• 제목/요약/키워드: 로그계산

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A Study on the Information Privacy Concerns in Social Log-in Service

  • Kim, Yujin;Lee, Hyung-Seok
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.193-200
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    • 2022
  • 본 연구는 소셜로그인 서비스에서 프라이버시 염려를 유발하는 원인 및 이와 관련된 요인들을 분석하였다. 특히, 주인-대리인 이론을 바탕으로 지각된 정보 비대칭성, 서비스 제공자의 기회주의 우려 요인을 추출하였으며, 프라이버시 계산 이론 모델을 적용하여 프라이버시 염려와 사용의도 간의 관계를 분석하였다. 연구 결과에 따르면 지각된 정보 비대칭성은 정보 프라이버시 염려에 유의한 영향을 미치지 못했으며, 서비스 제공자의 기회주의 우려는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 정보 프라이버시 염려는 지각된 위험에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 프라이버시 계산 이론에 따라 소셜로그인 서비스를 이용함으로써 발생되는 잠재적 손실보다 기대되는 이익이 클수록 사용의도가 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소셜로그인 서비스 기업들이 고객의 정보 프라이버시 보호 행동에 대해 이해하고 서비스를 개선시키는데 도움을 줄 것으로 본다.

전방 안전성이 보장되는 로그 시스템 보안기법 비교분석 (Comparative Analysis of Security Schemes for Log System Providing Forward Security)

  • 강석규;박창섭
    • 융합보안논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.85-96
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    • 2015
  • 보안로그의 활용범위가 다양해짐에 따라 저장된 로그 데이터에 대한 무결성의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 저장된 로그 데이터는 시스템에 침입한 공격자들이 자신의 흔적을 없애기 위해 우선적으로 조작되는 대상이다. 키 정보가 노출이 된 이후의 로그 데이터의 안전성은 보장하지 못하지만, 그 이전에 축적된 로그 데이터 무결성의 전방 안전성을 보장하는 다양한 이론적 기법들이 소개되었다. 본 논문에서는 기존기법들의 특성을 분석하며, 계산 효율적인 측면에서의 비교분석을 통해 적용될 운영환경에 적합한 기법들의 유효성을 확인한다.

포아송-로그정규분포 모형에 관한 연구 (A Study on Poisson-lognormal Model)

  • 김용철
    • 응용통계연구
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    • 제13권1호
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    • pp.189-196
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    • 2000
  • 포아송 분포에서 일반적으로 공액 사전 분포를 이용하여 사후확률의 수학적 계산이 간편하도록 한다. 그러나 모수 집합의 제한적 조건 때문에 비공액 사전 분포를 이용할 수 도 있다. 비공액 사전분포의 사용은 사후분포의 형태가 일상적인 분포집합의 형태를 갖지 않으므로 모형의 가정에 따라서 복잡한 구조를 갖을 수 도 있다. 특히 포아송-로그정규분포 모형에서의 모수 추정문제를 몬테 칼로방법을 이용하여 추정하고자 할 때 필요한 완전한 조건부 분포의 형태는 잘 알려진 분포의 형태를 갖지 않는다. 본 논문에서는 계층적 구조를 갖는 포아송-로그정규분포 모형에 대하여 고찰하고 추정에 있어서 잠재적 변수를 활용하여 필요한 난수발생이 쉽도록 하는 방법에 대하여 알아보았다.

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라이프로그 관리 시스템에서 블루투스 장치를 이용한 효과적인 사진 검색 방법 (Effective Picture Search in Lifelog Management Systems using Bluetooth Devices)

