구하였다.
사회 전반에 걸쳐 소셜네트워크 서비스의 영향력이 매우 커짐에 따라 국내의 많은 기관들에서도 소셜네트워크 서비스의 도입을 통해 이용자와 소통하려는 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안한 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스에 소셜네트워크 서비스 개념을 접목한 신뢰성 있는 전시물 관련 콘텐츠 추천 서비스를 제안한다. 기존의 콘텐츠추천 방법에 비해 제안하는 서비스는 그 이용자들의 소셜네트워크 상의 관계를 활용하여 전시물 관련 콘텐츠를 효과적이고 신뢰적으로 추천해줄 수 있다.
클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스 정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다.
Web 3.0 is the next-generation of the World Wide Web and is included two main platforms, semantic technologies and social computing environment. The basic idea of web 3.0 is to define structure data and link them in order to more effective discovery, automation, integration, and reuse across various applications. The semantic technologies represent open standards that can be applied on the top of the web. The social computing environment allows human-machine co-operations and organizing a large number of the social web communities. In the recent years, recommender systems have been combined with ontologies to further improve the recommendation by adding semantics to the context on the web 3.0. In this paper, we study previous researches about recommendation method and propose a recommendation method based on web 3.0. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.
유비쿼터스 컴퓨팅을 활용한 다양한 서비스의 개발이 정부는 물론 업계 전반에 걸쳐 추진되고 있다. 이와 같이 유비쿼터스 서비스가 실제 생활에 적용됨에 따라 사용자들이 이러한 서비스를 수용하는데 영향을 미치는 요인에 대한 연구의 필요성이 대두되었다. 이를 위해 정보기술수용에 관한 기존 연구를 고찰한 후, 기존 8개 모형을 통합한 UTAUT모형을 유비쿼터스 컴퓨팅 상황에 확장 적용하였으며, 특히 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 특성요인인 '상황기반 개인화' 요인을 추가하였다. 연구결과는 기존 UTAUT모형에서 유의하게 보고된 4개 요인(성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건)과 더불어 본 연구에서 새롭게 제안한 '상황기반 개인화' 요인이 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이용의도의 63.4%를 설명하는 것으로 나타났다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.158-167
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2017
Internet-based social and interactive video applications have become major constituents of the envisaged applications for next-generation multimedia networks. However, inherently dynamic network conditions, together with varying user expectations, pose many challenges for resource allocation mechanisms for such applications. Yet, in addition to addressing these challenges, service providers must also consider how to mitigate their operational costs (e.g., energy costs, equipment costs) while satisfying the end-user quality of service (QoS) expectations. This paper proposes a heuristic solution to the problem, where the energy incurred by the applications, and the monetary costs associated with the service infrastructure, are minimized while simultaneously maximizing the average end-user QoS. We evaluate the performance of the proposed solution in terms of serving probability, i.e., the likelihood of being able to allocate resources to groups of users, the computation time of the resource allocation process, and the adaptability and sensitivity to dynamic network conditions. The proposed method demonstrates improvements in serving probability of up to 27%, in comparison with greedy resource allocation schemes, and a several-orders-of-magnitude reduction in computation time, compared to the linear programming approach, which significantly reduces the service-interrupted user percentage when operating under variable network conditions.
정보통신 분야와 관련하여 현재의 우리 사회에서 보여지고 있는 큰 특징중의 하나는 급변하는 IT환경에 대처하기 위한 노력일 것이다. 다양하게 나타나고 있는 비즈니스 환경에 대처하기 위해 기업들은 스토리지 및 서버 등과 관련된 IT 관련 구입에 꾸준히 비용을 투자하고 있다. 이같은 상황들은 기업입장에서는 기업의 생존과도 밀접하게 연관되어 있기 때문일 것이다. 이에 대한 해결책으로 최근 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스가 시장에 등장함에 따라 IT 자산과 관련된 개념은 소유에서 서비스를 이용한다는 의미로 변화되고 있다. 이러한 추세를 반영하듯 많은 관련 기업들이 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 일본의 산업 전망 및 사례들에 대해 연구하였다.
컴퓨터나 스마트폰 사용자들은 최근에 다양한 소셜 네트워크 서비스가 제공되어 매우 편리하다. 소셜 네트워크 서비스는 사이버 공간에서 사용자가 원하는 멀티미디어 자료들을 저장해 두고 편리하게 이용할 수 있어서 좋다. 하지만, 서비스 사용자가 증가하면서 클라우드 저장소의 공간이 급격하게 증가하고, 서비스 사용자가 사망한 경우에는 빅-테이블이나 상속 문제가 발생하게 된다. 대표적으로 사망자가 남긴 디지털 자산들에 대한 게시, 유포, 보관, 그리고 상속에 관한 문제가 발생할 수 있다. 현재는 디지털 자산을 상속자가 서비스 제공자에게 사망자와 가족관계임을 밝히고, 사실 여부를 확인 받은 후에 디지털 자산에 대한 부분적인 사용, 저장, 그리고 백업만이 가능하다. 그러므로, 우리는 본 논문에서 상속자가 사망자가 남긴 디지털 자산을 쉽고 편리하게, 그리고 안전하게 상속할 수 있도록 하는 ADAM을 제안하고자 한다. ADAM을 사용하면 상속자는 정당한 상속절차를 거쳐서 일반적인 재산과 마찬가지로 디지털 자산에 대해서 자유롭고 편리하게 상속 받을 수 있다.
The small and medium construction companies are facing potential EHS(Environment, Health & Safety) of major accidents to cause casualties or a financial loss and increasing social responsibility. So, they have to voluntarily accomplish the EHS management system rather than passively with regard to EHS regulation. In this study, the framework of integrated EHS management system is developed based on cloud computing, and construction companies are to materialize self-regulation EHS process of construction workplace and to standardize the total EHS business process using the developed system. The proposed system also provides risk analysis, education/control and continuous improvement for EHS tasks and users can easily access the system on the web at a low price through cloud computing service. Eventually, the integrated system contributes to the managerial improvement by minimizing economic and physical loss caused by construction accidents.
The blooming of social media has simulated interest in sentiment analysis. Sentiment analysis aims to determine from a specific piece of content the overall attitude of its author in relation to a specific item, product, brand, or service. In sentiment analysis, the focus is on the subjective sentences. Hence, in order to discover and extract the subjective information from a given text, researchers have applied various methods in computational linguistics, natural language processing, and text analysis. The aim of this paper is to provide an in-depth up-to-date study of the sentiment analysis algorithms in order to familiarize with other works done in the subject. The paper focuses on the main tasks and applications of sentiment analysis. State-of-the-art algorithms, methodologies and techniques have been categorized and summarized to facilitate future research in this field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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