본 연구에서는 보건의료정보관리사 양성을 위한 대학에서 EMR 교육시스템을 활용하여 교육할 수 있는 실습모델을 연구하였다. 현재 보건의료정보관리사의 직무역량 강화를 위해 도입된 보건의료정보관리교육 평가·인증 기준에 보건의료정보관리를 위한 실습과정이 제시되어 있지 않다. 이에 따라서 보건의료 정보관리교육 평가·인증 편람에서 교육환경으로 제시한 실습프로그램을 EMR 교육시스템에서 실습할 수 있도록 프로그램을 구성였다. 또한 프로그램별로 보건의료정보관리 현장실습지침서에 따라 수행할 수 있는 실습모델을 연구하였다. 보건의료정보관리 교육용 EMR시스템을 이용하여 마스터데이터관리, 환자 등록, 의사처방, 진료비 수납, 건강보험청구관리, 서식관리, 퇴원등록, 암등록, 미비기록관리, 보건의료데이터관리, 보건의료통계, 정보보호/보안관리에 대한 실습을 수행할 수 있도록 실습모델을 연구하였다. 대학에서 체계적이고 표준화된 보건의료정보관리 실습과정을 수행하여 보건의료정보관리 교육의 질적 수준을 높임으로써 보건의료정보관리 전문가로써 역할을 수행할 수 있을 것이다. 이에 따라서 보건의료정보관리사의 실습교육을 통하여 의료데이터 분석을 기반으로 의료서비스를 개발하고 관리하는 보건의료 정보관리 전문가를 양성할 수 있도록 해야 할 것이다.
이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network, MANET)는 유선 기반 망에 의존하지 않으면서 이동 단말기들로 구성된 망으로 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 그러나 동적인 토폴로지 변화, 중앙의 감시와 관리의 결여, 자원의 제약성, 무선 매체의 사용 등의 문제점 때문에 수동공격인 도청에서 능동공격인 DoS까지 다양한 공격에 노출되기 쉽다. 이를 위해 메시지 인증이나 사용자 인증, 안전한 패킷 전송 기법 둥 다양한 보안 기법을 적용할 수 있으나, 인증이 이루어지지 않은 네트워크는 다른 보안성이 만족된다 하더라도 공격자에게 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 CGSR[1]에서 제안하고 있는 클러스터링 기법을 기반으로 하여 인증된 노드들만이 통신에 참여할 수 있도록 하는 일반 노드와 클러스터 헤드키 관리자로 구성된 계층적 노드 인증기법을 제안한다. 키 관리를 위해서는 부분 분산 기법[2]을 적용하며, 키 관리자와 클러스터 헤드 간 인증 및 클러스터 헤드간 인증, 일반 노드와 클러스터 헤드간의 인증 등의 다단계 인증절차 갖는다. 더 나아가 노드간 통신시 자신의 ID를 교환함으로써 부인봉쇄를 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 메커니즘이 보안 요구사항을 어떻게 만족시키는지 분석하고 각 공격유형에 대한 방어기법을 보인다. 성능평가를 위해서 제안하는 메커니즘의 인증 시간을 분석함으로써 노드증가 시에도 제안하는 모델이 잘 동작할 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1307-1323
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2014
With the exhaustion of global IPv4 addresses, IPv6 technologies have attracted increasing attentions, and have been deployed widely. Meanwhile, new applications running over IPv6 networks will change the traditional traffic characteristics obtained from IPv4 networks. Traditional models obtained from IPv4 cannot be used for IPv6 network monitoring directly and there is a need to investigate those changes. In this paper, we explore the flow features of IPv6 traffic and compare its difference with that of IPv4 traffic from flow level. Firstly, we analyze the differences of the general flow statistical characteristics and users' behavior between IPv4 and IPv6 networks. We find that there are more elephant flows in IPv6, which is critical for traffic engineering. Secondly, we find that there exist many one-way flows both in the IPv4 and IPv6 traffic, which are important information sources for abnormal behavior detection. Finally, in light of the challenges of analyzing massive data of large-scale network monitoring, we propose a group flow model which can greatly reduce the number of flows while capturing the primary traffic features, and perform a comparative measurement analysis of group users' behavior dynamic characteristics. We find there are less sharp changes caused by abnormity compared with IPv4, which shows there are less large-scale malicious activities in IPv6 currently. All the evaluation experiments are carried out based on the traffic traces collected from the Northwest Regional Center of CERNET (China Education and Research Network), and the results reveal the detailed flow characteristics of IPv6, which are useful for traffic management and anomaly detection in IPv6.
