Almurayziq, Tariq S;Alshammari, Gharbi Khamis;Alshammari, Abdullah;Alsaffar, Mohammad;Aljaloud, Saud
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.61-68
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2022
The present study was based on developing an AI based model to facilitate the academic registration needs of blind students. The model was developed to enable blind students to submit academic service requests and tasks with ease. The findings from previous studies formed the basis of the study where functionality gaps from the literary research identified by blind students were utilized when the system was devised. Primary simulation data were composed based on several thousand cases. As such, the current study develops a model based on archival insight. Given that the model is theoretical, it was partially applied to help determine how efficient the associated AI tools are and determine how effective they are in real-world settings by incorporating them into the portal that institutions currently use. In this paper, we argue that voice-activated personal assistant (VAPA), text mining, bag of words, and case-based reasoning (CBR) perform better together, compared with other classifiers for analyzing and classifying the text in academic request submission through the VAPA.
IT 환경변화에 따라 IT기술을 기반으로 하는 금융환경에서 정보보안의 사고 경로는 다양해지고 있고 그 발생 가능한 피해 유형은 점차 광범위해지고 있다. 특히 기업에게 정보보안사고로 인한 개인정보유출은 1차적인 문제로 그치지 않고 유출된 개인정보로 2차 피해가 충분히 발생가능하기에 그 어느 유형의 정보보안사고보다 심각하다고 할 수 있다. 본 연구는 개인정보유출사고가 기업가치에 어떠한 영향을 미치는지 최근 15년간 1,899개의 상장기업 중 개인정보유출사고가 발생한 21개의 상장기업을 대상으로 사건연구방법론을 통해 분석하였고 사고일 전후의 거래량 흐름을 통해 개인정보유출사고에 대한 투자자들의 정보반응을 추론하고자 하였다. 더불어, 우리나라 주식시장에서 외국인, 기관, 개인투자자 등으로 그 투자자유형을 세분화하여 개인정보유출사고가 투자자 유형별 투자성과에 어떠한 영향을 주는 사건인지를 실증적으로 정량분석 하였다. 본 논문을 통해 우리나라 주식시장에서 개인정보유출사고가 기업가치 뿐만 아니라 기업의 이해관계자인 투자주체별 투자성과에도 차별적인 영향을 주는 사건이라는 것을 제시함으로서 정보보안사고로 인한 피해예방과 기업의 정보보안을 담당하는 사람들의 지위 및 역할에 있어 경영자들에게 정보보안의 중요성을 인지시켜주는데 있어 본 연구가 실무적으로 많은 시사점을 줄 것이라 기대해 본다.
Recently, many internet users are using cloud computing. Users can manage, store and share their data and information by using personal cloud storage. In this paper, we aim to figure out influencing factors on personal cloud storage selection. The causal relationship between factors were identified through a importance analysis by using AHP(Analytic Hierarchy Process). AHP is a structured technique for organizing and analyzing complex decisions, based on mathematics and psychology. Research model consists of upper factorsincluding system factor, service factor and user factor. 12 lower factors and 6 alternatives were also analyzed. Asa result, system factor of 3 upper factors was found as the most important factor. Purpose-coincidence, security andaccessibility were top 3 factors among lower factors. N drive showed top importance value. We also conducted ANOVAby classifying 4 groups according to gender, age, currently used cloud and cloud to use. The results of this researchcan be useful guidelines for cloud computing industry.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1689-1701
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2019
In recent years, personal videos have been shared online due to the popular uses of portable devices, such as smartphones and action cameras. A recent report predicted that 80% of the Internet traffic will be video content by the year 2021. Several studies have been conducted on the detection of main video events to manage a large scale of videos. These studies show fairly good performance in certain genres. However, the methods used in previous studies have difficulty in detecting events of personal video. This is because the characteristics and genres of personal videos vary widely. In a research, we found that adding a dataset with the right perspective in the study improved performance. It has also been shown that performance improves depending on how you extract keyframes from the video. we selected frame segments that can represent video considering the characteristics of this personal video. In each frame segment, object, location, food and audio features were extracted, and representative vectors were generated through a CNN-based recurrent model and a fusion module. The proposed method showed mAP 78.4% performance through experiments using LSVC data.
개인정보보호위원회에서 공공기관을 대상으로 시행하고 있는 개인정보 관리수준 진단제도의 지표체계는 「개인정보 보호법」의 법적 준수사항을 점검하지만, 새로운 IT기술의 도입에 따르는 개인정보보호사항을 기준으로 적용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 제4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 인공지능을 특정IT기술의 도입에 따라, 개인정보보호가 강화될 수 있도록 별도의 지표체계가 운영될 수 있도록 지표체계의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해서 선정한 특정IT기술의 개인정보보호사항에 관한 국내외 문헌조사를 통해 지표체계의 구성요소를 도출하고, 공공기관의 개인정보 보호담당자 대상으로 한 설문조사 및 개인정보보호 전문가대상으로 FGI/Delphi분석을 통해 진단지표로 선정하였다. 이렇게 선정한 지표체계는 먼저, 모든 특정IT기술의 기획 및 설계단계에서부터 개인정보보호원칙(PbD)과 가명정보처리 및 비식별 조치에 관한 기준의 적용여부를 점검하는 공통지표를 선정하였다. 이외에 빅데이터에 관한 2개 점검항목, 클라우드에 관한 개인정보 처리방침 게재 사항 등 5개 점검항목, 사물인터넷관련 원칙적용, 로그기록 관리 등 5개 점검항목, 인공지능에 관한 원칙 적용 등 4개 점검항목을 선정하였다. 이처럼 본 연구는 개인정보 관리수준 진단제도의 발전을 위해 새로운 IT기술변화에 대응할 수 있도록 개인정보보호의 신속한 대응을 유도하는 진단제도가 되도록 제언하고자 하였다.
