• ETRI Journal
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• 제43권2호
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• pp.357-370
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• 2021

The evolution of blockchain-based systems has enabled researchers to develop nextgeneration e-voting systems. However, the classical consensus method of blockchain, that is, Proof-of-Work, as implemented in Bitcoin, has a significant impact on energy consumption and compromises the scalability, efficiency, and latency of the system. In this paper, we propose a hybrid consensus model (PSC-Bchain) composed of Proof of Credibility and Proof of Stake that work mutually to address the aforementioned problems to secure e-voting systems. Smart contracts are used to provide a trustworthy public bulletin board and a secure computing environment to ensure the accuracy of the ballot outcome. We combine a sharding mechanism with the PSC-Bchain hybrid approach to emphasize security, thus enhancing the scalability and performance of the blockchain-based e-voting system. Furthermore, we compare and discuss the execution of attacks on the classical blockchain and our proposed hybrid blockchain, and analyze the security. Our experiments yielded new observations on the overall security, performance, and scalability of blockchain-based e-voting systems.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권2호
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• pp.259-272
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• 2022

The branch of electronics that uses an organic solar cell or conductive organic polymers in order to yield electricity from sunlight is called photovoltaic. Regarding this crucial issue, an artificial intelligence-based predictor is presented to investigate the vibrational behavior of the organic solar cell. In addition, the generalized differential quadrature method (GDQM) is utilized to extract the results. The validation examination is done to confirm the credibility of the results. Then, the deep neural network with fully connected layers (DNN-FCL) is trained by means of Adam optimization on the dataset whose members are the vibration response of the design-points. By determining the optimum values for the biases along with weights of DNN-FCL, one can predict the vibrational characteristics of any organic solar cell by knowing the properties defined as the inputs of the mentioned DNN. To assess the ability of the proposed artificial intelligence-based model in prediction of the vibrational response of the organic solar cell, the authors monitored the mean squared error in different steps of the training the DNN-FCL and they observed that the convergency of the results is excellent.

• 한국의류학회지
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• 제47권2호
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• pp.371-391
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• 2023

This study examines the impact of live commerce characteristics on customer responses in the ELM perspective. Based on ELM, the central route is composed of information completeness, accuracy, and currency, and the peripheral route is composed of streamer credibility, streamer reputation, social presence, and system quality. An online survey of female customers aged 20 to 49 who have purchased beauty products through live commerce within the past three months was conducted. The results demonstrate that information completeness and information currency exert significant impact on perceived usefulness and enjoyment. Social presence and system quality also exert significant impact on perceived usefulness and enjoyment. Moreover, perceived usefulness and enjoyment had significant impact on behavioral intention. The effect of information completeness on perceived usefulness and enjoyment was much stronger for high product involvement groups. Furthermore, the effect of streamer reputation on perceived enjoyment was much stronger for high product involvement groups. In contrast, the effect of social presence on perceived usefulness and enjoyment was much stronger for low product involvement groups. This study suggests theoretical implications for applying ELM to live commerce and practical implications for differentiated live commerce marketing strategies.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.209-225
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• 2009

본 연구는 모바일광고에 대한 소비자들의 수용의도 영향요인에 대해 연구하였다. 본 연구는 한국뿐 아니라 미국 일본의 모바일 사용자를 대상으로 설문 조사하였다. 본 연구에서는 정보기술수용모델인 TAM과 플로우 이론을 중심으로 오락성, 정보성, 신뢰성, 불편함, 플로우경험, 태도 및 수용의도를 연구변수로 채택하였다. 또한 본 연구는 시장의 규모나 환경이 서로 다른 3개국의 모바일 사용자를 대상으로 비교연구를 시도하고자, 한국, 미국, 일본에서 모바일을 사용하고 있는 일반인 및 학생을 대상으로 데이터를 수집하였다. 본 연구는 아모스 통계패키지를 이용한 구조방정식 모형을 통해 연구모형의 적합도를 검증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.195-201
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• 2024

With the Covid-19(Corona Virus) spread all around the world, people are using this propaganda and the desperate need of the citizens to know the news about this mysterious virus by spreading fake news. Some Countries arrested people who spread fake news about this, and others made them pay a fine. And since Social Media has become a significant source of news, .there is a profound need to detect these fake news. The main aim of this research is to develop a web-based model using a combination of machine learning algorithms to detect fake news. The proposed model includes an advanced framework to identify tweets with fake news using Context Analysis; We assumed that Natural Language Processing(NLP) wouldn't be enough alone to make context analysis as Tweets are usually short and do not follow even the most straightforward syntactic rules, so we used Tweets Features as several retweets, several likes and tweet-length we also added statistical credibility analysis for Twitter users. The proposed algorithms are tested on four different benchmark datasets. And Finally, to get the best accuracy, we combined two of the best algorithms used SVM ( which is widely accepted as baseline classifier, especially with binary classification problems ) and Naive Base.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.103-112
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• 2013

