본 논문에서는 P2P 환경에서 허위 데이터를 감축할 수 있는 FDR(False Data Reduction) 정책을 제안한다. 이 정책의 특징은 사용자가허위 데이터를 인지하게 되면 그 파일을 다운로드중인 다른 피어 들에게 그 데이터 삭제를 요청한다. 또한 허위 데이터를 다운로드 중인 피어 들에게 이를 통보함으로써 허위 데이터를 다운로드하지 않도록 하고, P2P환경에 퍼지지 않도록 허위 데이터를 삭제한다. 또한 이러한 모든 과정은 어떠한 검색 서버도 요구되지 않고 오직 피어들 간에 정보 교환으로 이루어지기 때문에 검색 서버가 필요하지 않은 순수 P2P모델에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 FDR 정책이 네트워크 트래픽을 줄이는데 효과적임을 보인다. 임으로써 유효 데이터의 평균전송시간을 단축할 수 있음을 보인다. 그 결과 허위 데이터 비율에 따른 유효 데이터의 평균전송시간을 9.78~16.84% 단축함을 알 수 있었다.
In a spread spectrum system, the bandwidth and period of spreading code is wide and long, respectively. So it is necessary to make the code acquisition time as short as possible. In particular, serial search code acquisition system requires optimum dwell time for fast acquisition. In this paper, code acquisition time is calculated by varying dwell time. Among them, minimum code acquisition time is chosen and then optimum dwell time can be obtained. Detection probability (P$_{D}$) and false alarm probability (P$_{FA}$) can be obtained by integrating chi-square pdf by numerical analysis. The results are compared with that of gaussian approximation method and then it is concluded gaussian approximation method is not suitable for obtaining optimum dwell time. Computer simulation supports theoretical results.
Theng, Chong Poh;Othman, Nur Fadzilah;Abdullah, Raihana Syahirah;Anawar, Syarulnaziah;Ayop, Zakiah;Ramli, Sofia Najwa
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.1-10
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2021
Cyberbullying has become a severe issue and brought a powerful impact on the cyber world. Due to the low cost and fast spreading of news, social media has become a tool that helps spread insult, offensive, and hate messages or opinions in a community. Detecting cyberbullying from social media is an intriguing research topic because it is vital for law enforcement agencies to witness how social media broadcast hate messages. Twitter is one of the famous social media and a platform for users to tell stories, give views, express feelings, and even spread news, whether true or false. Hence, it becomes an excellent resource for sentiment analysis. This paper aims to detect cyberbully threats based on Naïve Bayes, support vector machine (SVM), and k-nearest neighbour (k-NN) classifier model. Sentiment analysis will be applied based on people's opinions on social media and distribute polarity to them as positive, neutral, or negative. The accuracy for each classifier will be evaluated.
현대 사회에서는 누구나 쉽게 인터넷에 접근할 수 있으며, 웹 게시판이나 SNS 등에 자신의 의견 또는 사상을 자유롭게 표현한다. 하지만 그에 반해 연예인 또는 정치인 등 유명인사에 대한 비방이나 허위사실을 유포 하는 곳으로 이용되기도 한다. 일반적으로 웹 게시물을 증거로 제출하기 위해 화면캡쳐 방식을 많이 사용하는데 디지털 정보인 화면캡쳐 이미지는 위변조의 용이성, 진정성 등 증거능력 한계로 인해 법정에서 증거로 인정받기 어려움 점이 있다. 따라서 위와 같은 사례를 착안하여 웹 게시물 화면캡쳐 이미지를 법정에서 디지털 증거로 인정받기 위해 위변조가 어려운 Proxy Browser를 사용하여 웹 게시물 화면캡쳐 인증 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 고속의 초기동기가 가능한 Kronecker 부호를 DS/CDMA 시스템의 확산부호로 하여 패킷 무선 데이터 통신에서의 사용을 위한 타당성을 보인다 먼저 Kronecker 부호의 생성방법 상관특성을 보여 대체적인 부호의 특성을 밝히고 부분 상관기를 이용할 수 있음을 보인다 더 나아가 PN 부호와 같은 평균 초기동기획득 시간을 가질 때의 Kronecker 부호의 오경보 확률과 실패 확률을 구하여 Kronecker 부호가 PN 부호보다 더 높은 동기 확률을 가짐을 보임으로써 패킷 통신에서 Kronecker 부호를 사용할 수 있는 가능성을 확인한다.
이 논문에서는 헌법재판소의 판결을 통하여 SNS를 통한 선거운동의 자유가 사실상 보장되었음에도 불구하고, 아직도 많은 부분 공직선거법상에서 선거운동의 자유를 제약하는 규정이 존재하여 이것이 앞으로의 선거에서 많은 법적인 문제를 야기할 가능성이 농후하다. 더욱이 그동안의 선거운동과는 차원이 다른 SNS를 통한 선거운동의 과정에서, 무한확산의 가능성이 어느 시점보다 높아지고 있는 시점에서 SNS를 통한 선거운동의 자유와 공직선거법상 허위사실유포의 한계와 관련하여 많은 문제가 발생할 가능성이 높다. 이에 그동안의 공직선거법상 허위사실 유포죄는 유포한 사실이 허위일 뿐만 아니라. 그 유포를 통하여 특정인을 낙선시키려는 목적이 있어야 성립하는 범죄로 규정되어 있음에도 이에 대한 엄격하게 해석하기 보다, 유포된 사실이 허위인가에 대하여 판단하는 형태로 법원의 판단이 이루어져 왔다. 따라서 이 법을 개정 또는 삭제하기 전에 엄격한 해석의 필요성에 대하여 논의하고자 하였다. 입법론상 폐지하는 것이 바람직하지만, 우선 해석학을 통하여 문제점을 지적하였다. 첫째, 보호법익을 본죄의 취지 맞게 제한적으로 해석하고자 하였다. 둘째, 본죄가 목적범이기 때문에 목적범에서 목적은 본죄의 경우 엄격하게 해석할 필요성을 주장하였다. 왜나하면 인터넷 공간에서 이른바 리트윗의 경우에는 팔로워들이 별 의미없이 행해지는 경우도 많을 것이기 때문에 본죄로 처벌하는데 한계가 있을 것이 분명하다. 그리고 모처럼 헌법재판소에서 SNS를 통한 선거운동의 자유를 보장하고 있는 만큼, 우리나라에서 선거의 자유로운 소통의 장을 열어주는 의미에서도 제한적 해석은 필요하다. 이는 표현의 자유를 높게 보장하게 될 것이고 이는 성숙한 시민사회로 가는 첩경이 될 것이기 때문이다.
