Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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v.20
no.5
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pp.17-22
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2002
만약 사용자가 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 원하는 시간에 TV를 통해서 볼 수 있게 된다면, 다시 말해서 보고 싶을 때, 보고 싶은 방송을 포함한 멀티미디어 콘텐츠를 원하는 시간에 바로 볼 수 있게 된다면 사용자는 방송시간에 맞추어 TV를 보지 않아도 되고 원하는 콘텐츠를 검색하느라 시간을 보낼 필요도 없어질 것이다. 예약 녹화의 경우에는 시간정보를 가지고 미리 예약을 해야 하는 경우이므로 이와는 다른 경우라 하겠다. 이러한 서비스는 바로 디지털 콘텐츠와 이를 가정에서 저장할 수 있는 장치의 발달이 바탕이 되고 있다.(표 1 생략, 원문이미지 참조) 표 1은 영국의 BBC사에서 1998년에 조사한 자료로 디지털 멀티미디어 데이터를 저장하고 재생할 수 있는 저장장치의 가격과 용량의 전망을 나타낸다. 여기에서 데이터는 5.5 Mbps급의 MPEG-2 스트림을 기준으로 하였다. 표 1에서 보수적 견해는 매 18개월마다, 현실적 견해는 매 10개월마다 동일 가격의 용량이 2배가 되는 것으로 계산한 것이다. 여기서 보듯 저장장치의 가격 대비 성능이 갈수록 나아지고 있어 가정에서 멀티미디어 콘텐츠를 저장할 수 있는 가정용 서버의 등장이 멀지 않았음을 보여준다. 1999년 가을에 활동을 접은 DAVIC의 마지막 활동이 바로 이러한 저장장치를 이용한 "TV Anytime Service"였다 . Anytime Ser vice란 저장장치를 통해 사용자가 원하는 콘텐츠를 저장해 놓았다가 사용자가 원하는 시간에 언제나 볼 수 있다는 개념이다. 이를 소비자관점에서 보면 Personalized service라고 할 수 있다. 이어 1999년 여름에 창설이 된 "TV Anytime Forum"이라는 단체에서 이러한 저장장치를 이용한 서비스를 위한 환경을 구축하고 있다. TV Anytime Forum은 가정에서 저장장치가 있는 단말인 PDR(Personal Digital Recorder)을 이용한 서비스, 즉 Anytime Service 위한 응용을 가능하게 하기위한 콘텐트 개발자에서부터 가전기기에 이르는 분야에서 Interoperable한 규격을 만들어 보자는 것이 그 목적이다. 특히 여러가지 디지털미디어 전달방식, 예를 들어 DVB, ATSC, ARIB 등에 독립적인 규격을 만드는 것을 원칙으로 하고 있다. 1999년 7월에 첫 번째 회의를 하면서 설립이 되었다. 2001년 말 기준으로 BBC, NHK, Microsoft, Sony, IBM, Phillips, NTT, Intel, Canal+, Tivo, 대우전자, 삼성전자, LG전자, KETI, ETRI 등 콘텐츠 사업자, 방송업자, 네트웍 사업자, 가전업체, 소프트웨어 개발회상에 이르기까지 총 157개 회원사로 구성되어 있으며 년 6회 회의를 개최한다. 2000년 11월에는 서울에서 회의를 개최하였으며 2003년 6월에 다시 한국에서 개최하기로 확정되어 있다. 본 글에서는 이러한 Anytime Service 환경이 구축되었을 때의 각 산업별로 얻을 수 있는 이득에 대해서 알아보고 TV Anytime Forum의 각 Working Group들의 작업 내용들, 그리고 지난 1월에 열렸던 15차 회의의 결과들에 대해서 살펴보고 국내의 TV Anytime 활동에 대해서 간단하게 소개하고 마치도록 하겠다. 현재 디지털 방송기술, 비디오 스트리밍 기술이나 MPEG 등과 같은 기술수준으로도 충분히 이러한 서비스를 시작할 수 있으며 소비자들도 이러한 욕구를 서서히 느끼고 있다. 정보와 서비스를 선택할 수 있게 만들자는 목표를 설정하고 있다. 이러 목표는 통신$.$컴퓨터$.$멀티미디어 기술발전으로 가능하게 되었다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.2
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pp.19-29
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2011
Due to the development of web technologies and the increasing use of smart devices such as smart phone, in recent various web services are widely used in many application fields. In this environment, the topic of supporting personalized and intelligent web services have been actively researched, and an analysis technique on a web-click stream generated from web usage logs is one of the essential techniques related to the topic. In this paper, for efficient analyzing a web-click stream of sequences, a sequential pattern mining technique is proposed, which satisfies the basic requirements for data stream processing and finds a refined mining result. For this purpose, a concept of interesting sequential patterns with a time-interval constraint is defined, which uses not on1y the order of items in a sequential pattern but also their generation times. In addition, A mining method to find the interesting sequential patterns efficiently over a data stream such as a web-click stream is proposed. The proposed method can be effectively used to various computing application fields such as E-commerce, bio-informatics, and USN environments, which generate data as a form of data streams.