  • 정은호;이기용;김명호
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권4호
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    • pp.383-391
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    • 2010
  • 라이프로그 관리 시스템이란 개인의 일상 생활에 관련된 모든 정보를 저장하고, 이에 대한 관리 및 검색 기능을 제공하는 시스템이다. 본 논문은 라이프로그를 검색하는 방법 중, 현실 세상에서 발생한 사용자와 다른 사람들과의 사회적 접촉에 대한 정보를 키워드로 하여 관련된 라이프로그를 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대폰의 근거리 무선 통신 장치를 이용하여 현실 세상에서 발생한 사용자의 사회적 접촉 정보를 자동으로 수집하는 방법과, 수집된 사회적 접촉 정보를 이용하여 주어진 인물과 관계된 사진을 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 블루투스 장치와 인물의 관계를 추론하기 위하여 인물 정보가 기록된 기존 라이프로그를 이용, 인물과 블루투스 장치가 동시에 관찰되는 빈도수를 계산하여 사람-블루투스 매트릭스를 만든다. 실험 결과, 실제 사용자의 오프라인 만남 정보 중에서, 빈도수 계산 시각에 발생한 모든 오프라인 만남 정보의 20%의 정보만으로도 블루투스 장치와 그 소유주의 관계를 90% 이상의 정확도로 알아 낼 수 있었다. 또한 매트릭스에서 인물에 해당하는 벡터와 라이프로그가 생성된 시점에 스캔된 블루투스 장치들을 벡터 정보 검색 방법으로 비교하여 주어진 인물과 관련된 라이프로그를 검색함으로써, 제안하는 검색 방법은 기존의 검색 방법에 비하여 더 많은 사진을 반환할 뿐만 아니라 기존에는 불가능했던 검색어와의 유사도에 따른 정렬을 가능하게 한다.

로지스틱 회귀모형에서 최우추정량의 정확도 산정 (Assessing the accuracy of the maximum likelihood estimator in logistic regression models)

  • 이기원;손건태;정윤식
    • 응용통계연구
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    • 제6권2호
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    • pp.393-399
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    • 1993
  • 반응이 두 가지로 나타나는 자료에서 설명변수와 반응변수와의 관계를 연구할 때 많이 사용되는 로지스틱 회귀모형에 대하여 그 모수들을 최우추정법으로 구할 때 추정량의 표준오차는 보통 로그우도함수의 2차도함수에 바탕을 두어 계산하게 된다. 한편 피셔정보량이 로그우도함수의 1차도함수를 제곱한 통계량의 기대값으로도 계산된다는 점에 착안하여 얻어지는 피셔정보량의 추정량도 이와 거의 비슷한 대표본 성질을 갖는 것으로 알려져 있다. 이러한 피셔정보량의 추정량들은 최우추정량을 구할 때의 반복 알고리즘과 깊은 관련을 갖고 있다. 어느 방법이 더 효과적으로 최우추정량을 계산하는 지 평균반복횟수를 비교하고 대표본분산의 추정량으로서 각 방법에서 계산되는 분산의 추정량들을 비교하였다.

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라이프로그 데이터 수집 알고리즘을 이용한 데이터 가용성 향상 매시업 설계 (Design of Enhanced Mash Up for Data Availability Using Life Log Data Collection Algorithm)

  • 양승수;박석천
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.577-579
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    • 2013
  • 본 논문에서는 라이프스타일을 포함한 라이프로그기반의 다차원적인 정보를 OpenAPI를 사용하여 사용자 입력이나, 센싱, 웹 등을 통해서 추출된 데이터들의 가용성을 높이고자 기존의 OpenAPI를 이용한 MashUP에 대해 조사 및 분석하여 통합 데이터 취합 매시업을 설계 하였다.

스마트 웰니스 시스템을 위한 데이터마이닝 알고리즘 설계 (Design of Data Mining Algorithms for Smart Wellness System Based on Life-Log)

  • 이영우;박석천
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.571-573
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    • 2013
  • 본 논문에서는 스마트 웰니스 디바이스에서 폭발적으로 발생하는 라이프로그 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 하기 위해 데이터마이닝 알고리즘을 설계하였다. 이를 위하여 스마트 웰니스와 데이터마이닝에 대해 분석하고 대량의 라이프로그 데이터를 효율적으로 사용하기 위해 데이터마이닝 알고리즘을 설계하였다.

로컬 API(Anomaly Process Instances) 탐지법을 이용한 컨테이너 터미널 이벤트 분석 (The use of Local API(Anomaly Process Instances) Detection for Analyzing Container Terminal Event)

