본 연구는 기업의 디지털트랜스포메이션(digital transformation) 분야에서 가장 우선하는 클라우드 기반 회계정보시스템의 성공적 도입에 영향을 미치는 주요 요인을 탐색하는데 그 주안점을 두고 있다. 따라서 기업의 클라우드 현황과 관련 선행연구를 토대로 이론을 종합하였으며, 기업의 주요 성과 요인을 조직적 요인과, 비즈니스 업무 영역, 그리고 기술적 시스템 요인으로 구분하여 조사 분석하였다. 연구분석 방법은 클라우드 기반 회계정보시스템이 도입 초기인 점을 고려하여 전문가 패널을 대상으로 델파이(delphi method)분석 기법을 통해 주요 성공 요인을 중요도에 따라 순위를 정하고, 계층적분석(AHP)방법을 통해 각 주요 요인별 상호 중요도 분석을 통해 최종적으로 주요 성과변수를 탐색하였다. 분석결과 조직적 요인으로는 기업의 지속성과, 기업 운영적 요인은 비니니스 업무 솔루션, 그리고 시스템 확성성 요인으로 분석 되었다. 본 연구는 향후 많은 기업들이 주목하고 있는 클라우드 기반 회계정보시스템의 도입과 운영에 대한 초기 도입 전략과 운영에 추가적인 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
산업제어시스템 (ICS)을 공격 대상으로 하는 사이버 보안 위협들이 지속적으로 증가하는 추세이며 특히 발전, 가스, 정유 시설과 같은 국가 기반시설에서 발생할 수 있는 사이버 보안 사고는 인명 손실 및 대형 화재와 같이 재난 수준의 사고로 이어질 수 있다. 제어시스템을 목표로 하는 사이버 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 ICS 환경을 고려한 다 계층 방어 전략이 필요하며, 특히 제어 망과 IT 환경에서 발생하는 보안 로그들을 통합된 환경에서 운영하는 전략은 기반시설 침해사고 대응에 있어 효과적인 역할을 한다. 본 연구에서는 제어 망에서 발생하는 보안 로그들을 IT 환경에서 운영하는 SIEM (Security Information and Event Management)으로 전송 하는 방법으로 OPC 프로토콜을 활용하는 방안을 소개하고, 이를 통하여 IEC 62443에서 정의하는 제어시스템 전 계층 (Level 0 ~ Level 4)에서 발생하는 이벤트를 통합할 수 있는 보안 로그 서버 구축 방안을 제시한다.
Mehboob, Saqib;Khan, Qaiser Uz Zaman;Ahmad, Sohaib;Anwar, Syed M.
Earthquakes and Structures
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제22권2호
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pp.185-201
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) is used to provide reliable information about the structure's integrity in near realtime following extreme incidents such as earthquakes, considering the inevitable aging and degradation that occurs in operating environments. This paper experimentally investigates an integrated wireless sensor network (Wi-SN) based monitoring technique for damage detection in concrete structures. An effective SHM technique can be used to detect potential structural damage based on post-earthquake data. Two novel methods are proposed for damage detection in reinforced concrete (RC) building structures including: (i) Jerk Energy Method (JEM), which is based on time-domain analysis, and (ii) Modal Contributing Parameter (MCP), which is based on frequency-domain analysis. Wireless accelerometer sensors are installed at each story level to monitor the dynamic responses from the building structure. Prior knowledge of the initial state (immediately after construction) of the structure is not required in these methods. Proposed methods only use responses recorded during ambient vibration state (i.e., operational state) to estimate the damage index. Herein, the experimental studies serve as an illustration of the procedures. In particular, (i) a 3-story shear-type steel frame model is analyzed for several damage scenarios and (ii) 2-story RC scaled down (at 1/6th) building models, simulated and verified under experimental tests on a shaking table. As a result, in addition to the usual benefits like system adaptability, and cost-effectiveness, the proposed sensing system does not require a cluster of sensors. The spatial information in the real-time recorded data is used in global damage identification stage of SHM. Whereas in next stage of SHM, the damage is detected at the story level. Experimental results also show the efficiency and superior performance of the proposed measuring techniques.
This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
Participation in power trading using surplus power is considered a business model active in the domestic energy trade market, but it is limited only if the legal requirements according to the type, capacity, and use of the facilities to be applied for are satisfied. The hydrogen residential demonstration model presented in this paper includes solar power, energy storage system (ESS), fuel cell, and water electrolysis facilities in electrical facilities for private use with low-voltage power receiving system. The concept of operations strategy for this model focuses on securing the energy self-sufficiency ratio of the entire system, securing economic feasibility through the optimal operation module installed in the energy management system (EMS), and securing the stability of the internal power balancing issue during the stand-alone mode. An electric facility configuration method of a hydrogen residential complex demonstrated to achieve this operational goal has a structure in which individual energy sources are electrically connected to the main bus, and ESS is also directly connected to the main bus instead of a renewable connection type to perform charging/discharging operation for energy balancing management in the complex. If surplus power exists after scheduling, participation in power trading through reverse transmission parallel operation can be considered to solve the energy balancing problem and ensure profitability. Consequentially, this paper reviews the legal regulations on participation in electric power trading using surplus power from hydrogen residential models that can produce and consume power, gas, and thermal energy including hybrid distributed power sources, and suggests action plans.
