• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.474-485
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• 2001

본 논문은 영상변형 검출을 목적으로 한 사용자 Key기반 Fragile 워터마크 삽입방법을 제안한다. 원 영상은 8×8 DCT를 거쳐 DCT 계수값으로 변환된 뒤, 사용자가 미리 준비한 워터마크 (Embedding 또는 Authentication Data) 이진 영상이 삽입된다. 이때, 삽입여부 및 삽입위치의 노출을 최소화시키기 위해, 사용자의 Key를 이용한 랜덤화 방법을 사용하도록 제안하였다. 각 DCT 블록에는 한 비트의 데이터가 감추어지게 되며, 각 블록에 삽입된 한 비트 데이터들은 전체적으로 저작권자 고유의 이진영상을 나타나게 된다. 5개의 실제 영상으로 실험한 결과, 제안한 방법은 영상변형 여부뿐만 아니라 그 위치도 알 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 그러나, 50%이상의 압축이 가해지는 경우, 삽입된 워터마크가 많이 소실되어, 향후 압축공격에 대한 성능 개선이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.19-27
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• 2011

본 논문에서는 블록 대각화 프리코딩 기법을 사용하는 다중 사용자 MIMO 하향링크 시스템에서 전체 채널 용량을 최대화하기 위한 데이터 스트림 할당 기법을 제안한다. 기존의 블록 대각화 프리코딩 기법은 모든 사용자에게 동일한 수의 데이터 스트림을 할당하고 water-filling에 의한 전력제어 만으로 전체 채널 용량을 최대화함으로써 데이터 스트림의 수의 차이에 의한 채널 용량의 이득을 스스로 제한했다. 제안하는 블록 대각화 프리코딩의 데이터 스트림 할당 기법은 시스템의 전체 채널 용량을 최대화하기 위하여 평균 채널이득, 순시 채널 이득의 크기를 비교하여 채널 이득이 좋은 사용자에게 많은 수의 데이터 스트림을 할당하고 water-filling을 통한 전력 제어를 하는 방법으로 채널 이득에 대한 채널 용량을 최대화 시킨다. 본 논문에서 제안된 데이터 스트림 할당 기법을 이용하여 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 모의실험을 통해 증명했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.360-363
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• 2010

Streaming Technology can support the real-time playback without downloading and storing multimedia data in local HDD. So, client browser or plug-in can represent multimedia data before the end of file transmission using streaming technology. Recently, the demand for efficient real-time playback and transmission of large amounts of multimedia data is growing rapidly. But most users' connections over network are not fast and stable enough to download large chunks of multimedia data. In this paper, we propose an intelligent IP streaming system based on personalized media service. The proposed IP streaming system enables users to get an intelligent recommendation of multimedia contents based on the user preference information stored on the streaming server or the home media server. The supposed intelligent IP streaming system consists of Server Metadata Agent, Pumping Server, Contents Storage Server, Client Metadata Agent and Streaming Player. And in order to implement the personalized media service, the user information, user preference information and client device information are managed under database concept. Moreover, users are assured of seamless access of streamed content event if they switch to another client device by implementing streaming system based on user identification and device information. We evaluate our approach with manufacturing home server system and simulation results.

• 지식경영연구
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• 제9권3호
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• pp.21-42
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• 2008

As many companies have recognized the importance of Knowledge Management(KM), they have invested lots of their resources in developing and deploying Knowledge Management Systems(KMS) to organize and share knowledge. When they implemented KMS in their organizations, most of them had high expectations about KMS at tile beginning. However, as time passed, its usage was rapidly declined. There have been many attempts to increase its usage. Many research works have tried to find solutions from users and organizations viewpoints, instead of the actual usage data itself. In order to assess the usage level of KMS, they have normally utilized user's attitudes toward KMS by assuming that user attitudes have strong relationship with actual uses of KMS. The purpose of this study is to assess tile impacts of user, organizational, and job characteristics on the satisfaction and the usage levels of KMS. Unlike other studies, this study is to explore impact factors which affect the usage level of KMS in organizations by using actual KMS log data as well as user's attitudes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.560-561
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• 2018

스마트폰의 보급으로 온라인 쇼핑 시장에서 모바일 쇼핑의 비중이 확대되고 있다. 대부분의 모바일 쇼핑은 애플리케이션을 통해 서비스를 제공하고 있다. 기업들은 온라인 마켓의 경쟁력 확보와 소비자의 다양한 요구사항 응대를 위해 개인화 서비스를 제공한다. 하지만 개인화 서비스는 사용자 데이터 수집과 분석이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 쇼핑 환경의 사용자 데이터 수집을 위해 스마트폰의 카메라를 이용하여 물품의 바코드 인식기능과 머신러닝 기반 물품의 이미지 인식 기능을 구현하였다. 구현된 기능과 푸시 알림 서비스를 통해 온라인 쇼핑 플랫폼 애플리케이션의 개인화 서비스와 사용자 데이터 수집 및 분석을 할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권1호
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• pp.24-31
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• 2012

