계층화 비디오 코딩은 확장성을 갖기 위해 다중 비디오 스트림 안에 비디오 정보가 전송되도록 한다. 계층화 코딩 구조는 두 가지 면에서 이론상의 장점을 갖는다. 첫째, 클라이언트 프로세싱 능력과 네트워크 대역폭 면에서 네트워크와 수신자의 이질성을 허락한다. 둘째. 여러단계의 비디오 화질이 요구될 때 이용가능한 대역폭에 맞출수 있다. 본 논문에서 우리는 움직임 보상을 이용한 확장가능한 비디오 코덱 구조를 제시한다. 이것은 패킷 네트워크 상에서 실시간 오디오, 비디오 통신에 적합하다. 코딩 알고리즘은 ITU-T 추천 H.263+에 맞추면서 복잡도를 감소시키기 위한 기법들을 제시한다 빠른 움직임 검출은 H.263 베이스 레이어에서 이루어지고 상위계층에서 이용된다. 시각적 성질에 따른 매크로 블록 배제는 움직임 검출에 앞서서 모든 계층에서 이루어진다. 패킷 손실로 인한 에러확산은 주기적으로 각 계층에서 프레임 안에 인트라 블록단위의 행렬을 도입함으로써 차단되어질 수 있다.
Ali, Wan Noor Hamiza Wan;Mohd, Masnizah;Fauzi, Fariza
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권1호
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pp.24-34
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2021
The popularity of social networking sites (SNS) has facilitated communication between users. The usage of SNS helps users in their daily life in various ways such as sharing of opinions, keeping in touch with old friends, making new friends, and getting information. However, some users misuse SNS to belittle or hurt others using profanities, which is typical in cyberbullying incidents. Thus, in this study, we aim to identify profane words from the ASKfm corpus to analyze the profane word distribution across four different roles involved in cyberbullying based on lexicon dictionary. These four roles are: harasser, victim, bystander that assists the bully, and bystander that defends the victim. Evaluation in this study focused on occurrences of the profane word for each role from the corpus. The top 10 common words used in the corpus are also identified and represented in a graph. Results from the analysis show that these four roles used profane words in their conversation with different weightage and distribution, even though the profane words used are mostly similar. The harasser is the first ranked that used profane words in the conversation compared to other roles. The results can be further explored and considered as a potential feature in a cyberbullying detection model using a machine learning approach. Results in this work will contribute to formulate the suitable representation. It is also useful in modeling a cyberbullying detection model based on the identification of profane word distribution across different cyberbullying roles in social networks for future works.
이 논문은 지속가능한 사회·기술시스템으로의 전환을 지향하는 기업의 혁신활동 특성을 논의한다. 우리 사회의 지속가능한 전환을 위해 사회문제 해결에서 기업활동의 '목적'을 찾고 새로운 비즈니스 모델을 구현하고 있는 기업을 '전환지향적 기업'으로 정의한다. 이 논문은 시스템 전환론의 틀을 활용해서 1) 전환비전과 임무설정, 2) 전환을 위한 비즈니스 모델 혁신, 3) 전환을 위한 네트워크 형성, 4) 전환의 정당성 확보 측면에서 전환지향적 기업 혁신활동의 주요 특성을 살펴본다. 그리고 사례연구를 통해 전환지향적 기업혁신 활동에 대한 가설과 이슈를 토의한다. 사례연구 기업은 생활자·시민중심의 예방·치료·돌봄통합시스템을 지향하고 있는 한국에자이다.
