It is very important to IT users that the Cloud service provides dynamic extension of IT resources and cost-saving. However, the reliability for Cloud service hinders utilizing Cloud service actively. Existing studies on assessment program for Cloud Service are executed by extracting information security assessment articles and adding features of cloud services by referencing ISO/IEC 27001:2005. This paper will review the recently released ISO/IEC 27001:2013 for the addition, reduction, and changing of articles for Controls and Control objectives. Comparative analysis for the Controls of ISO/IEC 27001:2013 with those of CSA CCMv.3, FedRAMP which is an assessment program for Cloud service will suggest Control Objects of Information Security Management System for related Cloud service. The suggestion of Controls will be an important reference index for the security policy of companies which manage the information security management system based on Cloud service.
As Big Data's value is perceived and Government 3.0 is announced, there is a growing interest in Big Data. However, it won't be easy for each public institute or local government to apply Big Data systematically and make a successful achievement despite lacking of specific alternative plan or strategy. So, this study tried to suggest strategies to use Big Data after arranging the area which local government utilize it in. As a result, utilization areas of local administration's Big Data are divided into four areas; recognizing and corresponding the abnormal phenomenon, predicting and corresponding the close future, corresponding analyzed situation and developing new policy(administration service), and citizen customized service. In addition, strategies about how to use Big Data are suggested; stepwise approach, user's requirements analysis, critical success factors based implementation, pilot project, result evaluation, performance based incentive, building common infrastructure.
Park, Wang-Bae;Seo, Yung-Ho;Doo, Kyoung-Soo;Choi, Jong-Soo
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.3
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pp.61-69
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2010
This paper presents an efficient object selection algorithm by analyzing and detecting of human activity. Generally, when people point any something, they will put a face on the target direction. Therefore, the direction of the face and fingers and was ordered to be connected to a straight line. At first, in order to detect the moving objects from the input frames, we extract the interesting objects in real time using background subtraction. And the judgment of movement is determined by Principal Component Analysis and a designated time period. When user is motionless, we estimate the user's indication by estimation in relation to vector from the head to the hand. Through experiments using the multiple views, we confirm that the proposed algorithm can estimate the movement and indication of user more efficiently.
In the era of the Web 2.0, characterized by the openness, sharing and participation, it is easy for internet users to produce and share the data. The amount of the unstructured data which occupies most of the digital world's data has increased exponentially. One of the kinds of the unstructured data called personal online product reviews is necessary for both the company that produces those products and the potential customers who are interested in those products. In order to extract useful information from lots of scattered review data, the process of collecting data, storing, preprocessing, analyzing, and drawing a conclusion is needed. Therefore we introduce the text-mining methodology for applying the natural language process technology to the text format data like product review in order to carry out extracting structured data by using R programming. Also, we introduce the data-mining to derive the purpose-specific customized information from the structured review information drawn by the text-mining.
The numbers of SNS (Social Network Service) users and usage amounts are increasing every year. The influence of SNS is increasing also. SNS has a wide range of influences from daily decision-making to corporate management activities. Therefore, proper analysis of SNS can be a very meaningful work, and many studies are making a lot of effort to look into various activities and relationships in SNS. In this study, we analyze the SNS following relationships using Twitter, one of the representative SNS services. In other words, unlike the existing SNS analysis, our intention is to analyze the interests of the accounts by extracting and visualizing the accounts that two accounts follow in common. For this, a common following account was extracted using Microsoft Excel macros, and the relationship between the extracted accounts was defined using an adjacency matrix. In addition, to facilitate the analysis of the following relationships, a direction graph was used for visualization, and R programming was used for such visualization.
In recent years, there have been increasing interests in the mobile crowdsourcing that exploits multiple sensors, communication and user interfaces, and the computation power of widespread smartphones. In this paper, we present a novel mobile crowdsourcing-based driver assistance systems (MC-DAS) that crowdsource the sensor data of smartphone app having already passed a road segment, generate its profile information through a massive data processing, and forward this profile to the smartphone app of vehicle entering the road segment. Based on the MC-DAS platform, we also design and implement a new navigation system that advices the vehicle speed depending on the speedbump and on the road curvature profile. We expect that the proposed MC-DAS platform will be used as a platform for emerging new mobile crowdsourcing applications.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.7
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pp.1255-1261
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2016
Recently, the energy harvesting technology in which energy is collected from the wireless signal which is transmitted by mobile communication devices, has been considered as a novel way to improve the life time of wireless sensors by mitigating the lack of power supply problem. In this paper, we consider the optimal sensing time and power allocation problem for cognitive radio systems, where the energy efficiency of secondary user is maximized while the constraint are satisfied, using the optimization technique. Based on the derived optimal solutions, we also have proposed an iterative resource allocation algorithm in which the optimal power and sensing time allocation can be found without excessive computations. The simulation results confirm that the proposed scheme achieves the optimal performance and it outperforms the conventional resource allocation schemes in terms of energy efficiency while the constraints are guaranteed to be satisfied.
Many efforts for finding smooth curves and surfaces satisfying given constraints have been made, and interpolation and approximation theories with the help of computers have played an important role in this endeavour. Most research in curve and surface modeling has been largely dominated by the theory of parametric representations. While they have been successfully used in representing physical objects, parametric surfaces are confronted with some problems when objects are represented and manipulated in geometric modeling systems. In recent year, increasing attention has been paid to implicit algebraic surfaces since they are often more effective than parametric surfaces are. In this paper, we summarize the geometric properties and computational processes of objects represented using implicit algebraic functions and explain of the implementation of design tools which can design curves and surfaces of revolution. These surfaces of revolution are played an importance role in effective areas such as CAD and CAM.
Recently high interest in health and fitness has led to vibrant researches for the active fitness system to learn and enjoy the exercise program for oneself. In this paper, we design and implement the active spinning training system which enables user to have self-learning and experience of customized spinning training program by the biometric and movement information acquired from user's physiological signals. The proposed system provides the appropriate difficulty of spinning program which reflects the concordance rate of spinning dance gestures and the amount of exercising by analyzing the physical status of participant from his brain and pulse waves and recognizing the skeletal movement in real time. For the higher exercise effect, the system offers a virtual personal trainer to show the correct poses and controls the level of difficulty depending on the concordance rate of participant's motions. The experiment with various participants through the proposed system shows that it is able to help users in getting the available exercise effect in comparatively short time.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.12
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pp.8195-8209
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2015
The purpose of this paper is to propose a method for recommendation and personalization of important news articles based on evaluating news value. Evaluation of news is the approach by which editors select news articles for cover-story in traditional offline news papers area. For this, my study proposes a suite of methods to select and personalize a set of news based on evaluating news articles, not just on the personal preference for them. The aforementioned the value of news articles including social impact, novelty, relevance to each audience, and human interest, all of which have been factorized in many previous studies, is a main concept for a procedural and structural application methodology deduced in this study. After a comparative case study with other online news services, it was shown that my research provides more effective way to select important news articles in terms of user satisfaction than others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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