본 논문은 클라이언트의 익명성과 개인 정보를 보장하는 토르 네트워크에서 앙상블 학습을 이용한 웹사이트 핑거프린팅 방법을 제안한다. 토르네트워크에서 수집된 트래픽 패킷들로부터 웹사이트 핑거프린팅을 위한 훈련 문제를 구성하며, 트리 기반 앙상블 모델을 적용한 웹사이트 핑거프린팅 시스템의 성능을 비교한다. 훈련 특징 벡터는 트래픽 시퀀스에서 추출된 범용 정보, 버스트, 셀 시퀀스 길이, 그리고 셀 순서로부터 준비하며, 각 웹사이트의 특징은 고정 길이로 표현된다. 실험 평가를 위해 웹사이트 핑거프린팅의 사용에 따른 4가지 학습 문제(Wang14, BW, CWT, CWH)를 정의하고, CUMUL 특징 벡터를 사용한 지지 벡터 기계 모델과 성능을 비교한다. 실험 평가에서, BW 경우를 제외하고 제안하는 통계 기반 훈련 특징 표현이 CUMUL 특징 표현보다 우수하다.
This study aims to analyze the effect of product information quality and source credibility on product arousal in fresh food website. Despite fresh food websites are selling products with various feature, prior studies have focused on consumer behavior for fresh food website characteristics or specific products without considering the feature of the products. Consumers' attitudes, beliefs, and behaviors vary depending on the feature of the product. In other words, depending on the category of product, the decision making process that consumers purchase products can be differ. So, we classify products considering the feature of these products to examine the effect of information quality and source credibility on product arousal into experience goods and search goods. We surveyed 288 consumers having experience of purchase in fresh food website and verified the hypothesis through One-way ANOVA by classifying the information quality and the source credibility as high level and low level. As a result, there was a difference in product arousal according to the product information quality level and the source credibility level for each product category exposed to the fresh food website. In experience goods, source credibility have a more important effect on product arousal than product information quality, and in search goods, product information quality have a more important effect on product arousal than source credibility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1916-1934
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2023
The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.
이 연구는 온라인 사회자본 형성이라는 개념을 이용하여 지역 언론사의 웹사이트와 소셜미디어 이용을 분석하였다. 언론사의 온라인 사회자본을 웹1.0으로서 홈페이지와 웹2.0으로서 소셜미디어로 나누어 대응 분석을 통해 시각화하였다. 즉 홈페이지에 나타난 웹 피쳐를 분석하고, 소셜미디어의 소셜피쳐와 대표성을 갖는 트위터 이용의 네트워크 구조를 검토하는 것이 목적이다. 온라인 사회자본으로서 웹사이트는 커뮤니케이션, 정보제공, 비즈니스의 측면에서 역할을 하였다. 영남지역 언론사들의 웹페이지 메인에 소셜미디어를 이용해 각각 다른 형태로 웹 피쳐를 통해 네트워크를 확장하려고 하였다. 또한 중앙언론사가 모든 플랫폼을 균형 있게 이용한 반면, 영남언론사는 트위터에 치중되어 있었으며 트위터, 유튜브, 페이스북 순서로 소셜피쳐를 활용하였다.
Jung, Yeo Jin;Lee, Yuri;Kim, Ha Youn;Yoon, So-Yeon
감성과학
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제21권1호
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pp.45-58
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2018
As information and communication technologies (ICTs) become more advanced, consumers are able to experience retailing activities such as searching for products and services in online retail shops and for Internet-exclusive branded contents. Specifically, fashion retailers are facing the need to develop more novel experiential design than one another to maximize customers' experience in Internet websites and secure sustainable competency. Confirming methods of organic integration of experiential and visual features of both online and mobile channels is an important aspect of the study of extended consumers' interfaces of retail channels. Mehrabian and Russell's stimulus-organism-response (S-O-R) paradigm and Sugiyama and Andree's attention, interest, search, action, and share (AISAS) model were used for this research. Specifically, the present study considered the effect of e-commerce website features on consumers' emotional reactions (pleasure and arousal) and the consequent impact on online consumer behaviors (search, action, and share). Hence, plus the self-reported survey methods, each subject's psychophysiological indicators (i.e., pleasure and arousal) were measured to obtain more objective and reliable data and to redeem the results of the self-reported survey. Findings revealed the implications of the e-commerce website feature by comprehending the S-O-R paradigm and AISAS model and extending the understanding of the role of variables associated with comprehended frameworks based on psychophysiological data.
