새로운 기술의 도입으로 바라보았을 때 인터넷이라는 기술은 기존에 가능하기 못하였던 다양한 비즈니스 모델의 출현을 가능하게 하여 주었다. 향후에는 지능형 에이전트라는 새로운 기술로 인하여 현재의 비즈니스 모델이 어떻게 새로운 기회를 찾게 될 수 있는지 파악하는 것은 관련 사업담당자들에게 의미 있는 일이라 사료된다. 본 논문에서는 지능형 에이전트 기술을 기존의 속성 기준의 분류를 지양하고 비즈니스 모델 관점에서 핵심역량, 사용주체, 사용공간, 수익원천의 기준으로 분류하고 대표적인 비즈니스 모델인 경매모델, P2P 모델, 전자몰 모델등에서의 구매자 혹은 판매자가 이러한 지능형 에이전트 기술을 보유하였을 경우에 가능한 시나리오와 도식화된 모델을 제시하고자 한다.
본 연구는 부동산종합정보시스템을 구현하기 위한 중요한 프로그램 중의 하나인 권리분석 프로그램, 특히 전세위험진단 프로그램의 개발에 대하여, 신뢰성을 기반으로 하는 시스템의 개발을 제안하고 있다. 기존의 연구에서는 모든 입력자료를 사용자가 전수 입력하고 프로그램은 단순히 계산만 하여 제공하는 방식을 취하고 있었다. 이러한 것은 사용자로 하여금 불편함을 느끼게 하고 전세위험진단 프로그램의 신뢰성을 저하시키는 요인으로 작용하였던 것이다. 따라서 본 논문에서 제시하는 프로그램은 사용자가 입력할 부분을 최소화시키고 기존의 매물자료와 경매자료를 활용하여 부동산가격을 시스템이 제공하도록 하는데 큰 차이가 있다. 또한 위험의 여부를 제시할 뿐만 아니라 위험에 대하여 설명하고, 위험을 통제할 수 있는 방안을 추가적으로 제시하여 사용자가 보다 더 위험을 잘 인식할 수 있도록 하는 것이 개발된 시스템의 주요한 특징이라고 할 수 있다.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
With a rapid diffusion of internet, more peoples are interested in electronic commerce and the various electronic commerce types are being appeared. In these respects, the internet auction being take the more attentions at the present. Since perceived usefulness and perceived ease of use are such a fundamental driver of usage intentions, it is important to understand the determinants of this construct and how their influences change. In these respects, the web site joyfulness, the web site trust and the institutional mechanism are included as the moderating variables in our research model. A better understanding of the interactions of these factors to the usage intention to the auction site would enable us to design the organizational interventions that would increase the user acceptance and the usage of auction systems. Therefore, the goal of the present research is to extend the organizational model of auction system with TAM's perceived usefulness and perceived ease of use and the additional motivating determinants. The result showed that the web site joyfulness and the trust were the significant determinants on the the usage of auction site. However, the direction of the effect was not consistant through the cases. The model suggested in this study need to be extended with including the more sociological factors and the empirical results founded in this study are required to be verified with the extended model.
UML은 용용시스템 또는 컴포넌트 개발과정에서 분석 및 설계과정을 모델링하여주는 표준언어이며, CORBA, COM+, EJB 등은 컴포넌트의 재사용을 실현화시켜주는 기술이다. 컴포넌트 개발과정에서 재사용가능한 컴포넌트와 새로 개발할 컴포넌트를 구별한 후 개발하면, 응용시스템이나 컴포넌트의 개발비용을 줄일 수 있고, 질이 좋은 컴포넌트를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 컴포넌트의 개발과정에서 생성되는 산출물들의 모델링시에 필요로 하는 컴포넌트 속성에 따르는 확장된 UML 표기법을 정의한다. 또한, 사례 연구로 특정 영역인 웹상의 경매 시스템 개발에 필요한 컴포넌트들의 모델링 및 UML 적용기법을 소개한다.
