The major challenge in wireless body area networks (WBAN) is setting up a protected communication between data consumers and a body area network controller while meeting the security and privacy requirements. This paper proposes efficient and secure data communication in WBANs using a Twofish symmetric algorithm and ciphertext-policy attribute-based encryption with constant size ciphertext; in addition, the proposed scheme incorporates policy updating to update access policies. To the best of the author's knowledge, policy updating in WBAN has not been studied in earlier works. The proposed scheme is evaluated in terms of message size, energy consumption, and computation cost, and the results are compared with those of existing schemes. The result shows that the proposed method can achieve higher efficiency than conventional methods.
The discourse on the lockdown in Indonesia is getting stronger due to the increasing number of positive cases of the coronavirus and the death rate. As of August 12, 2020, the confirmed number of COVID-19 cases in Indonesia reached 130,718. There were 85,798 victims who have recovered and 5,903 who have died. Data show a significant increase in cases of COVID-19 every day. For this reason, there needs to be an evaluation of the government policy of the Republic of Indonesia in dealing with the COVID-19 pandemic in Indonesia. An evaluation of policies for handling the pandemic must include public opinion to determine any weaknesses of this policy. The development of public opinion about the lockdown policy can be understood through social media. During the COVID-19 pandemic, measuring public opinion through traditional methods (surveys) was difficult. For this reason, we utilized big data on social media as research data. The main purpose of this study is to understand public opinion on the lockdown policy in overcoming the COVID-19 pandemic in Indonesia. The things observed included: volume of Twitter users, top influencers, top tweets, and communication networks between Twitter users. For the methodological development of future public opinion research, the researchers outline the obstacles faced in researching public opinion based on big data from Twitter. The research results show that the lockdown policy is an interesting issue, as evidenced by the number of active users (79,502) forming 133,209 networks. Posts about the lockdown on Twitter continued to increase after the implementation of the lockdown policy on April 10, 2020. The lockdown policy has caused various reactions, seen from the word analysis showing 14.8% positive sentiment, 17.5% negative, and 67.67% non-categorized words. Sources of information who have played the roles of top influencers regarding the lockdown policy include: Jokowi (the president of the Republic of Indonesia), online media, television media, government departments, and governors. Based on the analysis of the network structure, it shows that Jokowi has a central role in controlling the lockdown policy. Several challenges were found in this study: 1) choosing keywords for downloading data, 2) categorizing words containing public opinion sentiment, and 3) determining the sample size.
The Korean fisheries industry is a traditional business, the majority of which are small and medium-sized enterprises (SMEs). It has played an important role in the South Korean economies in the past several decades, but it currently faces the limitations of growth potential and profitability due to declining workforce, aging populations, deteriorating fishery environments, climate changes, and rapid changes in the global industrial ecosystem. Many studies have suggested solutions for the fisheries industry in macro perspective, but there are rarely any studies taking the strategic approaches for the problem. If it is possible for governments to support the companies that are likely to increase their value-added selectively, it will break through the current situation more effectively. This paper introduces a study on the selection method utilizing data envelopment analysis (DEA) to find SMEs with potentials to increase profits and growth. We suggest selecting SMEs with high management efficiency and ability to utilize intangible assets as the target companies. We also suggest policy objectives for SMEs in the domestic fisheries industry based on the results of DEA analysis and propose a data-based method for the policy decisions.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.699-705
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2020
This study aims to examine the antecedent factors of debt policy on the influence of firm growth on firm value. There was a total of 19 companies involved accounting for 95 observational data from a population of 169 companies listed on the Kompas 100 Index of the Indonesia Stock Exchange from 2014 to 2018. The data were analyzed through descriptive statistics, classic assumption tests, multiple regression, and hypothesis testing. The results prove that the firm growth, proxied by asset growth or sales growth, did not have a significant influence on the debt policy. Further, there was no significant influence of debt policy on firm value when using debt ratio and also dividend policy as a control variable. In contrast, there was a positive and significant influence on the firm value when using debt to equity ratio proxy, both with or without using the control variable. Therefore, the debt policy was not proven as an antecedent on the influence of firm growth on firm value. This finding implies that there was a tendency for the company management to adopt the policy, which would increase the debt ratio to increase the investors' confidence in the stock market and investors neglect the company's dividend policy.
Policy polls, which investigate the degree of support that the policy has for policy implementation, play an important role in making decisions. As the number of Internet users increases, the public is actively commenting on their policy news stories. Current policy polls tend to rely heavily on phone and offline surveys. Collecting and analyzing policy articles is useful in policy surveys. In this study, we propose a method of analyzing comments using deep learning technology showing outstanding performance in various fields. In particular, we designed various models based on the recurrent neural network (RNN) which is suitable for sequential data and compared the performance with the support vector machine (SVM), which is a traditional machine learning model. For all test sets, the SVM model show an accuracy of 0.73 and the RNN model have an accuracy of 0.83.