전통적인 방식의 예측모형 구축에서 사용되는 데이터는 주로 데이터베이스에 잘 보관되어 있는 정형데이터를 사용하였다. 하지만 지금의 상황은 스마트 시대의 도래로 인한 통신수단의 획기적인 발달로 비정형 데이터가 전체데이터의 80%를 상회하는 현실이다. 이러한 현실에서 기존의 방법대로 정형데이터 만을 이용하여 예측모형을 개발하면 예측모형의 신뢰성에 문제가 있을 것이다. 즉 전체데이터의 80%에 해당하는 비정형(SNS, 페이스북, 트위트, 이미지, 동영상 등)과 반정형(로그데이터)데이터를 반드시 포함하여 모형을 구축해야 만이 신뢰성을 현실화 시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 예측모형 개발시 빅데이타 방법론을 적용하여 예측 모형의 신뢰성을 높이고, 데이터를 이용하여 제안된 방법과 전통적인 방법의 예측모형의 신뢰도를 비교 분석 하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권3호
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• pp.396-410
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• 2018

To assist operators to properly assess the current situation of the plant, accurate fault diagnosis methodology should be available and used. A reliable fault diagnosis method is beneficial for the safety of nuclear power plants. The major idea proposed in this work is integrating the merits of different fault diagnosis methodologies to offset their obvious disadvantages and enhance the accuracy and credibility of on-line fault diagnosis. This methodology uses the principle component analysis-based model and multi-flow model to diagnose fault type. To ensure the accuracy of results from the multi-flow model, a mechanical simulation model is implemented to do the quantitative calculation. More significantly, mechanism simulation is implemented to provide training data with fault signatures. Furthermore, one of the distance formulas in similarity measurement-Mahalanobis distance-is applied for on-line failure degree evaluation. The performance of this methodology was evaluated by applying it to the reactor coolant system of a pressurized water reactor. The results of simulation analysis show the effectiveness and accuracy of this methodology, leading to better confidence of it being integrated as a part of the computerized operator support system to assist operators in decision-making.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제6권1호
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• pp.1-38
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• 2005

본 논문은 부패문제의 중요성에 대한 대중적 인식의 확산과 부패를 측정하는 연구모형의 중요성을 고려하여 기존의 부패지수 측정모형들을 비교 ${\cdot}$ 분석하였다. 이 연구에서는 서울시정개발연구원에서 개발한 “서울시 시정청렴성지수 측정모형”과 “경실련 부패지수 측정모형”을 분석의 대상으로 선정하여 ‘지표 및 지수선정방식의 적정성’, ‘조사설계의 적절성’, ‘통계활용의 적절성’의 3가지 측면에서 분석하였다. 본 연구에서 발견된 두 모형의 문제점은 다음과 같다. 첫째, 지표 및 지수선정방식에 있어서, 경실련부패지수는 지표가 너무 세분화되어 있고, 중복적인 지표도 다수 포함되어 있었으며, 지표별 가중치를 두지 않음으로써 지표별 중요도를 고려하지 않았다. 시정청렴지수 측정모형은 가중치를 부여하기 위한 가중치평가단에 일반시민에 대한 조사가 포함되어 있지 않아 부패를 체감하는 당사자인 민원인들의 의견을 수렴하지 못하였다 서울시 모형은 부패수준에 대한 직접적인 질문이 빠져 있어 실질적인 부패수준과 인식수준과의 차이점을 밝혀내지 못하였다. 둘째, 조사 설계의 적절성 여부에서는, 경실련 부패지수는 표본수가 너무 적어서 조사의 신뢰성에 문제가 있었으며, 조사방법에 있어서 각 구청에서 출구조사를 실시함으로써 객관성을 떨어뜨리고 있다. 질문문항의 수도 총 38문항으로 시정청렴성지수의 13문항에 비하여 지나치게 많은 감이 있으며 질문을 작성함에 있어 불명확하고 중복적인 용어가 사용되고 있었다. 셋째, 통계활용의 적절성 부분에서는, 시정청렴성지수 측정모형의 경우, 객관적 통계의 활용에 문제점을 제기하여 지표체계에서 삭제하였으며, 경실련 부패지수에서는 1995년부터 1999년까지의 서울시 각 자치구 소속 공무원의 징계자료를 수집하여 자료로 사용하였다. 통계를 자료로 사용가능하기 위해서는 충분한 양의 징계건수가 필요하며, 통계의 신뢰성이 높아야 한다. 현재 우리나라에서 집계되는 통계는 부패의 일각만을 나타내는 것으로 판단된다. 게다가 징계 유형별로 어느 정도의 가중치를 줄 것인가에 대한 객관적인 방법이 아직 개발되어 있지 않은 실정이어서 이러한 점에서 아직까지 객관적 통계자료의 사용은 한계를 가지고 있다. 위의 문제점들이 개선되기 위해서는 평가지표에 객관적 자료가 추가되고, 다양한 평가지표들이 발굴되어야 하며, 각 지표간의 가중치문제가 해결되어야 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.111-136
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• 2012

