The CRM(Customer Relationship Management) is the business strategy model for higher profits and competitive power of the enterprise in a new business environment. The large-scale customer response service technique uses internet, e-mail, SMS (Short Message Service), Telephony service, DM(Direct Mail) by customer channel point. Recently, business model diversify for new contract and retaining existing customer to the effort for a profitable model of business. This paper is based on Avaya PDS(Predictive Dialing System) model for CRM bond center. If the number of "available" agents are less than the number of inbound channels, then there may be real-time response problems in PDS system implemented. The Organization cannot afford to have many agents in available mode because of the high cost of manpower. This paper provides two contributions to the study. First, we present Call Object Management Mechanism of Customer Channel integration for reduce outbound consulting and reduce CallBack data in the PDS. Second, we design and implement the proposed system. Our simulation results show analysis of old model and proposed model. The proposed model can be efficiently used in Large-scale CRM.
Recently advanced security threats have increasingly occurred, and the necessity and importance of Information Security has been growing with the advent of the era of convergence beyond information-oriented age. Most domestic studies in the field of occupational classification of Information Security have only focused on technology-oriented occupations. Relatively little research has been carried out on the occupational classification in the view of convergence environment. Therefore, in this paper we gave a definition of Information Security occupations, classified them and draw required capabilities by occupations in order to design the occupational classification system of Information Security and the required capabilities for future convergence environment by analyzing the previous studies. We also reclassified the occupational classification and required capabilities by occupations, and verified the validity of them based on National Initiative for Cybersecurity Education's the occupational classification system of Information Security considering the future convertgence environment. It is expected that the results of this study will be employed as base data for manpower demand and supply and improvement of working conditions in the future convergence environments. In the future study we will build standardized instruction methods which provide occupational capabilities by using the required capabilities by occupations.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.243-250
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2020
In this paper, we propose an effective software education scheme for universities. The key idea of this software education scheme is to analyze software curriculum of QS world university rankings Top 10, SW-oriented university, and regional main national university. And based on the results, we propose five improvements for the effective SW education method of universities. The first is to enhance the adaptability of the industry by developing courses based on the SW developer's job analysis in the curriculum development process. Second, it is necessary to strengthen the curriculum of the 4th industrial revolution core technologies(cloud computing, big data, virtual/augmented reality, Internet of things, etc.) and integrate them with various fields such as medical, bio, sensor, human, and cognitive science. Third, programming language education should be included in software convergence course after basic syntax education to implement projects in various fields. In addition, the curriculum for developing system programming developers and back-end developers should be strengthened rather than application program developers. Fourth, it offers opportunities to participate in industrial projects by reinforcing courses such as capstone design and comprehensive design, which enables product-based self-directed learning. Fifth, it is necessary to develop university-specific curriculum based on local industry by reinforcing internship or industry-academic program that can acquire skills in local industry field.
PDA(Personal Digital Assistants) and laptop computer that are small sized mobile implements are typical devices which capable of using wireless internet. They seem to have a tendency to possess multi-function as well as to miniaturize in accordance with taking advantage of today's digital convergence circumstance. It should be considered that the pointing input device of these mobile computer that have PDA size and laptop's performance has to be added to something very small instead of 4-button, 5-button navigator and with the electric pen. The basic framework for this study is to investigate the usability of the two input devices Trackpoint and Touchpad which regarded as a alternative pointing device for small sized mobile computer. 14 novice subjects compared a Trackpoint to a Touchpad across five curser-control tasks. The study found that subjects executed not more slowly with a Trackpoint input device than with the Touchpad. Observation shows that learning for Trackpoint appears to have had more than for the Touchpad. Subjects expressed preference for the Trackpoint in general work.
In this paper, we introduce a novel method to predict next update of blogs. The number of RSS feeds registered on meta-blogs is on the order of several million. Checking for updates is very time consuming and imposes a heavy burden on network resources. Since blog search engine has limited resources, there is a fix number of blogs that it can visit on a day. Nevertheless we need to maximize chances of getting new data, and the proposed method which predicts update probability on blogs could bring better chances for it. Also this work is important to avoid distributed denial-of-service attack for the owners of blogs. Furthermore, for the internet as whole this work is important, too, because our approach could minimize traffic. In this study, we assumed that there is a specific pattern to when a blogger is actively posting, in terms of days of the week and, more specifically, hours of the day. We analyzed 15,119 blogs to determine a blogger's posting preference. This paper proposes a method to predict the update probability based on a blogger's posting history and preferred days of the week. We applied proposed method to 12,115 blogs to check the precision of our predictions. The evaluation shows that the model has a precision of 0.5 for over 93.06% of the blogs examined.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.4
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pp.617-629
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2020
In order to overcome the limitations of the rule-based intrusion detection system due to changes in Internet computing environments, the emergence of new services, and creativity of attackers, network anomaly detection (NAD) using machine learning and deep learning technologies has received much attention. Most of these existing machine learning and deep learning technologies for NAD use supervised learning methods to learn a set of training data set labeled 'normal' and 'attack'. This paper presents the feasibility of the unsupervised learning AutoEncoder(AE) to NAD from data sets collecting of secured network traffic without labeled responses. To verify the performance of the proposed AE mode, we present the experimental results in terms of accuracy, precision, recall, f1-score, and ROC AUC value on the NSL-KDD training and test data sets. In particular, we model a reference AE through the deep analysis of diverse AEs varying hyper-parameters such as the number of layers as well as considering the regularization and denoising effects. The reference model shows the f1-scores 90.4% and 89% of binary classification on the KDDTest+ and KDDTest-21 test data sets based on the threshold of the 82-th percentile of the AE reconstruction error of the training data set.
