International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.312-318
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2021
Lack of knowledge and digital skills is a threat to the information security of the state and society, so the formation and development of organizational culture of information security is extremely important to manage this threat. The purpose of the article is to assess the state of information security of the state and society. The research methodology is based on a quantitative statistical analysis of the information security culture according to the EU-27 2019. The theoretical basis of the study is the theory of defense motivation (PMT), which involves predicting the individual negative consequences of certain events and the desire to minimize them, which determines the motive for protection. The results show the passive behavior of EU citizens in ensuring information security, which is confirmed by the low level of participation in trainings for the development of digital skills and mastery of basic or above basic overall digital skills 56% of the EU population with a deviation of 16%. High risks to information security in the context of damage to information assets, including software and databases, have been identified. Passive behavior of the population also involves the use of standard identification procedures when using the Internet (login, password, SMS). At the same time, 69% of EU citizens are aware of methods of tracking Internet activity and access control capabilities (denial of permission to use personal data, access to geographical location, profile or content on social networking sites or shared online storage, site security checks). Phishing and illegal acquisition of personal data are the biggest threats to EU citizens. It have been identified problems related to information security: restrictions on the purchase of products, Internet banking, provision of personal information, communication, etc. The practical value of this research is the possibility of applying the results in the development of programs of education, training and public awareness of security issues.
구글 어스, 스트리트 뷰, 다음 로드 뷰 서비스 등의 출현으로 최근 개인 삶과 밀접한 지리공간정보 및 위치기반 영상정보 등의 위치기반 콘텐츠(geoContents)에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존의 도로 시설물 관리, 지도갱신 분야에서 활용되는 모바일매핑시스템으로는 이러한 콘텐츠를 확보하기 위한 비용과 시간 측면에서 이러한 수요를 만족시키기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 3대의 GPS를 이용하여 위치, 자세, 방향 및 시간을 포함하는 위치정보와 6대의 카메라를 이용하여 영상정보를 취득한 후 이들 정보들을 동기화시켜 파노라마영상을 생성할 수 있는 geoData 취득 및 처리시스템을 기술한다. 개발한 시스템을 통한 geoData 취득과 위치, 자세, 방향정보를 포함한 파노라마 영상인 geoContents 저작 방법은 다양한 위치기반 콘텐츠의 구축과 서비스 분야에서 효율적인 수단으로 활용될 수 있을 것이다.
유비쿼터스 위치기반 서비스는 언제 어디서나 사람과 사물 같은 객체의 위치를 인식하고, 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 중요한 서비스로 대두되고 있다. 본 논문에서는 휴대폰의 위치 기반 정보(Location-Based Service)를 이용하여 사용자의 휴대단말기로 전달 받을 수 있는 차별화된 실시간 1:1 e-CRM 시스템을 구현하였다. 설계된 시스템을 통하여 적용가능한 여러가지 시나리오 중 고객이 대형 할인마트 인접 지역에 접근하였을 때 쇼핑 정보 및 할인정보를 SMS를 통해 제공하고 Call Back을 통해 할인쿠폰을 다운로드 받는 시나리오를 바탕으로 개발 및 테스트가 진행하였다. 제안된 시스템은 향 후 다양한 서비스의 이벤트를 적용함으로써 사용자의 활동 영역 따른 개인화된 차별적 실시간 마케팅 방법으로 활용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 PDA(Personal Digital Assistants)를 이용한 차세대 위치기반서비스를 위한 분산 DB 제어기(DB Scheduler)와 XML interpreter 및 UI Manager를 개발하고 구현하였다. 분산 DB 제어기에서는 지리적으로 뜯어져있는 많은 분산 DB의 데이터에 대해 실시간으로 지능적 수집 및 변경 등이 가능하도록 하는 DB 제어기술을 개발하였으며, XML Interpreter 및 UI Manager에서는 하나의 단말기로 다양한 환경 및 서비스 수용이 가능하도록 하는 클라이언트용 기능 개발을 하였으며 단말기를 서비스 및 목적에 맞게 customize 할 수 있도록 단말기 기종별 개발 언어 등 세부 규격을 분석하고 가능한 국제 표준을 따라 설계서를 작성하였다.
