http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
모바일 P2P환경에서 제한적인 자원을 고려한 신뢰성 판별 기법
최민웅(Minwoong Choi),고건식(Geonsik Ko),전현욱(Hyeonnwook Jeon),김연우(Yeonwoo Kim),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.1
최근 모바일 기기와 근거리 무선 통신 기술 등의 발달로 기존 중앙 집중 처리 시스템의 한계를 개선하기 위해 모바일 P2P 네트워크에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 모바일 P2P네트워크에서 피어는 배터리, 메모리, 저장 공간 등과 같은 제한적인 요소들을 가진다. 모바일 P2P 네트워크에서 안전한 콘텐츠 공유를 위해서는 피어의 신뢰성이 판별되어야 한다. 본 논문에서는 제한된 모바일 P2P 네트워크에서 신뢰도를 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 피어의 평가 정보를 이용하여 직접적으로 피어가 평가한 값과 다른 피어가 평가한 간접적인 평가 값을 이용하여 피어의 신뢰성을 판별한다. 피어가 가지는 평가 정보로 최근 갱신 시간을 활용한다. 피어 평가 정보의 최근 갱신 시간을 비교하여 평가 정보 공유 시 중복되는 평가정보를 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 메시지 수를 감소시키며 신뢰성에 대한 정확도를 향상시키는 것을 입증한다. Recently, with the development of mobile devices and near field communication, mobile P2P networks have been actively studied to improve the limits of the existing centralized processing system. A peer has limited components such as batteries, memory and storage spaces in mobile P2P networks. The trust of a peer should be discriminated in order to share reliable contents in mobile P2P networks. In this paper, we propose a trust discrimination scheme considering limited resources in mobile P2P environments. The proposed scheme discriminates the trust of a peer by direct rating values using the rating information of the peer and indirect rating values by the other peers. The recent update time is included in the rating information. The proposed scheme reduces the redundant rating information by comparing the recent update times of the rating information. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme reduces the number of messages and improves the accuracy of trust over the existing scheme.
실시간 기상 빅데이터를 활용한 홍수 재난안전 시스템 설계 및 구현
김연우(Yeonwoo Kim),김병훈(Byounghoon Kim),고건식(Geonsik Ko),최민웅(Minwoong Choi),송희섭(Heesub Song),김기훈(Gihoon Kim),유승훈(Seunghun Yoo),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.1
최근 빅데이터 분석 기술을 통해 새로운 정보를 도출하기 위한 분석 기법들과 이를 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 재난안전은 생활에 밀접한 서비스로 가장 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상 빅데이터 분석을 이용한 홍수 재난안전 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 수집되는 방대한 양의 정보를 검색하고 처리한다. 더불어 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고, 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자 메시지 및 뉴스와 같은 실시간 정보와 태풍 · 홍수 등으로 인한 하천 범람 등과 같은 재난 위험요인을 분석한 위험 예측 정보를 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통해 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있다. Recently, analysis techniques to extract new meanings using big data analysis and various services using them have been developed. A disaster safety service among such services has been paid attention as the most important service. In this paper, we design and implement a flood disaster safety system using real time weather big data. The proposed system retrieves and processes vast amounts of information being collected in real time. In addition, it analyzes risk factors by aggregating the collected real time and past data and then provides users with prediction information. The proposed system also provides users with the risk prediction information by processing real time data such as user messages and news, and by analyzing disaster risk factors such a typhoon and a flood. As a result, users can prepare for potential disaster safety risks through the proposed system.
소셜 네트워크 환경에서 사용자 행위를 고려한 콘텐츠 추천 기법
고건식(Geonsik Ko),김병훈(Byounghoon Kim),김대윤(Daeyun Kim),최민웅(Minwoong Choi),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.2
스마트폰의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 사용자들은 많은 콘텐츠를 생산하거나 서로 공유한다. 이로 인해 사용자는 자신이 원하지 않는 콘텐츠를 받아보거나 소비함으로써 많은 시간을 소요하게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 사용자에게 협업 필터링을 이용하여 적합한 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 낮추는 사용자의 데이터를 제거하기 위해서 사용자 신뢰도를 고려한다. 사용자의 신뢰도는 온라인 소셜 네트워크의 사용자 행위를 분석해서 도출한다. 사용자의 신뢰도를 다양한 관점에서 평가하기 위해서 기존기법에서 사용하지 않았던 사용자 행위들을 수집해서 사용한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다. With the development of smartphones and online social networks, users produce a lot of contents and share them with each other. Therefore, users spend time by viewing or receiving the contents they do not want. In order to solve such problems, schemes for recommending useful contents have been actively studied. In this paper, we propose a contents recommendation scheme using collaborative filtering for users on online social networks. The proposed scheme consider a user trust in order to remove user data that lower the accuracy of recommendation. The user trust is derived by analyzing the user activity of online social network. For evaluating the user trust from various points of view, we collect user activities that have not been used in conventional techniques. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme outperforms the existing scheme.