H-shaped amphiphilic pentablock copolymers $(PSt)_2-b-PCL-b-PEO-b-PCL-b-(PSt)_2$ was synthesized via chemoenzymatic method by combining enzyme-catalyzed ring-opening polymerization (eROP) of ${\varepsilon}$-caprolactone (${\varepsilon}$-CL) and atom transfer radical polymerization (ATRP) of styrene. By this process, we obtained copolymers with controlled molecular weight and low polydispersity. The structure and composition of the obtained copolymers were characterized by nuclear magnetic resonance (NMR), gel permeation chromatography (GPC) and infrared spectroscopy analysis (IR). The crystallization behavior of the copolymers was analyzed by differential scanning calorimetry (DSC) and X-ray diffraction (XRD). The crystallization behavior of the H-shaped block copolymers demonstrated a PCL dominate crystallization. The self-assembly behavior of the copolymers was investigated in aqueous media. The hydrodynamic diameters of the copolymer micelles in aqueous solution were measured by dynamic light scattering (DLS). The morphology of the copolymer micelles was observed by atomic force microscopy (AFM) and transmission electron microscopy (TEM). The hydrodynamic diameters of spherical micelles declined gradually with the increase of the hydrophobic chain lengths of the copolymers. The critical micelle concentration (CMC) values were determined from fluorescence emission, and it was found that the CMCs decreased with an increase of PSt hydrophobic block lengths.
본 연구에서는 블록체인이 적용된 공급망관리 정보시스템으로 전환의도에 영향을 미치는 요인을 검증하고자한다. 이를 위해 선행연구의 고찰을 통해 변수 선정 및 연구모형을 구성하고, TOE 프레임워크와 PPM 모델을 활용해 실증분석을 시행하였다. Push 요인, Pull 요인이 블록체인 시스템 전환의도에 미치는 영향 및 Mooring 요인인 전환비용을 통한 조절효과를 검증하였다. 국내에 소재한 중소기업을 대상으로 설문을 하여 320개 응답 자료를 표본으로 구조방정식 모형을 사용해 가설을 검증하였다. 연구 결과 Push 요인인 사회적 영향과 Pull 요인인 경영진의 혁신의지가 전환의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 그리고 전환비용 인식 수준이 높고 낮은 집단 간 조절효과를 확인하였다. 본 연구는 블록체인 기반 공급망관리 정보시스템의 구현을 통한 기업의 경쟁력을 제고시킬 수 있는 SCBM(supply chain & blockchain management)의 개념 및 연구 방향을 제시하였다는 점에 의의가 있다.
2017년 비트코인을 비롯한 암호화폐 열풍이 뜨겁게 강타하면서 이를 구현하는데 활용된 블록체인(Blockchain) 기술이 주목받기 시작했다. 분산원장 기술(Distributed Ledger Technology)을 기반으로 만들어진 블록체인의 가장 큰 장점은 보안성을 높일 수 있다는 것이다. 이 기술을 챗봇(Chatbot) 개발에 접목시켜 크래커(Cracker)의 공격에 효율적으로 대응할 수 있고, 고객의 개인정보를 한 단계 더 안전하게 관리할 수 있다. 이러한 기술은 다양한 분야 중에서도 특히 데이터를 기반으로 발전하는 기술에 활용 가능성이 높을 것으로 전망되며, 이 논문에서는 블록체인 기술이 챗봇에 적용된 사례에 대해 분석한다.
Recently, IoT and Big Data dealing with voluminous and complex sensitive information is one of the key issues in the era of the 4th industrial revolution. There have been a lot of studies to store the collected and processed sensitive information safely in storage data. Especially biometric information, if it is leaked and becomes identity theft, is hard to be corrected and results in serious event. To fix the problem, methods such as FIDO or KFTC have been proposed. In this paper, we propose a modified method of TTAK.KO-12.0098 according to the environment of this paper and propose a method of safely storing the generated disposable template in a block chain. We show that our method is better by comparing the existing method and the security analysis.
DID(Decentralized Identity Identification) is a system in which users voluntarily manage their identity, etc., and control the scope and subject of submission of identity information based on a block chain. In the era of the 4th industrial revolution, where the importance of protecting personal information is increasing day by day, DID will surely be positioned as the industrial center of the Internet and e-business. However, when managing personal information, DID is highly likely to cause a large amount of personal information leakage due to electronic infringement, such as hacking and invasion of privacy caused by the concentration of user's identity information on global service users. Therefore, there are a number of challenges to be solved before DID settles into a stable standardization. Therefore, in this paper, we try to examine what problems exist in order to positively apply the development of DID technology, and analyze the improvement plan to become a stable service in the future.
본 논문에서는 차기 군 위성통신체계 환경에서 OTM(On-The-Move) 위성단말의 채널 blockage 신호 손실 보상을 위한 협업통신 기법을 제안하였다. 제안하는 협업기법은 인접 OTM 위성단말과 지상 무전기 체계를 통해 데이터를 공유하고 직교확산코드를 이용하여 대역확산 후 동시에 전송한다. 중첩되어 전송된 확산열은 EGC(Equal Gain Combining) 방식으로 결합한다. 성능 분석을 위해 OTM 위성단말의 blockage 채널을 2-state Markov chain으로 모델링하였으며, 이를 기반으로 협업단말들의 blockage 채널 상태에 따른 비트오류율을 도출하였다. 성능분석 결과 채널 조건이 더 나은 인접 OTM 위성단말의 협업으로 비트오류율 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 특히 blockage 확률이 높을수록 협업을 통해 더욱 우수한 성능을 확인할 수 있었다. 그러나 서로 다른 지연을 갖는 확산 열 간 중첩으로 인해 협업단말 수 증가 시 다중접속간섭으로 인한 성능상의 제약이 있음을 확인하였다.
