M-commerce는 무선통신 네트웍과 단말기를 통해 이루어지는 금전적 가치가 있는 거래를 말한다. 무선 통신망 기술의 발달과 유선 인터넷에 익숙한 소비자의 증가, 이동전화, PDA, 무선랜 등의 보급 증가 등의 배경으로 m-commerce는 계속 확산될 전망이다. IDC에 따르면 1999년과 2000년 사이에 휴대폰 이용자수는 4억2천8백만 명에서 5억5천9백만 명으로 30.6% 증가했고 2004년까지 약 13억 명-전세계 인구 5명중 1명-이 휴대폰을 이용할 것으로 예상했다. 포레스터 리서치(Forrester Research)도 2003년까지 무선 단말기의 수가 10억을 넘어서 PC의 수를 능가할 것이고 m-commerce 거래액수도 2005년에 가서 2,000억 달러를 넘어설 것으로 전망하고 있다. (중략)
온라인 쇼핑 시장은 모바일기기의 확산과 함께 지속적으로 성장하고 있는 가운데, 소비자는 구매과정에서 온 오프라인 구분 없이 쇼핑하는 옴니쇼퍼로 진화하고 있다. 옴니쇼퍼와 같은 비정형적 소비 패턴에 대응하기 위해서는 고객의 소비행동과 습관 등을 파악한 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 이에 본 논문에서는 고객의 체험적 경험을 극대화 할 수 있는 오프라인 환경에서 제품의 착용 모습을 확인하고 제품 간의 비교화면을 제공하여 제품의 구매의사를 높일 수 있는 스마트 피팅 시스템을 제안하였다.
모바일의 확산으로 인한 SNS 서비스의 이용이 날로 증가하고 있다. SNS의 서비스는 통신과 Social 기능으로 인한 많은 이점과 사용자들에 대한 유익한 측면을 가지고 있으나, 반면에 이로 인한 피로감과 같은 부정적인 측면이 있다. 소비자가 상품을 선택할 때 비용과 혜택을 충분히 고려하고 상품과 서비스 이용에 대한 의사결정을 내린다는 점에서 본 연구는 SNS가 가져오는 유익한 측면과 피로감 또는 경제적인 추가 비용의 부담과 같은 부정적인 측면을 비용의 범주로 고려하여 SNS가 가지고 있는 유무형의 가치를 평가하고자 한다.
인터넷을 기반의 멀티미디어 정보화 사회에서, 대용량 멀티미디어 데이터 서비스에 대한 요구가 확산되고 있다. 그러나 현재의 가입자 접속망으로는 데이터 전송 속도 및 거리 제약으로 인해 만족스러운 서비스를 사용자들에게 제공해 줄 수 없다. 가입자 접속망에서 현저하게 떨어지는 속도문제를 해결하고, QoS(Quality of Service)를 보장해 줄 수 있는 방안의 하나로 우선순위 큐를 고려한 가중치 기반의 차등 대역폭 할당 방식과 대역폭을 분할하여 파장에 배정하는 파장 분할 방식의 EPON(Ethernet Passive Optical Network)을 제안한다. OPNET 으로 구현한 시뮬레이션 모델을 이용하여 고순위 및 저순위 트래픽의 비율에 따라 각 트래픽의 최대 및 평균 지연시간, 제안한 알고리즘의 사용율, 분배율을 구하여 적합성을 검증한다.
Smart Phone 보급이 확산되면서 인터넷 PC를 대체하는 모바일 통신으로 활용되고 있다. Smart Phone은 기존의 전력망과 IT가 융합된 Smart Grid에도서 업무용으로 사용되고 있다. 따라서 Smart Phone을 통한 Smart Grid 네트워크 접속에서 접속과 제어에 대한 보안 취약점과 Smart Grid 네트워크에 대한 취약점에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Smart Phone을 사용하여 Smart Grid 네트워크를 통한 전력망 시스템에 접근할 때의 접속 취약점에 대한 연구를 한다. 또한 Smart Phone을 사용하여 Smart Grid 네트워크에 접속 한 후에 전력정보, 통제정보, 개인정보 등에 대한 접근 권한을 탈취 가능성에 취약성을 분석하여 발생하는 문제점과 대해 연구한다. 그리고 Smart Phone을 통한 Smart Grid 네트워크 보안 취약점에 대한 보안 강화를 위한 연구 방향을 제시하고자 한다.
