• 아태비즈니스연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.55-72
• /
• 2019

Natural disasters and transient resource extraction cause new environmental problems and the waste of resources has also become a big problem. Because these kinds of environmental damage and pollution are harmful to human beings, the problem of environmental protection has become a global issue. In this situation, most consumers prefer Eco-Friendly products that benefit their health and can reduce environmental pollution as well. Businesses also try to develop marketing strategies that position products focused on the environment. At this point, the study has categorized extrinsic properties of Eco-Friendly products into brand images, the reliability of Eco-marks, advertisement views, and researches how the properties have effects on the perceived values and perceived risk in the process of consuming and how the perceived values and perceived risk have implications for purchasing intention. The consumer's perceived values are classified into emotional, social and Eco-friendly values. On the research of existing Chinese consumers or organic milk products, this study explains how the Chinese consumers make an assessment of the extrinsic property of Eco-Friendly products in the Chinese market and provide strategic implications to the Chinese market entrants.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제6권3호
• /
• pp.139-146
• /
• 2019

This paper, wireless internet such as Wi-Fi has a vulnerability to security. Blockchain also means a 'Ledger' in which transaction information that occurs on a public or private network is encrypted and shared among the network participants. Blockchain maintains information integrity by making it impossible for a particular node to tamper with information arbitrarily, a feature that would result in changes in the overall blockchain hash value if any one transaction information that constitutes a block was changed. The complete sharing of information through a peer-to-peer network will also cripple hacking attempts from outside, targeting specialized nodes, and prepare for the "single point of failure" risk of the entire system being shut down. Due to the value of these Blockchain, various types of Blockchain are emerging, and related technology development efforts are also actively underway. Various business models such as public block chains such as Bitcoin, as well as private block chains that allow only certain authorized nodes to participate, or consortium block chains operated by a select few licensed groups, are being utilized. In terms of technological evolution, Blockchain also shows the potential to grow beyond cryptocurrency into an online platform that allows all kinds of transactions with the advent of 'Smart Contract'. By using Blockchain technology, the company makes suggestions to overcome the vulnerability of wireless Internet.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.111-121
• /
• 2004

인터넷의 급속한 발달과 더불어 네트워크 환경에서의 침입은 빠르게 증가하고 있으며, 그 피해 또한 급격히 증가하고 있다. 최근의 인터넷 공격은 특정 호스트나 네트워크에 대한 피해를 초래할 뿐만 아니라, 네트워크 전반의 성능저하를 유발한다. 기존의 침입 탐지 시스템은 각 지역망 및 특정한 대상 시스템을 보호하기 위한 솔루션들로, 기간망 수준의 실시간 공격 탐지에 적용하기 힘든 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 네트워크 수준의 실시간 공격탐지를 위하여 각 포트별 트래픽을 대상으로 지수평활법을 적용하는 광대역 네트워크 침입 탐지 기법 제안하였다. 8일간의 기간망의 트래픽 데이터를 대상으로 한 실험에서, 제안한 기법은 공격으로 추정되는 급격한 트래픽의 증가를 적절히 탐지함을 보여주었다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1115-1126
• /
• 2021

Plant disease is one of the most irritating problems for agriculture growers. Thus, timely detection of plant diseases is of high importance to practical value, and corresponding measures can be taken at the early stage of plant diseases. Therefore, numerous researchers have made unremitting efforts in plant disease identification. However, this problem was not solved effectively until the development of artificial intelligence and big data technologies, especially the wide application of deep learning models in different fields. Since the symptoms of plant diseases mainly appear visually on leaves, computer vision and machine learning technologies are effective and rapid methods for identifying various kinds of plant diseases. As one of the fruits with the highest nutritional value, apple production directly affects the quality of life, and it is important to prevent disease intrusion in advance for yield and taste. In this study, an improved deep residual network is proposed for apple leaf disease identification in a novel way, a global residual connection is added to the original residual network, and the local residual connection architecture is optimized. Including that 1,977 apple leaf disease images with three categories that are collected in this study, experimental results show that the proposed method has achieved 98.74% top-1 accuracy on the test set, outperforming the existing state-of-the-art models in apple leaf disease identification tasks, and proving the effectiveness of the proposed method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권11호
• /
• pp.4105-4121
• /
• 2021

Recently, malware classification based on Deep Neural Networks (DNN) has gained significant attention due to the rise in popularity of artificial intelligence (AI). DNN-based malware classifiers are a novel solution to combat never-before-seen malware families because this approach is able to classify malwares based on structural characteristics rather than requiring particular signatures like traditional malware classifiers. However, these DNN-based classifiers have been found to lack robustness against malwares that are carefully crafted to evade detection. These specially crafted pieces of malware are referred to as adversarial examples. We consider a clever adversary who has a thorough knowledge of DNN-based malware classifiers and will exploit it to generate a crafty malware to fool DNN-based classifiers. In this paper, we propose a DNN-based malware classifier that becomes resilient to these kinds of attacks by exploiting Generative Adversarial Network (GAN) based data augmentation. The experimental results show that the proposed scheme classifies malware, including AEs, with a false positive rate (FPR) of 3.0% and a balanced accuracy of 70.16%. These are respective 26.1% and 18.5% enhancements when compared to a traditional DNN-based classifier that does not exploit GAN.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.163-164
• /
• 2022

