• Title/Summary/Keyword: 개인정보관리모델

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Item based Reputation Management for Ensuring Reliabilities in P2P Environments (P2P 환경에서 신뢰성 보장을 위한 아이템 기반 평판 관리)

  • Park, yong-hun;Bok, kyoung-soo;Yoo, jae-soo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.37-38
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    • 2012
  • 개인 컴퓨터의 보급과 중앙집중식 처리의 한계로 인해 P2P 기술에 대한 관심이 부각됨에 따라 피어들에 대한 평판을 관리하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 피어들의 평가와 더불어 피어가 포함하는 아이템들에 대한 평가를 위한 모델을 제안한다. 제안하는 기법은 P2P 환경에서 아이템 공유를 위한 평판 관리 기법 과 악의 피어 검출 방법으로 구성된다. 제안하는 기법은 아이템을 공유하는 피어들 간에 악의 피어에 대한 정보를 상호 교환하여 악의 피어 검출의 정확성을 향상시킨다.

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A Study on Resource Access Anomaly Detection Algorithm in Mobile Cloud (모바일 클라우드 자원 접근 이상행위 분석 알고리즘 연구)

  • Kim, Ji-Yeon;Choi, Ju-Young;Kim, Hyung-Jong;Park, Choon-Sik;Kim, Jeong-Wook;Jeong, Hyun-Cheol
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2011.11a
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    • pp.941-944
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    • 2011
  • 모바일 클라우드 서비스는 사용자가 모바일 단말에 자원을 가지고 있지 않더라도 인터넷을 통해 외부의 다양한 IT 자원을 제공하는 서비스로서 모바일 단말이 가지는 성능적 한계를 극복시킬 수 있다는 장점과 함께 이용자 수가 증가하고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 존재하는 개인 및 기업의 정보 유출과 같은 문제들은 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에도 그대로 상속되기 때문에 이러한 문제에 대응하기 위해서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 정보유출을 탐지할 수 있는 이상행위 탐지 알고리즘이 마련되어야 한다. 여기서 이상행위란, 모바일 클라우드 자원에 접근하는 방법에 있어 기존에 인지하고 있던 정상적인 행위에서 벗어나는 행위를 의미하며 이상행위로 판단되는 상황이 발생되는 경우, 이를 정보유출이 발생할 수 있는 상황으로 인지함으로써 적절한 대응을 할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 클라우드 자원의 정보유출을 방지하기 위한 목적으로 자원 접근에 대한 이상행위 탐지 알고리즘 개발 모델을 제시한다. 이상행위 탐지 알고리즘을 개발하고 이를 검증하기 위해서는 이상행위를 일으키는 공격 모델 및 대응 모델이 개발되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인증 및 권한관리의 취약점을 이용하여 위협을 일으키는 공격 모델을 개발하는 방법을 제시하고, 사용자의 접속환경 및 클라우드 자원의 정보 흐름을 분석함으로써 이상행위를 탐지하는 알고리즘을 제시한다.

Analysis of Hypertension Risk Factors by Life Cycle Based on Machine Learning (머신러닝 기반 생애주기별 고혈압 위험 요인 분석)

  • Kang, SeongAn;Kim, SoHui;Ryu, Min Ho
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.27 no.5
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    • pp.73-82
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    • 2022
  • Chronic diseases such as hypertension require a differentiated approach according to age and life cycle. Chronic diseases such as hypertension require differentiated management according to the life cycle. It is also known that the cause of hypertension is a combination of various factors. This study uses machine learning prediction techniques to analyze various factors affecting hypertension by life cycle. To this end, a total of 35 variables were used through preprocessing and variable selection processes for the National Health and Nutrition Survey data of the Korea Centers for Disease Control and Prevention. As a result of the study, among the tree-based machine learning models, XGBoost was found to have high predictive performance in both middle and old age. Looking at the risk factors for hypertension by life cycle, individual characteristic factors, genetic factors, and nutritional intake factors were found to be risk factors for hypertension in the middle age, and nutritional intake factors, dietary factors, and lifestyle factors were derived as risk factors for hypertension. The results of this study are expected to be used as basic data useful for hypertension management by life cycle.

