Zafar, Raheel;Malik, Muhammad Noman;Hayat, Huma;Malik, Aamir Saeed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1543-1561
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2020
Taxonomy of human brain activity is a complicated rather challenging procedure. Due to its multifaceted aspects, including experiment design, stimuli selection and presentation of images other than feature extraction and selection techniques, foster its challenging nature. Although, researchers have focused various methods to create taxonomy of human brain activity, however use of multivariate pattern analysis (MVPA) for image recognition to catalog the human brain activities is scarce. Moreover, experiment design is a complex procedure and selection of image type, color and order is challenging too. Thus, this research bridge the gap by using MVPA to create taxonomy of human brain activity for different categories of images, both colored and gray scale. In this regard, experiment is conducted through EEG testing technique, with feature extraction, selection and classification approaches to collect data from prequalified criteria of 25 graduates of University Technology PETRONAS (UTP). These participants are shown both colored and gray scale images to record accuracy and reaction time. The results showed that colored images produces better end result in terms of accuracy and response time using wavelet transform, t-test and support vector machine. This research resulted that MVPA is a better approach for the analysis of EEG data as more useful information can be extracted from the brain using colored images. This research discusses a detail behavior of human brain based on the color and gray scale images for the specific and unique task. This research contributes to further improve the decoding of human brain with increased accuracy. Besides, such experiment settings can be implemented and contribute to other areas of medical, military, business, lie detection and many others.
최근 집중호우에 따른 침수 및 산사태와 같은 자연재해로 인해 여러 곳에서 많은 피해가 발생하고 있다. 집중호우의 경우 도로 침수가 발생하면 교통 혼잡 및 고립으로 인한 피해는 심각할 수 있다. 이러한 재난이 확대되는 것을 예방하기 위하여 사전에 상습침수구역, 재해 위험지역 등의 현장 정보를 분석하여 예방을 위한 모니터링 시스템이 필요하며, 과거 자연재해 이력 데이터를 사용하여 자연재해 발생 당시의 교통량, 속도 등을 파악한다면 재해 규모, 강우량 등에 따른 교통 혼잡의 변화를 분석할 수 있다. 본 연구는 부산시 남구 대연동의 대남교차로를 시작으로 광안대교를 지나 올림픽 교차로까지 연구대상지역으로 설정하고 과거 이력 데이터를 사용하여 선택된 도로에서의 과거재해정보와 해당 날짜의 교통량 등의 정보를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.
요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.
로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.
재난관리업무 자체가 매우 복잡하고 각 부처간에 서로 연계되는 분야가 많아 여러 가지 어려움이 많지만 행정조직상으로 볼 때 재난관리업무가 분산되어 있으면서도 총괄 조정하는 기능이 미흡하고, 재난관리 담당인력이 부족할 뿐만 아니라 전문성도 결여되어 있고, 대개는 이들 부서들이 업무가 과중하여 기피하는 부서 정도로 인식되고 있는 실정이다. 특히 우리나라의 경우 재난을 크게 양분화하여 인위재난 및 자연재해를 분리하여 그 소관부서 및 법체계를 달리하고 있어 비효율적 재난관리체제를 취하고 있어 현재 미국에서의 재난이론의 개념 즉 "재난은 그 유형에 관계없이 계획, 수습 및 복구의 양태는 동일하다"는 원칙에 반하는 것이다. 그것은 지방자치제가 시행되면서 아직은 중앙과 지방의 역할이 불분명하거나 분명하더라도 서로 그 역할을 해 내기를 바라는 점은 철저한 계획수립과 점검으로 해결해 나가야 할 사항이다.
During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.
디지털 트윈 기술은 현실 세계의 문제점을 해결하고 비용을 최소화하기 위한 가상세계를 만드는 방법으로 다양한 분야에 사용되고 있으며, 대규모 시스템인 선박이나 해양플랜트 등 해사 분야에도 적극적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 연안 해역의 디지털 트윈을 구축하고자 하였으며, 이렇게 개발된 연안 해역의 디지털 트윈은 실제 해역의 해상교통 환경을 제공하여 해상교통이 복잡한 우리나라 연안 해역을 안전하게 관리하는 데 사용될 수 있다. 또한, 충돌위험 상황 및 사고 상황 등 가혹한 환경에 대한 가상의 해상교통 환경을 제공하여 연안 해역에서 자율운항선박과 관련된 기술과 지능형 해상교통정보 서비스를 개발하고 고도화하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 더불어 실제 해상교통상황의 모니터링이 필요하지만 물리적으로 모니터링이 어려운 구역에 대한 3D 기반 모니터링 장비로 사용될 수 있으며, 항만/관제 구역의 항공뷰, 운항 중인 선박의 선교뷰/맹목구간뷰 등의 해상교통상황을 안전하게 관리하기 위한 기능을 제공할 수 있다.
