기존 사물인터넷은 보안성이 취약하기 때문에 정보유출로 인한 재산피해가 일어날 수 있다. 특히 사물인터넷을 기반으로 구축된 스마트 도어락 시스템은 그 피해가 더욱 크게 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 센서에서 발생된 데이터를 조건에 따라 분류하여 Google Cloud Message(GCM)을 통해 사용자의 스마트폰으로 알람 메시지를 전송하였다. 스마트폰 애플리케이션을 통해 실시간으로 영상을 확인할 수 있도록 하였고, TCP/IP 프로토콜을 이용하여 도어락을 제어하였다. 또한 OTP-Based Matrix SEED 알고리즘을 도어락 시스템에 적용하여 보안성을 향상시켰다.
본 논문에서는 VP9 디코더에 대한 행렬 기반의 정수형 역변환 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 DCT(Discreste Cosine Transform), ADST(Asymmetric Discrete Sine Transform) 그리고 WHT(Walsh-Hadamard Transform)에 대한 알고리즘을 공유하며 버터플라이구조보다 하드웨어 리소스를 줄이고 제어하기 쉬운 하드웨어 구조이다. VP9 구글 모델 내 정수형 역변환은 버터플라이구조 기반의 정수형 역변환 구조를 가진다. 일반적인 버터플라이구조와는 달리 구글모델 내 정수형 역변환은 각 단계마다 라운드 쉬프트 연산기를 가지며, 비대칭 구조의 사인 변환을 포함한다. 따라서 제안하는 구조는 모든 역변환 모드에 대해 행렬계수 값을 근사하고, 이 계수 값을 이용하여 행렬연산 방식을 사용한다. 본 논문의 기술을 사용하면 역변환 알고리즘에 대한 모드별 동작 공유 및 버터플라이구조에 비해 곱셈기 수를 2배가량 감소시킬 수 있다. 그래서 하드웨어 리소스를 효율적으로 관리가 가능해진다.
In order to support wind power development in Jejudo, the island of winds, the wind resource database KIER-WindJeju has been established by meteor-statistical analysis on met-mast measurements of KIER. The analysis includes tower shading, exposure category, wind profile exponent for wind speed extrapolation to hub height of wind turbine, and correlation matrix between neighboring sites to assist choice of appropriate reference site for long-term correlation. KIER-WindJeju will be provided as an add-on of Google $Earth^{TM}$ and will be used as a guideline of future wind resource assessment in Jejudo.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 자원 공유와 가상화 기술 및 자원의 서비스화 등 기존 컴퓨팅 환경과 다른 특성으로 인해 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 식별/접근제어 기술 및 보안 통제 사항이 요구된다. 그러므로 기존 컴퓨팅 자원을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 변경하는 서비스 제공자나 클라우드 서비스로 이동하는 서비스 사용자는 특정한 보안 요건을 검토해야 한다. Cloud Security Alliance에서 배포한 Cloud Control Matrix와 ISO/IEC 27001을 비교 분석하여, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 특별히 요구되는 식별 및 접근제어의 보안 통제 요건을 확인하였다. 또한, 주요 클라우드 컴퓨팅 서비스인 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud Platform과 VMware의 vCloud 서비스의 식별 및 접근제어 기술을 조사하였다. 이를 기반으로 클라우드 컴퓨팅 환경의 식별 및 접근제어 기술에서 필요한 보안 요건을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.179-184
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2021
In our study we performed a sentiments analysis from the images. For this purpose, we used 153 images that contain: people, animals, buildings, landscapes, cakes and objects that we divided into two categories: images that suggesting a positive or a negative emotion. In order to classify the images using the two categories, we created two models. The SAI-G model was created with Google's AutoML Vision service. The SAI-C model was created on the Clarifai platform. The data were labeled in a preprocessing stage, and for the SAI-C model we created the concepts POSITIVE (POZITIV) AND NEGATIVE (NEGATIV). In order to evaluate the performances of the two models, we used a series of evaluation metrics such as: Precision, Recall, ROC (Receiver Operating Characteristic) curve, Precision-Recall curve, Confusion Matrix, Accuracy Score and Average precision. Precision and Recall for the SAI-G model is 0.875, at a confidence threshold of 0.5, while for the SAI-C model we obtained much lower scores, respectively Precision = 0.727 and Recall = 0.571 for the same confidence threshold. The results indicate a lower classification performance of the SAI-C model compared to the SAI-G model. The exception is the value of Precision for the POSITIVE concept, which is 1,000.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.66-71
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2021
The purpose of this paper is to identify keywords related to museums, gamification, and visitors, and provide basic data that the museum market can be expanded by using gamification. That used to collect data for blogs, news, cafes, intellectuals, academic information by Naver and Daum which is Web documents in Korea, and Google Web, news, Facebook, Baidu, YouTube, and Twitter for analysis. For the data analysis period, a total of one year of data was selected from April 16, 2020 to April 16, 2021, after Corona. For data collection and analysis, the frequency and matrix of keywords were extracted through Textom, a social matrix site, and the relationship and connection centrality between keywords were analysed and visualized using the Netdraw function in the UCINET6 program. In addition, We performed CONCOR analysis to derive clusters for similar keywords. As a result, a total of 25,761 cases that analysing the keywords of museum, gamification and visitors were derived. This shows that the museum, gamification, and spectators are related to each other. Furthermore, if a system using gamification is developed for museums, the museum market can be developed.
