• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.149-154
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• 2005

웹 서비스를 포함한 다양한 서비스를 제공하는 대학, 회사의 전산소는 비용 관계상 결함포용(Fault-Tolerant) 시스템이 아닌 단일 서버, 단일 네트워크 장비로 구성되어 있다. 이렇듯 이중화로 구성되어 있지 않은 시스템의 경우 웜 바이러스 등과 같은 다양한 이유로 장애가 발생할 수 있으므로 이러한 장애를 능동적으로 감지할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 다양한 서비스에 대해 장애가 발생한 시스템을 감시하는 시스템을 설계하고 구현하며 관리자의 편의성을 위해 웹 기반 시스템으로 구현하는 기술을 소개한다. 이러한 시스템을 사용하여 시스템 관리자는 사용자의 장애 신고에 의지하지 않고 장애가 발생한 서비스를 이메일, SMS 등을 통해 보고 받아 즉각적인 장애 조치를 취할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.212-222
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• 2021

Multiple waves of COVID-19 highlighted one crucial aspect of this pandemic worldwide that factors affecting the spread of COVID-19 infection are evolving based on various regional and local practices and events. The introduction of vaccines since early 2021 is expected to significantly control and reduce the cases. However, virus mutations and its new variant has challenged these expectations. Several countries, which contained the COVID-19 pandemic successfully in the first wave, failed to repeat the same in the second and third waves. This work focuses on COVID-19 pandemic control and management in Saudi Arabia. This work aims to predict new cases using deep learning using various important factors. The proposed method is called Deep Learning and Dynamic Weighing-based (DLDW) COVID-19 cases prediction method. Special consideration has been given to the evolving factors that are responsible for recent surges in the pandemic. For this purpose, two weights are assigned to data instance which are based on feature importance and dynamic weight-based time. Older data is given fewer weights and vice-versa. Feature selection identifies the factors affecting the rate of new cases evolved over the period. The DLDW method produced 80.39% prediction accuracy, 6.54%, 9.15%, and 7.19% higher than the three other classifiers, Deep learning (DL), Random Forest (RF), and Gradient Boosting Machine (GBM). Further in Saudi Arabia, our study implicitly concluded that lockdowns, vaccination, and self-aware restricted mobility of residents are effective tools in controlling and managing the COVID-19 pandemic.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.70-76
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• 2021

The appearance of COVID-19 virus has affected many aspects of our life. These include and not limited to social, financial and economic changes. One of the most important impacts is the economic effects. Many countries have taken actions to continue the teaching process through online teaching platforms. The students are expected to graduate during the next few semesters with certificates that include some online-completed courses and their graduation certificates are called mixed certificates. This paper considers graduation mixed certificates with some online courses and its impact on graduates seeking jobs. First, we study how well the mixed certificates are accepted by job market. In other words, how different companies, organizations and even governmental entities would accept such certificates when hiring. We study the perception of job market for such certificates for different learning fields. Secondly, we study how well the online courses are accepted by the students keeping in mind that these students are used to traditional face to face teaching. Finally, we paper our results and recommendations according to the collected data from the surveys. Some of the results show that about 60% of companies don't have policies to encourage hiring graduates with mixed certificates. Also, colleges are almost divided evenly between preferring face to face and preferring online teaching.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.153-158
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• 2022

The Internet of Things (IoT) has gotten a lot of research attention in recent years. IoT is seen as the internet's future. IoT will play a critical role in the future, transforming our lifestyles, standards, and business methods. In the following years, the use of IoT in various applications is likely to rise. In the world of information technology, cyber security is critical. In today's world, protecting data has become one of the most difficult tasks. Different type of emerging cyber threats such as malicious, network based and abuse of network have been identified in the IoT. These can be done by virus, Phishing, Spam and insider abuse. This paper focuses on emerging threats, various challenges and vulnerabilities which are faced by the cyber security in the field of IoT and its applications. It focuses on the methods, ethics, and trends that are reshaping the cyber security landscape. This paper also focuses on an attempt to classify various types of threats, by analyzing and characterizing the intruders and attacks facing towards the IoT devices and its services.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.182-192
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• 2022

All the aspects of human life have been affected by the novel coronavirus (Covid-19). It has rapidly spread in most countries including the Kingdom of Saudi Arabia. As a result, early precautionary actions aiming to minimise the virus effect are taken by the Saudi government. One of these actions is the sudden shift to online classes and suspending the attendees to all educational institutes. Such immediate change can have a significant effect on the educational process, especially for students. One can argue that students' information-seeking behaviour within the current situation can affect their learning quality and outcomes. Therefore, this paper examines the Saudi students' information-seeking behaviour by taking a sample of students from Umm Al-Qura University. A descriptive analysis is conducted with 193 students and two approaches are used to collect data, questionnaire and semi-structured interview. The results showed that the majority of students face difficulties when searching and retrieving e-resources from the university library website. The problems range from mainly poor User Experience (UX), network connection, multiple errors and lack of subscription with academic publishers.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제27권1호
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• pp.18-23
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• 2012

