소셜 네트워크를 비롯해 다양한 소셜 미디어 서비스들에서 대량의 멀티미디어 콘텐츠들이 공유되고 있다. 소셜 네트워크에는 사용자의 현재 상황과 관심사가 드러나기 때문에 이러한 특징들을 추천시스템에 적용한다면 만족도가 높은 개인화된 추천이 가능할 것이다. 또한 음악을 감정에 따라 분류하고 사용자의 소셜 네트워크를 분석해 사용자가 최근 느끼고 있는 감정이나 현재 상황에 대해 분석한 정보를 이용한다면 사용자의 음악을 추천할 때에 유용할 것이다. 본 논문에서는 음악을 분류하기 위한 감정 모델을 만들고, 감정모델에 따라 음악을 분류하여 소셜 네트워크에 나타나는 사용자의 현재 감정 상태를 추출하여 음악추천을 하는 방법을 제안하고 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증한다.
인구의 고령화와 과학기술의 발전은 헬스케어 산업을 질병 예방을 위한 건강관리에 중점을 두도록 변화시키고 있다. 국내에서는 유헬스와 원격의료 등의 서비스가 효과성 측면에서 사회적 동의를 얻지 못하고 있으나 해외에서는 이에 대한 이용이 확대되고 있다. 특히 인지 컴퓨팅으로 인한 사용자경험 혁신은 헬스케어 정보 서비스와 융합하여 일반인의 건강관리 효과를 높일 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인지컴퓨팅과 헬스케어 정보서비스를 융합한 인지컴퓨팅 융합 헬스케어 정보서비스의 개념과 모델을 확립하고 일반인을 대상으로 본 융합서비스에 대한 수용요인을 연구하였다. 온라인 설문조사를 실시하여 신뢰도 및 타당성 분석을 수행하였고, 구조방정식 모델을 이용하여 가설 검증 및 성별에 따른 조절 효과를 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3916-3936
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2014
Smartphone applications like games, image processing, e-commerce and social networking are gaining exponential growth, with the ubiquity of cellular services. This demands increased computational power and storage from mobile devices with a sufficiently high bandwidth for mobile internet service. But mobile nodes are highly constrained in the processing and storage, along with the battery power, which further restrains their dependability. Adopting the unlimited storage and computing power offered by cloud servers, it is possible to overcome and turn these issues into a favorable opportunity for the growth of mobile cloud computing. As the mobile internet data traffic is predicted to grow at the rate of around 65 percent yearly, even advanced services like 3G and 4G for mobile communication will fail to accommodate such exponential growth of data. On the other hand, developers extend popular applications with high end graphics leading to smart phones, manufactured with multicore processors and graphics processing units making them unaffordable. Therefore, to address the need of resource constrained mobile nodes and bandwidth constrained cellular networks, the computations can be migrated to resourceful servers connected to cloud. The server now acts as a bridge that should enable the participating mobile nodes to offload their computations through Wi-Fi directly to the virtualized server. Our proposed model enables an on-demand service offloading with a decision support system that identifies the capabilities of the client's hardware and software resources in judging the requirements for offloading. Further, the node's location, context and security capabilities are estimated to facilitate adaptive migration.
Ullah, Mohammad Hasmat;Park, Sung-Soon;Nob, Jaechun;Kim, Gyeong Hun
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.109-119
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2015
The interaction between wireless sensors such as Internet of Things (IoT) and Cloud is a new paradigm of communication virtualization to overcome resource and efficiency restriction. Cloud computing provides unlimited platform, resources, services and also covers almost every area of computing. On the other hand, Wireless Sensor Networks (WSN) has gained attention for their potential supports and attractive solutions such as IoT, environment monitoring, healthcare, military, critical infrastructure monitoring, home and industrial automation, transportation, business, etc. Besides, our virtual groups and social networks are in main role of information sharing. However, this sensor network lacks resource, storage capacity and computational power along with extensibility, fault-tolerance, reliability and openness. These data are not available to community groups or cloud environment for general purpose research or utilization yet. If we reduce the gap between real and virtual world by adding this WSN driven data to cloud environment and virtual communities, then it can gain a remarkable attention from all over, along with giving us the benefit in various sectors. We have proposed a Pub/Sub-based sensor virtualization framework Cloud environment. This integration provides resource, service, and storage with sensor driven data to the community. We have virtualized physical sensors as virtual sensors on cloud computing, while this middleware and virtual sensors are provisioned automatically to end users whenever they required. Our architecture provides service to end users without being concerned about its implementation details. Furthermore, we have proposed an efficient content-based event matching algorithm to analyze subscriptions and to publish proper contents in a cost-effective manner. We have evaluated our algorithm which shows better performance while comparing to that of previously proposed algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3203-3215
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2015
Due to the high growth of SNS population, service scalability is one of the critical issues to be addressed. The cloud environment provides the flexible computing and storage resources for services deployment, which fits the characteristics of scalable SNS deployment. However, if the SNS related information is not properly placed, it will cause unbalance load and heavy transmission cost on the storage virtual machine (VM) and cloud data center (CDC) network. In this paper, we characterize the SNS into a graph model based on the users' associations and interest correlations. The node weight represents the degree of associations, which can be indexed by the number of friends or data sources, and the link weight denotes the correlation between users/data sources. Then, based on the SNS graph, the two-step algorithm is proposed in this paper to determine the placement of SNS related data among VMs. Two k-means based clustering schemes are proposed to allocate social data in proper VM and physical servers for pre-configured VM and dynamic VM environment, respectively. The experimental example was conducted and to illustrate and compare the performance of the proposed schemes.