최근 대규모 비즈니스 시스템을 효율적으로 운영하고 자동화하기 위해 기법으로 BPM과 SOA의 융합이 제안되고 있으며 운영데이터로부터 매일 의미 있는 정보를 생성할 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 BPM-SOA 융합을 통해 비즈니스 프로세스 자동화 방법론을 제시하고 실제 프로젝트 관리 비즈니스 프로세스를 구현하여 검증한다. BPM-SOA 융합은 약 결합된 시스템 구조를 통해 향상된 확장성과 생산성을 제공하며 잦은 변경과 프로세스 재사용에도 장점이 있다. 그 다음, 기존 시스템에 새로운 비즈니스 프로세스가 추가될 때 시스템의 확장성을 분석한다. 마지막으로 의사결정을 지원하기 위한 SAP 비즈니스 인텔리젼스를 이용하여 BPM에서 생성된 데이터를 분석한다. 비즈니스 인텔리젼스는 의사결정에 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 비즈니스 프로세스 최적화 기회를 제공한다.
Asma Albassam;Fatima Almutairi;Nouf Majoun;Reem Althukair;Zahra Alturaiki;Atta Rahman;Dania AlKhulaifi;Maqsood Mahmud
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권6호
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pp.17-26
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2023
Blockchain technology has emerged as one of the most crucial solutions in numerous industries, including healthcare. The combination of blockchain technology and cloud computing results in improving access to high-quality telemedicine and healthcare services. In addition to developments in healthcare, the operational strategy outlined in Vision 2030 is extremely essential to the improvement of the standard of healthcare in Saudi Arabia. The purpose of this survey is to give a thorough analysis of the current state of healthcare technologies that are based on blockchain and cloud computing. We highlight some of the unanswered research questions in this rapidly expanding area and provide some context for them. Furthermore, we demonstrate how blockchain technology can completely alter the medical field and keep health records private; how medical jobs can detect the most critical, dangerous errors with blockchain industries. As it contributes to develop concerns about data manipulation and allows for a new kind of secure data storage pattern to be implemented in healthcare especially in telemedicine fields is discussed diagrammatically.
본 연구의 주요 목적은 시대 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 한글도서관의 미래 지향적 역할을 탐색하고, 이를 위한 발전 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해, 우선 한글도서관의 현재 기능, 자원, 자료, 온·오프라인 서비스 및 도서관 웹사이트를 철저히 분석하였다. 국내외의 박물관 및 미술관 내 도서관, 그리고 선진 도서관의 운영 현황과 모범 사례를 조사하여 분석하고, 최종적으로 한글도서관의 중장기 발전 방안을 수립하고, 이를 위한 단계별 세부 추진 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구 결과는 한글도서관이 한글 관련 도서관으로서 중심적인 역할을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 건축물 해체공사 중 많은 사고가 발생함에 따라 건축물 해체에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 연구에서는 국내와 국외의 사례를 통해 건축물 해체공사 전문인력에게 요구되는 기본역량을 분석하였다. 이를 위해 국내의 건축물 해체공사감리교육과 국가직무능력표준(NCS)의 구조물해체 직무의 능력단위에서 요구하는 능력을 조사하였고, 일본, 미국, 영국의 해체 공사 전문인력 자격시험 과목 및 관련 교육내용을 조사하였다. 연구결과, 해체공사 전문인력을 위한 요구역량을 법규, 구조, 안전, 계획, 운영, 시공, 환경의 7가지 분야로 분류하고, 기능직, 기술직, 관리직의 단계별로 분류할 필요성을 제안하였다.
Business analytics is a management tool for achieving significant business performance improvements. Many organizations fail to or only partially achieve their business objectives and goals from business analytics. Business analytics adoption is a multi-stage complex activity consisting of evaluation, adoption, and assimilation stages. Several research papers have been published in the field of business analytics, but the research on multi-stage BA adoption is fewer in number. This study contributes to the scant literature on the multi-stage adoption model by identifying the critical themes for evaluation, adoption, and assimilation stages of business analytics. This study uses the thematic content analysis of peer-reviewed published academic papers as a research technique to explore the key themes of business analytics adoption. This study links the critical themes with the popular theoretical foundations: Resource-Based View (RBV), Dynamic Capabilities, Diffusion of Innovations, and Technology-Organizational-Environmental (TOE) framework. The study identifies twelve major factors categorized into three key themes: organizational characteristics, innovation characteristics, and environmental characteristics. The main organizational factors are top management support, organization data environment, centralized analytics structure, perceived cost, employee skills, and data-based decision making culture. The major innovation characteristics are perceived benefits, complexity, and compatibility, and information technology assets. The environmental factors influencing BA adoption stages are competition and industry pressure. A conceptual framework for the multi-stage BA adoption model is proposed in this study. The findings of this study can assist the practicing managers in developing a stage-wise operational strategy for business analytics adoption. Future research can also attempt to validate the conceptual model proposed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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