• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.159-168
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• 2021

Detecting cyber-attacks using machine learning or deep learning is being studied and applied widely in network intrusion detection systems. We noticed that the application of deep learning algorithms yielded many good results. However, because each deep learning model has different architecture and characteristics with certain advantages and disadvantages, so those deep learning models are only suitable for specific datasets or features. In this paper, in order to optimize the process of detecting cyber-attacks, we propose the idea of building a new deep learning network model based on the association and combination of individual deep learning models. In particular, based on the architecture of 2 deep learning models: Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM), we combine them into a combined deep learning network for detecting cyber-attacks based on network traffic. The experimental results in Section IV.D have demonstrated that our proposal using the CNN-LSTM deep learning model for detecting cyber-attacks based on network traffic is completely correct because the results of this model are much better than some individual deep learning models on all measures.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권3호
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• pp.17-38
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• 2012

Social network service(SNS), provided by social network sites such as Facebook, Twitter and Cyworld is rapidly growing in online business. Furthermore, many companies have growing interests in finding effective ways to use SNSs for their innovations, marketing and advertisement. In fact, firms have recognized the utility value of the SNS for their business. In this aspect, this study attempts to identify key factors influencing the intention to continuous use of SNSs. Based on the UTAUT(the Unified Theory of Acceptance and Usage of Technology)model, this study proposes the research model, including the effects of social network service characteristics(social relationship support, information sharing, image expression) and individual characteristics(self-disclosure, extroversion, familiarity) on performance expectancy as well as the moderating effect of perceived information security among UTAUT variables. The 412T sets of data collected in a survey were tested against the modeling using SEM using SmartPLS. Results indicated that social network service and individual characteristics had significant effect on performance expectancy with exception of self-disclosure. In addition, the moderating effect of perceived information security had significant effect. The results had important implications for firms providing SNSs hoping to develop a successful business model.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.33-39
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• 2012

본 연구는 대학에서 이루어지고 있는 강의에 있어 전통적인 오프라인 강의실 강의에 정보기술 발달과 함께 급속도로 확산되고 있는 SNS(Social Network Service)를 접목할 경우 학습성과의 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 시작되었다. 이를 위하여 101명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜 네트워킹 참여(online social networking engagement)와 사회적 수용(acculturation)은 교수와의 상호작용 품질(interaction quality with professors)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교수와의 상호작용품질은 협력학습(collaborative learning)과 학습성과(learning performance)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국습지학회지
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• 제5권1호
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• pp.15-27
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• 2003

The fractal study in river basin has been performed for the sinuosity of an individual stream and bifurcation of the stream network. The previous studies has suggested many methods or equations for the fractal dimension estimation in a river network. This study used those many equations for the estimation of fractal dimensions on the streams such as Bokha, Gonjiam, and Pocheon streams. The estimated dimensions are in the range of 1 to 1.359 for the individual stream and 1.634 to 2 for the stream network. The most of equations were suggested based on the assumption of self-similarity of a river basin for the individual stream and stream network. However, the real river basin could be characterized by self-affinity rather than self-similarity. Even though we estimate the dimensions by using many equations, we could not recommend which one is better equation for the estimation of fractal dimension. This might be from the self-similarity assumption of equations. Therefore, the assumption and research work of self-affinity will be needed for the appropriate estimation of fractal dimension in river basin.

• 정보관리학회지
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• 제6권1호
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• pp.37-56
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• 1989

This study is a structural analysis of a multi-type and multi-level library network within the framework of a regional interlibrary loan (ILL) system. The study monitored to information network structure for resource sharing of academic and research library materials transmitted through the ILL. The local flow of academic and research information was measured by a survey of the filled ILL transactions by individual libraries in the Western 3Rs region. The major findings were as follows: 1) the regional ILL network showed less than half of participation of the total subject libraries, 2) existing structure surveyed was identified as a composite centralized network with three communication groups, 3) depending on the types of materials transacted, the structure were changed, 4) statewide and multi-state library cooperatives had direct interactions with some of the local libraries, 5) individual libraries participated in the ILL network more for periodicals than book materials, 6) academic libraries throughout the total six structure analyzed showed the highest percentage of participation.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권3호
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• pp.29-50
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• 2016