Recently not only industry but also academy have shown an intense interest in social networking service. However, reckless imitation will not guarantee the successful eco-system of social networking service without rich understanding of growth driver and business model. Hence, this study aims at analyzing open platform strategy and business model conducted by a representative social networking service provider in order to provide platform operator, network operator, and portal provider with meaningful implications. Advertisers may pay great attention to social networking service because it has strong ability to provide users with spontaneous motivation to manage and update their profile, and these valuable information can be utilized for providing personalized advertisement on social networking service. As a result, one side of consumers in two side market, advertisers, tend to pay more expenditure to place advertisements. In addition, the open platform adopted by social networking service providers causes pro-sumers to participate in the eco-system, and thereby the explosive quantitative growth is realized. The fact of that this open social networking service can invade other web service area via an unified platform indicates that it may expand its service scope into a wide variety of web service areas. Hence, domestic portal services providers and network providers should consider social networking service not as one of new web services but as an disruptive service platform. Corresponding to the emergence of social networking service, especially if their business area is related to display advertising market, they should seek a way to provide social networking service access users's newly updated information and develop innovative media technologies to enter context awareness ads market.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.6
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pp.187-193
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2015
The ICT healing platform sets a couple of goals including preventing chronic diseases and sending out early disease warnings based on personal information such as bio-signals and life habits. The 2-step open system(TOS) had a relay designed between the healing platform and the storage of personal health data. It also took into account a publish/subscribe(pub/sub) service based on large-scale connections to transmit(monitor) the data processing process in real time. In the early design of TOS pub/sub, however, the same buffers were allocated regardless of connection idling and type of message in order to encode connection messages into a deflate algorithm. Proposed in this study, the dynamic buffer allocation was performed as follows: the message transmission type of each connection was first put to queuing; each queue was extracted for its feature, computed, and converted into vector through tf-idf, then being entered into a k-means cluster and forming a cluster; connections categorized under a certain cluster would re-allocate the resources according to the resource table of the cluster; the centroid of each cluster would select a queuing pattern to represent the cluster in advance and present it as a resource reference table(encoding efficiency by the buffer sizes); and the proposed design would perform trade-off between the calculation resources and the network bandwidth for cluster and feature calculations to efficiently allocate the encoding buffer resources of TOS to the network connections, thus contributing to the increased tps(number of real-time data processing and monitoring connections per unit hour) of TOS.
Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) are the DNA sequences difference among the same species in the level of nucleic acids and are widely applied in clinical fields such as personalized medicine. The routine and labor-intensive methods to determine SNPs are performing the sequence homology search by using BLAST and navigating the trace of chromatogram files generated by high-throughput DNA sequencing machine by using Chromas program. In this paper, we developed SNPchaser, a web-based program for detecting SNPs substitution and heterozygosity existence, to improve the labor-intensive method in determining SNPs. SNPchaser performed sequence alignment and visualized the suspected region of SNPs by using user's reference sequence, AB1 files, and positional information of SNPs. It simultaneously provided the results of sequences alignment and chromatogram of relevant area of SNPs to user. In addition, SNPchaser can easily determine existence of heterozygosity in SNPs area. SNPchaser is freely accessible via the web site http://www.bioinformatics.ac.kr/SNPchaser and the source codes are available for academic research purpose.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.2
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pp.157-164
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2013
Self efficacy is a term used in psychology, roughly corresponding to a person's belief in their own competence. It has been defined as the belief that one is capable of performing in a certain manner to attain certain goals. It is believed that our personalized ideas of self-efficacy affect our social interactions in almost every way. Understanding how to foster the development of self-efficacy is a vitally important goal for positive psychology because it can lead to living a more productive and happy life. The objective of this study is to show difference of the relationship between user and non-user in smartphone by self efficacy. For this purpose, we propose a research model which consists of 3type' self efficacy. For empirical test of this model, the sample data is collected from employee in a company and divided into two groups by user and nonuser. By multi-group analysis, we show two groups are different from each other in the relationship between user and nonuser of smartphone. Results show difference of the relationship smartphone user and non-user's self-efficacy(self-control self-efficiacy and problem difficulty preference).