  • 전대욱;배혜림
    • 한국전자거래학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.41-59
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    • 2015
  • 시스템이 다양화 되면서 동시에 저장된 로그도 다양하게 분석할 필요가 생겼다. 이러한 로그 데이터 분석에 관한 필요성이 강해지는 환경이 시간 순으로 발생하는 이벤트 단위의 로그로부터 프로세스 모델을 도출하고, 시스템을 개선시키는 활동에 이바지하도록 요구하고 있다. 기존에는 개별 이벤트 단위의 로그를 분석하면서 속성들의 관계를 파악하는 연구가 활발했다. 본 논문에서는 로그 데이터를 활용한 예외적인 형태의 프로세스 인스턴스를 판별하는 방법으로 LAPID(Local Anomaly Process Instance Detection)를 제안한다. LAPID는 액티비티-릴레이션 매트릭스(Activity relation matrix)를 사용해서 계산된 거리 값을 활용하여, API(Anomaly Process Instance)를 탐색한다. 제시한 방법의 유용성을 검증하기 위하여 항만 물류에서 발생하는 컨테이너 이동에 대한 트레이스(Trace)를 포함하는 로그 데이터에서 예외적인 상황의 프로세스 실행이 가지는 특징을 도출하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 국내의 실제 항만에서 발생한 이벤트 로그를 이용하여 사례연구를 수행하였다.

로그폴라 영상 표현을 위한 매개변수 방정식의 Hough 변환 (Parametric Equation of Hough Transform for Log-Polar Image Representation)

  • 최일;김동수;태성일
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제39권4호
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    • pp.455-461
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    • 2002
  • 본 논문에서는 로그폴라 (log-polar) 영상 평면에서의 Hough 변환을 위하여, 잘 알려진 unboundedness 문제를 해결하는 새로운 폴라 형태의 로그 직선 (log line) 매개변수 방정식을 제안한다. 직각 좌표상의 영상으로부터 로그폴라 영상을 생성하기 위하여, 황반부와 주변 영역으로 분리되는 Bolduc의 방법을 이용한다. 그리고 Hough 변환의 입력으로 이용되는 로그폴라 에지 영상은 Sobel 연산자로부터 추출되는 황반부 에지 영상과 본 논문에서 제안하는 공간변형 가중치가 고려된 새로운 그래디언트 연산자가 적용되어 추출되는 주변 영역을 결합하여 생성한다. 그런데 LPM (log-polar mapping; LPM)의 고유한 특성인 비선형 표본화로 인하여 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 포함되는 로그 직선들을 구성하는 화소들은 매우 산재되어 분포된다. 이러한 로그 직선들을 효과적으로 검출하기 위하여 Hough 누적 셀의 값이 공간변형 가중치가 고려되어 계산되도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법이 황반부와 주변 영역을 동시에 지나는 직선들뿐만 아니라 시선고착점으로부터 멀리 떨어진 주변 영역에 존재하는 직선들도 검출될 수 있음을 실험을 통하여 확인한다.

역사발생적 원리에 따른 교수학습 모듈을 적용한 수행평가의 교수학적 효과 분석 (Pedagogical Effect of Learning-Teaching Module of Unit for the Logarithm According to Historico-Genetic Principle)

  • 김부미;정은선;안연진
    • 대한수학교육학회지:학교수학
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    • 제11권3호
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    • pp.431-462
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    • 2009
  • 본 연구에서는 지수의 역으로 정의되는 로그를 학습한 학생들을 대상으로 로그 개념과 성질에 대한 오류를 조사하고, 학생들 스스로 오류를 교정할 수 있도록 역사 발생적 수학 학습 지도 원리에 따른 교수-학습 모듈(module)을 개발하여 수행평가로 적용하고 그 교수학적 효과를 분석하였다. 교수-학습 모듈은 로그에 대한 수학적 분석, 역사발생적 과정에 대한 분석, 학생들의 오류에 대한 심리학적 분석을 바탕으로 로그의 정의와 기본 성질 단원을 중심으로 개발하였다. 교수-학습 모듈의 교수학적 효과는 로그의 뜻과 성질에 대한 사전 사후 지필 평가 결과의 정답률과 오류 발생률을 비교 분석하였다. 구체적으로 유의수준 .05에서 단일표본에 대한 t-검정 결과, 교수-학습 모듈을 적용한 수행평가가 짧은 시간동안 이루어졌음에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 로그의 뜻과 성질 단원에서 나타난 5가지 오류 유형인 '기호나 용어, 개념에 대한 이해 부족으로 인한 오류(E1)', '정리나 성질에 대한 불완전한 이해로 인한 오류(E2)'와 '선행 지식의 부족으로 인한 오류(E3)', '계산 실수로 인한 오류(E4)', '풀이 과정의 중단으로 인한 오류(E5)' 중 교수-학습 모듈을 적용한 결과, E2와 E1 오류가 크게 개선되었다.

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