검색 가능 암호 시스템 (Searchable Encryption)은 암호화된 데이터에서 키워드를 검색하는 문제를 해결하기 위하여 2000년에 Song 등에 의해서 처음으로 제안되었다. 지금까지 대칭키 암호화 방식과 공개키 암호화 방식에 기반하는 여러 가지 검색 가능 암호 시스템이 제안되었으나, 공개키 암호화 방식에 기반한 기존의 기법들은 암호화 된 문서의 검색을 위해 서버에서 저장해야 하는 인덱스들의 크기가 키워드 개수에 비례하여 선형적으로 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 공개키 기반 검색 가능 암호 시스템에서 서버에서 저장하는 인덱스의 길이를 줄이기 위해 Bloom Filter를 적용하는 방법을 제안하고, Boneh 등이 제안한 PEKS(Public key Encryption with Keyword Search)에 제안한 방법을 적용하여, 메모리 측면에서 그 효율성을 분석한다.
Objectives The purpose of this study was analyzing the equality between the MeSH terms and the keyword used in the papers published in Journal of Sasang Constitutional Medicine and investigating how to use an appropriate MeSH terms as keyword in the papers. Methods A total of 704 keyword used in 177 papers published from 2009 to 2012 in Journal of Sasang Constitutional Medicine were analyzed to investigate the equality between the keyword and the MeSH terms. The collected data was analyzed using SPSS 17.0 software for frequency analysis. Results Among the 704 keyword, 107 keyword(15.2%) was perfectly matched with the MeSH terms. 64 keyword(9.1%) showed partial difference was with the MeSH terms, and 11 keyword(1.7%) showed partial difference was with the Entry terms. 127 keyword(18.0%) were included in the exception item due to the nature of journal, and 395 keyword(56.1%) were not perfectly matched with the MeSH terms. In the yearly analysis result, the number of papers that keyword and MeSH terms perfectly matched was not significant changed, however the number of papers that keyword and MeSH terms did not matched was continuously increased, which clearly indicate use of MeSH terms as the keyword of the papers published in the journal of Sasang constitution medicine is insufficient. Conclusions The papers published in journal of Sasang constitutional medicine need to be cited in various fields and the paper's finding need to affect in other studies for the development of Korean medicine and Sasang constitutional medicine. The use of proper keyword aligned with the international standards is necessary to accomplish the globalization of them.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 민감하거나 중요한 데이터를 아웃소싱하는 경향이 늘어나고 있다. 하지만 아웃소싱된 데이터의 프라이버시 보호는 매우 중요하다. 지금까지 단일 데이터 소유자와 다수의 데이터 사용자로 구성된 클라우드 컴퓨팅 환경에서 안전하고 효율적인 멀티 키워드 검색 구조들이 다양하게 제안되었다. Zhang 등은 다수의 데이터 소유자들과 사용자들로 연결된 클라우드 컴퓨팅 환경에서 멀티 키워드를 기반으로 하는 검색 프로토콜을 제안하였다. 그들의 프로토콜은 두 가지 문제점을 동시에 안고 있다. 하나는 클라우드 서버가 키워드 인덱스와 사용자의 트랩도어를 통해 데이터 파일들 간의 연관성을 불법적으로 추론할 수 있다는 것이고, 다른 하나는 키워드 인덱스의 크기만큼 복잡한 연산을 수행해야 하기 때문에 사용자의 요청에 대한 응답이 지연된다는 것이다. 본 논문에서는 클라우드 서버를 전적으로 신뢰할 수 없는 노드라는 가정 하에서 우리는 아웃소싱된 데이터의 프라이버시가 보호되는 개선된 멀티 키워드 기반 검색 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안된 프로토콜이 Zhang의 프로토콜보다 데이터 파일들 간의 연관성 추론 측면에서 더 안전하고, 처리 시간의 측면에서 더 효율성이 높음을 실험을 통해 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1328-1342
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2013
Searchable encryption is a cryptographic protocol for searching a document in encrypted databases. A simple searchable encryption protocol, which is capable of using only one keyword at one time, is very limited and cannot satisfy demands of various applications. Thus, designing a searchable encryption with useful additional functions, for example, conjunctive keyword search, is one of the most important goals. There have been many attempts to construct a searchable encryption with conjunctive keyword search. However, most of the previously proposed protocols are based on public-key cryptosystems which require a large amount of computational cost. Moreover, the amount of computation in search procedure depends on the number of documents stored in the database. These previously proposed protocols are not suitable for extremely large data sets. In this paper, we propose a new searchable encryption protocol with a conjunctive keyword search based on a linked tree structure instead of public-key based techniques. The protocol requires a remarkably small computational cost, particularly when applied to extremely large databases. Actually, the amount of computation in search procedure depends on the number of documents matched to the query, instead of the size of the entire database.