세계적인 경제 불황으로 인해 기업의 IT 투자에 대한 부담이 커지고, 녹색 IT에 대한 관심 또한 증대되면서 클라우드 컴퓨팅은 IT 분야에서 전 세계적인 트렌드이자 패러다임이 되었다. 세계 각국의 정부, 기업, 연구소에서 클라우드에 대한 관심과 투자, 연구가 확대되고 있는 실정이며, 국내에서도 2009년부터 본격적인 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조되고 있다. 하지만, 본 연구는 기업이 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입에 영향을 미치는 클라우드 컴퓨팅의 특성 요인을 인식하고 관련 이론을 토대로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 적극적 도입 및 활용을 위한 이론적 틀을 제시하고 이에 대한 인과관계를 검증하고자 수행 되었다. 연구모형에 포함된 클라우드 컴퓨팅의 특성 요인으로는 확장성, 민첩성, 보안성, 가용성, 효율성, 경제성, 종속성, 신뢰성을 선정하였고, 클라우드 컴퓨팅 서비스 유형의 조절효과를 검증하였다. 클라우드 컴퓨팅에 대한 지식을 보유하고 있고 기업의 IT 의사결정자 또는 의사결정지원자를 대상으로 설문하고 통계적으로 검증한 결과, 효율성, 경제성, 신뢰성 순으로 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 아직 연구 초기 단계에 있는 클라우드 컴퓨팅에 대해 고객의 시각에서 바라보고 클라우드 컴퓨팅의 특성에 대한 개념을 정리하여 잠재 고객이나 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 기업, 연구자에게 이를 제공 가능할 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제8권
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• pp.429-449
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• 2001

최근 전자상거래시장에서의 매출이 급속히 늘고 있고, 이를 이용하는 고객들도 단순한 배송서비스에서 고품질의 물류서비스를 요구하는 경향이 늘어나고 있다. 따라서 전자상거래업체들은 전자상거래환경에 맞는 새로운 물류전략을 개발하여 기업의 비용을 절감하고, 고객 서비스를 강화하여야 한다. 이러한 전략으로 물류부분에 핵심역량을 가진 삼자물류업체들을 선택하여 물류아웃소심을 함으로써 기업의 핵심분야에 경영을 집중하고, 고객들에게는 차별화된 제품과 서비스를 제공하여 기업간 경쟁우위를 높일 수 있도록 하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 전자상거래업체들이 삼자물류를 선택하고자 하는 경우 중요한 요인으로 어떤 것 들이 있는지를 선행연구들을 통하여 연구하고, 이러한 선택요인들이 전자상거래기업들의 사이버물류성과에 어떻게 영향을 미치는지에 대해서 연구하고자 하였다. 그 결과 요인분석을 실행하여 삼자물류선택요인들을 신뢰성, 관계지향성, 그리고 자산성을 요인들로 추출할 수 있었고, 이러한 요인들이 전자상거래기업들의 사이버물류성과, 즉 비용 절감, 고객서비스, 고객만족 그리고, 벤치마킹성과에 어떻게 영향을 미치는지에 대하여 가설들을 설정하였다. 가설검증을 위하여 전자상거래업체들의 물류담당자들을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 이러한 자료들을 토대로 연구가설들을 실증분석 하였다. 이렇게 함으로써 물류지식이 부족한 전자상거래업체들에게 효율적이고 적극적인 삼자물류선택 및 활용방안을 제시하고자 하였다.