스마트폰 보급의 확산으로 모바일 금융 서비스 이용자 수는 증가하고 모바일 금융 보안에 대한 중요성이 증가되고 있는 실정이지만 해마다 다양해지는 금융 공격에 대비하기는 결코 쉽지 않다. 최근 주로 사용되고 있는 금융 보안 인증 방식인 OTP(One-Time Password)는 세션 공격에 대한 보안 대비가 가능하지만 차별화된 OTP 생성 메커니즘을 적용하는 것이 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 기존 방식의 문제점을 해결하기 위해 확장된 OTP 메커니즘을 이용한 새로운 금융 보안 방식을 제안하고자 한다. 제안 방식은 센서 네트워크를 금융 보안 알고리즘에 적용시킨 위치 기반 동기화 방식의 OTP 생성 메커니즘으로서 다양한 금융 해킹과 공격 기법에 대비가 가능하다.
Granular Computing has emerged as a unified and coherent framework of designing, processing, and interpretation of information granules. Information granules are formalized within various frameworks such as sets (interval mathematics), fuzzy sets, rough sets, shadowed sets, probabilities (probability density functions), to name several the most visible approaches. In spite of the apparent diversity of the existing formalisms, there are some underlying commonalities articulated in terms of the fundamentals, algorithmic developments and ensuing application domains. In this study, we introduce two pivotal concepts: a principle of justifiable granularity and a method of an optimal information allocation where information granularity is regarded as an important design asset. We show that these two concepts are relevant to various formal setups of information granularity and offer constructs supporting the design of information granules and their processing. A suite of applied studies is focused on knowledge management in which case we identify several key categories of schemes present there.
Knowledge integration is becoming a primary function of improving organizational capabilities and performance in today's convergence paradigm. The knowledge integration capability of employees has increasingly been regarded as a critical source for developing new products and services. This study investigates the influential factors of employees' knowledge integration capability and its effects. A theoretical research model was developed based on the socio-technical perspective and information processing theory. The model includes teamwork quality, expertise, IT support, and knowledge complexity as the primary influential factors of employees' knowledge integration capability. A large-scale survey was conducted for gathering data (a total of 316 samples from 141 organizations) to test the proposed model. The test results of the hypotheses show that expertise and knowledge complexity are the significant influential factors of employees' knowledge integration capability, and also the capability has a positive effect on the knowledge creation performance of employees. Our findings contribute to the development of initiatives for promoting employees' knowledge integration capability, especially in knowledge intensive organizations focusing on convergence products and services.
Ontology is an indispensable component in intelligent and semantic processing of knowledge and information, such as in semantic web. However, ontology construction requires vast amount of data collection and arduous efforts in processing these un-structured data. This study proposed a methodology to automatically construct and generate ontologies from Sejong Electronic Dictionary. As Sejong Electronic Dictionary is structured in XML format, it can be processed automatically by computer programmed tools into an OWL(Web Ontology Language)-based ontologies as specified in W3C . This paper presents the process and concrete application of this methodology.
웹기반 기업정보시스템은 다양한 애플리케이션, 콘텐츠 그리고 자료유형이 혼재되어 있어 시스템사용자의 정보처리효율과 정보해독성의 저해요인이 된다. 이러한 환경에서 보다 사용자친근성과 접근의 편의성을 제공할 수 있는 기술이 포털이며 이를 통하여 기업의 모든 정보시스템 그리고 외부시스템간의 원활한 연결을 도모할 수 있을 것이다. 본고에서는 기업포털(EP)을 정보처리포털(IPP), 의사결정지원포털(DPP) 그리고 지식경영포털(EKP)로 분류하고 이를 통하여 효율적인 시스템환경을 위한 구축방법을 제시하였다. 또한 구축에 따른 기술적인 문제보다는 개념적이고 절차적인 문제에 역점을 두고 분석하였다.
Knowledge base means a library stored in computer system providing useful information or appropriate solutions to specific area. Knowledge base associated with autism is the complex multidimensional information set related to the disease autism for its pathogenic factor and therapy. This paper focuses on the knowledge of biological molecular information extracted from massive biomedical texts with the aid of widespread used machine learning methods. Six classes of biological molecular information (such as protein, DNA, RNA, cell line, cell component, and cell type) are concerned and the probability statistics method, conditional random fields (CRFs), is utilized to discover these knowledges in this work. The knowledge base can help biologists to etiological analysis and pharmacists to drug development, which can at least answer four questions in question-answering (QA) system, i.e., which proteins are most related to the disease autism, which DNAs play important role to the development of autism, which cell types have the correlation to autism and which cell components participate the process to autism. The work can be visited by the address http://134.175.110.97/bioinfo/index.jsp.
This paper attempts to show that consumers' own information processing mode can play an important role in inducing favorable product evaluations, which is the most key goal of marketing. Th elaboration likelihood model contends that consumers' motivation and knowledge, in addition to the outside marketing information, affects the evaluation process. On the other hand, The resource matching hypothesis suggests that an excessively high level of information processing may lead to negative evaluations. In this study, Need for closure exacerbated overall evaluations of consumers. Such relationship was more salient in the condition of low severity that in the condition of high severity. Also under the situation of low severity, consumers with high level of relevant knowledge made evaluations more favorable, compared to the consumers of low knowledge. On contrast under the situation of high severity, relevant knowledge leaded to less favorable evaluations. This experiment identifies the appropriateness of the elaboration likelihood model and the resource matching hypothesis. Especially This study suggests an rare example that consumers' knowledge may not paly an desirable role in making their judgments.
2000년대 초반 등장한 시맨틱 웹 기술은 최근 재조명을 받고 있다. 이는 초기에 구축된 시맨틱 데이터와 최근에 구축하는 시맨틱 데이터의 양적 비교를 통해서도 알 수 있다. 그러나 기존의 시맨틱웹 기술은 대용량 데이터를 처리하는데 어려움이 많아, 이를 처리하기 위한 기술이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 앞에서 말한 바와 같이, 기존 RDF Repository의 대안으로, 다양한 데이터 베이스를 복합적으로 사용하였다. RDF 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, NoSQL DB와 메모리 기반 관계형 DB를 활용하여 시스템을 구성하였다. 또한, 사용자가 이에 대한 별도의 지식 없이 기존의 SPARQL 질의를 그대로 사용하여, 원하는 결과를 얻을 수 있는 시스템을 제안한다.
Ontology maintenance is a time consuming and costly process which requires special skill and knowledge. It requires joint effort of both ontology engineer and domain specialist to properly maintain ontology and update knowledge in it. This is specially true for medical domain which is highly specialized domain. This paper proposes a novel approach for maintenance and update of existing ontologies in a medical domain. The proposed approach is based on modified Ontology Maturing Process which was originally developed for web domain. The proposed approach provides way to populate medical ontology with new knowledge obtained from medical documents. This is achieved through use of natural language processing techniques and highly specialized medical knowledge bases such as Unified Medical Language System.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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