• 융합보안논문지
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• 제13권6호
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• pp.77-82
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• 2013

최근 네트워크 사용자의 가치 변화와 이용 패턴을 살펴보면, 단순 웹 정보, 단방향 정보습득의 일방적인 데이터 전달에서, 멀티미디어 활용의 증가, 보안 및 개인화의 요구 증대, 자유로운 이동성에 대한 욕구 증가 등의 변화가 생기고 있다. 이러한 욕구의 변화로 인해 개별적으로 제공되는 각각의 서비스는 점차 융합화된 형태의 통합 서비스로 발전하고, 네트워크 또한 각각의 서비스를 위한 개별 망에서 이용자의 다양한 통합 욕구를 실현시켜 주는 지능형 통합망의 형태로 발전할 것으로 전망되며, 관련한 기술의 핵심이 되는 통신망 제어기술 또한 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 자원의 효율적 사용은 물론 다중 도메인 (multi-domain)환경에서 다계층 (multi-layer)간의 정보 전달을 최소화하고, 최적의 경로선택을 할 수 있는 방법을 제안하였다. 기존의 경로선택에서 각각의 계층에 대한 정보를 이용하여 경로를 선택한 것에 비하여 다계층 구조상에서 다 계층의 정보를 활용하여 경로선택에 대한 다각화를 통한 최적의 경로선택이 수행되도록 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.359-365
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• 2017

본 연구에서는 UHD방송 이용에 영향을 미치는 요인들을 중심으로 구조모형 분석을 실시했다. UHDTV에 대한 인지된 품질, 개인의 혁신성향, 가격 민감도 등 독립변인이 인지된 유용성과 인지된 사용용이성에 미치는 영향, 나아가 이것들이 UHDTV 이용의사에 미치는 영향을 분석했다. 특히 신기술 채택이 갖는 상징성 요인에 주목해 이를 조절변인으로 사용했다. PLS로 분석한 연구결과, 인지된 품질의 영향력 계수가 다른 변인에 비해 크게 높았다. UHD콘텐츠 등 이용자가 기대하는 서비스 품질, 사용경험(UX)이 가장 중요한 요소임을 알 수 있다. 그러나 상징성과 인지된 품질이 결합된 조절효과는 인지된 유용성에 (-)영향을 미치는 것으로 나타나, 이용자들이 UHD이용의 상징성을 중요하게 생각할수록 UHD품질과 유용성에 대한 평가가 부정적인 것을 알 수 있다. 2017년 5월 지상파 UHD본방송 시작과 함께, 무엇보다 이용자들이 원하는 양질의 콘텐츠 제작과 유통이 가장 큰 과제로 남는다.

• 정보관리연구
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• 제41권4호
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• pp.141-163
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• 2010

인터넷을 통해서 수집할 수 있는 정보가 방대해지고 검색엔진이 고도화되면서 웹을 사용해서 정보를 수집하는 것이 일반화되었다. 전자책 등 디지털 자료는 인터넷이 가능한 곳에서는 어디서든지 이용할 수 있으며 디지털 정보에 대한 수요는 더욱 더 늘어날 것이다. 본 연구에서는 디지털 자료의 중요성과 비중이 커짐에 따라 전통적인 종이 자료와 디지털 자료의 모두를 한 공간에서 다루는 새로운 도서관의 모델을 제안하기 위해 문헌조사, 큐슈대학 부속도서관의 각종 통계자료 분석, 도면 및 현장조사 등을 분석하였다. 연구결과 도서관은 자료의 제공 이외에도 학습의 장소, 커뮤니티를 위한 사람들의 교류의 장소 등 사회 문화적 역할도 중요하며, 또한 디지털 자료의 비중이 커지면서 도서관 "공간"의 역할에 대하여 근본적으로 재검토할 필요가 있었다. 도서관의 공간을 매체의 형태와는 관계없이 주제 중심으로 하나의 공간에 재구성하는 하이브리드도서관에서는 이용자가 동일한 지역에 체류하면서 도서관자료나 인적서비스 등 원스톱 서비스를 제공 받을 수 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제8권3호
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• pp.171-184
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• 2009

