Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.
통신 미들웨어는 응용프로그램에서 담당하던 데이타 교환을 대행한다. 여러 가지 통신 미들웨어 기술이 있지만, 다양한 디바이스들이 동적으로 네트워크 도메인을 형성하고 동일한 타입의 데이타를 빈번히 주고받는 통신환경에서는 데이타 중심 발간/구독 방식의 데이타 교환이 적합하며 OMG의 DDS(Data Distribution Service)에서 이러한 방식을 표준으로 채택하였다. 본 연구에서는 OMG의 DDS 표준 규격을 준수하고 시스템 관리 자동화가 가능한 데이타 분배 서비스 시스템인 ReTiCoM을 설계하고, 그 성능을 유사한 미들웨어인 JMS와 비교 분석하였다.
교수-학습 지원 시스템에서 교수자와 학습자의 참여 활동 데이터를 활용하여 성공적으로 과정을 이수할 수 있도록 지원하기 위해 학습 분석이 활용되고 있다. 즉, 학습 분석은 학습자의 학습활동을 이해하기 위한 방법이다. 교수-학습 활동 데이터를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 데이터 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 학습양식과 학습객체 데이터모델(LSLODM)을 제안한다. 이는 사용자, 학습양식, 학습객체, 학습활동을 결합하여 표현한 것이다. LSLODM은 이를 기반으로 교수-학습 데이터를 수집하고, 교수-학습 활동 요소의 속성들을 최근성, 빈도성, 지속성을 정량적으로 파악할 수 있도록 한 것이다. 즉, 단위 과목에서 학습자의 교수-학습 활동을 분석할 수 있는 토대를 마련한 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2394-2406
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2016
ABE has become an effective tool for data protection in cloud computing. However, since users possessing the same attributes share the same private keys, there exist some malicious users exposing their private keys deliberately for illegal data sharing without being detected, which will threaten the security of the cloud system. Such issues remain in many current ABE schemes since the private keys are rarely associated with any user specific identifiers. In order to achieve user accountability as well as provide key exposure protection, in this paper, we propose a key-insulated ciphertext policy attribute based encryption with key exposure accountability (KI-CPABE-KEA). In our scheme, data receiver can decrypt the ciphertext if the attributes he owns match with the self-centric policy which is set by the data owner. Besides, a unique identifier is embedded into each user's private key. If a malicious user exposes his private key for illegal data sharing, his identity can be exactly pinpointed by system manager. The key-insulation mechanism guarantees forward and backward security when key exposure happens as well as provides efficient key updating for users in the cloud system. The higher efficiency with proved security make our KI-CPABE-KEA more appropriate for secure data sharing in cloud computing.
최근의 빅데이터, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅 분야의 성장에 따라 대용량의 비정형 데이터를 저장할 수 있는 스토리지의 중요성은 날로 커지고 있다. 이에 따라 MAHA-FS, GlusterFS, Ceph 등의 개방형 하드웨어 기반의 분산 파일시스템 기술이 많은 주목을 받고 있다. 이러한 저비용 분산 파일시스템들은 데이터의 내결함성을 보장하기 위하여 초기에 복제 방식을 사용하였으나, 스토리지의 용량이 커질수록 복제 방식이 가지는 스토리지 공간의 저효율성이 점차 부각되면서 이를 보완하려는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 복제방식을 대체하여 스토리지 공간 효율성을 향상시킬 수 있는 소거코딩 기법을 MAHA-FS 분산 파일시스템에 적용하여 스토리지의 효율성을 높이고, 소거코딩 지원에 따라 발생하는 데이터 일관성 문제를 해결하는 효율적인 방식으로 VDelta 기법을 제안하고 적용하였다. 본 논문은 MAHA-FS와 GlusterFS의 소거코딩의 구조적 차이점을 기술하고 두 파일시스템의 성능을 비교하여 MAHA-FS의 소거코딩 성능이 GlusterFS에 비해 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 재난안전 분야의 연구 현황에 대한 계량정보 분석을 위하여 재난안전 분야 학과 소속의 연구자 논문을 분석하는 방법을 제안한다. 분석 연구 수행을 위하여 국내 대학기관의 방재 및 안전 공학 유형 학과에 소속된 저자들의 연구 논문들을 대상으로 기관식별, 참고문헌 인용 학술지 식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류, 연구자 전공정보, 한국표준산업분류를 매핑하여 실험데이터를 구성 및 활용함으로써 재난안전 분야 학술지와 관련 키워드 검색을 통한 데이터셋 기반의 기존 선행연구들과 차별점을 갖는다. 연구 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 연구자 전공 현황, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황, 학술지 인용 현황 및 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 또한 분석 단위별로 동시출현 네트워크를 생성 및 시각화여 주요 연결 관계를 조망 및 분석하였다. 연구 결과는 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 정보의 식별과 추천에 활용할 예정이며, 향후 종합적이고 상시적인 분석 정보 제공을 위해 분석 범위의 확대와 데이터셋 구축을 위한 정보의 식별 및 분류 프로세스의 자동화가 필요하다.
