1. Purpose of the study: This study was to investigate and analyse the career decision making patterns of students, which would enhance vocational guidance activities for the students. The specific purposes of the study are as follows. 1) To find how much the fisheries high school students are satisfied with the school. 2) To find out the factors which would influence the fisheries high school students in their career decision making. 3) To find out the person who plays the most important role in the career decision making of the students 4) To find out the patterns of behavior taken by the fisheries high school students in their career decision making. 2. Hypotheses: The following hypotheses were tested for this study. 1) There would be significant differences in the extent of school-satisfaction, depending on the class level and major. 2) There would be significant differences in the value criterion with which the fisheries high school students make decisions on their careers, depending on the grades, majors, and the levels of school-satisfaction. 3) There would be significant differences in the human factors which affect their decision-making on their career, depending on the class levels, majors, and the levels of school satisfaction. 4) There would be significant differences in the patterns of behavior they take when they make decisions on their careers depending on the grades, majors and the levels of school satisfaction. 3. Methods of the study: For the verification of the above hypotheses, a questionaire was developed by the researcher, and the questionaire was answered by the total 440 students from three fisheries high schools, located in the rural and urban areas, out of 8 fisheries high schools in Korea. The questionaire was composed of two major parts: school-satisfaction (10 items) and career decision making patterns (39 items). The career decision-making patterns include 16 value criterion items, 10 human category items, and 13 behavior category items. 4. Results of the study: 1) School satisfaction; There was no significant difference in school satisfaction depending on the class level and major. 2) Value criteria; a) Almost of the fisheries high school students think that the potential for advancement, job security, and salary are important factors for their job. b) The seafarer-students rated the salary, prestige of the occupation and leadership to be important than the nonseafarer-students. The nonseafarer-students rated the stabilization of their livelihood and opportunity to use their creative ideas than the seafarer-students. c) The students unsatisfied with their school emphasize the working environment, variety of work duties and leisure more than the satisfied ones. 3) Human factors: a) The fisheries high school students are affected most by their homeroom teachers, major teachers and their parents, but they are less influenced by their counselor. b) The seniors are more affected by their friends or classmates than the freshmen, and especially seafarer-students are more affected by major teachers. c) The persons, who are working in the occupation they are interested in, exert more influence on unsatisfied students than class-teachers do. 4) Behavior patterns; a) Most of them want test their abilities. b) The nonseafarer-students and seniors tend to depend on their own intuitions. c) The seafarer-students, the freshmen, and the satisfied with their school tend to discuss with other persons, and the unsatisfied tend to be influenced by the information that they collect for themselves.
Hilal, Anwar;Zamani, Abu Sarwar;Ahmad, Sultan;Rizwanullah, Mohammad
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.209-213
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2021
Data mining is the application of specific algorithms for extracting patterns from data and KDD is the automated or convenient extraction of patterns representing knowledge implicitly stored or captured in large databases, data warehouses, the Web, other massive information repositories or data streams. Data mining can be used for decision making in educational system. But educational institution does not use any knowledge discovery process approach on these data; this knowledge can be used to increase the quality of education. The problem was happening in the educational management system, but to make education system more flexible and discover knowledge from it huge data, we will use data mining techniques to solve problem.
2023년 2월 금융위원회의 '토큰증권 발행·유통체계 정비방안' 발표 이후 금융기관, 증권사 및 블록체인 기업들은 IT 플랫폼 구현을 적극적으로 고려하고 있으나 아직 관련 법적규제가 명확히 확립되어 있지 않아 토큰증권의 IT 플랫폼에 선정에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 블록체인 기반의 토큰증권 IT 플랫폼 선택에 대해 합리적이고 체계적인 기준의 필요성이 대두되었고, 본 연구에서는 이를 델파이 기법(Delphi Method)과 계층적 의사결정 방법(AHP, Analytic Hierarchy Process)을 통해 토큰증권 IT 플랫폼 선택의 핵심 요인을 탐색 및 평가하였다. 상위 핵심요인으로 '플랫폼의 성숙도', '플랫폼의 운영 및 관리', '플랫폼 도입 및 유지비용', '토큰 증권에 대한 규제 적합성' 등 4개의 요인이 도출되었고, 하위 핵심요인으로는 '다양성', '사용자 인증관리', '도입비용', '금융규제'등 17개의 요인이 도출되었다. 연구 결과, 17개의 하위요인 중 '정부금융규제'과 '개인정보보호'가 중요한 요인으로 선정되고, 본 연구결과는 토큰증권 IT 플랫폼 선택의 체계적인 의사결정 기준을 제공하여 관련 기관 및 금융 기업들의 전략적 결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Cloud computing is provided on demand service via the internet, allowing users to pay for the service they actually use. Since cloud computing is emerging stage in industry, many companies and government consider adopting the cloud computing. Actually a variety of factors may influence on the adopting decision making of cloud computing. The objective of this study is to explore the significant factors affecting the adoption decision of enterprise cloud computing. A research model has been suggested based on TOE framework and outsourcing decision framework. Based on 302 data collected from managers in various industries, the major findings are following. First, the benefit factors of cloud computing service such as agility and cost reduction have direct and positive effects on adoption of the service. Second, lock-in as a risk factor of cloud computing service has a negative effect while security has not. Third, both internal and external environment factors have positive effects on adoption of the service.
