Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1193-1201
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2016
공간 또는 시공간 데이터에서 다른 지역에 비해 유난히 높은 위험률을 보이는 소위 핫 스팟 (hot spot)으로 불리는 클러스터 (cluster)를 찾으려고 하는 경우가 많다. 기존의 많은 방법들은 이러한 클러스터 패턴이 존재하는지에 대한 해답만 주었지만, 최근의 많은 방법들은 클러스터의 위치, 모양, 크기뿐만 아니라 찾아진 클러스터가 통계적으로 유의한지까지 검정해준다. 본 논문에서는 이러한 다양한 방법 중 가장 많이 사용되는 클러스터 탐색 방법 중 하나인 스캔 통계량을 이용한 방법을 소개하고 그 방법이 구현된 무료 소프트웨어 SaTScan을 이용한 결과를 보여주고 장단점을 논하고자 한다. 미국 국립암센터의 SEER 프로그램에서 제공하는 미국의 각 카운티별 암 사망자 자료 중 2006년 여성 폐암 사망자 데이터를 예시 데이터로 사용하여 스캔 통계량을 이용하여 구한 클러스터 탐색 결과를 제시하고 비슷한 연구를 하고자는 연구자에게 도움을 주고자 한다.
This study was conducted to investigate the actual conditions of vitamin supplement usage, the importance of their agents for health management, and the distribution of basic data for their correct consumption. For a period of one month 2003, the study was conducted based on questionnaires to the parents of students in both a middle school and a high school, and the personnel of K Company at random. The material used the survey sheets by setting up the previous investigation. The collected data analyzed the frequency and percentage of the following items: General demographic characteristics of consumers; the supplements taking; the reasons for taking them; the kinds of supplements taken; the media used for distributing data on their use; the potential use in the future, etc. According to the survey, the number of people who were taking supplements was higher than the number of people who weren’t taking them. Multi-vitamins were mostly consumed. The rate of supplements consume was high in people of a higher income bracket, had the time to exercise and to enjoy physical recreation. Most of the consumers who were taking the supplements said they did it to maintain their health and to recover from the fatigue. Those who weren’t taking them said they had enough vitamins from eating the appropriate food, and they were also concerned about the effectiveness of taking the supplements. The majority of useful information or advice for purchasing vitamins came from doctors, medical experts, relatives, and various media sources such as TV, newspapers, and magazines.
기업간 전자상거래는 기업간 거래에서 발생하는 거래비용이 감소되고 생산성은 크게 향상되어 전체시장 규모에서 차지하는 비중이 급격히 증가할 것으로 예측되었다. 또한, Malone et al.(1987)은 정보기술의 발전과 활용으로 거래비용이 감소되어 기업간 거래는 다수의 구매자와 다수의 공급자들이 거래하는 전자적 시장구조를 가지게 될 것이라고 주장하였다. 그러나, 이후의 연구들은 위계구조나 구매자가 총급자의 수를 소수로 제한하여 거래될 것이라는 사례들을 발표하였다. 본 연구는 정보기술, 특히, 인터넷의 도입이 자산 특수성과 불확실성에 어떤 영향을 미치며, 이러한 영향이 거래 구조를 어떻게 변화시키는지 인터넷 구매 시스템을 활용하여 건설자재를 전자적으로 구매하고 있는 I사의 사례를 통해 살펴보았다. 그 결과 인터넷이 구매자와 공급자의 거래에 다음과 같은 영향을 미친다는 결과를 도출하였다. 첫째, 인터넷의 도입은 전자시장의 확대를 강화하였는데 자산 특수성이 낮은 제품보다 자산 특수성이 높은 제품의 시장화를 더욱 가능하게 하였다. 둘째, 인터넷의 도입은 제품의 불확실성이나 거래의 불확실성의 감소에 직접적인 영향을 미치지 못하였다. 그러나, 사전적인 심사 프로세스에 의한 거래 당사자들의 기회주의의 감소는 전자 시장의 확대에 간접적인 영향을 미친다.