센서 네트워크는 다수의 센서 노드들이 싱크(sink) 노드와 데이터 중심(Data centric) 기반으로 통신을 하게 되는데 이때 사용되는 라우팅 알고리즘 중 한 가지가 Directed Diffusion이다. Directed Diffusion 은 싱크(sink)의 named data 질의 방송(diffuse)에 기반을 둔 라우팅 프로토콜(protocol)로 다수의 소스 노드와 다수의 싱크 노드의 상황에서도 효율적으로 동작한다는 점과 각각의 질의에 의한 라우팅 경로 중에 aggregation 과 caching을 수행할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 강화된 gradient 패스를 얻기 위해 요구되는 부담이 크다는 단점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 interest 패킷에 hop-count를 도입하여 gradient가 과다하게 설정되는 것을 제한함으로써 에너지 사용 효율을 높일 수 있는 개선된 Directed Diffusion 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 유용성 확인을 확인하고자 한다.
The mobile industry is waking up to the reality that customers buy 'services', not technology. Thekey is to deliver a variety of differentiated services today and improve them as the advanced technology becomes available. In the increasingly data centric world of the future, the emphasis will be on the provision of a range of services audio, video, data and multimedia and of course speech. As we move closer to the realization of these mobile services in the conglomeration of converged networks, new challenges are being faced by the technology and application developers as well as the service providers to design, test and integrate new products and services. Functionalities like availability, scalability, performance and compatibility have become more important. This paper discusses the new test paradigms in the mobile networks, both from the applications and the protocols perspective.
The purpose of this study is to investigate the factors which influence on the propensity for pro-environmental consumer behavior. the data used in this study included 712 married women living in Seoul and Kwangju. Statistics used for data analysis were Reliability, t-test, one-way Anova, and Multiple Regression Analysis. According to the results of the regression, the relative importance of variables are in order of; pro-environmental behavior degree of reference group, residential district, ecological value orientation, economic value orientation, convenience-centric value orientation, type of dwelling, the adequacy of community resource, education experience of environment and their explanatory power totalled 30.35%. The result of this study coude be attributed to develop the environmental policy and education program to enhance of pro-environmental behavior. First, Economic approach and ecological approach toward the environmental affairs are not incompatible; indeed, they are may be related. I resume that both of two alternatives are useful to environment policy. And, environmental education be effectively related to pro-environment behavior, life-education and sysmatic support must be provided.
Purpose: This study proposes to derive the quality characteristics recognized by the consumer for the smart car. The study contributes to the policy of the country automotive industry. This study confirms the impact on the customer satisfaction from the quality attribute. This study provides the information necessary for the establishment and management strategies of the Korean auto industry. Methods: This study was conducted adequate theoretical research on the subject first. Kano presents a model for the kind of smart car technology. Set the operational definitions for measuring and developing the questionnaire. Subjected to statistical analysis using the collected data, and carry out analysis Kano. It interprets the results of the study on the basis of the data obtained through the analysis. Results: Directly related to safety smart car technology improves customer satisfaction. Conclusion: The quality characteristics are required for user-centric Smart car.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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