Phishing attacks have been implemented in smarter, more advanced ways with the passage of time. Hackers use intelligent phishing attacks to take over computers and to penetrate internal networks in major organizations. So, in this paper, a model for a prevention of phishing attack spread is conceptual designed in order to protect internal users and sensitive or important information from sophisticated phishing attacks. Internal users simultaneously utilize both external web and organizational mail services. And hackers can take the both side equally as a vector. Thus, packets in each service must be monitored and stored to recognize threatening elements from both sides. The model designed in this paper extends the mail server based security structure used in conventional studies for the protection of Internet mail services accessed by intranet users. This model can build a list of phishing sites as the system checks e-mails compared to that of the method that directly intercepts accesses to phishing sites using a proxy server, so it represents no standby time for request and response processes.
This study is a descriptive study conducted to investigate the effect of smoking cigarette sign sold in Korea on the smoking cessation effects and to use it as a basis for future smoking cessation and health related health data. To this end, we surveyed 500 men and women over 20 years of age on the Internet Naver web using Naver form questionnaire for 10 days from October 1, 2018 using blogs and cafes. The analyzed data were analyzed by factor analysis, T-test and correlation using SPSS WIN20.0. The main findings were as follows: First, the cigarette warning picture harmful to human body had the biggest influence on the smoking cessation effect. Second, the smoking cessation effect had the highest correlation with the pre-question consciousness about the cigarette warning picture. This indicates that the cigarette pack warning is considered the most sensitive part of smokers. Based on the results of this paper, diversification of cigarette warning picture and regular replacement of warning picture are expected to provide useful basic data for suggesting practical measures to prevent smoking. do. Therefore, the smoking warning picture is widely promoted through the media and the media, which has a positive effect on the practice of quitting smoking to the public, and is also used as a basic data for the health policy for the health promotion of the public.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.3
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pp.11-21
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2010
To aim at improving performance and reflecting user's needs of retrieval, the number of researches has been actively conducted in recent year as the quantity of information and generation of the web pages exceedingly increase. One of alternative approaches can be a tagging system. It makes users be able to provide a representation of metadata including writings, pictures, and movies etc. called tag and be convenient in use of retrieval of internet resources. Tags similar to keywords play a critical role in maintaining target pages. However, they still needs time consuming labors to annotate tags, which sometimes are found to be a hinderance caused by overuse of tagging. In this paper, we present an automatic tagging scheme for a solution of current tagging system conveying drawbacks and inconveniences. To realize the approach, face recognition-based tagging system on SNS is proposed by building a face area detection procedure, linear-based classification and boosting algorithm. The proposed novel approach of tagging service can increase possibilities that utilized SNS more efficiently. Experimental results and performance analysis are shown as well.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.6
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pp.640-645
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2014
Many people use social network services as to communicate, to share an information and to build social relationships between others on the Internet. Twitter is such a representative service, where millions of tweets are posted a day and a huge amount of data collection has been being accumulated. Social mining that extracts the meaningful information from the massive data has been intensively studied. Typically, Twitter easily can deliver and retweet the contents using the following-follower relationships. Topic modeling in tweet data is a good tool for issue tracking in social media. To overcome the restrictions of short contents in tweets, we introduce a notion of reply graph which is constructed as a graph structure of which nodes correspond to users and of which edges correspond to existence of reply and retweet messages between the users. The LDA topic model, which is a typical method of topic modeling, is ineffective for short textual data. This paper introduces a topic modeling method that uses reply graph to reduce the number of short documents and to improve the quality of mining results. The proposed model uses the LDA model as the topic modeling framework for tweet issue tracking. Some experimental results of the proposed method are presented for a collection of Twitter data of 7 days.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.1A
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pp.33-43
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2010
Recently, users want to use real-time multimedia services, such as internet, VoIP, etc., using their IEEE 802.11 wireless lan mobile stations. In order to provide such services, a handoff among access points is essential to support the mobility of a node, in such an wide area. However, the legacy handoff methods of IEEE 802.11 technology are easy to lose connections. Also, the recognition of a disconnection and channel re-searching time make the major delay of the next AP to connect. In addition, because IEEE 802.11 decides the selection of an AP depending only on received signal strength, regardless of a node direction, position, etc., it cannot guarantee a stable bandwidth for communication. Therefore, in order to provide a real-time multimedia service, a node must reduce the disconnection time and needs an appropriate algorithm to support a sufficient communication bandwidth. In this paper, we suggest an algorithm which predicts a handoff point of a moving node by using GPS location information, and guarantees a high transmission bandwidth according to the signal strength and the distance. We implemented the suggested algorithm, and confirmed the superiority of our algorithm by reducing around 3.7ms of the layer-2 disconnection time, and guaranteed 24.8% of the communication bandwidth.