본 연구에서는 4급 암모늄에 속하는 quaternary ammonium chloride와 구연산의 합제인 Citra-$Kill^{(R)}$의 조류인플루엔자에 대한 살바이러스 효과를 확인하기 위해 국립수의과학검역원의 소독제 효력시험 중 바이러스 소독제 효력시험에 따라 수행하였다. 소독제와 조류인플루엔자바이러스를 증류수, 경수, 그리고 유기물 조건에서 반응시킨 후, 중화액을 이용하여 중화시킨 다음, 중화된 용액 0.2 ml를 10일령의 계태아 요막에 주입하여 5일 동안 배양시킨 다음, 요막액을 채취하여 바이러스의 생존여부를 혈구응집반응을 통해 확인하여 소독제의 효력배수를 결정하였다. 본 연구의 결과, Citra-$Kill^{(R)}$은 증류수, 경수, 그리고 유기물 조건에서 각각 2,000, 1,500, 그리고 500배에서 조류인플루엔자바이러스를 불활성화시켜, 조류인플루엔자에 대해 뛰어난 소독효과를 갖고 있는 것이 확인되었다. 따라서 향후, 야외적용시험을 통해 실제적용에 따른 효과를 확인할 필요가 있을 것으로 사료된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제21권2호
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• pp.170-174
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• 2014

식중독 유발 바이러스인 HAV는 제 1군 감염병원으로 규정되면서 감염 시 원인식품을 빠르게 분석하게 되었으며 그로 인해 정확하면서 빠른 검출기술을 요구하게 되었다. 본 연구에서는 HAV에 오염된 상추에서 신속하게 바이러스를 검사하기 위해서 IMS를 통하여 신속하게 HAV를 순수 분리 및 농축하였고, 형광물질인 quantum dot을 활용하여 형광검출을 실시하였다. 또한 일반적으로 바이러스 농축에 사용되는 PEG 농축방법과 비교하였을 때 검출능은 유사한 결과를 얻었으나, 농축시간 면에서는 IMS를 통한 방법이 효과적이었다. 또한 IMS 방법으로 확보된 항원을 Quantum dot을 활용하여 10분 이내에 바이러스를 검출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 검출기반은 식품 유통 과정 중 다양한 식중독 바이러스로부터 소비자를 보호 할 수 있는 검사방법으로 활용될 수 있다고 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.320-324
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• 2001

최근 컴퓨터와 인터넷의 급속한 발전과 더불어 컴퓨터의 데이터를 파괴하는 바이러스나 정보를 빼내기 위한 해킹 등이 만연하고 있다. 이에 컴퓨터의 데이터를 보호하기 위한 방법들이 연구 중에 있는데 이 중 외부의 침입물질에 대해 자체적인 보호와 제거기능을 가지는 생체면역시스템을 이용한 컴퓨터면역시스템 구축에 대해 활발히 연구가 진행되고 있다. 생체 면역시스템은 바이러스나 병원균 등의 낮선 외부 침입자로부터 자신을 보호하고 침입자를 제거한다. 본 논문에서는 생체면역시스템의 면역세포 중의 하나인 세포독성 T세포의 자기(Self)와 비자기(Nonself)를 구분하는 기능을 이용해서 자기변경 검사 알고리즘을 구현하였다. 구현한 알고리즘은 자기로 인식하는 자기파일에서 자기를 구분하는 MHC 인식부를 구성한다. 이렇게 구성한 MHC 인식부는 자기파일을 대표하는 값을 이용하여 변경된 파일을 구분한다. 이 알고리즘을 변경된 자기파일에 적용함으로써 컴퓨터 해킹이나 바이러스에 의한 자기파일의 변경 검사의 유효성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.77-83
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• 2012

웹 페이지에서 다양한 서비스를 제공하면서 악성코드가 웹 페이지를 통해 배포되는 것도 늘어났다. 악성코드는 개인정보 유출, 시스템의 성능저하, 시스템의 좀비 피씨화 등의 피해를 입힌다. 이런 피해를 막으려면 악성코드가 있는 웹 페이지의 접근을 막아야 한다. 그런데 웹 페이지에 있는 악성코드는 난독화나 변형기법으로 위장하고 있어 기존 안티바이러스 소프트웨어가 사용하는 시그니처 방식의 접근법으로 찾아내기 어렵다. 이를 해결하기 위하여, 웹 페이지를 분석하여 악성 웹 페이지와 양성 웹 페이지를 구별하기 위한 특징을 추출하고, 기계 학습법으로 널리 사용되는 SVM을 통하여 악성 웹 페이지를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법이 우수함을 실험을 통하여 보인다. 제안한 방법으로 악성 웹 페이지를 정확히 분류하면 웹 페이지를 통한악성코드의 배포를 막는데 이바지할 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.135-155
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• 2024

Urban public health monitoring in smart cities focuses on the control of conditions and health challenges in urban environments. Considering the rapid spread of diseases and pandemics, it is important for health authorities to trace people carrying the virus. In smart cities, this tracing must be interoperable and intelligent, especially in indoor surfaces characterized by small distances between people. Therefore, to fight pandemics, it is necessary to start with the already-existing digital equipment of the Internet of Things, such as connected objects and smartphones. In this study, the developed system is employed to provide a social IoT network and suggest a strategy which allows reliable traceability without threatening the privacy of users. This IoT-based system allows respecting the social distance between persons sharing public services in smart cities without applying smartphone applications or severe confinement. It also permits a return to normal life in case of viral pandemic and ensures the much-desired balance between economy and health. The present study analyses previous proposed social distance systems then, unlike these studies, suggests an intelligent and distributed IoT based strategy for positioning students. Two scenarios of static and dynamic optimization-based placement of Bluetooth Low Energy devices are proposed and an experimental study shows the contribution and complementarity of the introduced contact tracing strategy with the applications on smartphones.