• 제목/요약/키워드: Access Patterns

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TradeB: 신뢰성있는 중개인을 통한 블록체인 기반 재화 계약 서비스 (TradeB: A Blockchain-based Property Trade Service Using Trusted Brokers)

  • 윤여국;엄현민;이명준
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제9권9호
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    • pp.819-831
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    • 2019
  • 현대에 거래되는 재화의 종류는 소비형태의 변화에 의해 급속도로 많아지고 있다. 그러나, 거래되는 재화의 종류가 많아진 만큼 이에 대한 정확한 가치판단이 흐려지는 경우가 발생한다. 미술품, 창작물 등의 재화는 소비자가 올바른 가치를 판단하기 어렵다는 단점이 크게 부각되고, 거래 형태 또한 다양하여 이에 대한 신뢰성을 보장받기 힘들다는 문제가 발생한다. 다양한 재화에 대한 접근성이 확대된 현재, 이러한 단점들은 공유경제 시장의 안정성을 저해하는 요인으로 꼽힌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 신뢰성 있는 중개인을 통한 블록체인 기반의 재화 계약 서비스를 제안한다. 제안한 서비스는 이더리움 블록체인에서 동작하는 스마트 컨트랙트를 사용하여 신뢰성 있는 중개인을 등록하고 재화의 가치검증 및 계약 과정에 사용한다. 또한 재화의 등록 내용, 제안 및 계약 과정을 블록체인에 등록하여 계약 과정의 신뢰성을 보장한다. 모든 동작 과정은 스마트 컨트랙트에 등록되고, 이더리움 블록체인의 트랜잭션 히스토리에 저장되므로, 등록된 데이터의 신뢰성을 보장할 수 있다. 또한 등록, 제안 및 계약의 전 과정이 스테이트 머신 기반의 스마트 컨트랙트에 의해 동작하기 때문에 사용자는 계약 과정을 보다 안전하게 제어할 수 있다.

칠산도 노랑부리백로 유조의 이소 후 하절기 행동권 (Home Range of Juvenile Chinese Egrets Egretta eulophotes during Post-fledging Stage in Chilsan Archipelago, Republic of Korea)

  • 손석준;오정우;현보라;강정훈
    • 한국환경생태학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.98-105
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    • 2021
  • 번식지에서 이소하여 분산한 유조의 이동 패턴과 서식지를 파악하는 것은 개체 보전과 관리를 위해 매우 중요하다. 노랑부리백로는 국제적인 보호종으로 필리핀, 말레이시아, 대만 등지에서 월동하며, 중국, 러시아, 우리나라 서해 무인도서에서 번식한다. 본 연구에서는 2018년도와 2019년도에 영광 칠산도에서 번식하여 이소한 노랑부리백로 유조 총 6개체를 대상으로 야생동물위치추적장치를 부착하여 이소 후 하절기 동안 이동 경로 및 행동권 분석을 통해 주요 서식지 이용 양상을 파악하였다. 2018년도에 번식한 노랑부리백로 유조 3개체 중 CE1801 개체는 이소 후 북상을 하다가 다시 영광 백수 갯벌 지역으로 회귀하여 서식하였으며, 나머지 CE1802, CE1803 개체는 태안 지역으로 북상하여 서식하였다. 2019년도의 경우 CE1901 개체는 CE1801 개체와 유사한 패턴을 보였으며, CE1902 개체는 완도 지역으로 남하하여 서식하였고, CE1903 개체는 신안 지역으로 남하하다가 다시 영광 백수 갯벌 지역으로 회귀하여 핵심 행동권을 보였다. 본 연구에서 노랑부리백로 유조는 하절기 동안 안정적인 서식지를 찾기 위해 서해안 갯벌 지역을 중심으로 폭 넓게 이동을 하였다. 향후 노랑부리백로 유조가 이용하는 핵심 서식지에 대해 개발과 출입을 제한하는 등 서식지 보호를 위한 노력이 필요하다.

국가 재난 관리를 위한 원격탐사 자료 분석 및 활용 - 원격탐사기반 저수지 가뭄 관리를 중심으로 - (Application and Analysis of Remote Sensing Data for Disaster Management in Korea - Focused on Managing Drought of Reservoir Based on Remote Sensing -)

  • 김성삼;이준우;구슬;김용민
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1749-1760
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    • 2022
  • 현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.

