본 논문에서는 기존 보안관제의 한계점을 살펴보고, 효율적인 모니터링을 위한 취약점 데이터베이스 기반의 새로운 보안관제 모델과 그 효과성을 연구한다. 제안한 모델은 로그 탐지를 위한 정보보호 장비, 취약점 데이터베이스, 탐지 로그와의 연동 결과를 시각화하여 제공하는 대시보드로 구성하였다. 모델의 평가는 사전에 구축한 가상 인프라에서 모의공격 시나리오를 설정하여 효과를 분석하였으며, 기존의 방식과 달리 자산이 가지고 있는 보안 취약점에 특화된 공격 위협에 신속히 대응할 수 있고 취약점 데이터베이스와 연계한 보안관제로 탐지 규칙 간의 중복을 발견하여 최적의 탐지 규칙을 작성할 수 있음을 확인하였다.
이 연구에서는 소프트웨어 개발 과정에서 소프트웨어 시스템의 품질을 높이기 위해 요구사항에 대한 추적성 관리 및 변경 관리를 체계적으로 수행하는 요구사항 모니터링 방법을 제안한다. 이를 위해 산출물 간 연관 관계를 정의하기 위한 추적 매트릭스와 개별산출물들에 대한 변경 관리를 체계적으로 수행하기 위한 산출물 변경 이력 관리 모델을 제시한다. 또한 특정 산출물이 변경될 때 연관된 산출물에 변경이 파급되는 상황을 쉽게 파악할 수 있도록 하는 시각적 대시보드도 제안한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.77-86
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2022
The destructive impact of contagious diseases outbreaks on all life facets necessitates developing effective solutions to control these diseases outbreaks. This research proposes an end-to-end, data-driven platform which consists of multiple modules that are working in harmony to achieve a concrete goal: early detection of contagious diseases outbreaks (i.e., epidemic diseases detection). Achieving that goal enables decision makers and people in power to act promptly, resulting in robust prevention management of contagious diseases. It must be clear that the goal of this proposed platform is not to predict or forecast the spread of contagious diseases, rather, its goal is to promptly detect contagious diseases outbreaks as they happen. The front end of the proposed platform is a web-based dashboard that visualizes diseases outbreaks in real-time on a real map. These outbreaks are detected via another component of the platform which utilizes data mining techniques and algorithms on gathered datasets. Those gathered datasets are managed by yet another component. Specifically, a mobile application will be the main source of data to the platform. Being a vital component of the platform, the datasets are managed by a DBMS that is specifically tailored for this platform. Preliminary results are presented to showcase the performance of a prototype of the proposed platform.
IoT 디바이스에서 on-device AI를 수행할 때, 타겟 서비스나 디바이스의 환경에 따라 필요한 AI 모델이 달라질 수 있다. 또한, 기존 AI 모델도 federated learning과 같이 추가적인 데이터를 이용해 트레이닝을 하거나 보다 향상된 새로운 기법을 사용하는 등 업데이트가 일어날 수 있다. 이에 따라 IoT 디바이스에서 양질의 AI 서비스를 수행하기 위해서는 상황에 따라 필요한 AI 모델을 선택적으로 사용하거나 최적화된 최신 버전의 AI 모델로 업데이트 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이를 지원하기 위한 AI 모델 레포지토리를 제안한다. 레포지토리는 AI 모델의 등록, 검색, 관리 및 배포를 지원하며 실사용을 위한 웹 포털을 포함한다. 제안하는 시스템의 실효성 확인을 위해 Node.js와 Vue.js로 구현하여 동작을 확인하였다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.195-199
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2015
Many conventional management methods have emphasized the minimization of required resources along the supply chain. Accordingly, this paper presents a proposed method called the Virtual Design and Construction (VDC)-aided system. It is based on object-oriented resource control, in order to accomplish a feed-forward control monitoring supply chain logistics. The system is supported by two main parts: (1) IT-based Technologies; and (2) VDC Models. They enable the system to convey proactive information from the detection technology to its linked visualization. The paper includes a field study as the system's pre-test: the Scaffolding Works in a LNG Mega Project. The study demonstrates a system of real-time productivity monitoring by use of the RFIDbased Mobile Information Hub. The on-line 'productivity dashboard' provides an opportunity to display the continuing processes for each work-package. This research project offers the observed opportunities created by the developed system. Future work will entail research experiments aimed towards system validation.
