Internet of Things is an infrastructure of the interconnected devices. In Internet of Things environment, many smart devices are used in daily life. It requires a new retrieval method using multiple devices. We propose an information retrieval method using both device characteristics and device usage characteristics in multi-device environments. Firstly, information retrieval is performed using a general purpose device. And then, it is performed using dedicated devices. Our method uses both characteristics of the devices and usage characteristics of them. Moreover, it considers queries on the general purpose device. This paper proposes a new retrieval method and describes algorithms. Then, it presents smart home scenarios. Performance evaluation is performed using the scenarios. The evaluation results show higher precision and efficiency than previous researches. The proposed method gets information more accurately and quickly in IOT multiple device environments.
Objective: This study aims to identify the most effective keyboard layout in the area of performance for securing usability in a smart watch-using environment and to verify the usability of touch keyboard calibrated by hand. Background: It is necessary to understand the environmental characteristics in using the smart watch and to secure the usability of touch keyboard based on this understanding in order to take account of the users who use the touch screen in the extreme input conditions caused by the small screen of a smart watch. Method: 30 participants in this study were required to input characters using the QWERTY keyboard and 3x4 keypad (Naratgul, Chunjiin), which were familiar with them, in order to grasp the keyboard layout suitable in the smart watch- using environment; the performance (error rate, performance time) of this case was measured. In addition, 30 participants in this study were required to input the characters setting the QWERTY keyboard with calibrated touch area and the one with uncalibrated touch area, based on the characteristics of touch behavior, by finger typing the keyboard, with the performance (error rate and performance time) of this case measured. Results: QWERTY keyboard (93.3sec) is found to be 31.2% faster than Naratgul keyboard, a kind of 3x4 keypad, and 43.6% faster than Chunjiin keyboard, in the area of efficiency, in the results of the usability evaluation regarding the keyboard layout. QWERTY keyboard with calibrated touch area (7.5%) is found to be 23.5% improved compared to the QWERTY keyboard with uncalibrated touch area (9.8%) in the area of accuracy (error rate). The results of the usability evaluation regarding the QWERTY keyboard with touch area calibrated by finger typing the keyboard and QWERTY keyboard with calibrated touch area (80.7sec) is found to be 5.7% improved compared to QWERTY keyboard with uncalibrated touch area (85.6sec) in the area of efficiency (performance time). Conclusion: QWERTY keyboard is found to have an effective layout in the area of efficiency in the smart watch-using environment, and its improved usability is verified in the areas of accuracy and efficiency in the QWERTY keyboard with a touch area calibrated by finger typing the keyboard. Application: The results of this study may be used to set up the basic touch keyboard of the smart watch. The input usability is expected to secure the smart watch-using environment, which is an extreme input condition by applying QWERTY keyboard with touch area calibrated by finger typing the keyboard.
본 연구는 디지털 사회혁신을 위한 플랫폼으로 스마트도시를 정의하고, 디지털 사회혁신 관점의 스마트도시 추진 프로세스 및 역량 측면에서 국내도시를 객관적으로 진단할 수 있는 평가지표 도출 및 중요도를 분석하고자 하였다. 선행연구 및 전문가 심층 인터뷰를 통해 평가지표 후보군을 도출하고 적합성 검증 조사를 수행하여, 4개 분야 16개 세부지표를 최종 선정하였다. 평가항목의 중요도는 정책 및 제도가 가장 높게 나타났으며, 혁신기반, 시민참여, 인프라 순으로 나타났다. 16개 세부지표별 종합 중요도 분석결과, 자치단체 단체장 스마트도시 추진 의지와 스마트도시 전담조직 구축 등의 중요도가 가장 높게 나타났다. 이는 국내도시의 스마트도시 추진은 공공주도의 방식으로 진행되고 있어 이를 반영한 결과라고 볼 수 있다. 전문가 그룹별(공무원, 민간) 중요도를 비교 분석한 결과, 두 그룹 모두 정책 및 제도를 중요한 지표로 인식했으나, 혁신기반 및 시민참여의 중요도는 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 디지털 사회혁신 관점의 스마트도시 지표를 도출하여 국내도시에서 실질적으로 활용하고, 향후 국내 스마트도시가 집중해야 할 정책 우선순위에 대한 객관적인 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 스마트러닝을 위한 실시간 평가학습과 상호작용을 통한 피드백을 지원하는 시스템을 개발하고자 한다. 개발된 평가학습 시스템은 태블릿 PC용 어플리케이션과 스마트폰용 앱 그리고 서버로 구성되어 있으며 클라이언트는 서버와 무선통신을 이용해 데이터를 주고받는다. 본 시스템은 평가를 통한 학습자와 교수자간, 학습자와 학습자들 간에 실시간 상호작용과 피드백을 가능하게 하였다. 이러한 방법을 적용함으로서 학습자의 수준별 지도가 가능하며 학습자의 학업성취도와 학습 흥미도를 높이고자 한다.
스마트 그리드는 전력망에 정보통신 기술을 이용하여 에너지 이용 효율을 극대화 하는 것으로 고가용성을 요구한다. 최근 DDos공격 등 서비스중단을 통한 사회적 혼란을 야기하는 공격이 증가되고 있어 가용성에 대한 체계적인 관리가 요구된다. 한국형 스마트 그리드의 정보보호 관리체계 평가에 대해 본 논문은 가용성을 중심으로 하는 국제표준을 비교하여 새로운 평가항목을 제시하여 기존 정보보호 관리체계가 갖는 가용성 평가의 한계를 극복한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.89-100
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2021
Smart Grid Network (SGN) is a next generation electrical power network which digitizes the power distribution grid and achieves smart, efficient, safe and secure operations of the electricity. The backbone of the SGN is information communication technology that enables the SGN to get full control of network station monitoring and analysis. In any network where communication is involved security is essential. It has been observed from several recent incidents that an adversary causes an interruption to the operation of the networks which lead to the electricity theft. In order to reduce the number of electricity theft cases, companies need to develop preventive and protective methods to minimize the losses from this issue. In this paper, we have introduced a machine learning based SVM method that detects malicious nodes in a smart grid network. The algorithm collects data (electricity consumption/electric bill) from the nodes and compares it with previously obtained data. Support Vector Machine (SVM) classifies nodes into Normal or malicious nodes giving the statues of 1 for normal nodes and status of -1 for malicious -abnormal-nodes. Once the malicious nodes have been detected, we have done a trust evaluation based on the nodes history and recorded data. In the simulation, we have observed that our detection rate is almost 98% where the false alarm rate is only 2%. Moreover, a Trust value of 50 was achieved. As a future work, countermeasures based on the trust value will be developed to solve the problem remotely.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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