In this work, we analyze the role of reputation in ubiquitous healthcare system as well as the relationship of security, trust and reputation in this environment in details. In addition, an example is given to show how to use reputation system in ubiquitous healthcare and how to use reputation system on decision making.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.60-66
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2024
Host's data during transmission. Data tempering results in loss of host's sensitive information, which includes number of VM, storage availability, and other information. In the distributed cloud environment, each server (computing server (CS)) configured with Local Resource Monitors (LRMs) which runs independently and performs Virtual Machine (VM) migrations to nearby servers. Approaches like predictive VM migration [21] [22] by each server considering nearby server's CPU usage, roatative decision making capacity [21] among the servers in distributed cloud environment has been proposed. This approaches usage underlying server's computing power for predicting own server's future resource utilization and nearby server's resource usage computation. It results in running VM and its running application to remain in waiting state for computing power. In order to reduce this, a decentralized decision making hybrid model for VM migration need to be proposed where servers in decentralized cloud receives, future resource usage by analytical computing system and takes decision for migrating VM to its neighbor servers. Host's in the decentralized cloud shares, their detail with peer servers after fixed interval, this results in chance to tempering messages that would be exchanged in between HC and CH. At the same time, it reduces chance of over utilization of peer servers, caused due to compromised host. This paper discusses, an roatative decisive (RD) approach for VM migration among peer computing servers (CS) in decentralized cloud environment, preserving confidentiality and integrity of the host's data. Experimental result shows that, the proposed predictive VM migration approach reduces extra VM migration caused due over utilization of identified servers and reduces number of active servers in greater extent, and ensures confidentiality and integrity of peer host's data.
최근 빠르게 발전을 이룬 ICT (Information and Communications Technologies) 기술과 IoT (Internet of Things) 기술이 융합되어가고 있다. 그에 따라 ICT 환경에서 발생하였던 보안 위협들이 IoT 환경에서도 이어지고 있다. IoT의 사물로 간주되는 차량에 있어 보안 위협은 재산피해와 인명피해를 가져올 수 있다. 현재 차량 보안에 대한 대비는 미흡하고, 차량 자체에서 스스로 위협을 감지하고 대응하는 것에는 어려움이 존재하는 실정이다. 본 연구에서는 차량에서의 이상징후 탐지를 위한 의사결정 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 IoT 관점에서 발생할 수 있는 차량 내 위협 요소들은 어떤 것이 있는지 알아보고자 한다. 차량을 대상으로 하는 공격에 대한 위협 요인과 위협 경로, 공격 형태 등을 인지하는 것은 자가 점검 기술과 디바이스 제어 공격에 대한 신속한 대처에 앞서 차량 보안 이슈를 해결하기 위한 전제가 될 것이다.
Kumar, Rajeev;Ansari, Md Tarique Jamal;Baz, Abdullah;Alhakami, Hosam;Agrawal, Alka;Khan, Raees Ahmad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.240-263
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2021
One of the biggest challenges that the software industry is facing today is to create highly efficient applications without affecting the quality of healthcare system software. The demand for the provision of software with high quality protection has seen a rapid increase in the software business market. Moreover, it is worthless to offer extremely user-friendly software applications with no ideal security. Therefore a need to find optimal solutions and bridge the difference between accessibility and protection by offering accessible software services for defense has become an imminent prerequisite. Several research endeavours on usable security assessments have been performed to fill the gap between functionality and security. In this context, several Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approaches have been implemented on different usability and security attributes so as to assess the usable-security of software systems. However, only a few specific studies are based on using the integrated approach of fuzzy Analytic Network Process (FANP) and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) technique for assessing the significant usable-security of hospital management software. Therefore, in this research study, the authors have employed an integrated methodology of fuzzy logic, ANP and TOPSIS to estimate the usable - security of Hospital Management System Software. For the intended objective, the study has taken into account 5 usable-security factors at first tier and 16 sub-factors at second tier with 6 hospital management system softwares as alternative solutions. To measure the weights of parameters and their relation with each other, Fuzzy ANP is implemented. Thereafter, Fuzzy TOPSIS methodology was employed and the rating of alternatives was calculated on the foundation of the proximity to the positive ideal solution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5631-5652
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2019
The existing defense strategy selection methods based on game theory basically select the optimal defense strategy in the form of mixed strategy. However, it is hard for network managers to understand and implement the defense strategy in this way. To address this problem, we constructed the incomplete information stochastic game model for the dynamic analysis to predict multi-stage attack-defense process by combining Bayesian game theory and the Markov decision-making method. In addition, the payoffs are quantified from the impact value of attack-defense actions. Based on previous statements, we designed an optimal defense strategy selection method. The optimal defense strategy is selected, which regards defense effectiveness as the criterion. The proposed method is feasibly verified via a representative experiment. Compared to the classical strategy selection methods based on the game theory, the proposed method can select the optimal strategy of the multi-stage attack-defense process in the form of pure strategy, which has been proved more operable than the compared ones.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권1호
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pp.7-12
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2009
The advanced computer network and Internet technology enables connectivity of computers through an open network environment. Despite the growing numbers of security threats to networks, most intrusion detection identifies security attacks mainly by detecting misuse using a set of rules based on past hacking patterns. This pattern matching has a high rate of false positives and can not detect new hacking patterns, making it vulnerable to previously unidentified attack patterns and variations in attack and increasing false negatives. Intrusion detection and prevention technologies are thus required. We proposed a network based hybrid Probe Intrusion Detection model using Fuzzy cognitive maps (PIDuF) that detects intrusion by DoS (DDoS and PDoS) attack detection using packet analysis. A DoS attack typically appears as a probe and SYN flooding attack. SYN flooding using FCM model captures and analyzes packet information to detect SYN flooding attacks. Using the result of decision module analysis, which used FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. For the performance evaluation, the "IDS Evaluation Data Set" created by MIT was used. From the simulation we obtained the max-average true positive rate of 97.064% and the max-average false negative rate of 2.936%. The true positive error rate of the PIDuF is similar to that of Bernhard's true positive error rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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