본 논문은 국내에서 스마트폰을 본격적으로 사용하기 시작한 2012년부터 2017년, 6년간 2519개, 이전 2006년부터 2011년, 6년간 1313개의 네 자리 숫자 비밀번호 자료들을 수집하여 전, 후 두 조사 간 사용형태 등에 대한 비교 분석 내용을 다루고 있다. 전조사에서 후조사로 갈수록 네 자리 숫자 PW들의 사용에 신중을 기하고 있다는 것, 남녀 간 숫자 사용에 있어서 다소 차이가 존재한다는 것과 네 자리 숫자 사용 패튼에 있어서 두 조사 모두 5개의 특정 패튼이 차지하는 비율이 60% 이상을 차지하는 등 선호도가 존재한다는 사실 등을 분석결과 알 수 있었다. 자료수집이 불가능한 패스워드 분야에서 간접적으로라도 사용형태를 유추해볼 수 있게 한 것이 이 논문의 성과로 볼 수 있으며, 향후 사용자 입장에서의 재사용 등과 같은 연구가 보완되어질 필요가 있을 것으로 본다.
스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.
Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.17-28
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2024
As listed as one of the most important requirements for Post-Quantum Cryptography standardization process by National Institute of Standards and Technology, the resistance to various side-channel attacks is considered very critical in deploying cryptosystems in practice. In fact, cryptosystems can easily be broken by side-channel attacks, even though they are considered to be secure in the mathematical point of view. The timing attack(TA) and the simple power analysis attack(SPA) are such side-channel attack methods which can reveal sensitive information by analyzing the timing behavior or the power consumption pattern of cryptographic operations. Thus, appropriate measures against such attacks must carefully be considered in the early stage of cryptosystem's implementation process. The Montgomery multiplier is a commonly used and classical gadget in implementing big-number-based cryptosystems including RSA and ECC. And, as recently proposed as an alternative of building blocks for implementing post quantum cryptography such as lattice-based cryptography, the big-number multiplier including the Montgomery multiplier still plays a role in modern cryptography. However, in spite of its effectiveness and wide-adoption, the multiplier is known to be vulnerable to TA and SPA. And this paper proposes a new countermeasure for the Montgomery multiplier against TA and SPA. Briefly speaking, the new measure first represents a multiplication operand without 0 digits, so the resulting multiplication operation behaves in a very regular manner. Also, the new algorithm removes the extra final reduction (which is intrinsic to the modular multiplication) to make the resulting multiplier more timing-independent. Consequently, the resulting multiplier operates in constant time so that it totally removes any TA and SPA vulnerabilities. Since the proposed method can process multi bits at a time, implementers can also trade-off the performance with the resource usage to get desirable implementation characteristics.
인터넷과 정보통신기술이 급변하는 디지털 환경에서 학술연구자들은 종전보다 더 복잡하고, 다양한 매체를 통해 학술정보를 활용하고 있다. 본 연구에서는 달라진 정보환경에서 국내 박사과정 학술연구자들의 정보요구와 정보추구행태를 알아보기 위해 5개의 범주내에서 13개의 질문 항목을 도출하고 이를 통해 집단 면접조사를 하였다. 5가지 범주는 (1) 일반적인 학술정보 활용 패턴 (2) 학술정보 활용 이유(태도), (3) IT Skill과 정보활용능력, (4) 물리적 도서관 이용 대비 전자정보 접근, (5) 전자정보 활용과 관련된 전반적인 견해 등이다. 특히, 인문사회분야 학술연구자들과 과학기술분야 학술연구자들을 균등하게 선발하여 면접조사를 함으로써 두 집단간의 공통점과 차이점을 비교 분석하는데 연구의 주안점을 두었다. 연구결과 학술정보 활용 목적, 정보활용능력, 인쇄자료 대비 전자자료 활용 비율, 연구 아이디어나 지식을 얻는 경로 분야에서는 차이가 없었으며, 학업이나 연구와 관련하여 주로 활용하는 자료, 즐겨찾는 학술 포털사이트 분야에서는 차이가 있는 것으로 나타났다.
초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.
인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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