This study is designed to predict the overall electric power load, to apply the method of time sharing and to reduce simultaneous load factor of electric power when authorized by user entering demand plans and using schedules into the user's interface for a certain period of time. This is about smart grid, which reduces electric power load through simultaneous load factor of electric power reduction system supervision agent. Also, this study has the following characteristics. First, it is the user interface which enables authorized users to enter and send/receive such data as demand plan and using schedule for a certain period of time. Second, it is the database server, which collects, classifies, analyzes, saves and manages demand forecast data for a certain period of time. Third, is the simultaneous load factor of electric power control agent, which controls usage of electric power by getting control signal, which is intended to reduce the simultaneous load factor of electric power by the use of the time sharing control system, form the user interface, which also integrate and compare the data which were gained from the interface and the demand forecast data of the certain period of time.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.29-38
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• 2019

라이프로그를 이용한 경로 예측 기법은 정확한 경로 예측을 위하여 많은 양의 학습 데이터를 요구하며, 학습 데이터가 부족할 경우 경로 예측 성능이 저하된다. 학습 데이터 부족은 사용자의 이동 패턴이 유사한 다른 사용자의 데이터를 이용하여 해결이 가능하다. 따라서 이 논문은 사용자 유사도 기반 경로 예측 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 제안 알고리즘은 경로를 3단 그리드 패턴으로 학습하고 코사인 유사도 기법을 이용하여 사용자 간 유사도를 측정한다. 이후, 측정된 유사도를 학습된 모델에 적용하여 경로를 예측한다. 평가를 위하여 기존 경로 예측 기법들과 제안 기법의 경로 예측 정확도를 측정 및 비교한다. 그 결과, 제안 기법의 정확도는 66.6%로 다른 기법들에 비해 평균 1.8% 더 높은 정확도를 가진 것으로 평가된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2334-2347
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• 2023

Metaverse services generate text data, data of ubiquitous computing, in real-time to analyze user emotions. Analysis of user emotions is an important task in metaverse services. This study aims to classify user sentiments using deep learning and pre-trained language models based on the transformer structure. Previous studies collected data from a single platform, whereas the current study incorporated the review data as "Metaverse" keyword from the YouTube and Google Play Store platforms for general utilization. As a result, the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) models using the soft voting mechanism achieved a highest accuracy of 88.57%. In addition, the area under the curve (AUC) score of the ensemble model comprising RoBERTa, BERT, and A Lite BERT (ALBERT) was 0.9458. The results demonstrate that the ensemble combined with the RoBERTa model exhibits good performance. Therefore, the RoBERTa model can be applied on platforms that provide metaverse services. The findings contribute to the advancement of natural language processing techniques in metaverse services, which are increasingly important in digital platforms and virtual environments. Overall, this study provides empirical evidence that sentiment analysis using deep learning and pre-trained language models is a promising approach to improving user experiences in metaverse services.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1238-1259
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• 2024

Previous studies on joint optimization of computation offloading and service caching policies in Mobile Edge Computing (MEC) have often neglected the impact of dependency-aware subtasks, edge server resource constraints, and multiple users on policy formulation. To remedy this deficiency, this paper proposes a many-objective joint optimization dependency-aware task offloading and service caching model (MaJDTOSC). MaJDTOSC considers the impact of dependencies between subtasks on the joint optimization problem of task offloading and service caching in multi-user, resource-constrained MEC scenarios, and takes the task completion time, energy consumption, subtask hit rate, load variability, and storage resource utilization as optimization objectives. Meanwhile, in order to better solve MaJDTOSC, a many-objective evolutionary algorithm TSMSNSGAIII based on a three-stage mating selection strategy is proposed. Simulation results show that TSMSNSGAIII exhibits an excellent and stable performance in solving MaJDTOSC with different number of users setting and can converge faster. Therefore, it is believed that TSMSNSGAIII can provide appropriate sub-task offloading and service caching strategies in multi-user and resource-constrained MEC scenarios, which can greatly improve the system offloading efficiency and enhance the user experience.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.614-618
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• 2008

인터넷 서비스의 급속한 발전으로 멀티미디어 데이타의 양이 크게 증가함에 따라, 이를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해 사용자 개개인에 초점을 맞춘 효율적인 검색기술이 필요하게 되었다. 하지만 최근 웹사이트에서 제공하는 사용자 모델링 서비스는 텍스트 기반 페이지 구성이나 추천 검색 등에만 국한되어 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 모델링 기법을 동영상 검색에 적용하기 위해 사용자의 선호도를 베이지안 네트워크로 모델링하고, 추론된 확률 값을 검색에 반영하는 방법을 제안한다. 이를 위해 실제 연구실 환경 내에 존재하는 컨텍스트 정보를 정의하였고, 설치된 카메라로부터 얻어진 동영상이 포함하는 컨텍스트 정보를 텍스트의 형태로 주석을 달았다. 사용자로부터 입력받은 사용자 개인의 정보는 설계된 베이지안 네트워크 모델의 증거 값으로 사용되어, 그로부터 사용자의 선호도를 추론하도록 하였다. 베이지안 네트워크의 추론 결과로 얻어진 확률 값은 검색에 반영되어 각 사용자의 선호도에 맞는 검색 결과를 보여준다. 사용자 평가 결과, 제안하는 모델을 사용하여 선택된 결과의 만족도가 일반적인 검색의 결과에 비해 높음을 확인하였다.