Prior studies on technology predictions attempted to predict the emergence and spread of emerging technologies through the analysis of correlations and changes between data using objective data such as patents and research papers. Most of the previous studies predicted future technologies only from the viewpoint of technology development. Therefore, this study intends to conduct technical forecasting from the perspective of the consumer by using keyword search frequency of search portals such as NAVER before and after the introduction of emerging technologies. In this study, we analyzed healthcare technologies into three types : measurement technology, platform technology, and remote service technology. And for the keyword analysis on the healthcare, we converted the classification of technology perspective into the keyword classification of consumer perspective. (Blood pressure and blood sugar, healthcare diagnosis, appointment and prescription, and remote diagnosis and prescription) Naver Trend is used to analyze keyword trends from a consumer perspective. We also used the ARIMA model as a technology prediction model. Analyzing the search frequency (Naver trend) over 44 months, the final ARIMA models that can predict three types of healthcare technology keyword trends were estimated as "ARIMA (1,2,1) (1,0,0)", "ARIMA (0,1,0) (1,0,0)", "ARIMA (1,1,0) (0,0,0)". In addition, it was confirmed that the values predicted by the time series prediction model and the actual values for 44 months were moving in almost similar patterns in all intervals. Therefore, we can confirm that this time series prediction model for healthcare technology is very suitable.
Many advertisers utilize sponsored search in search engines since customers want to find relevant information on their purchases from the search engines. Many factors have influences on price per click of the sponsored search. These influences are different based on the types of keywords such as search/experience or prominent/specific. However, differences of the influences have not been studied well. Thus, this study wants to identify the differences of the influences according the type of keywords. One month data of keyword advertising were collected from Naver. The influences of search number, click through rate, and competition on price per click were different according to the keyword types.
Background: The purpose of this study is supposed to figure out the keyword network from 2009 to 2018 with social network analysis and provide the research data that can help the Korea government's policy making on smoking cessation. Methods: First, frequency analysis on the keyword was performed. After, in this study, I applied three classic centrality measures (degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality) with R 3.5.1. Moreover, I visualized the results as the word cloud and keyword network. Results: As a result of network analysis, 'smoking' and 'smoking cessation' were key words with high frequency, high degree centrality, and betweenness centrality. As a result of looking at trends in keyword, many study had been done on the keyword 'secondhand smoke' and 'adolescent' from 2009 to 2013, and 'cigarette graphic warning' and 'electronic cigarette' from 2014 to 2018. Conclusion: This study contributes to understand trends on smoking cessation study and seek further study with the keyword network analysis.
본 연구는 키워드 네트워크 분석을 이용하여 공공데이터 수요(즉, 공공데이터 제공신청, 검색 질의 등)를 적시에 예측하는 방법을 제안한다. 분석 결과에 따르면, 수요가 높은 토픽에 속하는 공공데이터는 대부분 국내 공공데이터 포털(data.go.kr)에서 제공되고 있지만, 토픽 연관 분석을 통해 예측된 이용자의 실제 요구와 관련된 공공데이터는 거의 제공되지 않고 있다. 공공데이터를 제공(또는 선정)할 때, 이용자의 공공데이터 제공신청과의 관련성보다 공공데이터 토픽과의 관련성이 우선시되기 때문이다. 제안된 키워드 네트워크 분석 프레임워크는 실제 공공데이터 제공신청을 바탕으로 이용자들의 수요를 빠르고 쉽게 예측할 수 있으므로, 향후 공공기관(중앙부처·지방자치단체·산하기관)의 공공데이터 정책 수립에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
기술예측은 과거부터 현재까지의 기술개발 결과를 수집, 분석하여 특정 기술의 미래 추세 및 상태를 예측하는 것이다. 일반적으로 특허는 현재까지의 기술개발 결과를 가장 잘 가지고 있다. 왜냐하면 특허에 포함된 세부 기술은 일정기간 동안 배타적 권리가 법에 의해 보장되기 때문이다. 따라서 특허 데이터의 분석을 이용한 기술예측의 다양한 연구가 진행되었다. 특허문서의 분석을 위하여 널리 사용되는 특허 키워드 데이터는 주로 기술키워드에 대한 빈도 값으로 이루어진다. 기존의 많은 특허분석에서는 회귀분석, 박스-젠킨스 모형 등 연속형 데이터분석 기법이 적용하였다. 하지만 빈도 데이터는 이산형 데이터이기 때문에 이산형 데이터분석 방법을 사용해야 한다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 베이지안 포아송 이산모형을 이용한 특허분석 방법을 제안한다. 연구방법의 성능평가를 위하여 지금까지 출원, 등록된 애플의 전체특허를 분석하여 향후 기술을 예측하는 사례분석을 수행한다.
Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on CSR, CSV and ESG by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on CSR, CSV and ESG. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "CSR", "CSV" and "ESG" as search terms, and the Korean abstracts and keyword were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, CSR 2,847 papers, CSV 395 papers, ESG 555 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; CSR, CSV, and ESG studies showed that research slowed down somewhat before 2010, but research increased rapidly until recently in 2019. Research have been found to be heavily researched in the fields of social science, art and physical education, and engineering. As a result of the study, there were many keyword of 'corporate', 'social', and 'responsibility', which were similar in the word cloud analysis. Looking at the frequent keyword and word cloud analysis by field and year, overall keyword were derived similar to all keyword by year. However, some differences appeared in each field. Conclusion: Government support and expert support for CSR, CSV and ESG should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to them. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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