A Lifelog Management System Based on the Relational Data Model and its Applications (관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템과 그 응용)

  • Song, In-Chul;Lee, Yu-Won;Kim, Hyeon-Gyu;Kim, Hang-Kyu;Haam, Deok-Min;Kim, Myoung-Ho
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.9
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    • pp.637-648
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    • 2009
  • As the cost of disks decreases, PCs are soon expected to be equipped with a disk of 1TB or more. Assuming that a single person generates 1GB of data per month, 1TB is enough to store data for the entire lifetime of a person. This has lead to the growth of researches on lifelog management, which manages what people see and listen to in everyday life. Although many different lifelog management systems have been proposed, including those based on the relational data model, based on ontology, and based on file systems, they have all advantages and disadvantages: Those based on the relational data model provide good query processing performance but they do not support complex queries properly; Those based on ontology handle more complex queries but their performances are not satisfactory: Those based on file systems support only keyword queries. Moreover, these systems are lack of support for lifelog group management and do not provide a convenient user interface for modifying and adding tags (metadata) to lifelogs for effective lifelog search. To address these problems, we propose a lifelog management system based on the relational data model. The proposed system models lifelogs by using the relational data model and transforms queries on lifelogs into SQL statements, which results in good query processing performance. It also supports a simplified relationship query that finds a lifelog based on other lifelogs directly related to it, to overcome the disadvantage of not supporting complex queries properly. In addition, the proposed system supports for the management of lifelog groups by providing ways to create, edit, search, play, and share them. Finally, it is equipped with a tagging tool that helps the user to modify and add tags conveniently through the ion of various tags. This paper describes the design and implementation of the proposed system and its various applications.

원격의료 정보시스템의 바이오 인증 융합기술

  • Hwang, Yu-Dong;Lee, You-Ri;Park, Dong-Gue;Shin, Yong-Nyuo;Kim, Ja-Son
    • Review of KIISC
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    • v.17 no.5
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    • pp.32-39
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    • 2007
  • 언제 어디서나 예방, 진단, 치료, 사후 관리의 보건 의료 서비스를 제공하는 Ubiquitous-Healthcar(U-HC)는 최근 초보적인 단계로 IT기술과 의료 시스템이 결합된 원격 또는 재택 진료 시스템이 선을 보이고 있다. 하지만 원격 의료 시스템의 개인 신상 및 바이오 유출은 환자의 프라이버시 침해의 가능성을 내포하고 있다. 따라서 본고에서는 원격 의료 정보 시스템의 인증을 강화하기 위하여 Telebiometrics X.tsm과 X.tai 표준을 기반으로 하는 바이오 인식 기반 원격의료 정보 시스템의 사용자 인증 모델의 예를 제시하고 Telebiometrics의 X.tpp를 기반으로 시스템에서 발생 할 수 있는 취약성 및 위협을 분석한다.

Automatically Registering Schedules from Text Messages on Handheld Devices (휴대폰 문자 메시지로부터 자동 일정 등록)

  • Kim, Hyung-Chul;Kim, Jae-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2010.10a
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    • pp.86-93
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    • 2010
  • 개인 휴대용 단말기의 보급률이 높아짐에 따라, SMS 메시지가 또 하나의 새로운 의사소통 수단으로 발전하였다. 특히 통화보다 가격이 저렴하고, 통화 후 따로 적어두지 않아도 자동으로 저장되는 특징으로 인해 약속 등을 정할 때 많은 도움이 된다. 본 논문은 일반적인 정보추출 방법을 적용하여 이러한 SMS 메시지에서 자동으로 약속 시간과 장소를 추출한다. 기계학습 기법으로는 CRF를 이용하였으며, 비속어나 신조어가 많고 줄임말이 많은 SMS 메시지의 특징상 토큰분리나 품사 부착 등의 전처리 언어엔진을 사용하지 않았으며, 대신 Bi-Gram 언어모델을 사용하였으며, 학습 시 사전이나 어휘 등의 다양한 자질들을 적용하여 시스템의 정확도를 높였다.