뉴럴네트워크 기반에 악성 URL 탐지방법 설계 (Design of detection method for malicious URL based on Deep Neural Network)

  • 권현;박상준;김용철
    • 융합정보논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.30-37
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    • 2021
  • 사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

교통부문 디지털 격차 현황 분석 (Analysis of Digital Divide in Transportation Section )

  • 조아해;서지훈;조정우;김성훈;김영호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.145-166
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    • 2023
  • 최근 코로나19로 인해 사회 전반적인 분야에서 대부분의 서비스가 비대면/무인화로 제공되고 있다. 하지만 여전히 디지털 격차를 해소하기 위한 연구는 요인 분석에 그치고 있으며, 특히 교통분야에서의 디지털 격차와 관련된 연구는 전무한 상황이다. 이에 본 논문은 설문조사를 기반으로 교통부문에서의 디지털 격차의 현황에 대해 파악하고자 한다. 첫째, 전국 성인남녀를 대상으로 디지털 기기 이용현황을 조사하여 연령, 학력, 소득 등으로 구분하여 디지털 취약계층을 선정하였다. 둘째, Chi-squared Text를 활용하여 디지털 취약계층과 비 취약계층을 대상으로 교통부문 모바일 앱 이용현황을 비교하였다. 그 결과, 모바일 앱의 인지도와 선호도에서 취약계층이 비 취약계층에 비해 낮은 것으로 나타났고 이용 횟수에서도 유의한 수준으로 낮은 것으로 나타났다. 셋째, 교통부문 모바일 앱 능숙도를 비교하였다. 마찬가지로 취약계층이 비취약계층에 비해 모바일 앱 이용 절차 전반에서 능숙도가 유의한 수준으로 낮은 것으로 나타났다. 이러한 조사 결과가 향후 교통부문에서의 디지털 격차를 개선하기 위한 정책수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

법원도서관 법마루 도서대출 데이터 기반 이용자 연구 (A Study of User Behaviors Based on Data from the Beopmaru, Supreme Court Library of Korea)

  • 곽지영
    • 정보관리학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.143-162
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    • 2023
  • 본 연구는 법원도서관 법마루 도서대출 데이터를 분석하여 이용자 대출 패턴을 파악하고 분석 결과를 향후 이용자 서비스에 반영하는 방안을 제안하였다. 2022년 법마루의 소장 도서는 212,608권이었으며, 법률서가 73%를 차지하고 있었다. 그러나 실제 대출은 일반서가 83%의 비중을 차지하고 있었다. 주제별 이용계수를 살펴보면 문학 분야가 5.85로 가장 활발히 이용되고 있었고 법학 분야가 0.23으로 가장 저조하게 이용되고 있었다. 상호대차의 경우, KERIS 가입 회원기관과 대한변호사협회 모두 제법 분야, 민법 분야, 사법소송절차 분야 순으로 대출 비율이 높았다. 다만, 법학계인 KERIS 가입 회원기관이 실무계인 대한변호사협회에 비해 더 다양한 주제 분야의 법률서를 대출하고 있었다. 법률정보의 접근권 향상을 위해 법마루 대국민 대출서비스를 시행했지만 실제로는 열람 공간의 이용이 높았고, 대출 역시 일반서의 비중이 월등히 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해서는 법마루 대출 서비스 홍보 강화 및 개인화 서비스 제공, 도서대출 규정 정비 온라인서비스 강화 및 협력네트워크 구축 등이 필요할 것으로 보인다.

계층화 분석법을 활용한 공항 산업 서비스 혁신 연구 (A Study of Service Innovation in the Airport Industry using AHP)

  • 안홍환;임한솔;나승균;이봉규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.71-81
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    • 2024
  • 세계 공항 산업은 코로나19 팬데믹에 대응하여 방역과 여객 안전을 위한 4차 산업혁명 기술 기반 시스템을 적극적으로 도입하고 있고, 공항 인프라와 자원을 활용한 테스트베드 구축과 사전 검증이 활발히 이루어지고 있다. 최근 사례들을 분석해 보면 공항 이용객의 여행 패턴을 변화시키고 공항 서비스에 대한 요구도 다양화되고 있음에도 불구하고, 대부분의 테스트베드 구축 연구는 여전히 공급자 중심에 초점을 맞추고 있으며 작업의 우선순위 결정도 의사 결정권자의 주관적 판단에 의존하는 경향이 있다. 본 연구는 공항산업 혁신을 주도하는 최초 진출 기업(First Mover)으로 도약을 위한 실무적인 방안을 모색하기 위해 다양한 고객 서비스 요구와 변화를 반영한 서비스 관점의 테스트베드 구축을 위한 과제 선정과 우선순위를 도출하였다. 계층화 분석법 등을 활용한 연구 결과는 접근 교통 및 주차 서비스(29.2%), 보안 검색 서비스(23.4%), 출국 서비스(21.8%) 순으로 우선순위가 도출되었으며, 이러한 분석 결과는 공항 산업에서 테스트베드 구축의 혁신성이 중요한 요소임을 보여주고 있다. 특히, 스마트 주차와 UAM 교통 테스트베드 구축은 공항을 기술 혁신의 중심지로 강화시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 기업, 연구기관, 정부와의 협력을 촉진하며 새로운 기술과 서비스를 시험 및 개발할 수 있는 환경을 제공할 수 있는 토대가 될 수 있다. 본 연구를 통해 산출된 결과물과 시사점들은 국내·외 공항 실무자들이 테스트베드를 구축하고 전략을 수립하는 데 유용한 가이드라인이 될 수 있다.