Since the development of the Distributed Hash Tables (DHTs), the distributed lookup services are one of the hot topics in the networking area. The main reason of this popularity is the simplicity of the lookup structure. However, the simple key based search mechanism makes the so called "keyword" based search difficult if not impossible. Thus, the applicability of the DHTs is limited to certain areas. In this paper. we find that DHTs can be used as the ubiquitous sensor network (USN) metadata lookup service across a large number of sensor networks. The popularity of the Ubiquitous Sensor Network has motivated the development of the USN middleware services for the sensor networks. One of the key functionalities of the USN middleware service is the lookup of the USN metadata, by which users get various information about the sensor network such as the type of the sensor networks and/or nodes, the residual of the batteries, the type of the sensor nodes. Traditional distributed hash table based lookup systems are good for one sensor network. However, as the number of sensor network increases, the need to integrate the lookup services of many autonomous sensor networks so that they can provide the users an integrated view of the entire sensor network. In this paper, we provide a hybrid lookup model, in which the autonomous lookup services are combined together and provide seamless services across the boundary of a single lookup services. We show that the hybrid model can provide far better lookup performance than a single lookup system.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.27-35
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• 2005

현재의 네트워크 환경에서는 사용자들이 인터넷상의 여러 서버에 대하여 각각의 독립된 ID(Identity)를 사용하고 있기 때문에 사용자들이 많은 수의 ID와 패스워드를 관리해야하는 불편함이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ID 관리 시스템을 사용하지만, 앞으로 도래할 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 유무선 네트워크상의 수많은 컴퓨터들이 유기적으로 연결되기 때문에 사용자 ID 및 패스워드 관리가 더욱 복잡해지고, 기존의 단일 신뢰영역(COT: Circle of Trust)의 ID 관리 시스템으로는 이러한 어려움을 해결하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 다중 신뢰영역 간의 federated ID 연동을 유선 컴퓨팅 환경에서뿐만 아니라 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장하기 위한 federated ID 연동 모델을 제안하고 평가하였다.

• 플랜트 저널
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• 제17권2호
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• pp.42-47
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• 2021

지역난방의 운영적 측면에서 특정시간의 피크부하 완화를 통한 효율적인 열생산과 공급 및 지역난방 공급 중단 시 급탕 공급은 난방 대비 대체가 어려워 사용자 측면의 불편함과 공급자 측면의 애로사항을 해결할 수 있는 적용 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 기술 중 열저장 능력과 급탕공급에 적합한 78℃급 수화물계 잠열축열조를 제작하여 지역난방 사용자 아파트 급탕공급설비에 현장 적용하였다. 본 시스템의 적용 결과 기존 공급방식 대비 급탕온도의 변화가 거의 없이 일정하게 사용자에게 공급됨을 확인하였으며, 피크 열부하는 평균 35% 감소와 비상열원으로서의 활용 가능성을 확인하였다. 또한 부하균등화에 따른 피크부하 감소로 기존 열 공급시설에서 10%의 열공급 여유와 신규 열공급시설 건설비용 및 열사용자의 공사비부담금이 각 5%와 10%가 감소됨을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.268-282
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• 2022

One of the most important technologies today is augmented reality technology, it allows users to experience the real world using virtual objects that are combined with the real world. This technology is interesting and has become applied in many sectors such as the shopping and medicine, also it has been included in the sector of education. In the field of education, AR technology has become widely used due to its effectiveness. It has many benefits, such as arousing students' interest in learning imaginative concepts that are difficult to understand. On the other hand, studies have proven that collaborative between students increases learning opportunities by exchanging information, and this is known as Collaborative Learning. The use of multimodal creates a distinctive and interesting experience, especially for students, as it increases the interaction of users with the technologies. The research aims at developing collaborative framework for developing achievement of 6th graders through designing a framework that integrated a collaborative framework with a multimodal input "hand-gesture and touch", considering the development of an effective, fun and easy to use framework with a multimodal interaction in AR technology that was applied to reformulate the genetics and traits lesson from the science textbook for the 6th grade, the first semester, the second lesson, in an interactive manner by creating a video based on the science teachers' consultations and a puzzle game in which the game images were inserted. As well, the framework adopted the cooperative between students to solve the questions. The finding showed a significant difference between post-test and pre-test of the experimental group on the mean scores of the science course at the level of remembering, understanding, and applying. Which indicates the success of the framework, in addition to the fact that 43 students preferred to use the framework over traditional education.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.294-302
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• 2022