Recently with the entrance to the aging society, the demand on health care services is being increased. However, there are still few GUI types of research considering the characteristics of new-silver generation progressively preparing for their golden(old) age. As the new-silver generation showed less reluctance to the information acquired through the Internet comparing to general seniors, but it is urgent to conduct researches about GUI of mobile healthcare services considering their physical, psychological and social characteristics. Hence, the purpose of this study was to propose some guidelines of GUI evaluation so that new-silver generation being emerged as main consumer group in future medical consumption could efficiently use mobile health care services. As the research methods, first, this study analyzed the characteristics of new-silver generation through reviewing literature and previous studies and understood the status quo of mobile health care services, and second, it analyzed the visual composition factors being preferred in each field of current mobile healthcare application and drew out a usability evaluation matrix of mobile GUI design appropriate for elderly people's characteristics. Third, with the drawn evaluation matrix, this study conducted the usability evaluation of 8 subjects in new-silver generation ranging from 57 years old to 65 years old through a heuristic way. This study expects that it would be contributed in increasing the GUI usability by proposing some guidelines for GUI being appropriated for new-silver generation user's characteristics, and thinks that researches about developing health-care mobile applications will be continued in future at the same time.
As the Internet becomes more popular, many people use it to communicate. With the increasing number of personal homepages, blogs, and social network services, people often expose their personal information online. Although the necessity of those services cannot be denied, we should be concerned about the negative aspects such as personal information leakage. Because it is impossible to review all of the past records posted by all of the people, an automatic personal information detection method is strongly required. This study proposes a method to detect or classify online documents that contain personal information by analyzing features that are common to personal information related documents and learning that information based on the Na$\ddot{i}$ve Bayes algorithm. To select the document classification algorithm, the Na$\ddot{i}$ve Bayes classification algorithm was compared with the Vector Space classification algorithm. The result showed that Na$\ddot{i}$ve Bayes reveals more excellent precision, recall, F-measure, and accuracy than Vector Space does. However, the measurement level of the Na$\ddot{i}$ve Bayes classification algorithm is still insufficient to apply to the real world. Lewis, a learning algorithm researcher, states that it is important to improve the quality of category features while applying learning algorithms to some specific domain. He proposes a way to incrementally add features that are dependent on related documents and in a step-wise manner. In another experiment, the algorithm learns the additional dependent features thereby reducing the noise of the features. As a result, the latter experiment shows better performance in terms of measurement than the former experiment does.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.250-263
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2019
This study aimed to improve the public perception of people with mental illness by suggesting the need for public efforts and proposing specific plans. Demographic differences in the attitudes towards mental illness, the need of public service announcements to improve public perception of mental illness, and the current and expected situation of each advertising medium were analyzed, and plans to improve the advertising were proposed. Three mental illnesses that are possible to recover from through treatment-depression, obsessive-compulsive disorder(OCD), and panic disorder-were examined primarily, and the general public residing in Seoul and the capital area were surveyed. A comparison of the respondents' attitudes towards people with mental illness showed that there were significant differences in their attitudes with respect to gender, marital status, age, and family history. On the other hand, there was no significant difference with respect to religion, monthly income, or academic background. Most of the respondents recognized that public efforts to improve the public perceptions of mental illness, i.e., efforts through the mass media, were necessary and should be intensified though television, Internet, radio, billboard, and transport advertising. Based on the above findings, this study highlights the necessity for advertising through mass media for positive public perceptions of people with mental illness and proposes plans to intensify the advertising, focusing on social, organizational, and individual levels.
This study explored the meaning and essential structure of the life of 12 older wage earners who are 65 years old or older residing in Seoul. For the in-depth analysis of the qualitative interviews, Giorgi(2012)'s phenomenological research method was used. Results presented a total of 349 meaning units, 35 core meanings, 16 emerging themes, and 6 essential themes. These essential themes consisted of a life tolerating contempt and prejudice, the hungry belly in the later years, a yoke of the subordinate, an unclimbable vertical wall, reviving the hours of youth through working, and labor pride. These six essential themes led to the essential structure of'small happiness that is felt at times out of the weary working life in later years. The research participants felt worn out by the social discrimination and unfair working conditions against older wage earners, but they felt relieved that they were able to work in old age and had a sense of self-esteem through their work. Working was the important tools for older wage earners to experience happiness in later years because it not only relieved their financial burden but also brought a sense of self-esteem and labor pride. Based on the results, we suggested as following: 1) with respect to social discrimination and unfair working conditions against older workers, the whole society should discuss it as the protection of human rights and take legal actions; 2) various service jobs need to be created so that older workers can contribute to the society by utilizing their experiences; and 3) educational programs of computer or internet use must be expanded through which older wage earners can improve their job skills.
In order to come up with satisfying product and improvement, firms use traditional marketing research methods to obtain consumers' opinions and further try to reflect them. Recently, gathering data from consumer communication platforms like internet and SNS has become popular methods. Meanwhile, with the development of information technology, mobile companies are launching new digital products for children to protect them from harmful content and provide them with necessary functions and information. Among these digital products, Kids Phone, which is a wearable device with safe functions that enable parents to learn childern's location. Kids phone is relatively cheaper and simpler than smartphone but it is noted that there are several problems such as some useless functions and frequent breakdowns. This study analyzes the reviews of Kids phones from domestic mobile companies, identifies the characteristics, strengths and weaknesses of the products, proposes improvement methods strategies for devices and services through SNS consumer analysis. In order to do that customer review data from online shopping malls was gathered and was further analyzed through text mining methods such as TF/IDF, Sentiment Analysis, and network analysis. Customer review data was gathered through crawling Online shopping Mall and Naver Blog/$Caf\acute{e}$. Data analysis and visualization was done using 'R', 'Textom', and 'Python'. Such analysis allowed us to figure out main issues and recent trends regarding kids phones and to suggest possible service improvement strategies based on sentiment analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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