Kyeong-Hyun Cho;Jae-Han Cho;Hyeon-Woo Lee;Jiyeon Kim
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.295-303
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2023
As the cloud computing market grows, a variety of cloud services are now reliably delivered. Administrative agencies and public institutions of South Korea are transferring all their information systems to cloud systems. It is essential to develop security solutions in advance in order to safely operate cloud services, as protecting cloud services from misuse and malicious access by insiders and outsiders over the Internet is challenging. In this paper, we propose a zero trust model for cloud storage services that store sensitive data. We then verify the effectiveness of the proposed model by operating a cloud storage service. Memory, web, and network forensics are also performed to track access and usage of cloud users depending on the adoption of the zero trust model. As a cloud storage service, we use Amazon S3(Simple Storage Service) and deploy zero trust techniques such as access control lists and key management systems. In order to consider the different types of access to S3, furthermore, we generate service requests inside and outside AWS(Amazon Web Services) and then analyze the results of the zero trust techniques depending on the location of the service request.
The COVID-19 pandemic has accelerated digital transformation across all industries and daily life. Edutech is spreading in the education field, also bringing changes in university education. Non-face-to-face online-only classes at universities have spread after the COVID-19 pandemic physical distancing started. Online-only or real-time online classes showed diverse educational imitations. 'Metaverse' started to attract attention as a learning space and community activity support platform that may solve the limitations of online education and communication. It is time to prepare an introduction strategy for the actual application of education using metaverse. This study, first, by examining previous studies and cases of metaverse application, and second, establishing a metaverse introduction framework based on the technology lifecycle model and the innovation diffusion theory. Finally, we provide an introduction strategy in steps, a specialized introduction plan according to the main users is established and presented as a scenario. We expect that this study will provide the theoretical background of the new technology introduction and the spread of metaverse research. Also, we present an efficient introduction strategy, the basis for a service model, and a practical basis for the university's value-added strategy.
Park, Chang-Young;Lim, Byeong-Chan;Lee, Won-Joon;Lee, Chang-Su;Kim, Min-Su;Lee, Sang-Yong
Journal of Digital Convergence
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v.20
no.3
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pp.407-413
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2022
Existing clothing recommendation systems remain at the level of showing appropriate photos when a user selects a type of clothing he or she likes after entering his or her own body size or body size. When a user purchases clothing using such recommendation systems, there are many cases in which it does not fit or does not fit the user's body size. In this study, to solve these problems of existing clothing recommendation systems, a system was implemented in which the user receives not only size but also skin tone and recommends clothing suitable for the user's body size as well as skin tone. In this system, clothing size information obtained through web crawling was periodically stored in a database for eight male tops to recommend clothing, and the entire pixel of the clothing image was analyzed to extract color text values. In order to confirm the performance of this system, a survey was conducted on 100 male college students, and the satisfaction level was 70%. Most of the reasons for not being satisfied are that the recommended clothing is limited, so it is judged that it is necessary to expand the target clothing in the future.
This study is to investigate consumers' acceptance and their willingness to pay for clothes made of materials with low microplastic emissions as an alternative to synthetic fibers made of plastics by applying the contingent valuation method. A nationwide web-based survey was conducted for 1,052 respondents proportional to region, age, and gender during February 2021. More than 75% of the sample expressed intentions to purchase microplastic emission-reducing clothing instead of synthetic fiber clothing, and more than 80% of them have stated their willingness to pay for additional prices. A variation of Heckman's sample selection model was adopted to estimate factors affecting respondents' intentions to pay for additional prices, in which the probit model of intentions to purchase the clothing with alternative materials was used as a sample selection equation. While respondents were sensitive to the amounts of price increases suggested in the CV scenario, they expressed high acceptance and preferences for eco-friendly materials regardless of the microplastic emission-reducing levels. Consumers in the circular economy were willing to pay for the range of 41,000 to 51,000 won for a pair of clothing made with microplastic emission-reducing materials. In addition, as the microplastic emission-reducing rate has increased from 50% to 80%, the willingness to pay estimates were also significantly increased, ranging from 41,000~50,500 to 42,000~51,700 won.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.11
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pp.1-15
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2017
Understanding muslim consumers' needs and behaviour is an essential process for strategic product development in the Halal food market. For our study on Indonesian consumers of Halal food, we conduct a survey of 200 Muslims residing in Indonesia on awareness of ginseng (G) and red ginseng (RG) products, eating experience, like or dislike reasons, cognitive level on the efficacy of G and RG products, purchase behaviors, satisfaction and repurchase intention through a web-based questionnaire methodology. This study reveals that 58 % and 51% of the participants indicate an awareness of G and RG products. In particular, awareness amongst medium- and high-income male consumers in their 20s and 30s is relatively high. This group of participants is also more likely to consume eat G and RG products for health promotion, refreshment, and disease prevention, and positively evaluated product efficacy. They are also aware of the efficacy claims of these products with regard to enhancement of immunity, fatigue, and stamina. While Indonesian Muslim consumers express satisfaction with the health claims, packaging specifications, and design of the products, they are dissatisfied with product types, price, taste, and aroma. The results also found that participants would recommend G and RG products to acquaintances, and are willing to purchase them in the future. Therefore, the segmentation of Halal-certified G and RG products for Muslim consumers and analysis on their product needs could be advantageous for strategic product development.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.5
no.5
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pp.471-479
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2015
