폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 수용하기 위하여 셀 간 간섭을 제어할 수 있는 향상된 수신기에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 에서는 인접 셀의 간섭 신호를 억제 및 제거하여 수신기의 SINR(Signal-to-Noise-plus-Interference Ratio)을 향상시켜 수신 성능을 올리는 NAICS(Network Assisted Interference Cancellation and Suppression)가 표준에서 논의되고 있다. 본 논문에서는 이웃셀로 부터 간섭의 영향을 줄이기 위하여 연판정 기반의 향상된 수신기를 제안한다. 제안한 수신기는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 또는 IRC (Interference Rejection Combing) 수신기를 통해 간섭 신호의 불편 추정 (unbiased estimation) 값을 계산 하고 간섭 신호를 억제 및 제거한다. 간섭 신호는 LLR (Log-Likelihood Ratio)로 표현되는 소프트 정보를 통해 업데이트 한다. 시스템 레벨 시뮬레이션은 3GPP LTE-Advanced 하향링크 시스템의 20MHz 대역을 기반으로 이루어 졌으며, 시뮬레이션 결과 제안한 수신기를 통해 기존 수신기보다 SINR, 전송률 및 스펙트럼 효율 측면에서 성능 향상을 가져다주는 것을 확인하였다.
$ C_{18}$ 및 Phenyl 컬럼에서 메탄올-물 및 아세토니트릴-물 혼합액을 이동상으로 하여 21종의 페놀일치환체들의 머무름을 조사하여 치환기가 머무름에 미치는 영향을 알아보았다. 아미노페놀을 제외한 모든 시료의 머무름은 Phenyl 컬럼보다 $ C_{18}$컬럼에서 더 컸으며, 두 이동상에 대해서는 물의 부피퍼센트가 같을때 메탄올계에서 더 컸다. 일반적으로 일치환 페놀류의 파라 이성질체는 메타 이성질체보다 빨리 용리되었고, 오르토와 메타 이성질체 사이에서는 용리순서가 치환기의 극성에 따라 다르게 나타났다. 페놀 일치환체들의 머무름은 시료와 미반응된 실란올과의 상호작용의 영향을 받는대 이러한 미반응된 실란올의 영향은 치환기의 hydrogen bonding acceptor basicity(${\beta}$)가 클수록 크게 나타났고 Phenyl 컬럼보다 $ C_{18}$ 컬럼에서 이들의 영향이 크게 나타났다. 시료의 van der Waals volume(VWV)과 ${\beta}$값을 함께 고려한 파라미터 (1.01VWV/100-1.84${\beta}$)와 시료의 머무름(log k')과는 좋은 직선관계가 있다. 따라서 $ C_{18}$ 및 Phenyl 컬럼에서 페놀 일치환체들의 머무름은 시료의 (1.01VWV/100-1.84${\beta}$)값으로 쉽게 예측할 수 있음을 알았다.
ICT 힐링 플랫폼은 생체신호 및 생활습관 등의 정보를 기반으로 한 질환조기 경보를 목표로 하는 개념으로서 만성질환 예방을 목적으로 한다. ICT(Information & Communication Technology) 힐링플랫폼의 목표는 개인이 주도하는 건강관리를 위해 여러 건강 관련 서비스 기관들(병원, 피트니스센터, 건강검진센터, 개인건강장치 등)에 산재되어 있는 개인 건강 정보를 개방화하여 개인 단말장치로 모으고, 분석 플랫폼 및 Open API를 제공하여 다양한 부가 서비스들을 활성화하는데 있다. 본 논문에서 제안하는 개인화된 힐링 데이터 접근을 위한 개방형 게이트웨이 프레임워크인 HPAdapter (Healing Platform Adaptor)는 ICT 힐링플랫폼의 데이터 중계를 위해 EMR(Electronic health record), 한방의학, 라이프로그, 웰니스, 만성질활, 피트니스 등 다양한 개인 건강관련 데이터 공급자와 서비스 공급자 사이를 연결해 개인화된 힐링 데이터를 중계하는 소프트웨어 엔진을 뜻한다. 설계된 HPAdaptor는 데이터 및 서비스 공급자 연동을 통해 힐링 레코드 저장소, 모바일 플랫폼 및 분석 플랫폼 등 데이터를 필요로 하는 서비스 혹은 플랫폼의 중계참조 모델로 활용할 수 있다.
