지난 70여 년간 영화와 텔레비전은 인류의 소통 방식에 획기적인 변화를 가져왔다. 하지만 이러한 발전에도 TV는 전파, 영화는 스크린이라는 매체의 제약으로 인해 다수를 대상으로 하는 소통 수단으로만 사용되어 왔다. 그러나 인터넷과 온라인 비디오의 발전은 이러한 제약을 없애고 지구 반대편에서 올린 유투브 영상을 1억 명의 사람이 시청하는 시대가 왔다. 지금 전달하고자 하는 메시지도 누구에게든 전달될 수 있지만 이러한 메시지를 담은 영상을 제작하는 것은 소통의 마지막 장애물로 남아있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 웹 어플리케이션과 AWS를 통한 동영상제작 프로그램을 구현하였다. 본 시스템은 기본적으로 웹 애플리케이션을 통해 관리자에게 쉬운 인터페이스를 통한 영상제작, 정보관리와 AWS를 통해 인터넷 상의 서버에 프로그램을 두고 컴퓨터나 스마트 폰 등에 할당받은 강의, 학습자료, 추천학습 가이드 등을 제공하여 교육 영상제작 서비스에 효율을 높이기 위해 구현하였다.
최근에 대형 온라인 쇼핑몰에서는 텍스트나 카테고리 검색뿐만 아니라 이미지 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이미지 검색 서비스의 경우 이미지가 없는 상황에서는 검색 서비스를 이용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 온라인 의류쇼핑몰에서 옷을 검색할 시, 옷의 스타일에 대하여 직접 그릴 수 있는 손그림을 통해 본인이 원하는 옷을 찾을 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 사용자가 그린 손그림 데이터는 신경망학습을 통해 매칭의 정확도를 높이고, 다양한 객체인식 알고리즘을 활용하여 의류를 매칭할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자가 찾고자 하는 의류를 빠르게 검색할 수 있음으로써 온라인 쇼핑 이용의 고객 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
Due to COVID-19, the non-face-to-face era has arrived, and telemedicine has become a demand of the times in the medical community. Accordingly, this study aims to present a way to supplement Korea's telemedicine policy by comparing and analyzing domestic telemedicine policy and China's telemedicine policy, and analyzing the success factors of Chinese telemedicine. Domestic and foreign literature was explored to compare and analyze telemedicine policy cases of Korean, Chinese. Domestic and foreign national legal databases and web DBs were used, and literature were restricted between 2009 and 2022. Prior to COVID-19, the scope of telemedicine was very narrow in Korea, and only some pilot projects were operated. After COVID-19, the scope of telemedicine temporarily expanded, but no specific policies or systems were prepared. On the other hand, in the case of China, related policy institutional discussions on telemedicine have been actively conducted since the past, and accordingly, specific scope of application and related management norms and systems have been prepared. For the development of telemedicine in Korea, it is necessary to supplement the definition of telemedicine, ensure the accuracy and safety of non-face-to-face care through telemedicine, and solve the concentration phenomenon of large hospitals through limited conditions for hospital-level medical institutions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.119-130
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2024
Universities are open systems that aim to prepare students to meet academic and industrial programs' expectations. It is important for universities to recognize these expectations and to make sure that they are achievable. To do so, graduates' progression tracking system is an essential tool for universities' development to ensure graduate students meet the market requirements. The purpose of this paper is to create automatic tracing system that captures information about students after graduation and creates annual report that represents the status of university students in term of employment or completing their study. It mainly assists graduates to find appropriate jobs that meet their desires or enabling them to complete their higher education by providing all these opportunities in one platform. The system main objective is to improve communication between graduate students, the university and companies. It also aims to identify the difficulties associated with graduate employability and changes are required to serve current students in term of creating new programs or activities. This helps universities to identify and address the existing curriculums and program's strengths and weaknesses and their adequacy, quality and competencies of a graduate in the labor market, which enhances the quality of higher education. we analyzed and implemented the tracing system using PHP language, which speeds up custom web application development and MySQL database, which guarantee data security, high performance, and other features. Graduate students found the proposed system usable and valuable.