The cosmetic medical information mobile platform is evolving into a new channel for searching and obtaining relevant information before using cosmetic medical service. In addition, the medical institutions can facilitate the medical contracts, and take advantage of systemic customer management through the cosmetic medical information mobile platform. Therefore, the paradigm of the cosmetic medical mobile service industry is facing a flow of change through the use diffusion of cosmetic medical information mobile platform. In this study, in order to explore the factors affecting the use diffusion of the cosmetic medical information mobile platform, this study used the research model of the influence of the characteristics of the cosmetic medical information mobile platform on perceived convenience and usefulness, and use diffusion by applying TAM(Technology Acceptance Model). As a result, immediateness, interactivity, and customization in the characteristics of cosmetic medical information mobile platform had positive effects on the perceived convenience. Also, interactivity, customization, and economics had positive impacts on perceived usefulness. In addition, perceived convenience and usefulness had positive effects on the use diffusion. Through this study, the factors influencing the use diffusion of cosmetic medical information mobile platform were actually explored, and the service value of the cosmetic medical information mobile platform were categorized. Future research is expected to contribute to the continuous improvement of quality and expansion of the cosmetic medical service market based on various research.
인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.
송신 단에서 채널 상태 정보를 알고 있는 폐루프 시스템은 개방 루프 시스템에 비하여 더 효율적인 전송을 수행할 수 있다. 그러나 실제 시스템은 제한된 피드백 채널을 가지므로 송신단에서 완벽한 채널 정보를 알 수 없으며, 따라서 부분 채널 정보를 활용하는 시스템의 설계가 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 모바일 환경에서는 사용자의 이동성으로 인하여 채널 상태가 유동적으로 변화하며 이는 성능의 열화를 초래한다. 본 논문에서는 비트 인터리버와 결합한 부호화된 직교 주파수 다중 분할(BIC-OFDM; Bit-Interleaved Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 위하여 채널 변화에 적절히 대응하는 적응 변조 코딩 기법을 제안한다. 합리적인 피드백 정보량을 통해, 제안하는 기법은 도플러 확산에 의한 채널 변화를 보상하여 향상된 성능을 제공한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 정확한 비트 에러율의 추정을 통한 성능 이득을 가짐을 확인한다.
모바일 기기의 확산으로 소셜 네트워크 서비스나 전자상거래 사이트의 사용자 수가 급증하고 있고 사용자들이 남긴 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하고 있다. 그로 인해 전자 상거래 기업들은 사용자들이 남긴 방대한 양의 데이터로부터 어떻게 유용한 정보를 추출할 것인가 하는 과제를 갖게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 추천 시스템에 빅 데이터 처리 기법을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Apache Spark 플랫폼에서 Tag 가중치를 적용한 협업 필터링 기법을 사용한 추천방식을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 높이기 위해 전처리 과정에서 Tag 데이터를 정제하고 아이템을 분류한 후 아이템 평가값에 기간 정보와 Tag 가중치를 적용하여 사용한다. RDD(Resilient Distributed Dataset)를 생성한 후 아이템 유사도와 예측값을 구하고 사용자에게 아이템을 추천한다. 실험을 통해 제안 하는 기법이 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 추천의 적합성도 향상되는 것을 확인하였다.
모바일 대중화에 따른 소셜 미디어의 확산과 함께 다양한 형태의 데이터가 대량으로 생산되고 있다. 이에 따라 대규모 데이터 분석을 통해 가치 있는 비즈니스 정보를 얻고자 하는 기업들의 빅데이터 기술 도입 및 활용 또한 날로 증가하는 추세이다. 특히, 하둡은 테라바이트 단위의 파일 저장 능력과 저렴한 구축비용, 빠른 데이터 처리 속도로 가장 대표적인 빅데이터 기술로 손꼽힌다. 하지만 현재 하둡 분산 파일 시스템의 사용자 인증을 위한 인증 토큰 시스템은 토큰 재전송 공격, 데이터노드 해킹 공격에 취약하다. 이는 하둡 분산 파일 시스템 상에 저장된 기업 기밀 데이터 및 고객 개인 정보 등의 안전을 위협할 수 있다. 본 논문에서는 토큰 및 데이터노드가 공격자에게 노출되었을 때 발생 가능한 하둡 분산 파일 시스템의 보안 취약성을 분석하고, 해쉬 체인을 사용한 보다 안전한 하둡 분산 파일 시스템 인증 프로토콜을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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