개인 통신 서비스에서 주된 당면 문제중의 하나는 위치를 자주 이동하는 많은 이동 단말기들의 위치를 찾는 것이다. 그러한 시스템 연산을 위치 관리라 한다. 위치 관리를 성취하기 위하여 많은 네트워크 신호처리 트래픽과 데이터베이스 질의가 요구된다. 다수의 정책들은 이동 단말기의 현재 위치를 저장하기 위하여 위치 레지스터 데이터베이스를 사용하고, 그 위치 레지스터의 고장에 대해 약점을 가지고 있다. 이 논문에서, 우리는 위치 레지스터들의 고장을 포용하는 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 결함 포용 전방 포인터 (FT-RFDHLR: Fault-Tolerant Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 하나의 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFSHLR: Pointer Forwarding with ,Single Home Location Register) 방법, 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFDHLR: Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법, Biaz의 우회 전방 정책 (BFS: Bypass Forwarding Strategy) 및 2개의 경로 전방 정책 (TPFS: Two-Path Forwarding Strategy)과 성능을 비교한다.
본 연구는 복합형 실버타운에 입주한 실버세대들의 생활편의 제공과 생활안전을 위하여 필요한 u-서비스 시스템의 설계 및 구현에 대한 것이다. 개발된 u-서비스 제공 시스템은 입주자들에게 개별적으로 제공된 단말기의 건물 내 위치정보를 기반으로 긴급호출기능의 안심서비스와 공동 출입문 자동제어, 엘리베이터 자동운행, 세대 현관 원격제어와 같은 생활편의 서비스를 제공한다. 구현된 u-서비스 제공 시스템은 고급형 실버타운에 실제 적용하여 서비스를 제공함으로써 성능 및 기능을 검증하였다. 본 연구 결과는 실버타운 외에도 노약자를 위한 의료시설, 초고층의 복합형 주거건물, 고급 아파트단지 등에도 충분히 적용가능하다고 사료된다.
본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매 환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 평균 표준 편차를 $\pm150$으로 하여 측위 알고리즘인 TOA와 TDOA를 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하고 Kalman filter를 이용해 표준 잡음을 제거한 후 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하였다. 그리고 결과치를 smoothing 처리하여 비교 분석하였다. 표준 잡음을 제거하지 않은 경우에 비해 Kalman filter를 사용하여 표준 잡음을 제거하면 TOA에서는 51.2 m, TDOA에서는 34.8 m의 2차원 평균 위치 오차가 향상된 결과를 얻었다. 그 결과에 smoothing 기법을 이용하면 2차원 평균 위치 오차가 약 3 m 정도 개선됨을 확인하였다.
POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.
The objectives of this study were to introduce spatial interpolation methods which have been applied in recent papers, to apply three methods (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) to domestic data (Ulsan cohort) as an example of estimating the personal exposure levels. We predicted the personal exposure estimates of 2,102 participants in Ulsan cohort using spatial interpolation methods based on information of their residential address. We found that there was a similar tendency among the estimates of each method. The correlation coefficients between predictions from pairs of interpolation methods (except for the correlation coefficient between nearest montitor and kriging of CO and $SO_2$) were generally high (r=0.84 to 0.96). Even if there are some limitations such as location and density of monitoring station, spatial interpolation methods can reflect spatial aspects of air pollutant and spatial heterogeneity in individual level so that they provide more accurate estimates than monitor data alone. But they may still result in misclassification of exposure. To minimize misclassification for better estimates, we need to consider individual characteristics such as daily activity pattern.
In mobile computing research area, it is highly desirable to understand the characteristics of user movement so that the user friendly location aware services could be rendered effectively. Location based social networks (LBSNs) have flourished recently and are of great potential for movement behavior exploration and datadriven application design. While there have been some efforts on user check-in movement behavior in LBSNs, they lack comprehensive analysis of social influence on them. To this end, the social-spatial influence and social-temporal influence are analyzed synthetically in this paper based on the related information exposed in LBSNs. The check-in movement behaviors of users are found to be affected by their social friendships both from spatial and temporal dimensions. Furthermore, a probabilistic model of user mobile behavior is proposed, incorporating the comprehensive social influence model with extent personal preference model. The experimental results validate that our proposed model can improve prediction accuracy compared to the state-of-the-art social historical model considering temporal information (SHM+T), which mainly studies the temporal cyclic patterns and uses them to model user mobility, while being with affordable complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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