The purpose of this study is to analyze the trends and changes in the environment of construction technology and industry through big data analysis and to draw out implications. Based on this research, this study will be used as a basic research for the vision of industrial competitiveness in the field of construction engineering technology and the policy task.
Climate change is among the most important issues facing mankind in modern society. However, global PV energy expansion has been driven mainly by OECD countries. We investigate the determinants of PV energy growth by panel data of selected OECD countries from 1991 to 2018. We investigate four categories of driving factors: socioeconomic, technological, country specific, and policy factors. The test results support that PV capacity growth is significantly driven by technology development and multidimensional environment policy factors. Socioeconomic factors such as CO2, GDP, and electricity price are statistically significant on the growth of PV energy, too. Whereas, country-specific solar potential factor is the least related. As most of the socioeconomic factors are exogenous, we need to focus more on PV technology development and policy measures.
Purpose The purpose of this study is to analyze the impact of policy changes in Busan's local currency, Dong Baek Jeon, on the use of Dong Baek Jeon. In particular, this study tried to investigate consumption changes due to changes in local currency policy depending on the region, industry, and consumer characteristics. Design/methodology/approach This study used the transaction data of Dong Baek Jeon franchise for analysis. Specifically, the data from January 2022 to December 2022 were used to analyze the current status of the use of Dong Baek Jeon and changes in consumption before and after policy changes. Findings As a result of the analysis, the consumption of Dong Baek Jeon tended to be concentrated in specific regions, industries, and ages. In most regions and ages, the top consumption industries were similar. The use of Dong Baek Jeon showed a clear change in the pattern of use depending on policy changes. Specifically, when the benefits were revised downward, the use of Dong Baek Jeon decreased, and when it was revised upward, it increased. Depending on the policy change, the rate of increase and decrease by region and consumer characteristics was relatively similar, but it was confirmed that there was a difference in the rate of increase and decrease depending on the industry.
본 연구는 주인-대리인 모델을 적용하여 데이터 산업의 이해관계자인 정부, 개인, 기업의 규제 이슈를 분석해내는 데 목적이 있다. 데이터 산업은 거대한 딜레마적 상황에 직면해 있다. 데이터 경제의 중요성이 빠르게 부상하고 있으나, 데이터 사용에 대한 국가의 규제로 인해 산업 발전이 저해되는 한편, 데이터의 무분별한 활용으로 인한 개인의 프라이버시 역시 침해받고 있다. 본 연구에서는 기술적 사례연구의 방식을 이용하여 딜레마적 상황에서 각각의 행위자들의 이해관계에 기반한 규제 이슈를 분석하고, 그에 대응할 수 있는 전략을 제시하였다. 사례분석 결과 첫째, 국내 데이터 산업의 주요 정책행위자는 데이터 회사와 정부이다. 둘째, 데이터 기반 사회에서 가장 우려스러운 두 가지 문제점은 기업이 빈번하게 개인정보를 침해한다는 것과 국제적 기업의 데이터 독과점 현상이 나타난다는 점이다. 이러한 규제 이슈를 해결하기 위해 본 논문에서는 이에 대한 전략을 다음과 같이 제시하고 있다. 정부는 글로벌 기업의 감독을 위한 국내 대리인제도를 활성화하고 데이터 보호를 증대해야 한다. 기업은 차별적인 규제환경을 해결하고 합법적인 데이터 활용기준을 확장해야 한다. 마지막으로 개인은 능동적인 동의 행태를 구현해야 한다.
데이터 기반 경제시대에서 데이터 활용능력이 경쟁력이 됨에 따라 개인정보의 보호와 더불어 개인정보의 활용을 통한 경제적 부가가치를 창출하려는 노력이 함께 강조되고 있다. 이 가운데 등장한 EU의 PSD2(the second Payment Service Directive)는 정보 주체의 '정보이동권'을 근거로 개인의 자기결정권을 보장하면서 데이터의 활용과 유통을 촉진하는 마이데이터 정책으로 전 세계 오픈뱅킹 정책의 시초가 되고 있다. 이러한 추세에 따라 우리나라 정부도 국내 금융업권별 실정을 반영하여 마이데이터 정책을 적극적으로 추진하고 있다. 하지만, 마이데이터 정책으로 인해 금융정보의 유통 및 활용 범위가 커진 만큼 개인정보의 유출 및 오남용, 해킹 등 위험도 커진 것도 사실이다. 본 연구에서는 EU PSD2가 어떻게 국내 금융분야 마이데이터 정책에 반영되어 추진되고 있는지를 살펴본다. 그리고 국내 마이데이터 정책의 개인정보보호 위험 사항을 개인정보 생명 주기별로 나누어 식별한 후 이러한 위험에 대한 법적 기술적 대응책을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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