Due to the dazzling development of IT in this IT-oriented era, information delivering technology among objects, between objects and humans, and among humans has been actively performed. As information delivery technology has been actively performed, IoT became closely related to our daily lives and ubiquitous at any time and place. Therefore, IoT has become a part of our daily lives. CoAp, a web-based protocol, is mostly used in IoT environment. CoAp protocol is mostly used in the network where transmission speed is low along with the huge loss. Therefore, it is mostly used in IoT environment. However, there is a weakness on IoT that it is weak in security. If security issue occurs in IoT environment, there is a possibility for secret information of individuals or companies to be disclosed. If attackers infect the targeted device, and infected device accesses to the wireless frequently used in public areas, the relevant device sends arp spoofing to other devices in the network. Afterward, infected devices receive the packet sent by other devices in the network after occupying the packet flow in the internal network and send them to the designated hacker's server. This study suggests counter-attacks on this issues and a method of coping with them.
Fault localization plays a significant role in enormous distributed system because it can identify root cause of observed faults automatically, supporting self-managing which remains an open topic in managing and controlling complex distributed systems to improve system reliability. Although many Artificial Intelligent techniques have been introduced in support of fault localization in recent research especially in increasing complex ubiquitous environment, the provided functions such as diagnosis and prediction are limited. In this paper, we propose fault localization for self-managing in performance evaluation in order to improve system reliability via learning and analyzing real-time streams of system performance events. We use probabilistic reasoning functions based on the basic Bayes' rule to provide effective mechanism for managing and evaluating system performance parameters automatically, and hence the system reliability is improved. Moreover, due to large number of considered factors in diverse and complex fault reasoning domains, we develop an efficient method which extracts relevant parameters having high relationships with observing problems and ranks them orderly. The selected node ordering lists will be used in network modeling, and hence improving learning efficiency. Using the approach enables us to diagnose the most probable causal factor with responsibility for the underlying performance problems and predict system situation to avoid potential abnormities via posting treatments or pretreatments respectively. The experimental application of system performance analysis by using the proposed approach and various estimations on efficiency and accuracy show that the availability of the proposed approach in performance evaluation domain is optimistic.
The biggest change in modern society because we will transition to a ubiquitous environment. Changes in the environment has become a crucial instrument that finally opens the era of convergence management through integrating the various fields in their own business. The desire of consumers to new innovative products appears to be a constant thing companies are constantly trying to respond to these changes, there may not be a problem for the convergence of sustainability management company in the end. In this study, based on the convergence of corporate management need to be a fusion component of corporate management to examine whether any impact on the quality of innovation. Results showed that the fusion management components that affect both internal factors and external factors, core factors quality improvement. Internal factors detailed in the convergence management leadership, risk management factors showed a positive external factors affecting appeared to affect positively the knowledge-sharing factors, infrastructure factors. Finally, core factor is technology factors, educational learning factors showed a positive impact. This results suggest that be a big impact factors of competitiveness of enterprises through convergence management in the future and will serve as the strategic basis for the convergence of future corporate management.
As the world is in the age of globalization and information, we observe diverse changes in the market environment. Since wide-spread internet services and global networks made ubiquitous learning and business possible, equalizing consumers' ideology and preference, new trend and life style could be introduced easily. This study stipulates on the theoretical concept of the wellbeing consumer and LOHAS consumer. Consumers of LOHAS could be sampled out through pre-questionnaire targeting at selected food, clothing, and shelter based on companies of both wellbeing and general brands. Through this it is attempted to measure wellbeing emotion, recognition quotient of emotion and reason, affirmation and negation, mental emotion quotient, and preference in order to find out their value and to ultimately come up with what web design should be aiming at. Conclusions are as follows: Firstly, consumers easily recognize emotional identification from the web pages of wellbeing brand, rather than that of general brands. Secondly, what web pages of wellbeing brand recognize is reason, not emotion. Thirdly, the design of wellbeing brands scored higher than those of general brands in terms of positive aspects such as hospitality and familiarity, and high mental emotion quotient could not affect the consumers' preference toward web design. Fourthly, wellbeing brands win more preference than general brands do, and preference becomes higher after customers' visit to web pages basically. Lastly, sampled emotional adjectives toward the web designs of wellbeing brands marked a aesthetic graph figure, without leaning toward an active or stable one. It is expected that this study can serve as a groundwork to create proper strategies to actively involve consumers in industrial sphere.
Context-aware adaptive service for overcoming the limitations of wireless devices and maintaining adequate service levels in changing environments is becoming an important issue. However, most existing studies concentrate on an adaptation module on the client, proxy, or server. These existing studies thus suffer from the problem of having the workload concentrated on a single system when the number of users increases md, and as a result, increases the response time to a user's request. Therefore, in this paper the adaptation module is dispersed and arranged over the client, proxy, and server. The module monitors the contort of the system and creates a proposition as to the dispersed adaptation system in which the most adequate system for conducting operations. Through this method faster adaptation work will be made possible even when the numbers of users increase, and more stable system operation is made possible as the workload is divided. In order to evaluate the proposed system, a prototype is constructed and dispersed operations are tested using multimedia based learning content, simulating server overload and compared the response times and system stability with the existing server based adaptation method. The effectiveness of the system is confirmed through this results.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.13
no.2
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pp.69-79
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2008
Due to popularization of the wireless Internet and mobile devices the infrastructure of the ubiquitous environment, where users can get information whatever they want anytime and anywhere, is created. Therefore, a variety of fields including the education studies methods for efficiency of information transmission using on-line and off-line contents. In this paper, we propose the Mixed Mobile Education system(MME) that improves educational efficiency using on-line and off-line contents on mobile devices. Because it is hard to input new data and cannot use similar off-line contents in systems used additional tags, the proposed system does not use additional tags but recognizes of-line contents as we extract feature points in the input image using the mobile camera. We use the Scale Invariant Feature Transform(SIFT) algorithm to extract feature points which are not affected by noise, color distortion, size and rotation in the input image captured by the low resolution camera. And we use the client-server architecture for solving the limited storage size of the mobile devices and for easily registration and modification of data. Experimental results show that compared with previous work, the proposed system has some advantages and disadvantages and that the proposed system has good efficiency on various environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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