최근 지능정보기술의 활용이 확산되면서 개인정보 침해에 대한 위험이 더욱 증가하고 있다. 특히, 기업이 디지털 환경에서 개인정보의 수집과 활용에 중점을 두면서, 기업의 고객정보 보호에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 비록 인터넷 사용자들의 개인정보 보호에 대한 인식은 광범위하게 연구되어 왔으나, 특정 업종의 문맥, 더 나아가 업종별 개인정보 보호에 대한 비교 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 개인정보 보안 특성에 대한 사용자 인식을 바탕으로, 업종별 개인정보 보호 수준을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 인터넷 사용자 498명을 대상으로 국내 포털사이트, 해외 포털사이트, 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰, 은행, 정부기관, 온라인 사행성 게임 등 다양한 업종에 대한 개인정보 보안 특성에 대한 분석을 실시하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 분석적 계층과정(Analytic Hierarch Process, AHP)을 이용하여 각 보안 특성의 상대적 중요도를 도출하였다. 연구결과, 사용자들은 기업의 개인정보 보호를 평가할 때 기술적 보안과 투명성을 가장 중요한 요소로 간주하였다. 기술적 보안면에서는 은행과 국내 포털사이트가, 투명성 면에서는 은행과 정부기관이 우수한 성과를 보였다. 반면, 소셜미디어는 기술적 보안과 투명성 모두에서 가장 부진한 성과를 보였다. 본 연구는 개인정보 보안에 대한 다차원적 접근법을 제시하고, 사용자 관점에서 각 보안 특성에 대한 업종별 차이를 조명함으로써 연구적 의의를 가진다.
현대사회는 인간, 사물, 네트워크가 관계를 형성하는 디지털기술의 발전으로 정보화, 지능화되고 있다. 이와 같은 시대적 변화에 따라 식물 재배 시 온도, 습도, 일광량, 수분공급 등 식물관리를 용이하게 할 수 있는 정원 관련 시스템이 등장하기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 스마트가든의 개념 및 인식경향에 대하여 파악하고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 선행연구와 텍스트마이닝을 활용하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트가든의 특성은 기술의 발전 및 사람들의 라이프스타일의 변화로 실내·외 공간에서 IoT기술과 정원이 융합한 새로운 정원형태 혹은 여가의 유형 중 하나이다. 기술의 발전과 환경의 중요성이 높아지면서 인간과 자연이 융합되는 생활공간의 요구로 스마트가든이 현실화되고 보편화되고 있다. 스마트가든의 등장으로 정원 관련 산업의 변화, 사람들의 라이프스타일 변화 등 정원의 활성화에 기여할 수 있을 것이다. 둘째, 현재 스마트가든과 관련된 연구 및 이용자의 경험에서 공통적으로 스마트가든의 기술적인 측면에 관심이 가장 높다. 사람들은 스마트가든이 일상생활 속에서 안전하고 쾌적하며 편리한 생활을 할 수 있는 기능 및 기술적인 측면을 중요시하며, 개인의 취향 및 디지털 기기의 이용능력에 따라 주체적인 이용이 나타나고 있다. 셋째, 스마트가든의 이용행태를 살펴보면 주로 가정 및 실내공간에서 이용하고 있으며, 먹을 수 있는 식물을 재배하고 있는 추세이다. 환경의 중요성이 높아지고 기후변화, 식량위기 등에 대한 우려로 먹거리와 관련된 식물 재배를 선호하고 있지만, 화훼류 등을 키울 수 있는 다양한 기술 및 매뉴얼로 이용자의 욕구를 만족시켜주어 정원기능의 확대에 이바지할 수 있을 것이다. 또한, 스마트가든의 형태를 새롭고 세련된 형태라고 느끼고 있어 스마트가든의 디자인이 이용자의 가치를 만족시키는 중요한 요소임을 알 수 있다. 현재 스마트가든은 기술적인 차원에서 발전하고 있다. 그러나 스마트가든의 주요 구성 요인은 인간과 자연 그리고 기술일 것이다. 단순하게 화분과 스마트기기를 연결하여 식물을 편하게 기르는데 집중하는 것이 아니라, 스마트시티, 스마트홈 등 다양한 도시서비스와 연계성을 강화하고, 스마트가든이 과학기술에 의해서만 자연이 재현되는 것이 아니라, 조경가와 상호작용하여 정원의 기능 및 이용자의 니즈를 포함한 디자인이어야 할 필요가 있다. 또한, 실내뿐만이 아니라, 도시공원 및 공공시설에서 시민에게 제공하여 연령 및 디지털 기기·정보의 격차로 인하여 '스마트'한 서비스를 향유하지 못하는 계층을 대상으로 하여 세대 간 커뮤니케이션, 정원의 기능을 공유할 수 있는 새로운 조경공간으로 잠재성을 갖고 있다.
전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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