인터넷과 컴퓨터의 발달로 인해 신종 변종 악성코드가 하루에 약 1백만 개씩 출현하고 있다. 더욱이 기업을 대상으로 하는 표적공격의 경우 알려지지 않은 악성코드를 통해 공격이 진행되므로 전통적인 시그니처에 의한 탐지 방법은 대응에 대한 효율성이 낮게 되어 많은 기업들은 새로운 샌드박스와 같은 동적 분석 시스템을 도입하였다. 그러나 실행 파일뿐만 아니라 워드문서 또는 PDF 형태의 악성코드도 지속적으로 증가하고 있으며 새로운 악성코드 또한 동적 분석 시스템을 우회하는 기술을 포함하고 있어 효율적인 운영을 위해 많은 자원이 필요하고 새로운 기술이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 동적 분석 시스템을 위해 사전 필터링 기술을 사용하여 효율성을 향상시키기 위한 사전 필터링 기술 선정 요소를 도출하고 기술 도입 시 합리적인 선택을 할 수 있도록 AHP(Analytics Hierarchy Process)를 사용하여 의사 결정 모델을 제시하고, 도입 시 활용할 수 있도록 공식을 제시하고 검증하였다.
현재의 네트워크 환경에서는 사용자들이 인터넷상의 여러 서버에 대하여 각각의 독립된 ID(Identity)를 사용하고 있기 때문에 사용자들이 많은 수의 ID와 패스워드를 관리해야하는 불편함이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ID 관리 시스템을 사용하지만, 앞으로 도래할 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 유무선 네트워크상의 수많은 컴퓨터들이 유기적으로 연결되기 때문에 사용자 ID 및 패스워드 관리가 더욱 복잡해지고, 기존의 단일 신뢰영역(COT: Circle of Trust)의 ID 관리 시스템으로는 이러한 어려움을 해결하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 다중 신뢰영역 간의 federated ID 연동을 유선 컴퓨팅 환경에서뿐만 아니라 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장하기 위한 federated ID 연동 모델을 제안하고 평가하였다.
최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Salsa20/12 알고리즘은 제한된 메모리의 8비트 MCU 상에서 AES보다 우수한 성능을 보여주는 스트림 암호이다. 또한 이론적 분석에 따르면 시차분석공격에 대한 취약성은 없으며, 전력분석 공격의 어려움에 대해서는 하위수준(low)로 평가되었으나, 현재까지 실제 전력분석 공격의 연구 결과가 발표된 바 없다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 기반 Salsa20/12 에 대한 상관도 전력분석 공격 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 실험을 위해서 프로그래밍이 가능한 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서 (ATmega128L)를 장착한 실험보드에 전력분석 공격의 대응방법이 적용되지 않은 시스템을 구현하고, 해밍무게 모델을 적용한 전력분석 공격을 실시하였다.