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Implementation of the Electronic Prescription Security System Using by an If Card (IC 카드에 의한 원외 전자처방전 보안을 위한 시스템 구축)

  • Kang, Se-Na;Lee, Ki-Han
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.10C no.3
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    • pp.281-286
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    • 2003
  • Nowadays, a patient's private medical data which is exposed to the outside world has a severe effect on not only the patient's private life but also his/her social activities and environment. So, it is important to securely protect the patient's private medical data from the illegal manipulation. This paper studies the method to store the electronic prescription information in an IC card. For that, an access control for users, such as a doctor, a nurse, a medical institute member, a pharmacy, a pharmacist, or a patient, is proposed to access the data stored in an IC card. The certificate is issued using the Crypto API of a certificate management model supported by Windows 2000. The public/private key is created by the Cryptographic Service Provider program, and the electronic prescription is signed using the digital signature. The proposed system, therefore, can improve the quality of medical services by securing the safety and integrity of the electronic prescription, stored in an IC card.

The MyData Business Ecosystem Model (마이데이터 비즈니스 생태계 모델 연구)

  • Yang, Kyung Ran;Park, Soo Kyung;Lee, Bong Gyou
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.19 no.11
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    • pp.167-180
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    • 2021
  • The purpose of this study is to present a framework of the MyData business ecosystem that shows a different pattern from the previous one by the MyData concept and to define the characteristics of actors participating in the ecosystem. Because MyData is an individual exercising sovereignty over his or her data, there is a characteristic that the individual participates as a key actor in the business. In other words, MyData Operators participate in the MyData business ecosystem to help individuals who own MyData, MyData creating business and MyData using business, among them, manage their own data. Therefore, this study conducts a case study of domestic and foreign MyData businesses to revitalize the domestic MyData industry. In particular, the business model of 45 cases of overseas MyData operators was analyzed and classified into 7 types of 4 groups. And through this, the importance of the role of MyData Operator in the MyData industry ecosystem is confirmed and a developmental ecosystem model is proposed.

A study on the medical telemetry system by PSTN (원격 의료정보 관리 시스템에 대한 연구)

  • Lee, Yong-Jun;Lee, Jee-Youn;Hong, Joon
    • Proceedings of the KOSOMBE Conference
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    • v.1993 no.11
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    • pp.190-193
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    • 1993
  • 본 연구에서는 개인용 컴퓨터(PC), 모델(MODEM), 그리고 공중회선망(PSTN)을 이용하여 다수의 환자와 병원사이에 환자 정보 및 처방정보를 주고 받을 수 있는 시스템을 구성하였다. 시스템의 구성은 환자에게서 측정된 아나로그 신호를 Analog to Digital Converter에 의해 디지탈 신호로 변환 시킨후 공증회선망을 이용하여 의사 컴퓨터에 측정된 정보를 전해주고 의사의 처방등을 다시 공중회선망을 통해 서어비스받는 형식을 취했다. 본 논문에서는 크게 두가지 점에 초점을 두었다. 첫째로 아나로그신호인 심전도 (ECG:Electrocardiogram)를 컴퓨터에서 사용가능한 화일로 생성하고, 전송해서 치사의 모니터에 본래의 파형과 비교해 왜곡이 적은, 신호로 출력해 주는데 있고, 둘째는 거의 모든 메세지를 한글화 하였고, pull down menu 구동 방식을 채택하여 컴퓨터사용에 초보적인 사람들도 쉽게 사용할 수 있게 하였다.

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Design of a Mirror for Fragrance Recommendation based on Personal Emotion Analysis (개인의 감성 분석 기반 향 추천 미러 설계)

  • Hyeonji Kim;Yoosoo Oh
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.28 no.4
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    • pp.11-19
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    • 2023
  • The paper proposes a smart mirror system that recommends fragrances based on user emotion analysis. This paper combines natural language processing techniques such as embedding techniques (CounterVectorizer and TF-IDF) and machine learning classification models (DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier) to build a model and compares the results. After the comparison, the paper constructs a personal emotion-based fragrance recommendation mirror model based on the SVM and word embedding pipeline-based emotion classifier model with the highest performance. The proposed system implements a personalized fragrance recommendation mirror based on emotion analysis, providing web services using the Flask web framework. This paper uses the Google Speech Cloud API to recognize users' voices and use speech-to-text (STT) to convert voice-transcribed text data. The proposed system provides users with information about weather, humidity, location, quotes, time, and schedule management.