With the widespread use of smartphones and the development of information technology, an online service called SNS(social network service) has emerged, and as an increasing number of people began to use SNS, extensive research has been conducted on SNS. SNS is an important factor for adolescents who are developing social skills that help them to adapt to the society, and for adults who are stepping into the society. The present study investigates the effects of information search, self-disclosure, interaction, and playfulness, all of which are motivational factors for SNS use, on flow in SNS, and empirically analyzes the degree of these variables influence according to flow in SNS and individual's personal nature(extrovert, introvert). The analysis results showed that information search, self-disclosure, interaction, and playfulness were positively correlated with flow in SNS, and flow in SNS was positively correlated with social skills. The degree of influence varied depending on the individual's personal nature(extrovert, introvert). These findings may provide important insights for researchers studying SNS, SNS managers, and company officials using SNS.
Lately mobile handheld devices such as Personal Digital Assistant (PDA) and cellular phones are getting more popular for personal web surfing. However, today most mobile handheld devices have relatively poor web browsing capability due to their low performance so their users have to suffer longer communication latency than those of desktop Personal Computers (PCs). In this paper, we propose an effective pre-refresh mechanism for embedded web browser of mobile handheld devices to reduce this problem. The proposed mechanism uses the idle time to pre-refresh the expired web objects in an embedded web browser's cache memory. It increases the utilization of Central Processing Unit (CPU) power and network bandwidth during the idle time and consequently reduces the client's latency and web browsing cost. An experiment was done using a simulator designed by us to evaluate the efficacy of the proposed mechanism. The experiment result demonstrates that it has a good performance to make web surfing faster.
This study proposes a new methodology to estimate the traffic capacity of a personal rapid transit(PRT) system. The proposed method comprises three steps. The first step models the guideway network(GN) of PRT as a digraph, where its node and link represent a station and a one-way guideway link between two stations, respectively. Given local vehicle control strategies, the second step formulates the local traffic capacities through the nodes and links of the GN model. The third step estimates the worst-case local traffic demands based on a shortest-path routing algorithm and an empty vehicle allocation algorithm. By comparing the traffic estimates to the local traffic capacities, we can determine the feasibility of the given GN in traffic capacity.
In recent years, machine learning algorithms are continuously being used and expanded in various fields, such as facial recognition, signal processing, personal authentication, and stock prediction. In particular, various algorithms, such as deep learning, reinforcement learning, and Q-learning, are continuously being improved. Among these algorithms, the expansion of deep learning is rapidly changing. Nevertheless, machine learning algorithms have not yet been applied in several fields, such as personal authentication technology. This technology is an essential tool in the digital information era, walking recognition technology as promising biometrics, and technology for solving state-space problems. Therefore, algorithm technologies of deep learning, reinforcement learning, and Q-learning, which are typical machine learning algorithms in various fields, such as agricultural technology, personal authentication, wireless network, game, biometric recognition, and image recognition, are being improved and expanded in this paper.
In this paper, we propose the RDC(Robot Design Center) for a network-based personal robot system. The RDC is developed under the new software framework for personal robots. The configuration for each modules in robot and functions of the RDC are described. The concept of standardized and modular program is presented and finally, developing procedures are proposed.
In this paper, we introduce a model for detecting Personal Protective Equipment (PPE) using YOLO (You Only Look Once), an object detection neural network. PPE is used to maintain a safe working environment, and proper use of PPE protects workers' safety and health. However, failure to wear PPE or wearing it improperly can cause serious safety issues. Therefore, a PPE detection system is crucial in industrial settings.
