KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2849-2864
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2021
The emerging of cloud data sharing can create great values, especially in multi-cloud environments. However, "data island" between different cloud service providers (CSPs) has drawn trust problem in data sharing, causing contradictions with the increasing sharing need of cloud data users. And how to ensure the data value for both data owner and data user before sharing, is another challenge limiting massive data sharing in the multi-cloud environments. To solve the problems above, we propose a Uniform Encoding and Parsing Framework (UEPF) with blockchain to support trustworthy and valuable data sharing. We design namespace-based unique identifier pair to support data description corresponding with data in multi-cloud, and build a blockchain-based data encoding protocol to manage the metadata with identifier pair in the blockchain ledger. To share data in multi-cloud, we build a data parsing protocol with smart contract to query and get the sharing cloud data efficiently. We also build identifier updating protocol to satisfy the dynamicity of data, and data check protocol to ensure the validity of data. Theoretical analysis and experiment results show that UEPF is pretty efficient.
연구데이터 공유가 필수가 되어 감에 따라 해외 출판사에서는 데이터 공유 활성화를 위해 저자에게 DAS 템플릿을 제공해주고 있다. 하지만 아직 국내 학술시장에는 이와 같은 연구와 관련된 정책이 미비한 실정이다. 본 연구는 데이터 공유 활성화를 위하여 국내 학회에 적용할 수 있는 데이터 공유 정책 및 DAS 템플릿을 제안하고자 한다. 이를 위하여 Nature를 포함한 5개의 해외 출판사 데이터 공유 정책과 AMS 등 12개의 DAS 템플릿을 조사 및 분석하였다. 연구 결과 국내 학회에 적용할 수 있는 데이터 공유 정책의 개요와 12개의 항목으로 구성된 DAS 템플릿을 도출하였다. 본 연구의 결과로 제시되는 데이터 공유 정책과 DAS 템플릿은 데이터 공유의 실질적인 가이드와 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다.
The sharing economy has significantly changed the way of living for years. The emergence and expansion of sharing economy empowered by the mobile information technologies and intellectual algorithms reconfigure how people use transportation means. In this paper, the bike sharing phenomenon is highlighted. Combining a big data set provided by the Seoul government about user logs and air quality data set, the empirical findings reveal that temperature change is tightly associated bike sharing activities. Also, the concentration of particulate matter is weakly related to bike sharing, but the trend should be carefully examined. By considering external environmental factors to bike sharing businesses, this work is differentiated. To further understand empirical data, data mining methods and econometric approaches were adopted.
본 연구는 연구자들의 데이터 공유 행위에 대한 이해에 목적을 두고 국내 생명공학분야 연구자와 연구학생을 대상으로 데이터 공유 의도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 이메일로 수집된 411개의 유효 응답은 PLS-SEM을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 데이터 공유 규범과 학술적 상호주의는 데이터 공유 의도에 직접적으로 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 공동체 신뢰는 학술적 상호주의가 공동체 신뢰와 데이터 공유 의도의 매개변인일 때, 데이터 공유 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학술적 평판은 데이터 공유 규범과 학술적 상호주의, 그리고 데이터 공유 규범과 데이터 공유 의도 간의 관계에서, 학술적 상호주의와 데이터공유 의도의 관계에서 유의한 조절효과를 보였다. 본 연구는 국내 생명공학 연구자들의 데이터 공유 의도에 영향을 미치는 요인에 대하여 Ostrom의 집단행동이론을 적용하여 살펴보았다는 점과 변인들의 영향 관계 안에서 학술적 평판의 조절효과를 발견하였다는 점에서 그 의의가 있다. 이러한 결과는 연구자들의 데이터 공유 행위를 촉진시킬 수 있는 방안으로 학술적인 보상 시스템의 개발의 필요성을 시사한다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권11호
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pp.87-96
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2021
Data-driven markets depend on access to data as a resource for products and services. Since the quality of information that can be drawn from data increases with the available amount and quality of the data, businesses involved in the data economy have a great interest in accessing data from other market players and sharing data with other stakeholders. Despite the growing need for access to data and evidence of the economic and social benefits, data access and sharing remains below its potential. Individuals, businesses, and governments often face barriers to data access, which may be compounded by the reluctance to share, including within and across sectors. To address these challenges, this paper focuses on finding possible solutions for a better data-sharing economy. This paper 1) Discusses opportunities and challenges of open data and the data-sharing economy, limitations of private sector data, and issues with open government data. 2) Introduces open government data initiatives and open governance networks initiatives. 3) Suggests possible solutions, including the governance and management, the legal and policy frameworks, and the technical standards for open data with proposing an open data governance model for the data-sharing economy.
