• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-9
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• 2016

클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자는 중앙처리장치, 메모리, 네트워크, 저장 장치 등과 같은 인프라를 IaaS(Infrastructure as a Service) 서비스로 제공받을 수 있다. 저장 장치의 경우 서비스 제공자가 제공하는 물리적인 자원들의 인스턴스가 제공하는 저장 용량이 제한되어 있으므로, SQL 서버가 사용할 수 있는 최대 저장 용량을 지원할 수 없다. 본 논문에서는 한정된 용량을 가진 인스턴스들의 네트워크 디스크를 공유하여 SQL 서버에서 사용할 수 있는 대용량의 저장소를 확보하기 위한 방법을 제안한다. 실험을 통해 아마존 EC2 윈도우즈 환경에서 아마존 EBS 볼륨을 사용하는 하나의 인스턴스가 사용할 수 있는 최대 저장 용량을 초과하는 대용량 저장 공간을 확보할 수 있으며, SQL Server를 운영하는 아마존 클라우드 환경에서 디스크 용량 및 성능을 증가시켜 전체적인 SQL Server의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제30권6호
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• pp.865-871
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• 2017

Objective: The aim was to evaluate carcass characteristics, cut yield, and meat quality in lambs that were fed different inclusion levels of palm kernel cake. Methods: Forty-five woolless castrated male Santa $In{\hat{e}}s$ crossbred sheep with an initial average body weight of $23.16{\pm}0.35kg$ were used. The experimental design was a completely randomized design with five treatments, with palm kernel cake in the proportions of 0.0%, 7.5%, 15.0%, 22.5%, and 30.0% with nine replications per treatment. After slaughter, the gastrointestinal tract was weighed when it was full, after which it was then emptied. The heart, liver, kidney, pancreas perirenal fat were also collected and weighed. The carcass was split into two identical longitudinal halves and weighed to determine the quantitative and qualitative characteristics. Results: The empty body weight, carcass weight and yield, and fat thickness decreased linearly (p<0.05) as a function of palm kernel inclusion in the diet. There was no difference (p>0.05) for the rib eye area of animals that were fed palm kernel cake. There was a reduction in the commercial cut weight (p<0.05), except for the neck weight. The weights of the heart, liver, kidney fat, small, and large intestine, and gastrointestinal tract decreased. Nevertheless, the gastrointestinal content was greater for animals that were fed increasing levels of cake. For the other organs and viscera, differences were not verified (p>0.05). The sarcomere length decreased linearly (p<0.05), although an effect of the inclusion of palm kernel cake was not observed in other meat quality variables. It is worth noting that the red staining intensity, indicated as A, had a tendency to decrease (p = 0.050). Conclusion: The inclusion of palm kernel cake up to 30% in the diet does not lead to changes in meat quality characteristics, except for sarcomere length. Nevertheless, carcass quantitative characteristics decrease with the use of palm kernel cake.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.1-15
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• 2024