Mee Qi Siow;Yang Sok Kim;Mi Jin Noh;Choong Kwon Lee;Sang Ill Moon;Jae Ho Shin
스마트미디어저널
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제12권11호
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pp.95-102
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2023
Road accidents not only caused loss of human lives but also costed 3% of gross domestic product in most of the countries. The road accidents pose significant challenges to public safety and urban transportation management. There is a need to identify the high-risk area of accidents along with the critical day of week and vulnerable time period in order to implement effective preventive measures and optimizing the resource allocation. We collected 5,012 accident data from 대구교통종합정보. This study identified the high-risk locations, days of week, and time periods for accidents in Daegu and estimated the conditional probabilities of accidents occurring based on combinations of location, day of the week, and time period. The result is visualized in the form of dashboard in Tableau. This study holds substantial practical significance for urban planners, transportation authorities, and policymakers in Daegu to strategically allocate resources for traffic management, law enforcement, and targeted safety campaigns.
Objectives: The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic has caused the death of 740,000 people around the world as of August 12, 2020. Foot-and-Mouth Disease, Avian Influenza, and African Swine Fever are serious livestock diseases. Government agencies in Korea have provided ingredient information and usage instructions for disinfectants used to counter those infectious diseases. The purpose of this study was to provide information on the chemical ingredients in disinfectant products used against COVID-19 and certain livestock diseases. Methods: We collected information from the Korean government. The Central Disaster Management Headquarters and Central Disease Control Headquarters provided information on disinfectant products used against COVID-19. The Animal and Plant Quarantine Agency of Korea provided information on efficacy-certified disinfectant products for use against selected livestock diseases. Health hazard and environmental hazard information on the ingredients in the disinfectants was collected from the Korea Occupational Safety & Health Agency's Material Safety Data Sheets, and toxicity value information was collected from United States Environmental Protection Agency's CompTox Chemicals Dashboard. Results: There were 76 COVID-19 disinfectant products in use, and the most common ingredients were benzalkonium chloride (51%), alkylbenzyl dimethyl ammonium (30%), and ethanol (3%). There were 216 livestock disease disinfectant products comprised of 89 acidic, 88 oxidic, 30 aldehydic, three alkaline, and six other products. Among the 49 active ingredients used in the disinfectants that were investigated, health and environmental hazard information was provided for many of them, but only 20 chemicals had official toxicological information. Conclusion: Since the disinfectants included numerous chemicals, an understanding of their chemical characteristics could be critical to prevent unintended human or environmental exposure.
PATROL은 디지털교과서를 활용하여 플립클래스룸을 적용한 교수학습모형으로서 계획, 실행, 추적, 추천, 요구, 안내 단계로 구성되어 있다. 현재의 디지털교과서는 서책형교과서의 내용과 함께 추가적인 멀티미디어 자료를 보여주는 기능을 중심으로 개발되었기 때문에 교사들이 학생들의 가정 학습 결과를 파악하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 학생들의 학습 상황을 분석하고, 진단하고, 처치할 수 있도록 PATROL 모형 기반의 디지털교과서 기능을 설계하였다. 디지털교과서 기반의 학습 분석 기능은 관계 분석, 평가 분석, 예측 분석, 적응 분석, 정보 분석 등 5단계로 구성하였으며, 이 기능을 SEE-PAD라 명명하였다. 또한, 단계별 기능을 구체화하기 위해 Use Case 다이어그램과 시퀀스 다이어그램을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1168-1188
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2018
Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.
본 논문에서는 차량 LTE 통신용 다중대역 MIMO 안테나를 설계하고, 이를 차량에 부착하여 수행한 데이터 전송률 필드테스트 측정 결과에 대한 분석을 다루고 있다. 필드테스트에 이용된 안테나는 다중대역 공진 특성 확보를 위해 다수의 스터브를 포함한 평판 구조로 LTE(0.8~0.9 GHz, 1.7~2.2 GHz), WiFi(2.4~2.48 GHz) 및 WAVE(5.8~5.9 GHz) 주파수 대역에서 동작하도록 설계하였다. 안테나 시작품을 차량의 대시보드 및 루프에 설치하고, 실험용 LTE 모뎀에 연결하여 다양한 실전파 환경에서의 데이터 전송률(throughput), 신호 대 잡음 간섭비(SINR), 참조 신호 수신 품질(RSRQ) 등을 측정하고 분석하였다. 이를 바탕으로 전계 강도에 따른 SINR과 데이터 전송률 사이의 관계를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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