International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.182-192
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2022
All the aspects of human life have been affected by the novel coronavirus (Covid-19). It has rapidly spread in most countries including the Kingdom of Saudi Arabia. As a result, early precautionary actions aiming to minimise the virus effect are taken by the Saudi government. One of these actions is the sudden shift to online classes and suspending the attendees to all educational institutes. Such immediate change can have a significant effect on the educational process, especially for students. One can argue that students' information-seeking behaviour within the current situation can affect their learning quality and outcomes. Therefore, this paper examines the Saudi students' information-seeking behaviour by taking a sample of students from Umm Al-Qura University. A descriptive analysis is conducted with 193 students and two approaches are used to collect data, questionnaire and semi-structured interview. The results showed that the majority of students face difficulties when searching and retrieving e-resources from the university library website. The problems range from mainly poor User Experience (UX), network connection, multiple errors and lack of subscription with academic publishers.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권3호
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pp.1-15
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2023
The present study examines the impact of value co-creation on satisfaction and intention to adopt of e-resources among users. Four components of the DART model have been adopted to describe value co-creation. These components are dialogue, access, risk-assessment, and transparency. Ph.D. scholars and faculty members from National Capital Region, India, were requested to respond on a five-point Likert scale. A total of 220 responses were collected with the help of a structured questionnaire from respondents of the top 50 business schools according to National Institute Ranking Framework. These responses have been analysed by means of structured equation modelling on Adanco 2.2 software. Findings of the study reported the insignificant impact of access and risk-assessment, and positive impact of dialogue and transparency on satisfaction. Further, satisfaction has been identified, creating significant impact on adoption of e-resources. Such findings reflect the real picture of customer experience with respect to their role in co-creation of e-resources. Respondents have conveyed their dissatisfaction with the co-creation process of e-resources, as companies do not provide all the information and access to their customers beforehand. Consequently, customers fail to make informed decisions and also find themselves unable to show trust in the service providers of e-resources.
Castaneda, Sebastian Soler;Nam, Kevin;Joo, Youyeon;Paek, Yunheung
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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pp.161-164
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2022
Homomorphic Encryption (HE) schemes have been recently growing as a reliable solution to preserve users' information owe to maintaining and operating the user data in the encrypted state. In addition to that, several Neural Networks models merged with HE schemes have been developed as a prospective tool for privacy-preserving machine learning. Those mentioned works demonstrated that it is possible to match the accuracy of non-encrypted models but there is always a trade-off in the computation time. In this work, we evaluate the implementation of CKKS HE scheme operations over the layers of a LeNet5 convolutional inference model, however, owing to the limitations of the evaluation environment, the scope of this work is not to develop a complete LeNet5 encrypted model. The evaluation was performed using the MNIST dataset with Microsoft SEAL (MSEAL) open-source homomorphic encryption library ported version on Python (PyFhel). The behavior of the encrypted model, the limitations faced and a small description of related and future work is also provided.
본 논문에서는 YOLO (You Only Look Once) 라이브러리를 이용하여 사용자의 손가락 방향을 감지하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 손가락 방향감지 알고리즘의 처리단계는 학습 데이터 관리단계, 데이터 학습 단계, 그리고 손가락 방향감지 단계로 구성된다. 실험 결과, 카메라와 손가락간의 거리는 손가락 방향 감지 정확도에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 차후 제안 알고리즘의 정확도 및 신뢰도의 개선 후에 이 기능을 커틀봇3 (Turtlebot3)에 적용 할 예정이다.
본 논문에서는 치과 상담용 챗봇을 개발하기 위해 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 랭체인 라이브러리를 이용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구현하였다. 이를 위해 국내 치과 대학병원의 웹페이지 게시판에 있는 내용을 수집하고 치과 전문의의 자문과 감수를 받아 상담 데이터를 구축하였다. 입력된 상담용 데이터를 적절한 크기로 분할하기 위해 청크 크기와 각 청크의 겹치는 텍스트의 크기는 각각 1001과 100으로 하였다. 시뮬레이션 결과 검색 증강 LLM은 사용자 입력과 가장 유사한 상담 내용을 검색하여 출력하였다. 구축된 챗봇을 통해 치과 상담의 접근성과 상담 내용의 정확성을 높일 수 있음이 확인되었다.
정보량이 급증하고 기존의 정보조직체계에 비해 덜 체계화된 정보를 제공하는 인터넷의 확산 등으로 인해 정보시각화에 대한 관심이 점점 증가하고 있다. 정보 시각화는 이용자가 원하는 정보에 쉽고 적은 노력으로 접근할 수 있도록 데이터를 재정리하고 요약하여 보여주는 기법이다. 현재까지 개발되어 온 많은 정보시각화 기법들은 과학적인 연산절차에 근거하여 데이터를 표현하는 방법을 사용하여 왔는데, 이러한 과학적 데이터 처리 과정에 의존하는 시각화방법은 일반 이용자들이 이해하기에는 어려움과 사용의 불편함이 따른다. 더 중요하고 심각한점은, 이러한 정보시각화 기법을 사용하는 많은 시스템의 모형들이 실제 이용자가 경험하는 상황을 반영하는 경우가 매우 드물다는 현실이다. 예를 들어, 이용자는 데이터를 처리하거나 정보를 제시함에 있어 어안적 방법(fisheye view)을 사용하거나 주제정경 (the mescape)을 사용하지 않는다. 이는 현재의 많은 정보 시각화 시스템들이 이용자 관점에서 시스템을 설계하는 행동유도성(affordance)을 반영하지 않고 있음을 지적한다. 이 연구는 이용자의 요구사항이 반영되지 않고, 이용자에게 부담을 지우는 시각화 시스템의 문제점을 분석하였다. 이를 위하여, 네 가지의 대표적인 정보시각화 시스템을 분석, 평가하였는데 이 때 평가의 기준으로 Norman의 이용자 인터페이스 설계 원칙 및 Nielson의 휴리스틱 평가 방법을 이용하였다. 문제점 분석 결과를 통하여, 이용자의 요구를 반영하지 못한 시스템 설계의 측면들을 확인할 수 있었다. 특히, 이용자와 시스템간의 부합정도 및 시스템의 상태를 이용자가 알 수 있도록 보여주는 가시성 등은 네 가지 시스템의 평가에서 모두 문제점으로 지적되었다. 이 연구의 결과는 정보시각화 및 표현에 있어서 이용자의 요구를 이해하고 이용성을 고려한 설계의 필요성을 강조하고 있다.