LEE, JINHO;KIM, AE SOOK;Hwang, Chi-Gon;Ryu, Gi Hwan
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.41-46
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2022
The purpose of this study is to confirm and analyze the impact on consumers through big data keyword analysis on weak food. For data collection, web documents, blogs, news, cafes, intellectuals, academic information, and Google Web, news, and Facebook provided by Naver and Daum were used as analysis targets. The data analysis period was set from January 2018 to December 2021. For data collection and analysis, the frequency and matrix of keywords were extracted through Textom, a social matrix site, and the relationship and connection centrality between keywords were analyzed and visualized using the Netdraw function among UCINET6 programs. In addition, CONCOR analysis was conducted to derive clusters for similar keywords. As a result of analyzing yakseon food with keywords, a total of 35,985 cases of collected data were derived. Through this, it was confirmed that medicinal food affects consumers. Furthermore, if a business model is created and developed through yakseon food, it will be possible to lead the popularization of yakseon food.
최근 계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법 중, 단백질 쌍이 포함하고 있는 도메인들 사이의 관계에 중점을 둔 도메인 정보 기반 예측 기법들이 다양하게 제안되고 있다. 하지만, 다수의 도메인 쌍들이 상호작용에 기여하는 정도를 정밀하게 반영하는 계산 기법은 드문 실정이다. 본 논문에서는 단백질 상호작용에 있어 도메인 조합 쌍의 상호작용 영향력을 수치화하여 반영한 상호작용 중요도 행렬을 고안하고 이를 기반으로 한 단백질 상호작용 예측 시스템을 구현한다. 일반적인 도메인 조합 기법과 달리, 상호작용 중요도 행렬에서는 상호작용을 위한 도메인간의 협업 확률이 고려된 Weighted 도메인 조합과, 다수의 Weighted 도메인 조합 중 실제 상호작용 주체가 될 확률을 도메인 조합 쌍의 힘(Domain Combination Pair Power, DCPPW)으로 수치화한다. DIP과 IntAct에서 얻어온 S. cerevisiae의 단백질 상호작용 데이터와 Pfam-A 도메인 정보를 사용한 정확도 검증 결과, 평균 63%의 민감도와 94%의 특이도를 확인하였으며, 학습집단의 증가에 따른 안정적인 예측 정확도 향상을 보였다. 본 논문에서 구현한 예측 시스템과 학습 데이터는 웹(http://code.google.com/p/prespi)을 통하여 내려 받을 수 있다.
웹은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다. 웹에서 정보 검색은 검색엔진을 출발점으로 이용하는 것이 대부분이지만, 그 결과는 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 검색엔진의 데이타를 의도적으로 조작하는 것을 스패밍(spamming)이라고 부르며, 다양한 스패밍과 방지기술이 있지만, 최근에 각광을 받고있는 링크기반 검색 방식에는 스패밍이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 방식에서도 구글폭탄(Google Bombing)과 같이 페이지점수법(PageRank)을 조작할 수 있는 약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 방지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 하여 웹을 하나의 유향 레이블 그래프로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼링크는 에지로 표현함에 있어서 본 연구에서는 링크구조를 기반으로 링크내역(link context)을 부여하고 이를 에지의 레이블로 사용한다. 링크내역과 대상 페이지 사이의 유사도를 구하고, 이것을 이용하여 페이지점수법의 인접행렬을 재구성하는 방법을 취했다. 결과로써 기존의 방법 및 특이값 추출기법(SVD)에 기반한 새로운 기준을 도입해 그 효과를 입증했다.
행렬 및 벡터공간을 다루는 선형대수학은 사회의 복잡한 현상을 선형화 과정을 거쳐 선형연립방정식이라는 단순한 형태의 수학 문제로 바꾼 후 실제로 해결하는 데 결정적으로 기여한다. 이와 같은 이유로 20세기 중반까지 추상적인 고등수학 과목으로만 여겨지던 선형대수학이 현재는 자연-공학-사회계열 분야 학생의 대부분이 배우는 기본 교과목이 되었다. 본 연구에서는 초기 선형대수학의 발전에 기여한 중국, 일본, 그리고 서양의 수학자들에 대하여 다룬다. 선형대수학은 <산수서>, <구장산술>, 세키 고와, 뫼비우스, 그라스만 실베스터, 케일리 등을 거치면서 비선형적으로 발전해왔다. 우리는 새로 발굴한 내용을 중심으로 초기 선형대수학의 발전과정을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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