Distributing information on the internet is common in our daily life. In the past, e-mail has been the primary choice of exchanging information, but instant messengers are gaining popularity abroad and domestically because of their immediate responses. Instant messaging has become the fastest growing communication technology in recent years. Instant messaging is effectively a chat room for two people. Users that have accounts with the same provider are able to send messages via computer in real time. Instant messaging has exploded into the business world as companies now utilize the technology for everything from interoffice communication to client/customer communication. In this paper, we propose a method of instant messenger system design for effective collaboration of statistical data collection.
The study proposed a system that filters the data that is entered when analyzing big data such as SNS and BLOG. Personal information includes impersonal personal information, but there is also personal information that distinguishes it from personal information, such as religious institution, personal feelings, thoughts, or beliefs. Define these personally identifiable information as sensitive information. In order to prevent this, Article 23 of the Privacy Act has clauses on the collection and utilization of the information. The proposed system structure is divided into two stages, including Big Data Processing Processes and Sensitive Information Filtering Processes, and Big Data processing is analyzed and applied in Big Data collection in four stages. Big Data Processing Processes include data collection and storage, vocabulary analysis and parsing and semantics. Sensitive Information Filtering Processes includes sensitive information questionnaires, establishing sensitive information DB, qualifying information, filtering sensitive information, and reliability analysis. As a result, the number of Big Data performed in the experiment was carried out at 84.13%, until 7553 of 8978 was produced to create the Ontology Generation. There is considerable significan ce to the point that Performing a sensitive information cut phase was carried out by 98%.
Researchers have used a variety of methods to measure patterns of animal movement, including the use of spatial data (mapping the position of a moving animal at specified intervals) and direct estimation of travel path length by pacing under a moving animal or group. I collected movement data from five groups of siamangs (Symphalangus syndactylus) using two different methods concurrently to estimate the effects of the method of data collection on estimates of daily path length (DPL). Estimates of DPL produced from spatial data collected at 15-minute intervals were 12% lower than estimates of DPL produced by pacing under the traveling animal. The actual magnitude of the difference was correlated with the travel distance, but there was no correlation between the proportional difference and the travel distance. While the collection of spatial data is generally preferable, as spatial data permit additional analyses of patterns of movements in two or three dimensions, the relatively small difference between the DPL's produced using different methods suggests that pacing is an acceptable substitute where the collection of spatial data is impractical. I also subsampled the spatial data at increasing time intervals to assess the effect of sampling interval on the calculation of daily path lengths. Longer sampling intervals produced significantly shorter estimates of travel paths than shorter sampling intervals. These results suggest that spatial data should be collected at short time intervals wherever possible, and that sampling intervals should not exceed 30 minutes. Researchers should be cautious when comparing data generated using different methods.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.385-392
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2022
As energy-saving techniques based on human behavior patterns have recently become an issue, the occupant-centered control system is adopted for estimating personal preference of indoor environment and optimizing environmental comfort and energy consumption. Accordingly, IoT devices have been used to collect indoor environmental quality (IEQ) data and personal data. However, the need to safely collect and manage data has been emerged due to cybersecurity issues. Therefore, this paper aims to present a framework that can safely transmit occupant-centered data collected from IoT to a private blockchain server using Hyperledger fabric. In the case study, the minimum value product of the mobile application and smartwatch application was developed to evaluate the usability of the proposed blockchain-based occupant-centered data collection framework. The results showed that the proposed framework could collect data safely and hassle-free in the daily life of occupants. In addition, the performance of the blockchain server was evaluated in terms of latency and throughput when ten people in a single office participated in the proposed data collection framework. Future works will further apply the proposed data collection framework to the building management system to automatically collect occupant data and be used in the HVAC system to reduce building energy consumption without security issues.
고정 싱크 로드를 갖는 무선 센서 네트워크에서 싱크 주변 무선 센서 노드들은 배터리 에너지가 급속히 소모되는 문제를 발생시킨다. 이를 해결하기 위하여 모바일 싱크를 사용하여 데이타 수집을 하므로 무선 센서 노드들의 에너지 소모를 분산시키는 기법들에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 모바일 싱크는 움직이는 특성을 가지고 있으므로 모바일 싱크를 사용할 경우에는 각 센서노드들로부터 균등한 양의 데이타를 수집하기 위한 데이타 수집 스케줄링이 필요하다. 실시간적 특성을 만족시켜야하는 무선 센서 네트워크의 응용 환경에서는 균등치 못한 데이타 수집은 긴급한 사건들에 대한 처리가 가능하지 않게 한다. 본 논문에서는 모바일 싱크를 이용한 센서 네트워크에서 무선 센서 노드들로부터 균등한 데이타 수집을 위한 데이타 가중치 기반 스케줄링 기법을 제안한다 제안된 기법은 센서 노드들이 모바일 싱크와의 통신범위 안에 남아있을 수 있는 시간과 각각의 무선 센서 노드들이 모바일 싱크에게 전송한 데이터양을 스케줄링의 기준으로 사용한다. 실험을 통하여 모바일 싱크를 갖는 무선 센서 네트워크에서 제안된 기법과 기존의 데이타 수집 방법들의 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안된 기법이 무선 센서 노드들로 부터의 데이타 수집에 있어서 가장 균등 데이타 수집을 수행함을 보인다.