공공기관과 일반 기업에 스마트워크 도입이 확산됨에 따라 스마트워크 시스템을 어떻게 효과적으로 구축할 수 있는지에 대한 관심이 집중되고 있다. 지금 까지 스마트워크는 모바일 오피스를 주제로 업무의 효율성과 신속성에 중점을 두어 왔지만 창조와 혁신이 요구되는 새로운 경영환경에 맞는 새로운 시스템 구축 전략이 필요하며 이를 스마트워크 2.0 이라고 정의하고자 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 구축방법론과 사례를 참조하여 스마트워크 2.0을 정의하고 성공요인 도출과 이에 대한 솔루션을 정리하여 새로운 환경에 맞는 스마트워크 구축 방법론을 제시하고자 한다.
Today, rapid evolution of Internet makes various types of services in ubiquitous environment are intelligent and active. As a result, user's demand on high quality of life increases and health care service based on ubiquitous environment draws a lot of attention. However, user's private information used for health care service is illegally distributed and exposed, causing serious individual and social problems. Therefore, this thesis is intended to suggest a secure health care service to prevent unauthorized third party's access and to protect user's privacy in health care systems. The proposed scheme establishes a session key through communication channel between health care system and user based on explicit mutual authentication and provides secure communication and access control, improving security as one of the leading health care systems.
최근 온라인 소셜 네트워크의 성장에 따라, 영향력 최대화 기법을 활용한 다양한 마케팅 기법들이 소개되고 있다. 하지만 지금까지 네트워크 구성이 감춰진 경쟁 집단들이 존재하는 환경에서 영향력 최대화 문제를 해결하려고 시도한 기법은 제안된 적이 없었다. 본 논문에서는 아군 집단과 경쟁 집단 들이 존재하는 소셜 네트워크 환경에서 경쟁 집단에 영향력을 가장 최대화하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 소셜 네트워크의 속성들 중 중간 중심성, 클러스터링 계수, 지역적 연결도로와 연결, 그리고 3인조 폐쇄특징 등을 효과적으로 활용한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 경쟁 집단에의 영향력을 더 확산할 수 있음을 확인하였고, 결론적으로 2배의 성능 향상을 보여 주었다.
본 논문에서는 4차 산업혁명시대에 소셜 네트워크 상에서 축적된 소비자들의 비정형 데이터를 서비스디자인과 사회심리학적 측면에서 데이터를 활용해 분석하는 방법을 제안하였다. 먼저 물리적인 공간보다 소셜 네트워크 상의 공간에서 주관적이며 집단적 행위를 보여주는 팬덤 현상을 데이터서비스의 관점에서 정의하였다. 팬덤 모델은 기존의 서비스디자인에서 개인적인 수준으로 분석하였던 고객의 페르소나를 집단적인 수준으로 변환시켰으며, 소비자의 빅데이터를 분석하는 소셜 네트워크 분석은 이를 패턴화하고 시각적으로 분석할 수 있는 효율적인 방법으로 제시하였다. 소셜 리스닝으로 수집한 소비자의 데이터는 연관성, 안정성, 결측정도, 그리고 고유성을 기준으로 Column별 데이터전처리를 진행하였다. 위의 데이터를 기반으로 기업의 브랜드 전략을 적극적 개입형과 소극적 개입형으로 나누고 이러한 전략적 태도가 소비자의 팬덤 커뮤니티의 성장방향성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 소비자의 팬덤 모델을 브랜드전략이 가지는 총 4가지 전략인 독립형, 분산형, 통합형, 그리고 중앙집중형으로 나누어서 제안하였고, 소비자의 팬덤 형상을 시간에 따라 변화추이를 분석하는 성장모델분석 기법으로 제안하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.261-266
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2021
The spread of cloud computing, digital computing, and the popular social media platforms have led to increased growth of data. That growth of data results in what is known as big data (BD), which seen as one of the most strategic resources. The analysis of these BD has allowed generating value from massive raw data that helps in making effective decisions and providing quality of service. With Vision 2030, Saudi Arabia seeks to invest in BD technologies, but many challenges and barriers have led to delays in adopting BD. This research paper aims to search in the state of Big Data Analytics (BDA) in Saudi higher education sector, identify the barriers by reviewing the literature, and then to apply the design-reality gap model to assess these barriers that prevent effective use of big data and highlights priority areas for action to accelerate the application of BD to comply with Vision 2030.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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