Kim, Suhyang;Hong, Ki-Ho;Jun, Hwandon;Park, Young-Jae;Park, Moojong;Sunwoo, Young
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제8권4호
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pp.202-211
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2014
In this study, long-term rainfall data with irregular spatial distribution in Seoul, Korea, were separated into individual precipitation events by the inter-event time definition of 6 hours. Precipitation washout of $PM_{10}$ and $NO_2$ concentrations in the air considering various complex factors were analyzed quantitatively. Concentrations of $PM_{10}$ and $NO_2$ in the atmosphere were lower under condition of rainfall compared to that of non-precipitation, and a noticeable difference in average $PM_{10}$ concentrations was observed. The reduction of concentrations of $PM_{10}$ and $NO_2$ by rainfall monitored at road-side air monitoring sites was also lower than that of urban air monitoring sites due to continuous pollutant emissions by transportation sources. Meanwhile, a relatively smaller reduction of average $PM_{10}$ concentration in the atmosphere was observed under conditions of light rainfall below 1 mm, presumably because the impact of pollutant emission was higher than that of precipitation scavenging effect, whereas an obvious reduction of pollutants was shown under conditions of rainfall greater than 1 mm. A log-shaped regression equation was most suitable for the expression of pollutant reduction by precipitation amount. In urban areas, a lower correlation between precipitation and reduction of $NO_2$ concentration was also observed due to the mobile emission effect.
스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5537-5555
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2017
Having the characteristics of unlinkability, anonymity, and unforgeability, blind signatures are widely used for privacy-related applications such as electronic cash, electronic voting and electronic auction systems where to maintain the anonymity of the participants. Among these applications, the blinded message is needed for a certain purpose by which users delegate signing operation and communicate with each other in a trusted manner. This application leads to the need of proxy blind signature schemes. Proxy blind signature is an important type of cryptographic primitive to realize the properties of both blind signature and proxy signature. Over the past years, many proxy blind signature algorithms have been adopted to fulfill such task based on the discrete logarithm problem (DLP) and the elliptic curve discrete log problem (ECDLP), and most of the existing studies mainly aim to provide effective models to satisfy the security requirements concerning a single blinded message. Unlike many previous works, the proposed scheme applies the signcryption paradigm to the proxy blind signature technology for handling multiple blinded messages at a time based on elliptic curve cryptography (ECC). This innovative method thus has a higher level of security to achieve the security goals of both blind signature and proxy signature. Moreover, the evaluation results show that this proposed protocol is more efficient, consuming low communication overhead while increasing the volume of digital messages compared to the performance from other solutions. Due to these features, this design is able to be implemented in small low-power intelligent devices and very suitable and easily adoptable for e-system applications in pervasive mobile computing environment.
최근 안드로이드 모바일 기기의 사용자가 증가함에 따라 디지털 포렌식 분야에서도 안드로이드에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 해당 플랫폼 및 기기의 고유한 특성을 이용한 증거수집 및 분석에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안드로이드 시스템의 특징 중 하나인 안드로이드 로그는 기기의 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터로서, 안드로이드 하부 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동 내역과 관련한 기록이 저장되기 때문에 포렌식적으로 매우 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 로그의 고유한 특성을 사용자 행위와 연계하여 유의미한 정보를 이끌어내는 안드로이드 로그 수집 분석 시스템을 제안하고 나아가 로그 분석의 효율성을 극대화하여 현장에서 실시간 증거 분석이 가능하도록 해주는 효율적 분석 기법을 제안한다. 실험에서는 제안하는 로그 수집 분석 시스템을 이용함으로써 다양한 사용자 행위 정보를 수집하여 구체적이고 직관적으로 표현 가능함을 보이고, 제안하는 로그 분석 기법이 일반 정규식 검색 방법에 비해 10배 이상 검색시간을 단축함을 보인다.
