• Review of KIISC
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• v.12 no.6
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• pp.81-92
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• 2002

cdma2000 1xEV(Evolution)-DO(Data Only)는 기존의 IS-2000 무선 프로토콜과 달리 패킷 데이터 서비스를 위한 전용 프로토콜로, 최대 2.4Mbps의 전송 속도를 제공한다. cdma2000 1xEV-DO는 이전의 프로토콜과 단리 무선 인터페이스 계층 구조에 따로 분리된 시큐리티 계층(security layer)을 가지며, 이 시큐리티 계층에서 패킷 데이터 서비스를 위한 인증과 암호화 서비스를 제공한다. 본 고에서는 패깃 데이터 서비스를 위한 전용 프로토콜인 chma2000 1xEV-DO의 시큐리티 계층의 4가지 프로토콜인 키 교환 프로토콜, 인증 프로토콜, 암호화 프로토롤, 시큐리티 프로토콜을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.69-70
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• 2019

서비스디자인 분야의 확장에 따라 서비스디자인 대상이 광범위해지면서 상황에 따른 적절한 방법론 선정이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 수집된 다양한 데이터를 유형화하는 단계에서 데이터의 특성에 따라 서비스디자이너의 주관이 개입될 확률이 크다는 문제를 해결하기 위해 분석의 정확성을 높이기 위해 벤 다이어그램 활용을 제안하였다. 그 과정에서 기존에 많이 사용되고 있는 $2{\times}2$ 매트릭스 방법론과 벤 다이어그램을 비교하여 $2{\times}2$ 매트릭스의 한계를 지적하고, 보완된 형태의 벤 다이어그램을 3가지로 제안하고 검증하였다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.5
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• pp.5-10
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• 2023

디지털 시대에 클라우드 서비스가 급성장함에 따라 데이터 보호 및 보안에 대한 지속적인 관심이 요구되고 있다. 수많은 클라우드 서비스들의 필수 구성 요소인 인메모리 키-밸류 스토어 (Key-Value Store)는 데이터 컨텐츠 캐싱부터 공유 상태유지에 이르기까지 다양한 작업을 처리한다. 인메모리 KVS가 클라우드 서비스에서 차지하는 비중을 고려할 때 이러한 인메모리 KVS는 특히 신뢰할 수 없는 클라우드 서비스 제공자 혹은 외부 공격자로부터의 위협 시나리오에서 데이터 침해의 주요 대상이 된다. 본 논문에서는 인메모리 KVS와 관련된 설계, 구현 및 보안 위협 대응의 발전 동향과 최근 기술들을 소개한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.12C
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• pp.280-291
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• 2001

LL (Leased Line service) is a facility-based service as a traditional business data service, but new competition services, such as FR (Frame Relay), VPN (Virtual Private Network), and ATM (Asynchronous Transfer Mode), are value-added services. Because of different service classifications, it is hard to gather necessary data for the service providers to plan their market strategies and regulations and policies are also applied asymmetrically to each service provider. Therefore an appropriate market classification is required for the business data services. After various methods of market classification are reviewed, the Hendry model is selected in this paper to analyze substitution-degree among brands or among services. Since the structure of virtual competitions is required for the Hendry model to be applied to data service market, the market is analyzed first by the well-known Porter's model. By the analysis of Porter's model, two virtual competition structures are set up - one is for the competitions among leased line service providers, and the other is for the competitions among business data services such as LL, FR, VPN and ATM. After the Hendry model is applied to each competition structure, it is confirmed that 7 LL service providers do not compete directly, but 2 sub-markets exist for the LL service provisions. However, it is shown that 4 business data services compete directly. Using the Switching Probability Matrix from Hendry model, future market shares of LL service providers and market shares of business data services are forecasted. These empirical results are helpful for service providers to set competitive strategies with the minimization of cannibalization effect and they can easily and efficiently predict their market demands.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.3
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• pp.471-477
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• 2018

As time changes, users change their interest. In this paper, we propose a method to provide suitable service for users by dynamically weighting service interests in the context of age, timing, and seasonal changes in ubiquitous environment. Based on the service history data presented to users according to the age or season, we also offer useful services by continuously adding the most recent service rules to reflect the changing of service interest. To do this, a set of services is considered as a transaction and each service is considered as an item in a transaction. And also we represent the association of services in a graph and extract frequent service items that refer to the latest information services for users.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.665-668
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• 2020