Alotaibi, Saud S.;Munshi, Amr A.;Farag, Abdullah Tarek;Rakha, Omar Essam;Al Sallab, Ahmad A.;Alotaibi, Majid
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.346-356
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2022
The jurisprudential legal rules govern the way Muslims react and interact to daily life. This creates a huge stream of questions, that require highly qualified and well-educated individuals, called Muftis. With Muslims representing almost 25% of the planet population, and the scarcity of qualified Muftis, this creates a demand supply problem calling for Automation solutions. This motivates the application of Artificial Intelligence (AI) to solve this problem, which requires a well-designed Question-Answering (QA) system to solve it. In this work, we propose a QA system, based on retrieval augmented generative transformer model for jurisprudential legal question. The main idea in the proposed architecture is the leverage of both state-of-the art transformer models, and the existing knowledge base of legal sources and question-answers. With the sensitivity of the domain in mind, due to its importance in Muslims daily lives, our design balances between exploitation of knowledge bases, and exploration provided by the generative transformer models. We collect a custom data set of 850,000 entries, that includes the question, answer, and category of the question. Our evaluation methodology is based on both quantitative and qualitative methods. We use metrics like BERTScore and METEOR to evaluate the precision and recall of the system. We also provide many qualitative results that show the quality of the generated answers, and how relevant they are to the asked questions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.37-44
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2022
Plug-in Hybrid electric vehicles (PHEV) show great potential to reduce gas emission, improve fuel efficiency and offer more driving range flexibility. Moreover, PHEV help to preserve the eco-system, climate changes and reduce the high demand for fossil fuels. To address this; some basic components and energy resources have been used, such as batteries and proton exchange membrane (PEM) fuel cells (FCs). However, the FC remains unsatisfactory in terms of power density and response. In light of the above, an electric storage system (ESS) seems to be a promising solution to resolve this issue, especially when it comes to the transient phase. In addition to the FC, a storage system made-up of an ultra-battery UB is proposed within this paper. The association of the FC and the UB lead to the so-called Fuel Cell Battery Electric Vehicle (FCBEV). The energy consumption model of a FCBEV has been built considering the power losses of the fuel cell, electric motor, the state of charge (SOC) of the battery, and brakes. To do so, the implementing a reinforcement-learning energy management strategy (EMS) has been carried out and the fuel cell efficiency has been optimized while minimizing the hydrogen fuel consummation per 100km. Within this paper the adopted approach over numerous driving cycles of the FCBEV has shown promising results.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.1-9
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2023
The practical courses are considered as a model for the courses taught by the student of the Department of Physical Education at different levels of study, during which he employs his mental, physical and skill abilities to understand and master the motor skills and develop his physical abilities to be able to master them and later teach and train them, so this study was conducted with the aim of identifying the perceived mental image For the practical courses of the students of the Department of Physical Education at Umm Al-Qura University, by designing a scale for the perceived mental image of the practical courses, and identifying the percentages and the extent of their prevalence for each of the positive mental image, the nonperceived mental image, and the negative mental image of the practical courses among the students of the Department of Physical Education at Umm Al-Qura University, The researcher used the descriptive approach from the survey studies by designing a measure of the perceived mental image on a sample of (175) students, and they were chosen by the intentional method from the fourth level students who studied all the practical courses in the department, whether for the first or second semester of the academic year 2021 /2022. Data using frequencies, percentages and the test of significance of the ratio, and one of the most important results was the validity of the scale used in measuring the mental image perceived by students of the Department of Physical Education about practical courses. Realizing a positive mental image that is statistically significant about the practical courses of (53.20%) of the students of the Department of Physical Education, the sample of this study. And realizing a positive mental image that is statistically significant for students about the axes of the nature of studying practical courses, their abilities in practical performance, the method of implementing lectures, the lecturer, and their evaluation methods. The mental image of the student, and taking appropriate measures to develop the practical courses and academic programs, applying similar studies to measure the mental image of the department's graduates on the specialized tracks in the Department of Physical Education, reviewing the number of hours for some practical courses so that they are not less than two hours for all practical courses.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.135-146
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2023
An effective educational program warrants the inclusion of an innovative construction which enhances the higher education efficacy in such a way that accelerates the achievement of desired results and reduces the risk of failures. Educational Decision Support System (EDSS) has currently been a hot topic in educational systems, facilitating the pupil result monitoring and evaluation to be performed during their development. Insufficient information systems encounter trouble and hurdles in making the sufficient advantage from EDSS owing to the deficit of accuracy, incorrect analysis study of the characteristic, and inadequate database. DMTs (Data Mining Techniques) provide helpful tools in finding the models or forms of data and are extremely useful in the decision-making process. Several researchers have participated in the research involving distributed data mining with multi-agent technology. The rapid growth of network technology and IT use has led to the widespread use of distributed databases. This article explains the available data mining technology and the distributed data mining system framework. Distributed Data Mining approach is utilized for this work so that a classifier capable of predicting the success of students in the economic domain can be constructed. This research also discusses the Intelligent Knowledge Base Distributed Data Mining framework to assess the performance of the students through a mid-term exam and final-term exam employing Multi-agent system-based educational mining techniques. Using single and ensemble-based classifiers, this study intends to investigate the factors that influence student performance in higher education and construct a classification model that can predict academic achievement. We also discussed the importance of multi-agent systems and comparative machine learning approaches in EDSS development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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