본 연구는 디지털 대전환이 빠르게 진행되는 환경에서 빅테크 플랫폼 기업들의 스포츠콘텐츠 비즈니스의 특징을 밝히는 데 있다. 구체적으로는 아마존을 대상으로 빅테크 플랫폼 기업의 시장구조를 살펴보고 이런 구조에서 스포츠콘텐츠가 그들에게 어떤 역할을 하는지 아마존의 스포츠마케팅 사업의 특징을 밝혀 빅테크 플랫폼 기업의 스포츠콘텐츠 비즈니스를 전망하였다. 양면시장 플랫폼 비즈니스를 기반으로 한 빅테크 플랫폼 기업들은 자신들의 플랫폼의 가치를 제고하는 전략에 스포츠콘텐츠가 존재하고 있다. 때문에 스포츠콘텐츠는 이들에게 플랫폼의 가치를 높이고 나아가 인프라와 같은 플랫폼 생태계의 시너지를 높여 수익을 극대화함으로써 독점적 지위를 공고히 하는 도구로 사용된다. 아마존은 대륙이나 국가별로 인기 있는 라이브스포츠중계권을 획득하여 이를 플랫폼에 공급하여 신규고객의 증가와 구매효과 뿐 아니라 경기단체나 팀에게 IT솔루션 서비스를 제공하고 다양한 프로모션 콘텐츠를 기획 공급하면서 광고 사업을 비롯한 아마존 플랫폼 전체에 시너지를 내고 있다. 아마존프라임비디오와 아마존 프라임에 라이브 스포츠 콘텐츠를 공급하고, 아마존 웹 서비스를 통해 다양한 스포츠 이해관계자들에게 기술적 서비스를 제공하고 있으며 동시에 광고주의 광고와 마케팅 성과를 분석하고 예측하는 아마존마케팅클라우드 서비스를 제공하면서 비즈니스 기회를 넓히고 아마존 전체의 가치를 높이고 있다. 이는 양면시장 플랫폼 기반의 빅테크 기업과 단면시장 기반의 레거시 글로벌 기업과의 시장구조의 차이에서 기인하며 디지털시대 스포츠마케팅 비즈니스의 새로운 변화라고 할 수 있다. 이 새로운 모델의 핵심은 라이브스포츠 스트리밍 중계권을 기반으로 한 다양한 콘텐츠 개발을 통한 비즈니스이며 스포츠콘텐츠 마케팅은 기존 중계권, 스폰서십과 함께 스포츠비즈니스의 주요 분야가 될 것이다. 아마존, 애플, 구글과 같은 빅테크 플랫폼 글로벌 기업들은 또 다른 새로운 글로벌 스포츠마케팅 기업이 될 수 있으며 현재의 스포츠마케팅 회사와 광고회사 그리고 팀과 경기단체들은 위기와 기회가 공존해 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.295-303
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• 2023

클라우드 컴퓨팅 시장이 성장하면서 다양한 클라우드 서비스가 안정적으로 제공되고 있으며 국내행정·공공기관은 모든 정보시스템을 클라우드 시스템으로 운영하기 위한 전환사업을 수행하고 있다. 그러나 인터넷을 통해 클라우드 자원에 접근할 경우, 내·외부 인력의 잘못된 자원 사용 및 악의적인 접근이 가능하기 때문에 사전에 클라우드 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 기술을 마련하는 것이 필요하다. 본 논문은 클라우드 서비스 중, 민감한 데이터를 저장하는 클라우드 스토리지 서비스에 대해 제로 트러스트 기반으로 보안 기술을 설계하고, 설계된 보안기술을 실제 클라우드 스토리지에 적용하여 보안 기술의 실효성을 검증한다. 특히, 보안 기술 적용 여부에 따른 클라우드 사용자의 상세 접근 및 사용 행위를 추적하기 위하여 메모리 포렌식, 웹 포렌식, 네트워크 포렌식을 수행한다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 서비스로서 Amazon S3(Simple Storage Service)를 사용하고, S3의제로트러스트 기술로는 접근제어목록 및 키 관리 기술을 사용한다. 또한, S3에 대한 다양한 접근 유형을 고려하기 위하여 AWS(Amazon Web Services) 클라우드 내·외부에서 서비스 요청을 발생시키고, 서비스 요청위치에 따른 보안 기술 적용 효과를 분석한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권4호
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• pp.29-38
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• 2023

A single-learner model which integrates the user's positive and negative perceptions is proposed by augmenting counterfactual data to the interaction data between users and items, which are mainly used in collaborative filtering in this study. The proposed CausRec showed superior performance compared to the existing NCF model in terms of F1 value and AUC in experiments using three published datasets: MovieLens 100K, Amazon Gift Card, and Amazon Magazine. Compared to the existing NCF model, the F1 and AUC values of CausRec showed 1.2% and 2.6% performance improvement in MovieLens 100K data, and 2.2% and 10% improvement in Amazon Gift Card data, respectively. In particular, in experiments using Amazon Magazine data, F1 and AUC values were improved by 11.7% and 21.9%, respectively, showing a significant performance improvement effect. The performance of CausRec is improved because both positive and negative perceptions of the item were reflected in the recommendation at the same time. It is judged that the proposed method was able to improve the performance of the collaborative filtering because it can simultaneously alleviate the sparsity and imbalance problems of the interaction data.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.101-102
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• 2018