본 연구는 최근 2년(2019.12.1.~2021. 11.30)간 빅카인즈를 이용하여 '메타버스 AND 비대면 교육' 키워드가 포함된 뉴스 검색 결과 1148건을 바탕으로 관계도 분석, 연관어 키워드 빈도수 및 연관어 가중치 분석을 하였다. 첫째, 관계도 분석에서 가중치 '5'로 적용한 12개의 키워드 가중치로 코로나19(64), 아바타(43), 코로나(22), 유니버스(21), 게더타운(15), 패러다임(12), 신입사원(12), 로블록스(7)로 나타났다. 둘째, 연관어 키워드 월간 빈도수로는 2019.12~ 2020.9(0건), 2020.10(1건), 2021.3(19건), 2021.4(34건), 2021.6(72건), 2021.9 (196건), 2021.11애는 233건으로 급격하게 증가하였다. 셋째 키워드와의 연관성(가중치/키워드 빈도수)으로 코로나19(113.96/515), 가상세계(67.75/ 344), 메타버스(58.36/103), 메타(49.8/5730), 가상공간(45.57/380) 순이었다. 이 분석 결과에서 위드코로나 시대의 비대면 교육으로 메타버스에 기반을 둔 가상공간 활용 교육은 더욱 증가될 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.389-391
• /
• 2023

In the era of Big Data, humanity is facing a huge overflow of information. To overcome such an obstacle, many new cutting-edge technologies are being introduced. The movie recommendation system is also one such technology. To date, many theoretical and practical kinds of research have been conducted. Our research also focuses on the movie recommendation system by implementing methods from Social Network Analysis(SNA) and Parallel Programming. We applied the Girvan-Newman algorithm to detect communities of users, and a future package to perform the parallelization. This approach not only tries to improve the accuracy of the system but also accelerates the execution time. To do our experiment, we used the MovieLense Dataset.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권29호
• /
• pp.129-149
• /
• 2012

최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.741-757
• /
• 2012

본 연구는 원주시 성황림을 대상으로 식생분포 현황을 규명하고 24년간의 변화를 비교분석하여 성황림의 보전 및 관리의 기초자료 제공을 목적으로 하였다. 현존식생 조사 결과 전체 면적 $56,231m^2$ 중 졸참나무림(7.02%), 복자기림(5.71%) 등의 낙엽활엽수림과 소나무림(6.4%)이 다양하게 분포하였다. 평지림의 수종 현황은 교목 34종, 아교목 65종, 관목 70종으로 전체 88종이 분포하였으며, 교목 500개체, 아교목 1,102개체가 생육하고 있었다. 주요 수종의 평균상대 우점치는 느릅나무(15.6%), 복자기(15.2%), 소나무(11.1%), 졸참나무(9.8%)이었고, 복자기와 느릅나무가 비교적 다양한 직경급으로 생육하고 있었다. 24년간 변화분석 결과 성황림은 과거 졸참나무-복자기군집에서 느릅나무-복자기군집으로 변화하였으며, 흉고직경 30cm 이상 대경목은 총 18종 166주로 조사되어 과거보다 63주가 증가하였다. 과거 무분별한 이용으로 훼손되었던 성황림은 1990년 이후 경계부에 펜스 설치 등 인간의 출입통제 조치를 한 후 아교목층 및 관목층의 발달과 교목층의 대경목이 증가하는 추세를 보임에 따라 훼손된 생태계가 차츰 복원되고 있다고 판단된다. 성황림의 보전과 보호에 있어서 성황림 고유의 생태계를 교란할 가능성과 자생식물의 생육에 영향을 미칠 수 있는 아까시나무, 은사시나무, 밤나무, 칡 등 외래식물과 덩굴식물의 관리가 필요하고 변화 상태를 모니터링 해야 할 것이다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.12-17
• /
• 1984

토양개량제(土壤改良劑) 처리(處理)가 토양중(土壤中)에서 수분(水分)의 이동(移動)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)코져 사양토(砂壤士)와 미사질양토(微砂質壤土)에 친수성(親水性)인 Uresol과 소수성(疎水性)인 Bitumen을 처리(處理)하여 습윤각(濕潤角), 침투성(浸透性) 및 확산계수(擴散係數) 변화(變化)를 측정(測定)하였는 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. Uresol 처리(處理)에 의하여 사양토(砂壤土) 습윤각(濕潤角)이 $10^{\circ}$이상(以上) 감소(減少)되어 친수성(親水性)이 증대(增大)되었으나 미세질양토(微砂質壤土)는 큰 변화(變化)가 없었다. 2. Bitumen 처리(處理)로 미세질양토(微砂質壤土)의 습윤각(濕潤角)은 무처리(無處理) $76.0^{\circ}$에서 $84.9^{\circ}$로 증가(增加)되었으며 사양토(砂壤土)는 소수성(疎水性)으로 변하였다. 3. 침투성(浸水性)(Penetrability)과 흡수성(吸水性)(Sorpotivity)은 Uresol 처리(處理)에 의하여 사양토(砂壤土)에서는 2배이상(倍以上) 증가(增加)되었고 미세질양토(微砂質壤土)에서는 큰 차이가 없었으나, Bitumen 처리(處理)는 두 토양의 침투성(浸水性)을 반이하(半以下)로 억제(抑制)시켰다. 4. 수분(水分)의 침투성(浸水性)은 습윤각(濕潤角)의 여현(餘弦)(cos ${\alpha}$)과 정비례(正比例)하였다. 5. 수분(水分)의 확산계수(擴散係數)는 토양개량제(土壤改良劑) 처리(處理)로 크게 변화(變化)되었으며, 그 차이(差異)는 토양수분함량(土壤水分含量)이 적을수록 심(甚)하였다.