As the size of the web is growing explosively, search engines are becoming increasingly important as the primary means to retrieve information from the Internet. A search engine periodically downloads web pages and stores them in the database to provide readers with up-to-date search results. The web crawler is a program that downloads and stores web pages for this purpose. A large-scale search engines uses a parallel web crawler to retrieve the collection of web pages maximizing the download rate. However, the service architecture or experimental analysis of parallel web crawlers has not been fully discussed in the literature. In this paper, we propose an architecture of the parallel web crawler and discuss implementation issues in detail. The proposed parallel web crawler is based on the coordinator/agent model using multiple machines to download web pages in parallel. The coordinator/agent model consists of multiple agent machines to collect web pages and a single coordinator machine to manage them. The parallel web crawler consists of three components: a crawling module for collecting web pages, a converting module for transforming the web pages into a database-friendly format, a ranking module for rating web pages based on their relative importance. We explain each component of the parallel web crawler and implementation methods in detail. Finally, we conduct extensive experiments to analyze the effectiveness of the parallel web crawler. The experimental results clarify the merit of our architecture in that the proposed parallel web crawler is scalable to the number of web pages to crawl and the number of machines used.
Remote control and monitoring of information appliances require RTOS and TCP/IP network module to communicate each other. Traditional TCP/IP protocol stacks, however, require relatively large resources to be useful in small 8 or 16-bit systems both in terms of code size and memory usage. It motivates design and implementation of micro TCP/IP that is lightweight for embedded systems. Micro embedded web server is also required to control and monitor information appliances through the Web. In this paper, we design and implement micro TCP/IP and Web server for information appliances. For this goal, we investigate requirements for the interoperability of embedded systems with the Internet and the Web-based control of embedded systems. Next, we compare our micro TCP/IP protocol stack with that of RTIP and QPlus in terms of object code size and performance. The size of micro TCP/IP protocol stack can be reduced by 3/2 and 1/4, respectively, comparing with that of RTIP and QPlus. We also show that the performance of our micro TCP/IP is similar to that of RTIP and QPlus since it handles 2.9Mbps when delayed ACK is not adapted.
A mobile phone has became as a payment tool in e-commerce and on-line banking areas. This trend of a payment system using various types of mobile devices is rapidly growing, especially in the Internet transaction and small-money payment. Hence, there will be a need to define its standard for secure and safe payment technology. In this thesis, we consider the service types of the current mobile payments and the authentication method, investigate the disadvantages, problems and their solutions for smart and secure payment. Also, we propose a novel authentication method which is easily adopted without modification and addition of the existed mobile hardware platform. Also, we present a simple implementation as a demonstration version. Based on virtual machine (VM) approach, the proposed model is to use a pseudo-random number which is confirmed by the VM in a user's mobile phone and then is sent to the authentication site. This is more secure and safe rather than use of a random number received by the previous SMS. For this payment operation, a user should register the serial number at the first step after downloading the VM software, by which can prevent the illegal payment use by a mobile copy-phone. Compared with the previous SMS approach, the proposed method can reduce the amount of packet size to 30% as well as the time. Therefore, the VM-based method is superior to the previous approaches in the viewpoint of security, packet size and transaction time.
The amount of information on the Web is explosively growing as the Internet gains in popularity. However, only a small portion of the information on the Web is truly relevant or useful to the user. Thus, offering suitable information according to user demand is an important subject in information retrieval. In e-commerce, the recommender system is essential to revitalize commercial transactions, raise user satisfaction and loyalty towards the information provider. The existing recommender systems are mostly based on user data collected at servers, so user data are dispersed over several servers. Therefore, web servers that lack sufficient user behavior data cannot easily infer user preferences. Also, if the user visits the server infrequently, it may be hard to reflect the dynamically changing user's interest. This paper proposes a novel personalization system analyzing the user preference based on web documents that are accessed by the user on a user device. The system also identifies non-content blocks appearing repeatedly in the dynamically generated web documents, and adds weight to the keywords extracted from the hyperlink sentence selected by the user. Therefore, the system establishes at an early stage recommendation strategies for the web server that has little user data. Also, user profiles are generated rapidly and more accurately by identifying the information blocks. In order to evaluate the proposed system, this study collected web data and purchase history from users who have current purchase activity. Then, we computed the similarity between purchase data and the user profile. We confirm the accuracy of the generated user profile since the web page containing the purchased item has higher correlation than other item pages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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