본 연구는 인터넷 방송 중 게임을 전문적으로 하는 미국의 Twitch TV(트위치 TV)에서 나타나는 인기 채널을 분석한다. 현재 한국에서 인터넷 방송은 아프리카가 실질적 독점을 하고 있으나, Twitch TV는 전 세계적으로 인기가 높으며 현재 한국에서 영향력을 확대하기 위해 노력 중에 있다. 구체적으로 본 연구는 1월부터 6월까지 매주 금요일 9시에 Twitch TV에서 나타나는 국내(한국)와 해외의 인기 채널을 총 20회 조사한 뒤, 채널에서 나타나는 (1) 시청자(접속자) 수 (2) 게임의 출연수 (3) 게임의 장르 (4) 게임의 개발 국가의 차이점을 입체적으로 조사하였다. 인터넷 방송은 지상파 TV와 달리 시청률의 개념은 없지만, 채널에 연결 된 접속자 수를 기반으로 인기 채널이 구별 될 수 있다. 이를 통해, Twitch TV의 특징을 연구하고, 더 나아가 인터넷 방송의 미래에 대해서도 토론한다.
Recently, during disasters occurrence, dealing with emergencies has been handled well by the early transmission of disaster relating notifications on social media networks (e.g., Twitter or Facebook). Intuitively, with their characteristics (e.g., real-time, mobility) and big communities whose users could be regarded as volunteers, social networks are proved to be a crucial role for disasters response. However, the amount of data transmitted during disasters is an obstacle for filtering informative messages; because the messages are diversity, large and very noise. This large volume of data could be seen as Social Big Data (SBD). In this paper, we proposed a big data platform for collecting and analyzing disasters' data from SBD. Firstly, we designed a collecting module; which could rapidly extract disasters' information from the Twitter; by big data frameworks supporting streaming data on distributed system; such as Kafka and Spark. Secondly, we developed an analyzing module which learned from SBD to distinguish the useful information from the irrelevant one. Finally, we also designed a real-time visualization on the web interface for displaying the results of analysis phase. To show the viability of our platform, we conducted experiments of the collecting and analyzing phases in 10 days for both real-time and historical tweets, which were about disasters happened in South Korea. The results prove that our big data platform could be applied to disaster information based systems, by providing a huge relevant data; which can be used for inferring affected regions and victims in disaster situations, from 21.000 collected tweets.
최신 GPU는 프로세서 내부에 포함된 다수의 코어를 활용하여 높은 병렬처리가 가능하다. GPU의 높은 병렬성을 활용하는 기법 중 하나인 GPGPU 구조는 GPU에서 대부분의 CPU의 작업을 처리가 가능하게 해주며, GPU의 높은 병렬성과 하드웨어자원을 효과적으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 벤치마크 프로그램을 활용하여 CTA(Cooperative Thread Array) 할당 개수 변화에 따른 메모리 효율성과 성능을 분석하고자 한다. 실험결과, CTA 할당 개수 증가에 따라 다수의 벤치마크 프로그램에서 성능이 향상되었지만, 일부 벤치마크 프로그램에서는 CTA 할당 개수 증가에 따른 성능 향상이 발생하지 않았다. 이러한 이유로는 벤치마크 프로그램에서 생성된 CTA 개수가 적거나 동시에 수행할 수 있는 CTA 개수가 정해져 있기 때문으로 판단된다. 또한, 각 벤치마크 프로그램별로 메모리 채널 정체에 따른 메모리 스톨, 내부연결망 정체에 따른 메모리 스톨, 파이프라인의 메모리 단계에서 발생하는 스톨을 분석하여 성능과의 연관성을 파악하였다. 본 연구의 분석결과는 GPGPU 구조의 병렬성 및 메모리 효율성 향상을 위한 연구에 대한 정보로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 OTT 서비스 중 해외 대표 서비스 넷플릭스와 국내 대표 서비스인 왓챠, 웨이브의 사용자 경험을 측정하는 데에 목적이 있다. 모바일 애플리케이션을 이용하여 태스크 실험과 심층 인터뷰, 설문조사를 병행하여 OTT 서비스의 사용자 경험에 관한 정성적인 연구와 정량적 연구를 진행하였다. 연구 결과, OTT 서비스의 유용성이나 접근성에 대해 사용자들은 OTT 서비스 간에 큰 차이를 느끼지 못하였고, 오히려 개개인의 기호에 따른 콘텐츠가 OTT 서비스 선택에 있어 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷플릭스는 콘텐츠의 확보가, 왓챠는 인터페이스 개선과 카테고리의 재구성이 필요하며, 웨이브는 주력하는 콘텐츠 제시와 메인 화면의 인터페이스 개선이 필요하다. 이 연구는 치열해지는 OTT 플랫폼의 경쟁 속에서 차별화된 사용자 경험 구축에 도움이 될 것으로 기대한다.