Detection of fake news is a complex and a challenging task. Generation of fake news is very hard to stop, only steps to control its circulation may help in minimizing its impacts. Humans tend to believe in misleading false information. Researcher started with social media sites to categorize in terms of real or fake news. False information misleads any individual or an organization that may cause of big failure and any financial loss. Automatic system for detection of false information circulating on social media is an emerging area of research. It is gaining attention of both industry and academia since US presidential elections 2016. Fake news has negative and severe effects on individuals and organizations elongating its hostile effects on the society. Prediction of fake news in timely manner is important. This research focuses on detection of fake news spreaders. In this context, overall, 6 models are developed during this research, trained and tested with dataset of PAN 2020. Four approaches N-gram based; user statistics-based models are trained with different values of hyper parameters. Extensive grid search with cross validation is applied in each machine learning model. In N-gram based models, out of numerous machine learning models this research focused on better results yielding algorithms, assessed by deep reading of state-of-the-art related work in the field. For better accuracy, author aimed at developing models using Random Forest, Logistic Regression, SVM, and XGBoost. All four machine learning algorithms were trained with cross validated grid search hyper parameters. Advantages of this research over previous work is user statistics-based model and then ensemble learning model. Which were designed in a way to help classifying Twitter users as fake news spreader or not with highest reliability. User statistical model used 17 features, on the basis of which it categorized a Twitter user as malicious. New dataset based on predictions of machine learning models was constructed. And then Three techniques of simple mean, logistic regression and random forest in combination with ensemble model is applied. Logistic regression combined in ensemble model gave best training and testing results, achieving an accuracy of 72%.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제49권5호
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• pp.614-616
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• 2022

As of November 2021, TikTok has one billion monthly active users and is recognized as the most engaging social media platform. TikTok has seen a surge in users and content creators, ranging from athletes to medical professionals. In the past year, content creators have utilized the app to advocate for social reforms, education, and other uses that were not previously considered. Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in women, with an expected 281,550 new cases of invasive breast cancer in 2021. As more individuals with breast cancer choose to undergo resection, the demand for autologous fat grafting in breast reconstruction has increased due to the natural look and feel of breast tissue. The purpose of this article is to analyze content related to breast reconstruction with fat grafting found on TikTok and recommend methods to improve patient education, care, and outcomes. We searched TikTok on November 1, 2021, for videos using the phrase "breast reconstruction with fat grafting." The top 200 videos retrieved from the TikTok search algorithm were analyzed, and all commentaries, duplicates, and nonrelevant videos were removed. Video characteristics were collected, and two independent reviewers generated a DISCERN score A total of 131 videos were included in the study. They were found to have a combined 1,871,980 likes, 41,113 comments, and 58,662 shares. The videos had an average DISCERN score of 2.16. Content creators had an overall low DISCERN score in items involving the use of references, disclosure of risks for not obtaining treatment, and support for shared decision-making. When stratified, the DISCERN score was higher for videos created by physicians (DISCERN average 2.48) than for videos created by nonphysicians (DISCERN average 1.99; p < 0.001).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.47-53
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• 2023

본 논문에서는 NFT의 보편화와 대중화를 바탕으로 e-스포츠에서의 NFT 활용 아이디어를 제안하였다. 모든 사용자에게 e-스포츠로의 접근을 쉽게 하고 다양한 연령층에서의 사용자들을 확보하도록 NFT를 활용하는 방안을 고려하였다. 이를 위하여 e-스포츠의 플랫폼에서 다양성을 지닌 NFT의 사례들을 유형별로 분석하고 설문 조사를 통해 e-스포츠에서의 NFT에 대한 활용 정도를 파악하였다. 연구 결과로 e-스포츠 게임 내 NFT 체험이 만족도가 높고, 다시 경험하고 싶은 욕구가 강한 것으로 나타났다. NFT는 소유권과 희소성이 중요한 특징으로 하고 있음으로 e-스포츠에서 독자적인 아이템을 소유하고 싶어하는 요구에 잘 부응할 수 있다. 또한 마케팅에서도 희소성을 가지고 한정판 상품을 홍보함으로, 수익성이 높은 가치 창출을 하는 마케팅 홍보가 가능하다. e-스포츠에서 NFT 활용 시 스포츠의 종류와 관계없이 다양한 NFT 기능이 결합되어 NFT가 경제적 인프라로 자리잡을 수 있다.