멀티테넌시 아키텍처는 클라우드 기반 서비스와 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며, 이러한 환경에서 데이터 격리는 중요한 보안 과제로 부각되고 있다. 본 논문은 스키마 기반 격리, 논리적 격리, 물리적 격리 등 다양한 데이터 격리 방법들을 조사하고, 각각의 장단점을 비교 분석하였다. 데이터 격리 방법들의 실질적인 적용 사례와 효과를 평가하고, 이를 통해 멀티테넌트 웹 사이트 개발 시 고려해야 할 보안 요소들과 데이터 격리 방법의 선택 기준을 제안하였다. 본 논문은 멀티테넌시 환경에서의 데이터 보안을 강화하려는 개발자, 아키텍트 및 시스템 관리자에게 중요한 지침을 제안하고, 효율적이고 안전한 멀티테넌트 웹 사이트의 설계와 구현을 위한 기초적인 프레임워크를 제안한다. 그리고 데이터 격리 방법의 선택이 시스템의 성능, 확장성, 유지관리 용이성 및 전반적인 보안에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 멀티테넌트 시스템의 보안과 안정성을 향상시키는 방안을 모색하였다.
오늘날 인터넷의 발달과 더불어 다양한 스마트 기기들의 증가로 인하여 많은 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 기존의 데스크탑 이외의 다양한 모바일 기기와 스마트 디바이스에서는 HTTP 기반의 응용 트래픽이 많이 증가하고 있다. 이렇게 증가하는 모바일 트래픽은 인터넷에 망 과부하, 웹보안과 같은 다양한 문제들을 발생시키고 있다. 인터넷 망의 과부하 및 보안 문제를 해결하기 위해서는 우선적으로 응용의 정확한 탐지가 필요하다. 이를 위하여 전통적으로는 잘 알려진 포트 기반의 분석 방법이 사용되었다. 그러나 과도한 트래픽을 발생시켜 방화벽이나 IDS 장비에서 포트를 제한한 P2P 응용 프로그램들이 포트를 변경하여 사용하기 때문에 포트 기반의 분석은 정확성이 떨어진다. 이를 보안하기 위하여 제안된 시그니쳐 기반의 분석 방법의 경우 잘 알려진 포트 기반 분석 방법에 비해 비교적 높은 분석률과 정확성을 가지지만 분석에 필요한 시그니쳐를 생성해야 하는 오버헤드를 가지고 있다. 또한 기존의 시그니쳐에 생성에 관한 연구는 각각의 응용에 대해 분류하고 분석하지만 HTTP를 이용하는 트래픽에 대해서는 프로토콜 레벨의 분석만 가능할 뿐 HTTP를 전송 프로토콜로 사용하는 응용 프로그램의 분류와 같은 깊이 있는 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 HTTP 헤더의 반정형적인 특성을 바탕으로 HTTP 기반 응용을 정확히 탐지하기 위한 시그니쳐 생성 방법에 대하여 제시하고 있다. 이를 학내망 트래픽에 실제 적용함으로써 본 논문의 타당성을 보인다.
기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.