무선LAN(wireless Local Area Network)이란 옥내 또는 옥외 환경에서 무선으로 네트워크 환경을 구축하는 것을 말하며, 기술적인 측면에서는 허브(Hub)에서 PC(Personal Computer), 노트북PC, PDA 등 클라이언트까지 유선 대신 전파나 빛을 이용하여 네트워크를 구축하는 방식을 말한다. 현재, IEEE 802.11 WG(Working Group) 중에는 AP(Access Point)간의 표준화된 프로토콜을 개발하는 TGf(Task Group F)가 있다. 이 그룹에서는 서로 다른 제조업체에서 생산한 AP 간의 상호연동을 보장하기 위한 IAPP(Inter Access Point Protocol)를 제안하였는데, 이는 동일 서브네트워크 내의 서로 다른 AP간에 이동성을 보장하기 위한 프로토콜로, STA(Station)들이 이동할 때 재인증 과정을 거치지 않고 AP간의 Security Context 정보나 Layer 2 forwarding 정보를 공유함으로서 STA간의 seamless 연결성을 제공한다. 본 논문에서는 위의 AP간 메시지 전달 시 발생할 수 있는 보안성이 요구되는 iapp-move 요청, 응답 메시지를 이미 사용되고 있는 인증된 경로를 통해 전달함으로써 WEP키 등의 보안성이 요구되는 정보의 유출을 막고, 무선구간의 보안성을 제공하기 위해 공개키를 이용한 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 선박에 적용할 e-네비게이션을 위한 HR(high rate)-WPAN(Wireless Personal Area Network) 시스템에 대한 전송 파라미터를 분석하여 최적 전송파라미터 선택방식을 제시한다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.3 CSMA/CA기반의 HR-WPAN을 SAN(Ship Area Network)에 적용할 경우에 고려되어야하는 에너지 효율성 측면에서의 전송파라미터들을 분석하고 에너지를 절약할 수 있는 전송파라미터 결정방식에 대하여 각 선박환경별로 분석하여 제안한다. 특히 SAN환경에서 무선채널의 경로손실(path loss)을 결정하는 가장 큰 파라미터인 선박의 다양한 재질을 고려하여 각 HR-WPAN의 전송파라미터별로 에너지 소모량을 분석하여 파라미터 선택방안을 제시한다. 시뮬레이션 결과 선박환경에 따라서 전송률 선택방식, 전송전력 조절 방식 및 데이터 분할크기의 적절한 선택에 따라 에너지 효율성능이 결정됨을 보였다.
정보통신망의 발전과 함께 인터넷 사용 인구와 다양한 개방적 구조의 서비스 이용률이 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 서비스 이용자들의 보안의식은 크게 달라지지 않아 서비스 이용자들의 직접적인 입력으로 인터넷상에 노출되는 개인정보가 늘어나고 있는 실정이며 이로 인한 이차적인 침해로 인하여 개인에게 정신적인 피해와 금전적 손괴 심지어는 신체적인 위험을 주는 각종 범죄가 행해지고 있다. 서비스 이용자의 직접적인 입력으로 인한 개인정보 노출을 예방하기 위해서는 게시물을 등록하는 서비스 이용자에게 게시물에 포함된 개인정보와 개인정보 노출의 위험성을 인지시켜 이차적 침해의 위험성이 높은 개인정보는 게시하지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 게시물의 노출 수준과 개인정보자산 가치를 이용하여 각 개인정보의 위험수준을 산정하는 모델과 게시판과 같은 서비스에서 개인정보노출정도에 따른 위험도를 사용하는 방법을 보였다.
최근 네트워크의 발달로 개인정보의 수집, 처리 등이 용이해진 반면 개인정보 유출로 인한 고객과 금융기관, 나아가 국가적 손실이 증대되고 있다. 따라서 금융기관의 개인정보 유출로 인한 정신적 피해나, 불법 유통된 개인정보를 활용한 금융거래로 인해 발생하는 추가적 피해와 관련된 방지 대책이 요구되고 있는 실정이다. 현재 금융기관에서는 중요문서(개인정보 포함)뿐만 아니라 공개문서의 열람방식에 있어서 직급이나 직위에 따른 접근통제방식을 수행하고 있다. 그리하여 기밀성을 요구하는 문서일지라도 동일 직급, 동일 직위이면 정당한 방법으로의 열람, 접근이 가능하다. 이를 개선하기 위한 방안으로 문서의 보안등급을 적용하고 보다 효과적인 접근통제를 통해 개인정보 유출 사고를 사전에 방지하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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