The information relating to the health of person has been increasing. The information is such as medical information and personal health record and the information collected by utilization and dissemination of mobile devices. Therefore, the interest and demand for systems that can integrate and manage the Personal Health Record(PHR) is increasing. Quantity and quality of information that is collected from the patient can have a major impact on the diagnosis and treatment of Korean Medicine(KM) in clinical practice. Because closely observe the usual clinical symptoms of patients to utilize the treatment. But if the interview when memories are not sure of the correct answer does not get much easier to find exactly the symptoms. So when recording original symptom(素證) and daily subjective symptom can be helpful for care. Therefore, the personal health care services that can record and manage and own is necessary based on KM. In this paper, we propose Korean Medicine Personal Health Record Platform(KM PHR Platform). We have selected the significant symptoms that mean to the personal records from symptom information required for diagnosis in KM. And classifying and scoring as the symptoms were used as personal health care indicators. And significant symptoms were easily configure a screen that can be recorded. simple operation is recorded as a symptom. It was designed to reflect these functions. So KM PHR Platform helps to Personal health care. Doctor may be able to help in the diagnosis and prognosis observation by reference to shared symptom. We look forward to a variety of health services based on KM using a symptom, a medical record, personal health device information.
4차 산업혁명의 핵심자원으로 데이터의 중요성이 부각되고 있으며, 기업에서는 개인 데이터를 불법적으로 수집하여 활용하고 있다. 금융권에서는 블록체인, 빅데이터, AI 기술 등을 활용하여 개인 데이터를 안전하게 관리하고 보다 좋은 서비스를 제공하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 활용하여 개인 데이터를 안전하게 관리할 수 있으며, 기존 시스템 변동 없이 사용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 구성은 블록체인, 블록체인 연동, 서비스 제공기관, 사용자(App) 등으로 구성된다. 블록체인은 종류와 형태 상관없이 사용이 가능하며, 블록체인 연동 부분에서 블록체인 및 서비스를 구분하여 서비스를 제공한다. 서비스제공기관은 개인 데이터를 이용하기 위해 사용자에게 권한을 요청하고 위임 받아야만 개인 데이터에 접근이 가능하다. 기존 마이데이터 서비스는 사용자 휴대폰에 모든 데이터를 저장하므로 탈옥, 루팅으로 인해 정보가 유출될 수 있으나 제안하는 시스템에서는 블록체인에 개인 데이터를 저장하므로 정보 유출 사고를 방지할 수 있다. 추후 블록체인에 저장된 개인 데이터를 이용하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 연구할 것이다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제13권4호
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pp.119-137
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2023
In this study, it was intended to explore a way to build a DB which links the resources and areas and regions already registered as cultural assets in connection with a project which is newly building local culture and arts resources. Towards this end, this study first identified the type and scale of existing local culture and arts resources that could be linked. Following which, to link the local cultural resources and collected cultural assets, this study investigated the websites such as the Cultural Heritage Administration's National Cultural Heritage Portal, municipal and provincial tangible cultural festivals, municipal and provincial intangible cultural assets, and Gyeonggi Memory. Furthermore, this study identified the amount of information sources to be built and the current status of each information source to identify detailed information sources. Finally, the metadata of local culture and arts resources were presented by classifying them into material and publication data metadata, document metadata, audiovisual metadata, oral recording metadata, village information metadata, and personal information village information metadata.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3627-3641
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2021
Fintech, which stands for financial technology, is growing fast globally since the economic crisis hit the United States in 2008. Fintech companies are striving to secure a competitive advantage over existing financial services by providing efficient financial services utilizing the latest technologies. Fintech companies can be classified into several areas according to their business solutions. Among the Fintech sector, peer-to-peer (P2P) lending companies are leading the domestic Fintech industry. P2P lending is a method of lending funds directly to individuals or businesses without an official financial institution participating as an intermediary in the transaction. The rapid growth of P2P lending companies has now reached a level that threatens secondary financial markets. However, as the growth rate increases, so does the potential risk factor. In addition to government laws to protect and regulate P2P lending, further measures to reduce the risk of P2P lending accidents have yet to keep up with the pace of market growth. Since most P2P lenders do not implement their own credit rating system, they rely on personal credit scores provided by credit rating agencies such as the NICE credit information service in Korea. However, it is hard for P2P lending companies to figure out the intentional loan default of the borrower since most borrowers' credit scores are not excellent. This study analyzed the voices of telephone conversation between the loan consultant and the borrower in order to verify if it is applicable to determine the personal credit score. Experimental results show that the change in pitch frequency and change in voice pitch frequency can be reliably identified, and this difference can be used to predict the loan defaults or use it to determine the underlying default risk. It has also been shown that parameters extracted from sample voice data can be used as a determinant for classifying the level of personal credit ratings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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