아버스큘 균근균인, Gigaspora margarita Scutellospora heterogama, S. verrucosa의 포자를 발아시켜서 균사의 생장, 보조세포 발달 그리고 절단된 균사의 회복과정을 조사하였다. 발아된 균사는 배지의 표면과 내부 및 바닥에서 생장하였으며, 배지표면에서는 19-23일째, 배지바닥에서는 40-51일째에 생장을 멈추었다. 보조세포는 포자 발아 후 7-9일째에 2차 균사에서 새로 나온 균사 위에 형성되기 시작하였으며 배지의 표면이나 바닥, 그리고 배지속에서도 발달하였다. G. margarita와 S. heterogama의 원형질 유동속도는 각각 $2.7-3.3\;{\mu}m/s$와 $3.8-4.3\;{\mu}m/s$이었다. 균사가 절단되면 포자쪽 균사의 끝 부분에서 새로운 균사가 뻗어나와 끊어진 부분을 다시 연결하여 계속 생장하였다. 이러한 절단된 균사의 회복 과정은 균근균이 기주식물과 오랜 공생관계를 맺으면서 영양적으로는 절대적으로 식물에 의존함을 나타내는 것이라고 생각한다.
사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+), 6DoF를 위한 시스템은 여러 위치에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 3DoF+ 360 비디오 중복성 제거 기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 3DoF+ 360 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 3DoF+ 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.
디지털 사이니지는 멀티미디어 컨텐츠 기반의 정보를 불특정 다수에게 첨단 디스플레이 장치기기를 통해 제공하는 스마트 디스플레이 시스템이다. 디스플레이 하는 장소나 용도나 목적에 따라 디스플레이 장비기기들이 선택되기 때문에, 장치기기의 성능, 기능 또는 종류에 따라 설치, 운영, 관리에 제한이 있었으며, 디스플레이 장치기기에 따라 각각의 소프트웨어를 사용하여야하는 한계가 있었다. 이 논문에서는 기존의 고비용 비효율적 운영시스템을 개선하고, 효율적인 운영 및 관리와 비용 절감을 위해 기존 디지털 사이니지의 구조와 기능을 분석하여 새로운 디지털 사이니지 통합관리시스템을 제안하고, 이를 세계수준의 종합 엔터테인멘트 산업체에 적용하여 본 시스템의 적합성과 우수성능을 평가 받았다.
최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.
The purpose of this study is to investigate the mediating effect of trust when a media broadcaster (such as a disc jockey [DJ]) acting as an information source and the content they provide during live commerce streaming affect acceptance intention. Live commerce is increasing rapidly, offering a new fashion distribution channel by supplementing possible shortcomings of existing online shopping. Data was collected for the empirical study from female consumers in their 20s who actively accepted fashion technology. Statistical analysis of the data was conducted using IBM SPSS Macro Process 3.5. First, the reliability and validity of the variables for information source characteristics, content informativeness, trust, and acceptance intention were verified, and each variable was confirmed as a single factor. Bootstrap analysis was performed using Macro Process Model 4 to reveal the effects of information source characteristics and content informativeness on acceptance intention. As a result of analyzing the mediating effect for each path model with trust as a parameter, it was found that both the direct and indirect effects of the mediating path were significant. This result means that the characteristics of information sources and content informativeness are partially mediated by trust. Therefore, to promote consumer behavior in a live commerce shopping environment, it is necessary to enhance trust. This can be achieved by a media broadcaster with fashion expertise to increase the perception of the attractiveness of the information source and to improve the usefulness of the fashion information being delivered.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.22-37
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2013
Content distribution to a large number of concurrent clients stresses both server and network. While the server limitation can be circumvented by deploying server clusters, the network limitation is far less easy to cope with, due to the difficulty in measuring and balancing network load. In this paper, we use two useful network load metrics, the worst link stress (WLS) and the degree of interference (DOI), and formulate the problem as partitioning the clients into disjoint subsets subject to the server capacity constraint so that the WLS and the DOI are reduced for each session and also well balanced across the sessions. We present a network load-aware partition algorithm, which is practicable and effective in achieving the design goals. Through experiments on PlanetLab, we show that the proposed scheme has the remarkable advantages over existing schemes in reducing and balancing the network load. We expect the algorithm and performance metrics can be easily applied to various Internet applications, such as media streaming, multicast group member selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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