개인용 컴퓨터 사용자들은 키보드와 마우스를 장시간 사용 시 손목에 피로를 느끼거나 질환이 생길 수 있다. 그리고 손이 불편한 지체 장애우는 키보드와 마우스를 사용해 컴퓨터를 조작하기 힘들다. 이를 해결하기 위한 키보드와 마우스 대체품은 기능이 제한되거나 가격이 비싼 문제가 있다. 이 논문에서는 아마존 에코와 아마존 웹 서비스의 람다 함수를 이용하여 음성명령으로 개인용 컴퓨터를 조작하기 위한 시스템을 구현한다. 구현한 시스템은 사용자의 음성 명령을 아마존 웹 서버에서 처리하여 개인용 컴퓨터로 전송한다. 개인용 컴퓨터는 전송 받은 명령을 처리하고 이를 이용하여 응용 프로그램을 조작한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.33-39
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• 2020

The paper is to build recommendation systems leveraging Deep Learning and Big Data platform, Spark to predict item ratings of the Amazon e-commerce site. Recommendation system in e-commerce has become extremely popular in recent years and it is very important for both customers and sellers in daily life. It means providing the users with products and services they are interested in. Therecommendation systems need users' previous shopping activities and digital footprints to make best recommendation purpose for next item shopping. We developed the recommendation models in Amazon AWS Cloud services to predict the users' ratings for the items with the massive data set of Amazon customer reviews. We also present Big Data architecture to afford the large scale data set for storing and computation. And, we adopted deep learning for machine learning community as it is known that it has higher accuracy for the massive data set. In the end, a comparative conclusion in terms of the accuracy as well as the performance is illustrated with the Deep Learning architecture with Spark ML and the traditional Big Data architecture, Spark ML alone.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권1호
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• pp.37-48
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• 2020

Logistics centers, distribution centers, or warehouse facilities increasingly dominate urban and suburban landscapes, their enormous but blank, repetitive facades completely overshadowing adjacent buildings. Mostly ignored by architects, this new building type symbolically represents the arrival of post-anthropocene, or post-urbicene era of architecture, in which an increasing portion of our built environment will not be intended for human occupancy, but rather for use by machines and artificial intelligence. As a new wave of logistics centers are becoming more automated, and more supersized, it is important to deepen architects' understanding of the organizational logic and programming factors that inform the overall design decisions for these facilities. With a particular focus on three case studies--Coupang, E-Mart, and Amazon Fulfillment Centers, this research examines the current trends in automation and expansion of logistics centers, and offers an analysis and forecast for future facilities in South Korea.

• 지식경영연구
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• 제20권2호
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• pp.25-42
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• 2019

AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.664-671
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• 2020

스마트 빌딩 (Smart Building)은 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 장치와 클라우드 서비스에서 모두 사용될 수 있는 응응 프로그램을 의미한다. 최근 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공 업체는 IoT 장치에서 클라우드 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있는 IoT 클라우드 플랫폼을 제공하고 있다. Postscapes에 따르면 최근에 152 개의 IoT 클라우드 플랫폼이 존재하고 있으며 스마트 빌딩 구현을 위해 하나를 선택하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 마이크로소프트 Azure IoT 허브와 아마존의 AWS(Amazon Web Services) IoT를 선택하였다. 두 개의 IoT 클라우드 플랫폼을 선택하고 스마트 빌딩 관점에서 평가하였다. IoT 클라우드 플랫폼을 평가하기 위해 두 가지 다른 IoT 클라우드 플랫폼을 활용하였고, 일반적인 스마트 빌딩 시나리오를 가정하여 프로토타입을 구현하였다. 실험은 IoT 클라우드 플랫폼을 사용하여 시스템을 개발하는 과정에서 얻은 정보와 경험을 기반으로 수행하였다. 이 평가 결과는 스마트 빌딩을 위해 IoT 클라우드 플랫폼을 선택할 때 활용될 수 있다.