• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.43-55
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• 2014

SPDY는 기존 HTTP(Hypertext Transfer Protocol)/1.1의 문제점을 보완하여 웹 속도를 향상시키기 위한 목적으로 구글에서 새롭게 제안한 프로토콜이다. 본 논문은 다양한 환경에서의 성능 측정을 실시함으로써 SPDY 프로토콜의 특징을 알아보고 기존 프로토콜과의 차이점을 비교 분석하였으며 나아가 SPDY의 Flow Control에 대해서 좀 더 자세히 살펴보았다. 측정 실험들을 통해 SPDY 프로토콜은 3G 환경에서는 성능 향상을 보이지만 고속의 무선랜 환경과 이동체 환경에서는 뚜렷한 성능 향상을 보이지 못하는 문제점이 있음을 파악하였으며 Flow Control 역시 제대로 동작하지 않고 있음을 확인하였다. 마지막으로 성능 측정 실험 결과와 이에 대한 분석을 바탕으로 하여 SPDY 프로토콜의 개선방향을 제시하였다.

• 복식문화연구
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• 제18권5호
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• pp.991-1002
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• 2010

Nowadays, personal media is a new tool for communication as digital cameras and mobile phones are developing rapidly. We are concerned over Cyworld users who could have different personal characteristics which will influence on buying patterns in on line shopping behaviors. The purpose of this research was to observe fashion attitudes and purchase behavior of Cyworld mini homepage users, for establishing marketing strategies by understanding consumers. For this study, one line survey was used for 500 male and female subjects who are 20 to 40 years old. Only reliable 441 questionnaires were used for analysis. The SPSS program was used for frequency, K-means cluster, t test, and chi-square test. A total of 441 respondents were clustered on the basis of 8 item self-disclosure scale, using the K-means procedures. The results indicated that respondents were clustered into two segments; 267 respondents(active attitude towards self-disclosure) and 164 ones(not active). We examined fashion attitudes in mini home page and buying behavior by self-disclosed variable. Those who are involved actively in self expression and self-disclosure considered more fashion style and trend. The major motivates of web surfing was finding a good design, and good price. High self-disclosure group tends to search many shopping mall for right design and low self disclosure group tends to search them for the right price. High self-disclosure group tend to shop the fashion products more, while low self disclosure group tend to purchase books more through the internet. We realized that active group in self-disclosure purchased their clothing accidently when they visit Cyworld.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.129-137
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• 2021

현재 지역 방송사들은 수입원 확보의 어려움으로 인한 재정 부족과 경영 악화를 겪고 있다. 이는 해당 방송사들의 컨텐츠가 지역민들의 관심과 참여를 이끌어내지 못해 시청률이 지속적으로 감소하는데 기인한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 지역 방송과 밀결합된 소셜 네트워크 서비스를 제안하였다. 제안 방법에서는 작성글의 노출 범위를 지역으로 한정하여 기자들이 손쉽게 지역민들의 관심사를 찾을 수 있도록 구성하였다. 또한 지역민들의 작성글 중 기자가 취재 요청한 글들은 메인 화면의 상단에 배치함으로써, 지역민들의 의견이 방송과 직접적으로 연결될 수 있음을 한 눈에 알아볼 수 있도록 사용자 인터페이스(UI)를 구성하였다. 이는 지역민들의 참여를 활성화하고자 위함이다. 제안한 서비스는 울산 지역 방송사인 JCN과 함께 프로토타입 시스템의 형태로 구현되었으며, 본 논문에서는 해당 시스템의 UI 및 시스템 구조, 작성글의 우선순위 산정 알고리즘 등에 대해 소개한다.

• 대한예방한의학회지
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• 제24권2호
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• pp.71-82
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• 2020

Objectives : The purpose of this study is to evaluate clinical utilization by measuring compliance with the use of mobile health applications (AtopyPHR developed in a previous study) for patients with atopic dermatitis. Methods : Based on the AtopyPHR and the input period and frequency survey results for each symptom item, a scenario for measuring compliance was derived. The study period was 4 weeks. Participants installed AtopyPHR app and Telegram app on their smartphones, conducted user training on the app, and recorded symptoms using the app for 4 weeks. At the 2nd and 4th week visits, the AtopyPHR data recorded by the user can be viewed on the web page and used for medical decision. Compliance was analyzed by the date the symptoms were recorded. Results : There were 28 participants, all (100%) were compliant, and the compliance was 96.8. The patients were 1 to 18 years old, and the average age was 8.2±5.7 years, 10 males and 18 females. The actual date of participation in recording symptoms was 28.6±0.56 on average. Compared to Week 1, compliance decreased at Week 2, and Week 4 had the highest compliance. Daily check, daily emotion, stool/urine/sleep, and meal management showed high compliance, SCORAD and quality of life were higher than required to record. Conclusions : AtopyPHR was effective in compliance. The results of this study could be used to collect personal health data in daily life through the AtopyPHR, improving participant compliance. It is considered to be meaningful because it measured the compliance with the symptom record actually recorded using the mobile app rather than a questionnaire. This study may be useful not only for personal health care but also for medical decisions, as opinions are given by experts who treat atopic dermatitis.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제29권4호
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• pp.573-588
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• 2015

본 연구에서는 최근 통계 분야에서 활용도가 급격히 높아지고 있는 중요한 컴퓨터 언어이자 오픈 소스 통계 프로그램인 R을 활용하는 '대화형(interactive) 통계학 입문 실습실'의 개발 과정과 내용 및 활용을 다룬다. 최근에 개발을 마치고 2014 서울 세계수학자대회에서 소개된 후, 통계 강좌 등에 실제 사용되는 웹상의 R을 활용한 본 대화형 통계학 입문 실습실의 특징은 웹상에서 본문과 예제의 설명 및 풀이과정과 함께 대응하는 R 명령어 코드들을 함께 박스안에 제공하여, 실습 때마다 일일이 컴퓨터 명령어 코드들을 입력해야하는 번거로움을 없앴다. 또한, 명령어의 실행을 위하여 프로그램을 설치하지 않고, 명령어 상자 아래 제공한 [클릭-실행] 버튼을 누르기만 하면, 클라우드 컴퓨팅으로 그 결과값과 그래픽을 동시에 바로 같은 화면에서 확인하면서, 시뮬레이션 및 실습을 할 수 있고, 더 나아가 그와 유사한 다른 문제에 함수와 조건만을 수정하여 바로 사용할 수 있는 편리함이 추가되었다. 그 결과 대화형 통계학 입문 실습실에서는 R 명령어를 이해하는 데 필요한 시간과 노력이 대폭 줄어들 뿐 아니라, 초보자에게 통계학 입문 과목을 지도하기에 적절하며, 그밖에 다양한 Java 시각화 도구와 이미지 및 통계 자료를 사용하여 사용자 맞춤형 강의실 개발이 가능하여 통계학입문 강의를 수강하는 학생들의 관심과 흥미를 유도할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 본 실습실을 통계입문 강좌의 효과적인 실습실 모델의 하나로 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.