아마존고의 출시와 함께 온라인 기업들이 온라인 디지털 사업에서 축적한 자산과 역량에 기반하여 오프라인으로 진출하는 O4O의 시대가 열렸다. 디지털 콘텐츠 업계에서도 O4O 전략을 시행하는 회사들이 늘고 있다. 본 논문은 디지털 콘텐츠 업계 O4O의 대표적인 사례인 카카오프렌즈를 대상으로 온-오프라인 연계 마케팅을 연구한 결과물이다. 온라인에서 캐릭터 체험이 어떤 경로를 통해 오프라인 연관 상품의 구매 의향으로 연결되는지를 브랜드 경험과 브랜드 태도에 대한 선행연구 모형을 준용하여 탐구하였다. 연구 결과, 온라인 디지털 콘텐츠를 경험한 것은 경험만족도와 브랜드 선호도 및 브랜드 신뢰도를 매개로 하여 구매의도에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 그러나 체험만족도가 구매의도에 영향을 미친다는 가설은 기각되었다. 디지털 콘텐츠 기업을 포함하여 온-오프라인 트랜스미디어 마케팅을 수행하는 기업은 소비자의 구매의도를 높이고자 할 때, 체험만족도를 끌어올리는 것보다는 브랜드 선호도와 브랜드 만족도를 제고하는 데 집중할 필요가 있다.
온라인 악성댓글에 대한 폐해는 지속적으로 증가하고 있다. 많은 선행 연구들은 악성댓글에 대한 중화가 핵심적인 선행 요인임을 확인해왔다. 중화는 이론적으로 일곱개의 다차원 개념으로 구성되어 있으며 일탈행위의 종류에 따라 중화요인의 유의성이 다르게 나타난다. 본 연구는 일탈행위 연구에서 다차원의 중화 기술 요인들을 실증한 것과는 다르게 악성 댓글 연구에서는 중화기술을 단일 차원으로 살펴보았다는 사실에 주목한다. 한편, 일탈행위에 대한 중재자의 역할은 일탈행위 억제에 기여할 수 있지만 악성댓글 연구에서의 중재 의도에 대한 연구는 상대적으로 부족한 상황이다. 상호보완적인 두 개의 연구로 구성된 본 연구는 악성댓글 작성의도와 중재 의도에 대한 관련 요인들을 발견하고자 하였다. 연구결과, 본 연구는 악성댓글 작성자가 비난자에 대한 비난과 책임의 부정 중화기술을 활용 한다는 것을 발견하였다. 또한, 상대방과의 정서적 공감이 악성댓글 중재 의도에 중요한 영향을 준다는 사실을 발견하였다.
According to the previous studies about relationship marketing, customers who have relationship with preferable brand or company take spontaneous word of mouth(WOM) and make more purchases than those who don't. Recently, as e-commerce has been combined with social media, many companies that are looking for solution which can promote customer relationship quality using social media. This study aims to investigate the role of customer's perceived value on brand relationship quality in social media. Although perceived value has been defined from many perspectives, we only consider "perceived social value" and "perceived emotional value" in this paper. According to social capital theory, self-esteem is an important variable when we explain the relationships. Thus this paper considers "self-esteem" as a moderating variable between relationship quality and relationship retention. To serve the research purpose, we collect 226 valid questionnaires from social media users. And we analyze data set and test research hypotheses by using SPSS 20.0 and AMOS 20. We expect that the result contain a lot of implication for both researchers and practitioners. Major findings from analyzing 226 valid questionnaires are as follows. First, when customer recognizes social value about brand or company, relationship quality with the brand or company has been improved. Second, when customer recognizes emotional value about brand or company, relationship retain intention with the brand or company has been improved. Third, self-esteem doesn't have moderating effect between relationship quality and relationship retention in social media.
최근 컴퓨터 기술이 발전하면서 기계학습 분야에 관한 관심이 높아지고 있고 다양한 분야에 기계학습 이론을 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 특히 금융 분야에서는 금융 상품의 미래 가치를 예측하는 것이 난제인데 80년대부터 지금까지 기술적 및 기본적 분석에 의존하고 있다. 기계학습을 이용한 미래 가치 예측 모형들은 다양한 잠재적 시장변수에 대응하기 위한 모형 설계가 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문은 기계학습의 하나인 강화학습 모형을 이용해 KOSPI 시장에 상장되어 있는 개별 종목들의 주가 움직임을 정량적으로 판단하여 이를 주식매매 전략에 적용한다. 강화학습 모형은 2013년 구글 딥마인드에서 제안한 DQN와 A2C 알고리즘을 이용하여 KOSPI에 상장된 14개 업종별 종목들의 과거 약 13년 동안의 시계열 주가에 기반한 데이터세트를 각각 입력 및 테스트 데이터로 사용한다. 데이터세트는 8개의 주가 관련 속성들과 시장을 대표하는 2개의 속성으로 구성하였고 취할 수 있는 행동은 매입, 매도, 유지 중 하나이다. 실험 결과 매매전략의 평균 연 환산수익률 측면에서 DQN과 A2C이 대안 알고리즘들보다 우수하였다.
