최근 리눅스 운영체제가 웹 서버용으로 많이 사용되고 있으나, 웹 서버를 구축하기 위한 여러 가지 소프트웨어의 설치 및 데이터베이스 연동 등의 번거로운 작업들이 필요하다. 특히 국내 초, 중, 고교에서는 학교의 여건상 컴퓨터를 전문적으로 활용하여 웹 서버 구축이나 사이버스쿨을 구축 할 인원도 흔하지 않다. 본 논문은 리눅스 상에서 웹서버 프로그램의 설치와 데이터베이스의 연동 및 웹 프로그래밍 언어를 이용하여 웹 기반 사이버 스쿨을 자동으로 구축해 주는 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 이 시스템의 설계 개념은 컨텐츠가 없는 웹 기반 사이버 스쿨의 생성과 컨텐츠의 구축 과정을 분리한 2단계(phase) 구축방법이다. 즉, 몇 개의 명령어로 웹 기반 사이버 스쿨을 구축하고, 컨텐츠는 적재기능(upload)을 이용하여 이미 만들어진 파일을 간단히 적재한다.
Safety management agent manages the risk behavior of the worker with the naked eye, but there is a real difficulty for one the agent to manage all the workers. In this paper, IoT device is attached to a harness safety belt that a worker wears to solve this problem, and behavior data is upload to the cloud in real time. We analyze the upload data through the deep learning and analyze the risk behavior of the worker. When the analysis result is judged to be dangerous behavior, we designed and implemented a system that informs the manager through monitoring application. In order to confirm that the risk behavior analysis through the deep learning is normally performed, the data values of 4 behaviors (walking, running, standing and sitting) were collected from IMU sensor for 60 minutes and learned through Tensorflow, Inception model. In order to verify the accuracy of the proposed system, we conducted inference experiments five times for each of the four behaviors, and confirmed the accuracy of the inference result to be 96.0%.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.289-294
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2019
As social network service platforms grow and one-person media market expands, people upload their own photos and/or videos through multiple open platforms. However, it can be illegal to upload the digital contents containing the faces of others on the public sites without their permission. Therefore, many people are spending much time and effort in editing such digital contents so that the faces of others should not be exposed to the public. In this paper, we propose an automatic face hiding system called 'autoblur', which detects all the unregistered faces and mosaic them automatically. The system has been implemented using the GitHub MIT open-source 'Face Recognition' which is based on deep learning technology. In this system, two dozens of face images of the user are taken from different angles to register his/her own face. Once the face of the user is learned and registered, the system detects all the other faces for the given photo or video and then blurs them out. Our experiments show that it produces quick and correct results for the sample photos.
Peer-to-peer (P2P) systems have proved the most effective and popular file sharing applications in recent years. Previous studies mainly focused on equal service and differentiated service strategies when peers have no initial data before their downloads. For an upload-constrained P2P file sharing system, we model both the equal service process and the differentiated service process when the initial data distribution of peers satisfies some special conditions. Moreover, we show how to minimize the time required to distribute the file to any number of peers. The proposed fluid-based models can reveal the intrinsic relations among the initial data amount, the peer set size, and the minimum last finish time. The closed-form expressions derived from the extended models can closely approximate chunk-based models and systems, especially for relatively large files. As an application of the extended models, we show how to provide differentiated service efficiently to multiple peer sets. Since no limits are imposed on the upload bandwidth of peers or the size of each peer set, we believe that our analytic process and the results achieved can provide not only fundamental insights into bandwidth allocation and data scheduling but also a helpful reference for both improving system performance and building an effective incentive mechanism for P2P file sharing systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3117-3132
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2012
The tree topology in multicast systems has high transmission efficiency, low latency, but poor resilience to node failures. In our work, some nodes are selected as backbone nodes to construct a tree-like core overlay. Backbone nodes are reliable enough and have strong upload capacity as well, which is helpful to overcome the shortcomings of tree topology. The core overlay is organized into a spanning tree while the whole overlay is of mesh-like topology. This paper focuses on improving the performance of the application-layer multicast overlay by optimizing the core overlay which is periodically adjusted with the proposed optimization algorithm. Our approach is to construct the overlay tree based on the out-degree weighted reliability where the reliability of a node is weighted by its upload bandwidth (out-degree). There is no illegal solution during the evolution which ensures the evolution efficiency. Simulation results show that the proposed approach greatly enhances the reliability of the tree-like core overlay systems and achieves shorter delay simultaneously. Its reliability performance is better than the reliability-first algorithm and its delay is very close to that of the degree-first algorithm. The complexity of the proposed algorithm is acceptable for application. Therefore the proposed approach is efficient for the topology optimization of a real multicast overlay.