대규모 프로젝트나 상호 이질적인 여러 시스템을 보유하고 있는 기관에서는 보통 시스템을 여러개로 나누어 운영하고 있다. 이러한 경우 운영의 효율성을 위해 시스템 통합에 대한 요구가 증가하게 된다. 시스템을 하나로 통합하다 보면 효율적인 운영이 가능하며, 단일화된 서비스를 통해 이용자는 여러 서비스를 한 곳에서 활용할 수 있는 편의성을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 통합서비스 구축을 통해 이용자가 여러 서비스를 효율적으로 활용할 수 있는 접근점 중의 하나인 분류체계 구축 방법을 소개하고 실제 구현 사례를 제시한다. 통합서비스 요구분석을 통해 서비스에 필요한 분류체계들을 도출하고 다양한 서비스들을 여러 분류체계에 맞춰 구분함으로써 이용자는 원하는 서비스를 효율적으로 접근할 수 있는 장점이 있다. 이에 통합서비스에서의 분류체계는 중요한 서비스 요소 중의 하나이다. 본 연구결과는 대규모 통합서비스 구축시 필요한 분류체계 구축 절차에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.403-404
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• 2014

원 업무 효율성을 높이기 위해 최근 다양한 병원 정보 시스템들이 도입되어 왔다. 이러한 시스템들을 통해 병원에서는 다양한 데이터를 전자적인 형태로 기록하고 공유하고 있으나, 이러한 데이터들은 일반적으로 간단한 통계량을 집계하는 데에만 사용되고 있어, 보다 체계적인 방법으로 병원 운영 관리에 유용한 숨겨진 지식이나 패턴을 추출하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 병원 정보 시스템들에 의해 축적되어진 환자 이력 데이터를 분석하여 임상 서비스 프로세스 모형을 추출하는 방법을 제안한다. 환자 이력 데이터는 검사나 처방 등을 실시한 기록을 포함하는데, 일반적으로 구조가 복잡하고 데이터 소스가 분산되어 있어 단순한 방법으로 분석하는 것이 까다롭다. 따라서, 본 논문에서는 먼저 단순한 형태의 프로세스 모형을 생성하고 이를 확장해나가는 단계적인 분석 방법을 소개한다. 이러한 목적을 위해 적절한 데이터 전처리, 데이터 마이닝, 프로세스 마이닝 기법 등이 활용되었으며, 제안하는 방법을 실제 류머티스과 환자 이력 데이터에 적용하여 임상 서비스 프로세스 모형을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.339-343
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• 2007

최근의 의료 데이터는 대용량의 디지털 이미지로 생산된다. 이러한 대용량 이미지를 처리하기 위해서는 많은 처리 능력과 대량의 데이터 저장 공간이 필요하다. 현재 각 병원에서 생산되는 의료 이미지는 개별적으로 구축되어있는 PACS[3]에 저장하고 관리한다. 이러한 의료 환경속에서 대량의 데이터 저장공간 확보뿐 아니라 환자들의 중복 검사 방지, 의료 연구를 위한 풍부한 데이터 제공을 위해 각 병원의 의료 데이터를 통합하고 접근하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있는 상황이다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 그리드 컴퓨팅 기술을 도입하여 고효율의 처리 능력과 풍부한 데이터 저장 공간을 제공하고자 하였으며, 원격의 사용자가 지역적 데이터에 접근할 수 있도록 하는 데이터 관리 서비스를 웹서비스로 제공하는 방법에 대해 제시하였다. 또한, 프로토타입을 설계, 구현하여 실제 가능성에 대해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.417-419
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• 2020

데이터 3법 시대에 접어들면서 기업들에는 가명화된 개인정보를 활용할 수 있는 길이 열렸다. 하지만 현 데이터 3법은 데이터를 생성하고 유통하며 활용할 기업들의 책임과 혜택에 내용이 맞춰져 있어 아쉬운 감이 있다. 개인의 기본권을 보장하면서도 마이데이터 유통 및 활용을 도울 방법은 없을까? 본 논문에서는 데이터의 주체인 개인이 데이터 주권을 행사하고 실질적인 혜택을 받는 마이데이터 서비스의 활성화를 위한 ID 관리 기술로 블록체인 기반 분산 ID(Decentralized Identification, DID)를 제안하고, DID 수용의도에 영향을 마치는 요인을 연구함으로써 마이데이터 서비스 개발 활성화를 위한 정책적, 실무적 시사점을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.801-804
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• 2021

소비자의 과거 위치 데이터를 기반으로 다음 경로를 예측하는 것은 마케팅 부분에서 매우 중요한 부분이다. 그러나 전체 데이터를 이용해서 다음 위치를 제공하는 연구는 많았지만 이는 시간이 오래걸리기 때문에 서비스 제공에 이용하기에는 무리가 있다. 그래서 실시간으로 다음 경로를 예측 할 수 있는 서비스를 만들어 보았다. 데이터를 모으는 과정부터 데이터 베이스에 저장하고 활용해 시각화 하는 과정까지 총괄하는 서비스를 만들었다. 이 논문에서는 이동 데이터를 분석해 다음 위치를 예측하는 부분을 다룬다. 이동데이터를 전처리할때 학습의 편이를 위해 데이터의 형태를 [위도, 경도, 시간] 에서 [라벨값, 시간]으로 바꾸었다. 이 데이터를 CNN을 이용해 학습시킴으로서 실시간으로 예측값을 제공할 수 있다.