Recently, the growth of beauty industry such as plastic surgery and beauty is continued every year in Korea. With the increased interest in appearance based on the improvement of life standard and the development of media, people's perception of cosmetic plastic surgery is changing. Now, as the service for consumer satisfaction based on their desire, the perception of plastic surgery medical service is changed to the high value-added industry with the high growth potential. Thus, this study aims to suggest the strategies for providing the medical service that could satisfy customers, by drawing the factors cognized as important when customers aim to get the cosmetic plastic surgery, and then additionally analyzing the relationships of those factors. On top of performing the topic modeling based on customers' comments data of social commerce related to cosmetic plastic surgery, this study also conducted the network analysis for visualizing the relations of each keywords. The drawn main factors were divided by applying the sub-categories of the SERVQUAL theory, and the additional characteristics of plastic surgery were shown by referring the relevant previous researches. Moreover, the interview with the cosmetic plastic surgery specialists (plastic surgeons) and customers who actually received the plastic surgery, helped the understanding of the interpretation of each factor and the actual relevant phenomenons. The significance of this study is to draw and discuss the main factors that should be observed by Korean cosmetic plastic surgery medical institutes, by mining and analyzing the opinions of customers interested in the cosmetic plastic surgery and procedure with the use of topic modeling. In other words, the quality of medical service of cosmetic plastic surgery could be improved by presenting the key factors that could be considered by the cosmetic plastic surgery medical service suppliers and also the actual strategies.
인터넷의 활용도가 높아짐에 따라, 스팸메일이 전체 메일에서 차지하는 비중이 점점 커지게 되었다. 전체 인터넷 자원에서 필요에 의해 사용되는 메일의 기능보다, 주로 광고나 악성코드 등의 전파를 위한 목적으로 사용되는 메일의 비중이 점점 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 컴퓨터 및 네트워크, 인적자원의 소모가 매우 심각해지고 있다. 이를 해결하기 위해 스팸 메일 필터링에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 현재는 문맥상의 의미는 없지만 가독상에서 의미를 해석할 수 있는 문장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 방식의 메일은 기존의 어휘를 분석하거나 문서 분류 기법 등을 이용한 스팸 메일을 필터링 방법을 통해 분류하기 어렵다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 메일의 제목에 대한 N-GRAM 색인화를 통해 베이지안 및 SVM 을 이용하여 스팸 메일을 필터링 하는 방법을 제안한다.
정보기술의 발달로 보험사기의 규모는 매년 급증하고 있고, 그 방법도 공모 형태로 조직화되고 고도화되고 있다. 이를 예측하고 검출하기 위한 다양한 형태의 예측모델이 연구되고 있지만 보험관련 정보는 매우 민감하여 공유와 접근에 위험이 높고 법적인 혹은 기술적인 제약이 많다. 이 논문에서는 최근 4차 산업 혁명의 등장으로 가장 각광받는 기술 중 하나인 블록체인을 기반으로 한 기계학습 보험사기 예측모델을 제안한다. 블록체인 기술을 활용하여 안전하고 신뢰받는 보험청구 정보 공유시스템을 실현하고, 보다 효율적이고 정확한 사기예측을 위하여 사회관계분석이론을 적용하여 각 관계에 가중치를 부여하고 기계학습 사기 예측패턴을 4단계로 나누어 제안하였다. 사기 가능성이 높은 보험청구건은 보다 앞선 단계에서 높은 예측 율로 검출되는 효과를 가지며 가능성이 낮은 청구 건은 사후에 참고하여 관리할 수 있도록 차등 적용하였다. 제안하는 모델의 중요 매커니즘은 이더리움(Ethereum) 로컬 네트워크를 구성하여 검증 하였고, 향후 보다 정교한 성능평가가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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