2019년부터 소프트웨어 교육은 모든 초등학생들이 배워야 하는 필수과목이 되었다. 하지만 아직 어떤 식으로 수업을 진행해야 할지에 대해서는 많은 교사들이 낯설어하고 있다. 이에 이 논문에서는 소프트웨어 교육의 핵심이 되는 컴퓨팅 사고력 중 데이터 수집, 분석, 표현 수업에 도움이 되고자 각각의 의미, 세부역량과 성취기준을 제시하고 예시수업을 통해 적용 가능성을 제시하였다. 논문의 전체 과정을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기존의 연구들에서 데이터 관련 역량의 의미, 세부역량 및 성취기준에 관한 연구들을 정리하고 이것을 바탕으로 하여 예비조사를 진행하였다. 예비조사에서는 FGI와 폐쇄형 질문을 동시에 진행하였으며 이를 통하여 전문가들의 검토의견을 반영한 본 조사의 설문 문항을 작성하였다. 둘째, 위의 결과로 만들어진 설문문항을 컴퓨터교육 전공 박사, 박사과정, 소프트웨어교육 담당 교사 및 소프트웨어교육 종사자를 대상으로 하여 타당도, 안정도, 신뢰도를 검증받았다. 셋째, 그 결과 개발된 세부역량과 성취기준 중 '수집방법 선택-문제 상황에 따라 수집 방법을 선택할 수 있다', '데이터의 의미 탐색-분석된 데이터들이 어떤 의미를 갖는지 안다.', '다양한 표현방법 활용-다양한 표현 도구를 사용한다.'를 수업목표로 하여 다섯 차시의 수업을 개발하여 적용하였으며 이 때 교육, 수업, 평가의 일체화를 위해 백워드 2.0 설계모형을 활용하였다. 그 결과 최종적으로 데이터 수집, 분석, 표현의 세부역량과 성취기준을 제시하였다. 이는 초등학교에서 데이터 관련 수업을 계획함에 있어 어떠한 방향으로 수업을 하면 좋을 지에 대한 구체적이고 명확한 기준을 세울 때 도움이 될 수 있을 것이다.
세계적으로 해양공간정보의 활용과 관리에 대한 중요성을 극대화하고 있고, 이러한 데이터를 분석하는 것을 연구 개발의 주요 추진 동력으로 부각하고 있다. 국내에서는 과거부터 현재까지 보유하고 있는 해양 데이터를 수집하고 가치를 추출해내는 것이 향후 우리나라의 과학발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 특히나 해양 정적 데이터는 거대 빅데이터베이스를 이루고 있으며, 높은 데이터 수집 비용과 고난이도 관측기술이 요구됨에 따라 수집된 데이터의 유실 없는 보관 및 저장이 필요로 하다. 또한 재난안전지능화융합센터의 "해양 디지털 트윈 구축 및 활용기반 기술 연구" 과제를 위해 해양 데이터에 대한 수집 및 분석이 필요로 하여, 이에 본 논문에서는 해양 정적 데이터의 현황 조사를 수행하였고 이를 수집하여 DB에 저장하는 일련의 알고리즘을 제시한다.
스마트팜은 농업과 ICT의 융복합을 통해 농업의 생산뿐만 아니라 유통과 소비를 포함한 농업과 관련된 다양한 분야로 새로운 가치를 창출하는 것을 의미한다. 국내에서도 스마트 농업 확산을 위한 임대형 스마트팜을 조성하고, 스마트팜 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 수집·활용 촉진. 스마트 APC 확대, 온라인거래소 운영 및 도매시장 거래정보 디지털화 등 산지에서 소비지까지 농산물 유통 디지털 전환을 추진하고 있다. 이처럼 농업 데이터는 다양한 출처에서 특성에 따라 정보가 생성되고 있지만, 통계 및 정형화된 데이터를 이용한 서비스로만 활용되고 있다. 이는 농업에서 생산·유통·소비까지 분산된 데이터 수집으로 인해 한계가 있으며 다양한 출처로부터의 다양한 형태의 데이터를 수집·처리하기 어렵기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 디지털 농업을 위한 국내 농업 데이터 수집·공유 현황을 분석하고 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집·연계 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 환경 인자를 추천하는 방법을 제안한다.
침해사고는 시스템 해킹, 바이러스 및 웜, 홈페이지 변조, 자료 유출 등 그 유형이 다양하고, 단순한 바이러스나 웜 등의 유포가 아닌 개인정보 및 기업기밀 정보를 취득하거나 금전적 이득을 취하기 위한 목적으로, 공격자가 사용하는공격 기법이 고의적인 데이터의 삭제나 변경 등 고도의 은닉 기법을 활용하여 흔적을 남기지 않기 때문에, 정확한 자료를 수집하기가 쉽지 않다. 침해사고 초기 대응시 초동 대응자는 신속한 조사를 수행해야할 필요가 있는 침해위협 또는 범죄와 관련 현장 정보를 취급한다, 이때 체계적인 증거 수집을 위하여 침해사고의 식별에 적합한 디지털 포렌식 프로세스 방법론의 적용이 요구된다. 본 논문에서는 초동 대응자가 효과적인 초기 대응을 위하여, 윈도우 시스템 환경에서의 디지털 포렌식 측면에서 CFFTPM 포렌식 프로세스 모델을 적용하여 사용자 사용 정보, 타임라인 정보, 인터넷 정보 등 증거 수집 기본정보를 분석하고 이에 따라 클라이언트/서버 모델로 증거수집 응용시스템을 설계하고 이를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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