현재 의료 데이터는 기본적으로 대외비이며 의료보호법에 의거 보호받고 있기 때문에 접근하기가 힘들다. 이에 교육중인 학생들의 실무적인 교육을 위하여 실무자나 교수진이 실 데이터에 가깝게 모의 데이터(chart, 문제은행 형식)를 생성, upload하여 실무에 가까운 교육 환경과 데이터를 접하며 학습의 진행이 가능하도록 하는 연구이다. 본 논문에서는 web 기반으로 하여 node.js와 Ajax, mysql, jquery를 바탕으로 유지와 보수가 용이하며 사용자들이 접근하기 쉽게 하여 접하기가 힘든 환자의 차트와 차트의 관한 문제를 손쉽게 접근할 수 있게 연구하였다.
This research analyzed the characteristics of Hanfu street snaps in the Chinese version of TikTok to determine the development and meaning of Hanfu. Based on grounded theory, this study selected 102 representative cases by sorting Hanfu street snaps on TikTok according to popularity. Subsequently, through open coding, the cases were organized and summarized into five main categories. The findings are as follows: 1) The national cultural pride has enabled a greater number of Hanfu fans and groups to upload short videos promoting the Hanfu movement on TikTok to expand the influence of the activities and popularize cultural knowledge. 2) The users attempted cross-cultural communication by participating in cultural festivals in Western countries wearing Hanfu. 3) The 'See now buy now' function of TikTok enables numerous Hanfu merchants to upload short videos about Hanfu products to promote their products and boost sales. 4) As 'gamification' affects everyday life, computer game enthusiasts among them wear Hanfu in the form of role-playing. 5)As a unique "meme" phenomenon on TikTok, wearing Hanfu to make interesting videos has also become a form of entertainment. Thus, although the characteristics of Hanfu street snaps on TikTok originated from the transmission of Hanfu culture, the culture has now been transformed through social media into symbolic consumption and play culture.
Objectives: The reliability and educational quality of videos on YouTube for patients seeking information regarding instrument separation in root canal treatment were evaluated. Materials and Methods: YouTube was searched for videos on instrument separation in root canal treatment. Video content was scored based on reliability in terms of 3 categories (etiology, procedure, and prognosis) and based on video flow, quality, and educational usefulness using the Global Quality Score (GQS). Descriptive statistics were obtained and the data were analyzed using analysis of variance and the Kruskal-Wallis test. Results: The highest mean completeness scores were obtained for videos published by dentists or specialists (1.48 ± 1.06). There was no statistically significant difference among sources of upload in terms of content completeness. The highest mean GQS was found for videos published by dentists or specialists (1.82 ± 0.96), although there was no statistically significant correlation between GQS and the source of upload. Conclusions: Videos on YouTube have incomplete and low-quality content for patients who are concerned about instrument separation during endodontic treatment, or who experience this complication during endodontic treatment.
스트림 재생의 질은 스트리밍 서버의 부과된 부하(loads)와 종단간의 전송경로의 트래픽에 의한 지터 (Jitter)의 두 가지 요인에 의해 결정된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 적은 지연 레벨 멀티캐스트(Low Delay level multicast) 트리 구축 방법을 제안하고자 한다. 또한, 스트리밍 질을 고려하여 네트워크의 혼잡이 발생할 경우는 전송 경로를 동적으로 변경하는 기법을 안한다. 이 기법은 첫째, 서버의 과부하를 완화하기 위한 오버레이 구조를 구축하고 둘째, 클라이언트의 지터를 감소하기 위하여 종단 간 사용가능한 업로드(Upload) 대역폭과 지연(Latency)의 비가 균형을 이루도록 트리를 구성한다. 본 논문의 성능 평가를 위하여 본 논문과 유사한 P2CAST[4]와 비교하여 참여노드 평균 접속회수, 평균 대역폭 사용량, 서비스 요청 거부율, 노드 수에 따른 RTT 측정, 그리고 결함확률에 따른 평균 노드 접속 수 등을 실험한 결과, 약 $15%{\sim}24%$ 정도의 성능 향상을 보였다.
OADM (optical add-drop multiplexer)과 광트랜시버 (optical transceiver)를 사용하여 1510 nm와 1530 nm 파장을 각각 upload용과 download용으로 사용하여 광선로의 추가적인 포설없이 기존의 광선로를 재활용함으로써 비용 절감효과와 통신용량의 증가 사용자수의 증가 등 다양한 이익을 창출할 수 있다. 먼저 기존의 2개 파장이 지나는 광섬유에 fusion splicer를 이용하여 OADM을 부착하고, 1510 nm 와 1530 nm 파장을 DFB (distributed feedback) LD (laser diode) 와 tunable LD를 사용하여 파장의 변화를 관찰하였다. 이때 광통신 시 발생하는 감쇠 및 손실 특성을 알아보았으며 광트랜시버의 핵심부품중 하나인 LNA (low noise amplifier)를 balanced 타입으로 직접 제작하여 network analyzer로 측정한 결과 각각의 S$_{11}$, S$_{21}$, S$_{22}$는 -19.98 dB, 11.5 dB, -20.02 dB의 값이 얻어졌다.다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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