현재 폐교된 학교의 데이터들과 후에 폐교될 위험이 있는 학교들의 데이터를 활용하여, 민간, 국가기관 모두에 유용한 데이터를 제공할 수 있는 시스템을 구축하였다. 사용한 데이터로는 22년도 출산율, 14년도 출산율, 지역별 폐교 이용 현황, 전체 폐교 데이터, 현재 학교 인원 현황에 관한 자료를 활용했다. 이같은 데이터를 통해 현재 운영되고 있는 학교 중 폐교 위험의 범주 안에 들어가 있는 학교를 가중치 전략으로 추출할 수 있게 만들었다. 시스템 예측 결과, 현재까지 폐교된 학교들보다 더 많은 학교들이 폐교위기에 처해있고, 더 많은 학교들이 폐교될 것으로 예상된다. 급감하는 출산률을 보아 폐교되는 추세를 줄일 수 없다. 따라서 정부 차원에서 폐교 대부와 경매, 폐교활용 조건을 완화시키고, 학교 건물들을 대책없이 방치시키는 일을 미리 대비해야 한다고 사료된다.
Apartment auction is a system that is used for the citizens to get a house. This paper deals with the implementation of a web-based intelligent decision support system using OLAP technique and data mining technique for auction decision support. The implemented decision support system is working on a real auction database and is mainly composed of OLAP Knowledge Extractor based on data warehouse and Auction Data Miner based on data mining methodology. OLAP Knowledge Extractor extracts required knowledge and visualizes it from auction database. The OLAP technique uses fact, dimension, and hierarchies to provide the result of data analysis by menas of roll-up, drill-down, slicing, dicing, and pivoting. Auction Data Miner predicts a successful bid price by means of applying classification to auction database. The Miner is based on the lazy model-based classification algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm to reflect the characteristics of auction database.
본 논문은 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 제어 할 수 있는 EAI(External Authoring Interface) 기술을 이용하여, 가상세계에서 사용자의 분신인 아바타(Avatar)를 제어하기 위한 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. VRML 언어로 기술된 사용자들의 아바타가 사용자의 요구에 따라 움직이거나, 표정을 표현한 수 있는 상호작용들을 자바로 구현하였다. 이는 앞으로 가상 공간상에서 아바타를 활용하여 사이버정치, 강연, 시연회, 경매와 같은 사회의 다양한 통합을 목적으로 한 웹 기반의 가상적인 사회를 구현하기 위한 연구로 발전될 수 있으리라 본다.
웹 애플리케이션 해킹 방법인 CSRF(Cross Site Request Forgery) 공격은 2008년 2월에 온라인 경매사이트인 옥션에서의 1800만명의 개인정보를 유출 사고 피해를 입힌 공격이다. OWASP(Open Web Application Security Project)에서는 이 공격의 해결방안으로 동기화되고 고유한 토큰 값을 생성하여 페이지 요청 시에 이를 검증하는 시스템을 권고하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이 공격을 방어하기 위한 방법으로 타임스탬프와 사용자 고유의 값인 전자서명을 토큰형태로 생성하여 Hidden Field에 삽입함으로써 검증하는 기법에 대해 연구하고자 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권1호
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pp.141-155
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2005
It is very important that sellers provide reasonable reserve prices for auction items in internet auction systems. Recently, an agent has been proposed to generate reserve prices automatically based on the case similarity of information retrieval theory and the moving average of time series analysis. However, one problem of the previous approaches is that the recent trend of auction prices is not well reflected on the generated reserve prices, because it simply provides the bid price of the most similar item or an average price of some similar items using the past auction data. In this paper. in order to overcome the problem. we propose a method that generates reserve prices based on the moving average. the exponential smoothing, and the least square of time series analysis. Through performance experiments. we show that the successful bid rate of the new method can be increased by preventing sellers from making unreasonable reserve prices compared with the previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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