최근 몇 년간 실내 환경에서 발생하는 대기 위험 물질에 관한 피해사례가 많이 있었으며, 이에 대해 빠른 대처를 하지 못하여 큰 피해가 발생하곤 했다. 이에 관해 본 시스템은 대기 위험 물질 농도 안전 수치 초과시 사용자의 Mobile에 Push Message로 전송하는 시스템을 구축하고자 한다. 본 시스템은 아두이노(Arduino), 라즈베리 파이(Raspberry PI)와 같은 IoT System으로 데이터를 추출하고 Cloud Computing System에 구현된 MongoDB, MySQL을 통하여 Database를 구축하였다. 해당 Database는 NodeJS를 이용한 Application Server를 통해 데이터를 가져오며, Application에 전송하여 시각화하였다. 또한, IoT System에서 위험 상황에 관한 신호를 받으면 Google FCM 라이브러리를 이용하여 Push Message를 보낸다. Mobile Application은 Android Web View를 이용하여 개발하며, Web View에 들어갈 Page는 HTML5 (HTML, Javascript CSS)를 이용하여 개발한다. 본 시스템의 Application을 통하여 사용자가 실내 대기 위험 물질을 실시간 모니터링하며, 위험 상황 시 사용자의 Mobile에 실내/외 검출 위치와 농도에 대한 실시간 정보를 Push Message로 전송하여 사용자의 빠른 대처에 도움이 될 것이라 기대할 수 있다.
오늘날의 컴퓨팅 시스템은 인터넷을 사용하여 비즈니스 거래와 분산 업무 처리로 확대되어가고 있으며 정보 기술은 점차적 으로 재사용성과 독립성 그리고 이식성을 가진 컴포넌트를 기반으로 한 응용 개발이 확산되고 있다. 컴포넌트 개발 형태는 코드의 재사용이나 클래스 라이브러리보다 좀 더 발전된 형태의 부품개발 형태로서, CBD(Component Based Development)를 기초로 한다. 그러나, CBD를 이용하여 새로운 컴포넌트를 구축하는 비용의 증가와 함께 비즈니스 요구사항에 맞는 컴포넌트 개발을 위한 노력이 필요하다. 또한 빠르고 정확한 컴포넌트 정보를 웹 상에서 지원할 수 있도록 시스템 측면에서 정규화 형태의 컴포넌트 모델이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구사항에 접근하고 웹 상에서 빠르고 신속하게 어플리케이션이 개발되는데 목적을 두고 있다. 네트워크상에서 비즈니스 도메인을 기반한 가장 소규모 단위의 분산 컴포넌트를 대상으로 인터페이스 명세를 제공한다. 컴포넌트 내부와 외부 관계를 담고 있는 명세는 사용자의 요구 사항을 정확하게 분석되도록 구성하며 이러한 명세는 비즈니스 도메인에서 재사용 가능한 정보 크기인 EJB(EnterpriseJavaBean)로 서블릿 시스템 내에서 세션과 엔티티 형태의 정보로 나누어 저장된다. 비즈니스 컴포넌트를 제공하기 위한 질의를 사용하여 비즈니스 컴포넌트를 이용할 수 있으며, 시스템은 차후에 등록, 자동 재배치, 조회, 테스트, 그리고 다운로드하여 컴포넌트를 제공받을 수 있는 환경 구축을 목표하며 이는 컴포넌트 재사용성을 증대시키며 비용을 절감하고 사용자가 분산 컴포넌트를 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적을 둔다.
건설기술정보시스템에서는 국내 건설기술력을 제고하기 위해 건설 현장에서 필요로 하는 건설기준, 건설 실무 및 건설보고서 등 16종의 건설기술 관련 원문 또는 색인정보를 수집, 가공하여 일반 국민에게 무료로 제공하고 있다. 본 연구는 가장 효과가 높은 건설기술정보 DB 구축에 예산을 우선 배당한다면 이용자 만족도를 높일 수 있다고 판단하였다. 건설기술정보 종류별로 제공물량에 대해 모집단이 느꼈던 만족도 수준과 정보의 습득과 활용에 따른 이용 가치를 조사하였다. 모집단의 인구통계학적 특성에 따라 이용자 만족도에 어떤 영향을 미치는지와 건설기술정보의 종류별로 정보의 이용 가치에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중회귀분석 과정을 통하여 독립변수들과 종속변수 간의 신뢰도와 상관관계를 분석하였다. 응답자의 인구통계학적 특성과 제공물량에 대한 이용자의 만족도 간의 상관관계는 대체로 낮았으나 건설 경력, 연령 등이 제공물량의 만족도에 영향을 주는 것으로 파악되었다. 특히, 응답자의 인구통계학의 측정항목 중 건설 경력이 많을수록 하위기술기준의 제공물량 만족도가 높았고, 연령이 나질수록 중소기업지원정보의 제공물량 만족도에 영향을 주는 것으로 분석되었다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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