Fine Needle Aspiration Biopsy Cytology (FNABC), which is known as the most accurate and cost-effective method for diagnosis of the thyroid nodule, may still result in indeterminate cases that are cellular paucity and show minor nuclear atypia. However, most cases are associated with suspicion of papillary thyroid carcinoma (PTC). A B-type Raf kinase (BRAF) mutation was found in about half of PTCs which is currently helping us to differentiate malignancies from benign lesions. Cases studied included 46 histological, confirmed PTC cases. FNABC 102 cell paucity and 74 atypia benign cases were previously diagnosed as suspicious of PTC using cytologic examination. These cases were analyzed for BRAF mutation by polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) with a new restriction enzyme. In this study, the sensitivity and specificity were calculated and, BRAF mutation was detected by means of a histological method in 23 of 46 cases of PTC and no mutation was found in 22 cases. However, one case was not detected. In using FNABC, BRAF mutation was detected in 6 of 102 cases in cell paucity and in 11 of 74 cases in the atypia. Two cases were not detected in the atypia. The sensitivity and specificity of PCR-RFLP in FNABC were 60% and 97.4% respectively. Assessment of Formalin Fixed Paraffin Embedding (FFPE) block demonstrated similarly a 51.1% positive and 48.9% negative in PTC. Evaluation of BRAF mutation revealed high specificity and low sensitivity in using FNABC method. This study suggests that BRAF mutation analysis should be useful for the clinical diagnosis of PTC in FNABC with cytological findings suspicious for PTC.
본 연구의 목적은 의료산업에 블록체인 기술의 도입을 위한 블록체인 특성을 살펴보기 위함이다. 이를 위해 독립변수인 블록체인 특성은 선행연구를 기반으로 하여 5가지(보안성, 가용성, 신뢰성, 다양성, 경제성)을 사용하였다. 그리고 매개변수와 종속변수는 새로운 기술도입을 위한 수용의도 연구에서 널리 사용되는 기술수용모델(TAM)을 활용하였다. 연구의 목적을 위하여 의료분야에 종사하는 사람을 의료제공자로 구분하고 일반인을 의료소비자로 구분하여 설문조사를 실시하고 상호 비교분석을 실시하였다. 그 결과 전체 응답자, 의료제공자, 의료소비자 모두 가설1-1(보안성-지각된 용이성-수용의도), 가설2-1(보안성-지각된 유용성-수용의도), 가설 3-1(보안성-지각된 용이성-지각된 유용성-수용의도)이 기각됨이 확인되었다. 추가적으로 의료소비자는 블록체인 특성(가용성, 신뢰성, 다양성, 경제성)이 용이성과 유용성을 거쳐 수용의도로 가는 가설3-2에서 가설 3-5 모두 기각되었다. 이를 통해 블록체인의 특성이 지각된 용이성과 지각된 유용성을 통해 수용의도로 감에 있어 의료제공자와 의료소비자 간의 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 지금까지 블록체인의 활성화를 위한 연구에서 거의 이루어지지 않은 실증분석을 통하여 활성화 방안을 제시했다는 점에서 의의를 가진다 할 것이다.
이 논문은 블록체인[1] 기술을 활용한 소규모 분산전력자원 거래 플랫폼에서의 정산소요시간에 대한 고찰이다. 먼저 연구에 적용한 "AMI 인프라를 활용한 국민 VPP 에너지 관리 시스템 (AI 기반의 에너지 거래 플랫폼)"을 소개한 후, 테스트베드 환경 내 IoT 전력 빅데이터[2] 분석으로 인증된 프로슈머의 발전(감축)량에 근거하여 지급되는 블록체인 암호화폐 코인의 정산과정 그리고 소요시간에 대하여 알아본다. 더불어 기존 람다 아키텍처에 MapD[3]를 적용한 GPU Fast 빅데이터 전력 빅데이터 분석 시스템 구성을 제시 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.124-129
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2021
As the 4th industrial era is in full swing, the public's interest in related technologies such as artificial intelligence, big data, and block chain is increasing. As artificial intelligence technology is used in various industrial fields, the need for research methods incorporating artificial intelligence technology in related fields is also increasing. Evidence collection among digital forensic investigation techniques is a very important procedure in the investigation process that needs to prove a specific person's suspicions. However, there may be cases in which evidence is damaged due to intentional damage to evidence or other physical reasons, and there is a limit to the collection of evidence in this situation. Therefore, this paper we intends to propose an artificial intelligence-based evidence collection system that analyzes numerous image files reported by citizens in real time to visually check the location, user information, and shooting time of the image files. When this system is applied, it is expected that the evidence expected data collected in real time can be actually used as evidence, and it is also expected that the risk area analysis will be possible through big data analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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