본 연구에서는 세 개의 중심성 변수(연결중심성, 근접중심성, 그리고 매개중심성)를 이용하여 네트워크 내에서의 개별 구성원들의 위치를 파악하고, 파악된 위치가 개별 구성원들의 팀 내 외 지식공유 의도에 어떤 영향을 미치는지를 탐색하였다. 연구 결과, 팀 내 지식공유 의도에 있어서 연결중심성과 근접중심성은 통계적으로 유의한 영향을 미치나, 매개중심성은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 반면 팀 외 지식공유에 있어서는 연결중심성과 매개중심성이 통계적으로 유의한 영향을 미쳤으나, 근접중심성은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 연결중심성이 높은 구성원들은 네트워크 내의 허브 역할을 하고 있기 때문에, 그들은 그 위치를 유지하고자 팀 내 뿐만 아니라 팀 외 지식공유에도 적극적인 자세를 취하는 것으로 나타났다. 근접중심성이 높은 구성원들은 네트워크 내의 다른 구성원들과 폭넓은 관계를 가지고 있기 때문에 팀 외 지식공유보다는 팀 내 지식공유에 적극적인 자세를 취하는 것으로 입증되었고, 매개중심성이 높은 구성원들은 네트워크 내보다는 네트워크 외부에서 중요한 역할을 하기 때문에 팀 외 지식공유에 적극적인 자세를 취하는 것으로 입증되었다. 네트워크 내에서의 관계를 통하여 자연적으로 형성되어진 위치는 개별 구성원들의 지식공유 의도에 영향을 미치는 것을 실증적으로 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.216-224
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• 2017

Abnormal situation caused by aggressive behavior of pigs adversely affects the growth of pigs, and comes with an economic loss in intensive pigsties. Therefore, IT-based video surveillance system is needed to monitor the abnormal situations in pigsty continuously in order to minimize the economic demage. Recently, some advances have been made in pig monitoring; however, detecting each pig is still challenging problem. In this paper, we propose a new color image-based monitoring system for the detection of the individual pig using a fast region-based convolution neural network with consideration of detecting touching pigs in a crowed pigsty. The experimental results with the color images obtained from a pig farm located in Sejong city illustrate the efficiency of the proposed method.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.616-625
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• 2015

본 연구의 목적은 네트워크분석을 통하여 전문대학생들의 학급 내 친구관계 네트워크를 구조화하고 네트워크 중심성 지수가 개인의 학습성과에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 학습 네트워크와 오락 네트워크 각각에 대한 네트워크 데이터를 수집하여 네트워크를 구조화하고 중심성 지수를 추출하였다. 이를 독립변수로, 학습성과 변수를 종속변수로 하여 친구관계 네트워크 중심성이 학습성과에 미치는 영향을 검증하였다. 연구결과 1,2학년 모두 학습 네트워크의 개인별 중심성과 학습성과와의 관계는 유의미하였으며 오락 네트워크의 중심성과의 학습성과와의 상관관계는 유의미하지 않았다. 학습 네트워크의 개인별 중심성과 학습성과와의 회귀분석 결과 1,2학년 모두 학습 네트워크의 중심성 지수는 개인의 학습성과를 예측하는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.393-403
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• 2012

이 연구의 목적은 사회체육지도자의 사회연결망과 직업성취의 관계를 규명하는데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 이 연구에서는 2011년 서울 소재 스포츠시설업에 재직하고 있는 사회체육지도자를 모집단으로 설정한 다음, 유의표집법을 활용하여 총 240명을 표집하였다. 그러나 최종 분석에 사용된 사례수는 203명이었다. 설문지의 타당도 및 신뢰도는 전문가회의를 통한 내용타당도와 신뢰도 분석을 통한 Cronbach's ${\alpha}$ 방법을 통해 검증하였다. Chronbach's ${\alpha}$값은 .674이상으로 나타났다. 자료처리는 SPSSWIN 18.0을 활용하여 로지스틱회귀분석과 회귀분석을 실시하였다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 남성일수록, 취업횟수가 많을수록, 그리고 연령이 많을수록 개인적 연결망을 활용하여 취업하는 경향을 보이고 있다. 둘째, 사회연결망은 직업성취에 영향을 미친다. 즉, 개인적 연결망보다는 제도적 연결망을 활용한 취업자일수록 임금만족도는 높으며, 개인적 연결망과 제도적 연결망을 활용한 취업자일수록 학력적합도는 높다.

• 대한산업공학회지
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• 제28권2호
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• pp.171-177
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• 2002

In this paper, we propose a new data fusion method to improve the performance of individual prediction models for time series data. Individual models used are ARIMA and neural network and their results are combined based on the weight reflecting the inverse of EWMA of squared prediction error of each individual model. Monte Carlo simulation is used to identify the situation where the proposed approach can take a vintage point over typical fusion methods which utilize MSE for weight. Study results indicate the following: EWMA performs better than MSE fusion when the data size is large with a relatively big amplitude, which is often observed in intra-cranial pressure data. Additionally, EWMA turns out to be a best choice among MSE fusion and the two individual prediction models when the data size is large with relatively small random noises, often appearing in tax revenue data.