사이버불링의 개념에 관한 통일적 견해는 아직 존재하지 않으며, 다만 관계 법령에서는 "인터넷, 휴대전화 등 정보통신기기를 이용하여 학생들이 특정 학생들을 대상으로 지속적, 반복적으로 심리적 공격을 가하거나, 특정 학생과 관련된 개인정보 또는 허위사실을 유포하여 상대방이 고통을 느끼도록 하는 일체의 행위"로 정의되고 있다. 최근에는 사이버불링의 폐해와 관련된 많은 사건들이 심심찮게 각종 언론매체들을 통해 보도되고 있으며, 이에 그 심각성과 대응방안에 대한 논의가 진행되고 있다. 이 연구에서는 중학생들의 사이버불링에 대한 논의와 피해경험, 그리고 피해경험 빈도 등에 대한 일반적인 특성과 사이버불링 피해경험에 따른 정서행동과의 관계에 대한 분석을 통하여 중학생들의 사이버불링으로 인한 피해를 예방하기 위한 실천적 대안을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 분석결과 사이버불링 피해경험은 정서행동인 우울감, 공격성, 학업스트레스에 모두 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 토대로 중학생들의 사이버불링을 예방하기 위한 현실적인 대안들을 정책적 시사점으로 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
가짜 뉴스는 소셜 미디어와 같이 사용자가 상호작용하는 미디어 플랫폼에서 정보가 빠른 속도로 확산되는 이점을 가지는 오류 정보(misinformation)의 한 형태이다. 최근 가짜 뉴스의 증가로 인해 사회적으로 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 가짜 뉴스를 탐지하는 방법을 제안한다. 이전의 가짜 뉴스 탐지는 텍스트 분석을 사용한 연구가 주로 수행되었다. 본 연구는 소셜 미디어의 뉴스가 확산되는 네트워크에 초점을 두고, 네트워크 임베딩 방법인 DeepWalk 로 자질을 생성하고 로지스틱 회귀분석을 사용하여 가짜 뉴스를 분류한다. 인터넷에 공개된 뉴스 211개와 120만개의 뉴스 확산 네트워크 데이터를 사용한 가짜 뉴스 탐지에 대한 실험을 수행하였다. 연구 결과 텍스트 분석에 비하여 네트워크 임베딩을 사용한 가짜 뉴스 탐지의 정확도가 최소 1.7%에서 최대 10.6% 더 높게 나타났다. 또한, 텍스트 분석과 네트워크 임베딩을 결합한 가짜 뉴스 탐지는 네트워크 임베딩에 비해 정확도의 상승이 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 기업이나 조직은 온라인 상에서 확산되는 가짜 뉴스 탐지에 효과적으로 활용될 수 있다.
현재 개인신용정보이용 신용카드범죄는 그 특성상 고도의 전문화와 광역화로 인해 피해 발생후 원상회복이 어렵고 범죄인의 신속한 검거와 처벌 또한 쉽지 않다. 소수의 범죄인들에 의해서 발생하던 예전의 신용카드 위${\cdot}$변조 범죄들은 현재의 신용카드 관련 범죄와는 유형과 양상이 사뭇다르다. 현대신용사회에서 개인신용정보의 중요성은 굳이 강조할 필요가 없다. 따라서 개인신용정보이용 신용카드범죄가 국민 생활에 끼치는 악영향은 한 개인과 신용카드가맹점, 그리고 신용카드회사 모두에게 엄청난 경제적 손시로가 피해를 유발하는 것이다. 이 연구에서는 개인신용정보이용 신용카드범죄와 개인신용정보 부정이용범죄에 대한 효율적 대처방안들을 다음과 같이 제시하였다. 먼저, 신용카드정보 유출의 방지를 위한 대책으로서 카드사용자의 사용의식 전환, 신용카드매출전표의 인쇄내용 개선, PG(Payment Gateway) 업체 등을 통한 카드정보 암호화의 법제화를 들었다. 그리고, 비밀번호 입력에 대한 보완, 키보드 프로텍션(해킹방지) 시스템의 보급, 결제내역 즉시통보의무의 법제화를 들었다. 또한 다양한 본인 인증 방법으로서 전자인증서를 통한 인증, 생체인식 기술을 이용한 인증을 들었으며, 개인신용정보를 보호받지 못하는 나라에서의 신용카드사용을 제한하여 신용카드관련 피해 발생을 최소화하는 방안을 제시하였다. 그러므로 개인신용정보이용 신용카드범죄에 대한 효율적인 대처를 위해서는 카드사용자, 카드사, PG 업체, 정부 기관, 공인인증기관 등의 종합적인 협력과 노력이 요구되며, 경각심을 고취시키기 위한 처벌법규의 강화와 정책적 대안을 수립하여 현대사회에서의 건전한 신용문화를 형성하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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