T-Cache: 시계열 배관 데이타를 위한 고성능 캐시 관리자 (T-Cache: a Fast Cache Manager for Pipeline Time-Series Data)

  • 신제용;이진수;김원식;김선효;윤민아;한욱신;정순기;박세영
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제13권5호
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    • pp.293-299
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    • 2007
  • 지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다.

WHICH INFORMATION MOVES PRICES: EVIDENCE FROM DAYS WITH DIVIDEND AND EARNINGS ANNOUNCEMENTS AND INSIDER TRADING

  • Kim, Chan-Wung;Lee, Jae-Ha
    • 재무관리논총
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    • 제3권1호
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    • pp.233-265
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    • 1996
  • We examine the impact of public and private information on price movements using the thirty DJIA stocks and twenty-one NASDAQ stocks. We find that the standard deviation of daily returns on information days (dividend announcement, earnings announcement, insider purchase, or insider sale) is much higher than on no-information days. Both public information matters at the NYSE, probably due to masked identification of insiders. Earnings announcement has the greatest impact for both DJIA and NASDAQ stocks, and there is some evidence of positive impact of insider asle on return volatility of NASDAQ stocks. There has been considerable debate, e.g., French and Roll (1986), over whether market volatility is due to public information or private information-the latter gathered through costly search and only revealed through trading. Public information is composed of (1) marketwide public information such as regularly scheduled federal economic announcements (e.g., employment, GNP, leading indicators) and (2) company-specific public information such as dividend and earnings announcements. Policy makers and corporate insiders have a better access to marketwide private information (e.g., a new monetary policy decision made in the Federal Reserve Board meeting) and company-specific private information, respectively, compated to the general public. Ederington and Lee (1993) show that marketwide public information accounts for most of the observed volatility patterns in interest rate and foreign exchange futures markets. Company-specific public information is explored by Patell and Wolfson (1984) and Jennings and Starks (1985). They show that dividend and earnings announcements induce higher than normal volatility in equity prices. Kyle (1985), Admati and Pfleiderer (1988), Barclay, Litzenberger and Warner (1990), Foster and Viswanathan (1990), Back (1992), and Barclay and Warner (1993) show that the private information help by informed traders and revealed through trading influences market volatility. Cornell and Sirri (1992)' and Meulbroek (1992) investigate the actual insider trading activities in a tender offer case and the prosecuted illegal trading cased, respectively. This paper examines the aggregate and individual impact of marketwide information, company-specific public information, and company-specific private information on equity prices. Specifically, we use the thirty common stocks in the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and twenty one National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) common stocks to examine how their prices react to information. Marketwide information (public and private) is estimated by the movement in the Standard and Poors (S & P) 500 Index price for the DJIA stocks and the movement in the NASDAQ Composite Index price for the NASDAQ stocks. Divedend and earnings announcements are used as a subset of company-specific public information. The trading activity of corporate insiders (major corporate officers, members of the board of directors, and owners of at least 10 percent of any equity class) with an access to private information can be cannot legally trade on private information. Therefore, most insider transactions are not necessarily based on private information. Nevertheless, we hypothesize that market participants observe how insiders trade in order to infer any information that they cannot possess because insiders tend to buy (sell) when they have good (bad) information about their company. For example, Damodaran and Liu (1993) show that insiders of real estate investment trusts buy (sell) after they receive favorable (unfavorable) appraisal news before the information in these appraisals is released to the public. Price discovery in a competitive multiple-dealership market (NASDAQ) would be different from that in a monopolistic specialist system (NYSE). Consequently, we hypothesize that NASDAQ stocks are affected more by private information (or more precisely, insider trading) than the DJIA stocks. In the next section, we describe our choices of the fifty-one stocks and the public and private information set. We also discuss institutional differences between the NYSE and the NASDAQ market. In Section II, we examine the implications of public and private information for the volatility of daily returns of each stock. In Section III, we turn to the question of the relative importance of individual elements of our information set. Further analysis of the five DJIA stocks and the four NASDAQ stocks that are most sensitive to earnings announcements is given in Section IV, and our results are summarized in Section V.

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다계층 이원 네트워크를 활용한 사용자 관점의 이슈 클러스터링 (User-Perspective Issue Clustering Using Multi-Layered Two-Mode Network Analysis)

  • 김지은;김남규;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.93-107
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    • 2014
  • 대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.