인터넷과 웹의 확산으로 네트워크 기반의 분산 환경은 응용의 표준 아키텍처로 인식되고 있다. 또한 네트워크의 효율성과 최상의 서비스 제어와 공유를 위해 복잡한 네트워크 구성 자원들을 관리하는 망 관리 시스템이 요구되고, 이는 응용의 표준 하부 지원 시스템으로서 뿐 아니라 독립적인 상업적 응용으로서 수요와 기대가 점차 증가하고 있다. 하지만 특정 프로토콜이나 특정적인 벤더의 장치에 의존적으로 분산되어져 있고, 이기종의 분산형 네트워크 자체의 성질 때문에 이들 시스템들을 통합하고 일관성 있게 관리할 수 있는 표준화된 망관리의 필요성이 요구되고 있다. 또한 소프트웨어 개발 방법 측면에서는 패턴과 컴포넌트에 의한 조림, 확장을 중심으로 하는 소프트웨어 재사용이 소프트웨어 생산의 기대치를 현실화할 수 있는 최상의 접근 방법으로 인정된다. 이에 따라 잘 정의된 인터페이스를 통해 좀더 쉽고 빠른 응용을 개발 가능하게 하는 컴포넌트 기반 개발 방법론을 기반으로 컴포넌트를 구축, 선택, 조림함으로써 높은 품질과 생산성을 보장한다. 따라서 본 논문에서는 분산 망관리 시스템 개발을 위해 망관리 아키텍처를 정의하고, 망관리 설계패턴과 컴포넌트들을 식별, 정의하여 컴포넌트 아키텍처에 매핑한다. 또한 이를 통해 컴포넌트 개발과 유통, 사용을 위한 컴포넌트를 명세하고, 컴포넌트 설계를 통해 이를 구현하였으며, 구현된 컴포넌트들은 등록, 검색 및 이해할 수 있는 컴포넌트 저장소 시스템으로 적용하고, 미리 구현된 컴포넌트를 통해 전체 망관리 시스템을 분석/설계, 구현하였다.
Objectives: By grasping trends in research, technology, and general characteristics of learning support tools, this study was conducted to present a model for research on Korean Medicine (KM) to make use of information technology to support teaching and learning. The purpose is to improve the future clinical competence of medical personnel, which is directly linked to national health. Methods: With papers and patents published up to 2011 as the objects, 438 papers were extracted from "Web of Science" and 313 patents were extracted from the WIPS database (DB). Descriptive analysis and network analysis were conducted on the annual developments, academic journals, and research fields of the papers, patents searched were subjected to quantitative analysis per application year, nation, and technology, and an activity index (AI) was calculated. Results: First, research on medical learning support tools has continued to increase and is active in the fields of computer engineering, education research, and surgery. Second, the largest number of patent applications on medical learning support tools were made in the United States, South Korea, and Japan in this order, and the securement of remediation technology-centered patents, rather than basic/essential patents, seemed possible. Third, when the results of the analysis of research trends were comprehensively analyzed, international research on e-PBL- and medical simulation-centered medical learning support tools was seen to expand continuously to improve the clinical competence of medical personnel, which is directly linked to national health. Conclusions: The KM learning support tool model proposed in the present study is expected to be applicable to computer-based tests at KM schools and to be able to replace certain functions of national KM doctor license examinations once its problem DB, e-PBL, and TKM simulator have been constructed. This learning support tool will undergo a standardization process in the future.
CASA 모델은 작물의 순 일차생산량(NPP)을 추정하는 가장 빠르고 정확한 모델 중 하나이다. 본 연구의 목적은 (1) 2002년 ~ 2012년 동안 한국의 논지역을 대상으로 작물 NPP의 시공간적 변화 패턴을 분석하고, (2) 연간 NPP와 쌀 생산성 간의 관계를 파악하여, (3) MODIS Product와 태양 복사량을 CASA 모형에 적용하여 2012년 한국의 쌀 수량을 추정하는 것이다. 또한, (4) 통계청이 발표한 최종 수량과 비교를 통해 적용을 검토하였다. 이를 위해, 월별 또는 누적 NPP와 수량과의 상관분석을 실시하였다. 그 결과, 총 누적 NPP와 9월의 NPP가 쌀 수량과 높은 상관성을 나타내었으며, 이를 이용하여 추정한 2012년 예측 수량은 누적 NPP 적용시 526.93 kg/10a, 9월의 NPP 적용시 520.32 kg/10a로 추정되었다. 통계청의 최종 수량과의 RMSE는 각각 9.46 kg/10a, 12.93 kg/10a를 나타내었으나, 전반적으로 두 모형 모두 1:1선에 근접한 결과를 보이고 있어 NPP를 이용한 벼 수량 추정 모형이 논벼 수량의 변화특성을 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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