스마트워크 환경에서는 재택근무나 기업에서 구축한 스마트워크 센터, 휴대 가능한 모바일 단말기 등을 활용하여 원격 협업 환경을 구성하고 유연한 근무 환경을 조성하지만, 개인정보 및 업무상 중요 정보의 해킹, 노출 등의 위험성이 상존한다. 이러한 위험에 빠르게 대처하기 위해 기업 외부에서 일하는 직원이 내부망으로 접속할 때 사용하는 VPN(Virtual Private Network) 접속로그를 모니터링함으로써 직원들의 사용 패턴을 파악하고 비이상적인 행동을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 VPN 접속로그를 이용하여 기존의 로그 셋과 현재 접속의 유사도 측정 및 설문을 통한 적합한 시각화 방식을 제시하여 현재 접속의 정상 유무를 판단하는 시스템을 관리자에게 제공한다. 제안한 방법론을 통해 실제 기업환경에서 사용한 VPN 접속로그를 이용하여 실험을 한 결과 비정상 접속로그를 평균 88.7%로 추출할 수 있었으며, 관리자는 이 시스템을 이용하여 비정상으로 접속하는 주체를 실시간으로 확인하여 대응할 수 있다.
Purpose - The purpose of this study is to explore the possibility of predicting the degree of smartphone overdependence based on mobile phone usage patterns. Design/methodology/approach - In this study, a survey conducted by Korea Internet and Security Agency(KISA) called "problematic smartphone use survey" was analyzed. The survey consists of 180 questions, and data were collected from 29,712 participants. Based on the data on the smartphone usage pattern obtained through the questionnaire, the smartphone addiction level was predicted using machine learning techniques. k-NN, gradient boosting, XGBoost, CatBoost, AdaBoost and random forest algorithms were employed. Findings - First, while various factors together influence the smartphone overdependence level, the results show that all machine learning techniques perform well to predict the smartphone overdependence level. Especially, we focus on the features which can be obtained from the smartphone log data (without psychological factors). It means that our results can be a basis for diagnostic programs to detect problematic smartphone use. Second, the results show that information on users' age, marriage and smartphone usage patterns can be used as predictors to determine whether users are addicted to smartphones. Other demographic characteristics such as sex or region did not appear to significantly affect smartphone overdependence levels. Research implications or Originality - While there are some studies that predict smartphone overdependence level using machine learning techniques, but the studies only present algorithm performance based on survey data. In this study, based on the information gain measure, questions that have more influence on the smartphone overdependence level are presented, and the performance of algorithms according to the questions is compared. Through the results of this study, it is shown that smartphone overdependence level can be predicted with less information if questions about smartphone use are given appropriately.
본 연구의 목적은 국내 건설현장에서 안전관리자의 과중한 서류업무를 덜어줄 방법을 소개하고 안전사고 예방을 위해 소요시간을 감소할 수있는 업무효율화 방법을 제시하였다. 첫째, RPA 프로그램을 이용하여 안전서류 자동작성과 필요한 자료를 찾아주는 기능을 적용한다. 둘째, 교육장 및 현장에서 모바일을 활용한 서류작성이다. 사례로 안전교육 후 교육일지를 모발일 앱으로 작성하는 것을 제시하였다. 셋째, 필수 안전·보건서류의 누락방지를 위해 RPA가 제출 시기에 맞춰서 자동 warning 기능이 작동하는 기능으로 담당자에게 메일 또는 문자가 발송된다. 넷째, 검색기능인 'Google Cloud Search'를 통하여 빠르고, 정확도 높은 최신의 자료를 찾는 기능을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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