The media, traditionally, serves to reinforce one's limited memory and transform those personal memories of society's members into collective memories. Notably, the mass media collects countless pieces of personalized memories for the creation of collective memories. Through the process of recollecting as well as recreating the past in the present, mass media exerts influence on the means the public appreciates and understands the history. Although numerous new medias like Internet overflows in today's society, television continues to stand firm as the salient means to construct the memories in daily lives. In this context, the research aims to analyze the televised news as the principal agent of memory producer to determine through which memories it recreates the $5{\cdot}18$ in today's media. The analysis of news values clarifies that every government placed distinctive news values on $5{\cdot}18$ within its historical context. Even so, such values were often fixed based on its relations to the existing political issues. Furthermore, through the discourse analysis, this research concludes that today's coverage of $5{\cdot}18$ is softening and becoming conventional.
Lee, Kichun;Choi, So Yun;Kim, Jae Kyeong;Ahn, Hyunchul
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.20
no.1
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pp.1-14
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2014
Both researchers and practitioners are showing an increased interested in interactive exhibition services. Interactive exhibition services are designed to directly respond to visitor responses in real time, so as to fully engage visitors' interest and enhance their satisfaction. In order to install an effective interactive exhibition service, it is essential to adopt intelligent technologies that enable accurate estimation of a visitor's emotional state from responses to exhibited stimulus. Studies undertaken so far have attempted to estimate the human emotional state, most of them doing so by gauging either facial expressions or audio responses. However, the most recent research suggests that, a multimodal approach that uses people's multiple responses simultaneously may lead to better estimation. Given this context, we propose a new multimodal emotional state estimation model that uses various responses including facial expressions, gestures, and movements measured by the Microsoft Kinect Sensor. In order to effectively handle a large amount of sensory data, we propose to use stratified sampling-based MRA (multiple regression analysis) as our estimation method. To validate the usefulness of the proposed model, we collected 602,599 responses and emotional state data with 274 variables from 15 people. When we applied our model to the data set, we found that our model estimated the levels of valence and arousal in the 10~15% error range. Since our proposed model is simple and stable, we expect that it will be applied not only in intelligent exhibition services, but also in other areas such as e-learning and personalized advertising.
Recently, various approaches to recommendation systems have been studied in terms of the quality of recommendation system. A recommender system basically aims to provide personalized recommendations to users for specific items. Most of these systems always recommend the most relevant items of users or items. Traditionally, the evaluation of recommender system quality has focused on the various predictive accuracy metrics of these. However, recommender system must be not only accurate but also useful to users. User satisfaction with recommender systems as an evaluation criterion of recommender system is related not only to how accurately the system recommends but also to how much it supports the user's decision making. In particular, highly serendipitous recommendation would help a user to find a surprising and interesting item. Serendipity in this study is defined as a measure of the extent to which the recommended items are both attractive and surprising to the users. Therefore, this paper proposes an application of serendipity measure to recommender systems to evaluate the performance of recommender systems in terms of recommendation system quality. In this study we define relevant or attractive unexpectedness as serendipity measure for assessing recommendation systems. That is, serendipity measure is evaluated as the measure indicating how the recommender system can find unexpected and useful items for users. Our experimental results show that highly serendipitous recommendation such as item-based collaborative filtering method has better performance than the other recommendations, i.e. user-based collaborative filtering method in terms of recommendation system quality.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.5
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pp.1235-1241
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2016
Personalized App recommendation system is recently famous since the number of various apps that can be used in smart phones that increases exponentially. However, the site users using google play site with malwares have experienced severe damages of privacy exposure and extortion as well as a simple damage of satisfaction descent at the same time. In addition, Sybil attack (Sybil) manipulating the score (rating) of each app with falmay also present because of the social networks development. Up until now, the sybil detection studies and malicious apps studies have been conducted independently. But it is important to determine finally the existence of intelligent attack with Sybil and malware simultaneously when we consider the intelligent attack types in real-time. Therefore, in this paper we experimentally evaluate the relationship between malware and sybils based on real cralwed dataset of goodlplay. Through the extensive evaluations, the correlation between malware and sybils is low for malware providers to hide themselves from Anti-Virus (AV).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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