This study was conducted to make use of Korea Meteorological Administration(KMA)'s Automatic Weather Station(AWS) data to operate smart green greenhouse. A Web-based KMA AWS data receiving system using JAVA and APM_SETUP 8 on windows 7 platform was developed. The system was composed of server and client. The server program was developed by a Java application to receive weather data from the KMA every 30 minutes and to send the weather data to smart greenhouse. The client program was developed by a Java applets to receive the KMA AWS data from the server every 30 minutes through communicating with the server so that smart greenhouse could recognize the KMA AWS data as the ambient weather information. This system was evaluated by comparing with local weather data measured by Inc. Ezfarm. In case of ambient air temperature, it showed some difference between virtual data and measured data. But, the average absolute deviation of the difference has a little difference as less than 2.24℃. Therefore, the virtual weather data of the developed system was considered available as the ambient weather information of the smart greenhouse.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.12
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pp.37-50
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2017
This study was performed to understand Malaysian Muslims' awareness, attitudes and purchasing behaviour on ginseng (G) and red ginseng (RG) products. A survey of 200 Muslims residing in Malaysia was conducted on awareness, eating experience, preferences, cognitive efficiency of G and RG products, purchase behaviors and satisfaction through a online-survey methodology. Results shows that 50 % and 40% of the participants aware the G and RG products. In particular, awareness amongst female or married consumers is relatively high. Health promotion is the major reasons to consume eat G and RG products in this group of participants. However, the most frequently consumed type of G products was ginseng coffee, candies and chocolates, in their 40s and 50s or married consumers. Participants are also aware of the efficacy claims of these products with regard to improvement of fatigue, immunity and hypertension. While Malaysian Muslim consumers are satisfied with the health claims, convenience to purchase and tastes and aroma, they are dissatisfied with packaging specifications, price. Participants would intend to recommend G and RG products to relatives (82.6%), and are willing to buy them in the future (83.5%). Conclusively, there must be a clear interest and demands of Halal-certified G and RG products among Malaysian Muslims and it is deemed to need of strategic product development and marketing to enhance awareness of G and RG products in the future.
Oil spill accidents can cause various environmental issues, so it is important to quickly assess the extent and changes in the area and location of the spilled oil. In the case of oil spill detection using satellite imagery, it is possible to detect a wide range of oil spill areas by utilizing the information collected from various sensors equipped on the satellite. Previous studies have analyzed the reflectance of oil at specific wavelengths and have developed an oil spill index using bands within the specific wavelength ranges. When analyzing multiple images before and after an oil spill for monitoring purposes, a significant amount of time and computing resources are consumed due to the large volume of data. By utilizing Google Earth Engine, which allows for the analysis of large volumes of satellite imagery through a web browser, it is possible to efficiently detect oil spills. In this study, we evaluated the applicability of four types of oil spill indices in the area of various land cover using Sentinel-2 MultiSpectral Instrument data and the cloud-based Google Earth Engine platform. We assessed the separability of oil spill areas by comparing the index values for different land covers. The results of this study demonstrated the efficient utilization of Google Earth Engine in oil spill detection research and indicated that the use of oil spill index B ((B3+B4)/B2) and oil spill index C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5) can contribute to effective oil spill monitoring in other regions with complex land covers.
With the development of information and communication technology, numerous reviews are continuously posted on websites, which causes information overload problems. Therefore, users face difficulty in exploring reviews for their decision-making. To solve such a problem, many studies on review helpfulness prediction have been actively conducted to provide users with helpful and reliable reviews. Existing studies predict review helpfulness mainly based on the features included in the review. However, such studies disable providing the reason why predicted reviews are helpful. Therefore, this study aims to propose a methodology for applying eXplainable Artificial Intelligence (XAI) techniques in review helpfulness prediction to address such a limitation. This study uses restaurant reviews collected from Yelp.com to compare the prediction performance of six models widely used in previous studies. Next, we propose an explainable review helpfulness prediction model by applying the XAI technique to the model with the best prediction performance. Therefore, the methodology proposed in this study can recommend helpful reviews in the user's purchasing decision-making process and provide the interpretation of why such predicted reviews are helpful.
Although we have entered the era of digital transformation, there is currently no system that efficiently collects, manages, integrates, and services a large number of archaeological digital source materials produced as a result of cultural relics research, i.e., an intelligent integrated management and service platform for archaeological academic information. In this regard, the need to build a digital dictionary of Korean archaeology was confirmed by examining the problem of the Digital Encyclopedia of Korean Archaeology, which is currently available in PDF format on the web, the current status of the publication and use of the Dictionary of Korean Archaeology, and the cases of building digital platforms at home and abroad. Therefore, this paper aims to suggest a general direction for creating a digital encyclopedia of Korean archaeology based on the Dictionary of Korean Archaeology, which includes quality knowledge information, to reconsider the accessibility of archaeological data in conformity with data access limitations. The application of the series Dictionary of Korean Archaeology, published since 2001, and the necessity for digital transformation were examined, as well as the application of data from the archaeological data archiving platforms of Europe, the USA, Japan, and cases of establishing platforms corresponding to specialized encyclopedias from Korea. Based on these, a three-step implementation plan and detailed projects were suggested to create the Digital Encyclopedia of Korean Archaeology. Through this, we proposed the design of metadata for computerized records and the expansion to semantic (meaning-based) data that gives and shows the relationship information between the produced metadata as the implementation tasks to build the Digital Dictionary of Korean Archaeology. It is hoped that such research will help create an integrated intelligent management and service platform for archaeology, raise awareness, and provide a better understanding of Korean archaeology to the general public.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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