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콘텐츠 큐레이션 플랫폼 성능평가 알고리즘
Performance Evaluation Algorithm of Contents Curation Platform 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.11 no.6, 2018년, pp.658 - 663  

최종호 (Department of IoT Electronic Engineering, Kangnam University)

초록
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본 논문에서는 콘텐츠 큐레이션 플랫폼의 성능평가 알고리즘을 제안하였다. 성능평가는 초기조건과 종료조건을 설정하고, 4개의 파라미터를 측정하여 수행하였다. 성능평가에 사용되는 파라미터는 서비스 응답속도, 응답결과 정확도, 분석결과 정밀도, 분석결과 재현율이다. 제안한 성능평가 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 118,738건의 데이터베이스를 직접 구축한 후, 인터넷에서 콘텐츠를 오픈하여 이를 클릭한 사용자 행위를 기반으로 실험을 수행하였다. 실험에 사용된 페이지 뷰는 6,975,365건이었다, 실험결과, 4개의 파라미터를 이용하면 콘텐츠 큐레이션 플랫폼의 종합평가와 단위 평가가 객관적으로 수행될 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a performance evaluation algorithm of contents curation platform is proposed. The evaluation starts with setting the initial-final conditions, and measures four performance evaluation parameters. These parameters are response rate of service, accuracy of response result, precision of ...

주제어

#contents   #curation   #parameter   #performance evaluation   #platform  

표/그림 (12)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 서비스 응답속도, 응답결과 정확도, 분석결과 정확도, 분석결과 재현율을 기반으로 콘텐츠 큐레이션 플랫폼의 성능을 정량적으로 평가하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘에는 성능평가 초기 및 종료 조건과 가중치 분배 방식을 새롭게 적용하되었다.
  • 따라서 본 논문에서는 플랫폼의 성능평가 알고리즘을 제안하였다. 상용으로 개발한 플랫폼을 기반으로 성능평가를 수행하고, 성능평가 각각의 파라미터에 대한 객관성을 확인하였다.
  • 본 논문에서는 콘텐츠 큐레이션 플랫폼을 평가하기 위한 4개의 파라미터인 서비스 응답속도, 응답결과 정확도, 분석결과 정밀도, 분석결과 재현율의 가중치를 설정함으로써 플랫폼의 종합평가를 분야별로 실시하는 알고리즘을 제안하였다. 가중치를 성능평가에 적용하는 방법은 서비스유형(TOS : Type Of Services)을 정의하는 것이다.
  • 본 논문에서는 플랫폼의 품질을 객관적이고 정량적으로 평가하는 성능평가 알고리즘을 제안하였다. 그림 4에 콘텐츠 큐레이션 시스템의 성능평가 알고리즘을 나타냈다.
  • 현재 콘텐츠 큐레이션 플랫폼의 성능 인증은 고가의 소프트웨어 인증에 의해서 개발자가 제시하는 조건과 파라미터를 기반으로 수행되고 있다. 본 논문은 성능평가 파라미터 도출, 측정법 제안, 측정 알고리즘의 체계화를 통해 공인인증 표준문서를 개발하는 연구이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
콘텐츠 큐레이션 플랫폼을 구성하는 4개의 엔진은 무엇인가? 콘텐츠 큐레이션 플랫폼은 일반적으로 4개의 엔진으로 구성된다. 대규모의 콘텐츠를 분류/저장/관리하는 CME(Contents Management Engine), 실시간으로 CME를 통해 관리되는 콘텐츠의 내용 및 유형, 사용자 환경에서 수집되는 사용자 행위 및 형태, 사용자의 콘텐츠 집중도 등을 분석하는 CDSA(Collection Data Streamming Analysis Engine), 사용자의 활동로그, 개인화 정보, 플랫폼 정보 등 사용자 특성과 관련되는 정보를 수집하는 UIC(User Information Collection Engine), 사용자 단말기 플랫폼과 이기종 시스템 관련 API를 제공하는 MCDE(Multi-Platform Contents Display Engine) 등이다. 콘텐츠 큐레이션 플랫폼의 구성도를 그림 1에 나타냈다.
콘텐츠 큐레이션의 핵심은 무엇인가? 콘텐츠 큐레이션에서의 핵심은 소비자 개인의 특성과 관련된 개인정보를 파악하는 것이다. 그러나 개인정보의 직접적인 획득은 회원가입 단계에서 일부 가능하나, 개인정보보호법 때문에 제한적일 수밖에 없다.
성능평가에 사용되는 파라미터는 어떤 것들이 있는가? 성능평가는 초기조건과 종료조건을 설정하고, 4개의 파라미터를 측정하여 수행하였다. 성능평가에 사용되는 파라미터는 서비스 응답속도, 응답결과 정확도, 분석결과 정밀도, 분석결과 재현율이다. 제안한 성능평가 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 118,738건의 데이터베이스를 직접 구축한 후, 인터넷에서 콘텐츠를 오픈하여 이를 클릭한 사용자 행위를 기반으로 실험을 수행하였다.
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참고문헌 (9)

  1. Yeo-Kwang, Yoon, "A Study on Contents Curation of Portal Sites", Journal of the Korea Entertainment Industry Association, Vol. 8, No. 4, 2014. 

  2. Sumi Song and Yongik Yoon, "Contents Curation model for Smart Device based on Scenario", Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 17, No. 11, 2012. 

  3. Lee, Youja and Yu, Hongsik, "Effects of Broadcasting Content Curation on Video-On-Demand Use Traffic : Based on a Case of the Educational Broadcasting System", Information Society & Media, Vol. 18, No. 3, 2017, 

  4. Jongho, Choi and Keebeak, Kim, "Development of real time clouding-contents curation platform based on hybrid analysis", Research Report, Korean Small and Medium Business Administration, 2017. 

  5. David M W Powers, "Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness and Correlation", Journal of Machine Learning Technology, 2011. 

  6. Perruchet, P., Peereman, R., "exploitation of distributional information in syllable processing", Journal of Neurolinguistics, 2004. 

  7. David M W Powers, "The Problem with KappaEACL", Proceedings of the 13th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, 2012. 

  8. Fawcett, T., "An Introduction to ROC Analysis", Pattern Recognition Letters. 2006. 

  9. Dongwon Kim, Mi-Hee Youn, 'Performance Evaluation on the Power Consumption of IEEE802.15.4e TSCH', The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication VOL. 18 No. 1, 2018 

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