본 연구에서는 웹사이트 인터페이스의 여러 디자인 문제 가운데 사용자의 감성적·심미적 만족을 주요 목표로 하는 스타일의 역할을 이해하고 다양한 시각 요소에 기초한 분석적 접근 방법을 제시하였다. 스타일은 정서, 문화적 동질감 및 메시지를 즉각적으로 드러나게 하는 맥락을 제공하며 재미와 몰입감을 주는 역할을 한다. 이는 웹사이트 인터페이스 디자인의 우선적 디자인 목표라 할 수 있는 인지적 측면의 디자인 원리에 따른 기능성과 동시에 각종 시각 요소들을 통해 구현해야 할 주요 디자인 특질이라고 할 수 있다. 웹사이트 인터페이스의 시각요소를 파악하기 위해 내용의 구조에 따른 구성 측면, 심볼 시스템에 관한 매체 측면 및 조형적 측면의 여러 다른 차원으로 구분하였다. 여기서 도출된 시각 요소들에 기초하여 스타일 형성의 요인들을 분석하였다. '소프트-하드(Soft-Hard)', '따뜻한-차가운(Warm-Cool)'을 각 축으로 하는 이미지맵의 반대편에 위치하는 몇 개의 사이트를 선정한 후, 구성적 측면의 요소들에 대한 조형적 특성과 아이디어를 전달하는 시각적 전달방식에 따른 정서적 효과를 파악하였다. 웹사이트 스타일에 대한 이 같은 분석적 접근 방법의 이해는 디자인 계획시 디자인 문제의 체계적 이해와 다양한 해결안 도출에 활용될 수 있으며, 화면디자인을 위한 구체적 가이드라인을 마련하기 위한 토대가 될 수 있다.
본 연구는 현대자동차의 CSR홈페이지를 중심으로 스토리텔링을 분석하여 CSR스토리 전략을 파악하고자 하였다. CSR홈페이지의 설계에 있어 양방향성, 이용편이성, 최신성, 정보성을 기준으로 분석한 결과 양방향 대화 기능은 미흡하였으며 기업의 활동에 고객의 참여를 유도하거나 고객과 함께 스토리텔링하는 경우가 드문 것으로 나타났다. 또한 자료의 업데이트가 잘 되지 않고 있어 최신성의 기준을 따르지 못하고 있었으나 공유 기능을 갖추고 있어 정보의 확산을 위한 기능은 확보하고 있었다. 그레마스 행위소 모델을 이용하여 내용을 분석한 결과 기업의 사회공헌활동에 관한 뉴스에서 기업은 진정성, 일관성, 유연성의 전략을 보여 주고 있는 것으로 나타났다. CSR스토리텔링에서 기업은 가급적 조력자의 역할을 담당하고 활동의 주체로 임직원, 시민단체, 청년을 비롯한 새로운 인물을 내세우는 것이 바람직하다. 또한 기업은 새로운 가치에 대해 전략적 스토리텔링을 수립하여 시대적 요구에 부응하는 체계적인 사회공헌 활동을 펼쳐야 한다.
Objectives To make comprehensive feature of clinical trials using herbal medicine and their results by today, then help a strategy for herbal medication-derived clinical studies in the future. Methods Through medical website (Pubmed EBSCO Medline), foreign clinical literatures about atopic dermatitis and herbal medicine were searched. And domestic clinical literatures about atopic dermatitis using internet website (OASIS) and hand-searching. Analysis was performed according to distribution mainly by subject, study design, number by year and its efficacy. Results and Conclusions Seventy-nine (Domestic literatures: Fifty, Foreign literatures: Twenty-nine) literatures were selected according to inclusion criteria of clinical study. 80% of domestic clinical literatures were observational studies, 50% of foreign were intervention. There were six adverse effect case studies, two follow-ups, one case report, four translational and four uncontrolled clinical trials in foreign literatures. And nineteen case reports, eighteen case series, two follow-up and five uncontrolled clinical studies in domestic. Six RCTs have established by four external herb therapy and two decoctions in Korea, showed positive effects. Three out of four external applications RCTs, four out of seven decoctions showed positive results in foreign studies. This study revealed the current status of atopic dermatitis clinical research using herbal drugs. To put clinical trials to use of herbal medicine in the treatment atopic dermatitis, scientific and objective-based studies should be needed.
본 논문에서는 두 단계 이미지 매칭을 이용하여 한글 문서영상에서 사용자 검색어를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 문자 분리, 검색어 영상 생성, 특징 추출 그리고 이미지 매칭 과정으로 구성된다. 매칭 과정에서 차원이 다른 두 가지 특징 벡터를 이용한다. 8쪽 분량의 문서 영상을 한국정보과학회 웹사이트에서 다운로드하였고, 그 문서로부터 1600개의 한글단어 영상을 획득하여 실험데이터로 사용하였다 그 결과 제안한 시스템은 기존에 제안된 영상-기반 한글 단어 검색 시스템보다 성능이 크게 향상되었음을 알 수 있었다.
Digging historical and cultural information from seals in ancient books is of great significance. However, ancient Chinese seal samples are scarce and carving methods are diverse, and traditional digital image processing methods based on greyscale have difficulty achieving superior segmentation and recognition performance. Recently, some deep learning algorithms have been proposed to address this problem; however, current neural networks are difficult to train owing to the lack of datasets. To solve the afore-mentioned problems, we proposed an SEL-RefineMask which combines selector of feature pyramid network (SEL-FPN) with RefineMask to segment and recognize seals. We designed an SEL-FPN to intelligently select a specific layer which represents different scales in the FPN and reduces the number of anchor frames. We performed experiments on some instance segmentation networks as the baseline method, and the top-1 segmentation result of 64.93% is 5.73% higher than that of humans. The top-1 result of the SEL-RefineMask network reached 67.96% which surpassed the baseline results. After segmentation, a vision transformer was used to recognize the segmentation output, and the accuracy reached 91%. Furthermore, a dataset of seals in ancient Chinese books (SACB) for segmentation and small seal font (SSF) for recognition were established which are publicly available on the website.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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