본 연구는 효과적인 정보공유를 위한 방안으로서 생성의미종속성을 소개하고, 데이터의 생성의미에 대한 이해가 정보공유에 미치는 영향을 측정하는 정보공유비용모형을 제시한다. 정보공유비용모형은 복수의 사용자집단 또는 부서들 사이에서 데이터의 생성의미 차이로 인한 정보공유 오류비용을 측정한다. 정보공유 오류비용은 정보공유오류의 발생확률과 비용에 의하여 결정되는데, 오류 발생확률은 사용자집단들 사이의 생성의미 차이를 나타내는 정보공유 거리로 측정된다. 본 연구는 대표적인 정보공유아키텍처인 부서별 데이터관리구조, 허브형 구조, 계층형 구조, 독립형 구조를 대상으로 정보공유비용을 측정함으로써 정보공유구조가 정보공유에 미치는 영향을 분석하였다. 정보공유비용의 관점에서 허브형이 가장 우수한 것으로 분석되었다. 그러나 데이터의 생성의미에 대한 표준화가 이루어지지 않을 경우, 허브형 정보공유구조는 부서별 데이터관리구조와 같은 특성을 보였다. 그리고 모든 정보공유구조가 독립형 구조보다 낮은 정보공유비용을 보임으로써 비록 표준화가 이루어지지 않아도 데이터를 공유하는 것이 공유하지 않는 경우보다 우수한 것으로 분석되었다.
Data plays an ever greater part in the tourism industry. While the platform-based sharing of open public data, private-sector intermediary platforms, and the use of social media to understand consumer trends are already well recognized, more potential for innovation exists in sharing private data among organizations in Smart Tourism Destinations. Research into the factors enabling and hindering coopetition in this kind of data sharing platforms is still in the nascent stage of development. Our case study of Sapporo, a major Japanese city endeavouring to create itself as a Smart Tourism Destination, sheds light on the initial approaches to involve organizations to such a data sharing agreement. Founding on seven interviews with ten participants of Sapporo Smart City project organization (SARD), we derived enablers and impediments that promote coopetition in data sharing as part of Smart Tourism Destination development. We also present practical recommendations and future research opportunities for such initiatives.
최근 친환경 교통수단에 대한 관심과 바이러스로부터의 안전성을 고려하여 도시 공간 내 공유자전거 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 정보통신기술의 발달로 데이터를 수집하고 저장하는 기술이 향상되면서, 시민들의 공유자전거 사용에 따라 수집·저장되는 데이터를 활용한 도시 공간 내 이동성(Mobility)에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문은 문헌고찰을 통해 도시 공간 내 공유자전거 시스템을 통해 수집되는 데이터의 속성과 활용사례를 분석하여, 고찰·분석한 결과를 바탕으로 국내 공유자전거 시스템 중 하나인 세종특별자치시 어울링의 데이터 분석에 적용함으로써, 공유자전거 데이터 활용방안을 모색하였다. 분석대상으로 선정한 문헌은 GIS데이터, O-D데이터, 대여 및 반납 이력, 대여소 위치정보 및 주변정보, 날씨정보 등을 활용하여 GIS 네트워크 분석기법, 방정식 및 비율 분석, 소셜 네트워크 분석, 통계 및 네트워크 분석 등의 방법을 사용하였다. 데이터 분석을 통해 공유자전거 시스템의 현황 및 문제점을 파악하여 해결방안을 제안, 공유자전거 사용의 확장 및 활성화 방안 도출, 효율적인 공유자전거 관리 및 운영방안 도출을 위한 기초자료를 마련하였다. 궁극적으로, 데이터 분석을 통해 공유자전거를 활용하여 도시 공간 내 이동성(Mobility)을 향상시킬 수 있는 방안을 모색할 수 있을 것이다.
Islam abdalla mohamed;Loay F. Hussein;Anis Ben Aissa;Tarak kallel
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.89-95
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2023
Cloud computing today provides huge computational resources, storage capacity, and many kinds of data services. Data sharing in the cloud is the practice of exchanging files between various users via cloud technology. The main difficulty with file sharing in the public cloud is maintaining privacy and integrity through data encryption. To address this issue, this paper proposes an Enhanced RSA encryption schema (ERSA) for data sharing in the public cloud that protects privacy and strengthens data integrity. The data owners store their files in the cloud after encrypting the data using the ERSA which combines the RSA algorithm, XOR operation, and SHA-512. This approach can preserve the confidentiality and integrity of a file in any cloud system while data owners are authorized with their unique identities for data access. Furthermore, analysis and experimental results are presented to verify the efficiency and security of the proposed schema.
본 연구에서는 과학기술분야 연구자의 연구데이터 공유에 영향을 미치는 요인간의 인과관계를 분석하기 위해 과학기술분야 연구자 198명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 외부변수로는 인지성, 의사소통의 개방성, 신뢰성, 협력성을 설정하였으며, 연구기관이 연구데이터 공유를 위한 보상체계를 매개변수로 선정하였다. 종속변수로는 연구데이터 공유를 선정하여 이들간에 요인들이 어떻게 영향을 미치는지에 대해 구조방정식을 적용하여 분석하였다. 연구결과 인지성만이 보상체계를 통하여 연구데이터 공유에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 다른 요인들은 연구데이터 공유를 위한 보상체계에 통계적으로 유의미하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 보상체계는 연구데이터 공유에 통계적으로 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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