Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.299-302
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2014
Due to the convergence between digital devices and the development of wireless communication technology, bit-signal sensor miniaturization, building an Electronic Medical Record (EMR) which is a digital version of a paper chart that contains all of a patient's medical history and the information of Electronic Health Record (EHR), Ubiquitous healthcare (u-Healthcare) that can monitor their health status and provide personal healthcare service anytime and anywhere. Also, the appearance of cloud computing technology is one of the factors that accelerate the development of u-healthcare service. However, if the individual information to be used maliciously during the u-healthcare service utilization, leads to serious problems directly related to the individual's life because if it goes beyond the level of simple health screening and treatment, it may not provide accurate and reliable healthcare services. For this reason, we analyzed a variety of security issues related to u-healthcare service in cloud computing environment and described about directions of secure health information sharing system construction. In addition, we suggest the future developmental direction for th activation of u-healthcare industry.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.5
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pp.550-558
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2019
As the scale of the Internet of Things (IoT) environment grows and develops day by day, the information collected and shared through IoT devices becomes increasingly diverse and more common. However, because IoT devices have limitations on computing power and a low power capacity due to their miniaturized size, it is difficult to apply security technologies like encryption and authentication that have been directly applied in the previous Internet environment, making the IoT vulnerable to security threats. Because of this weakness, important information that needs to be delivered safely and accurately is exposed to the threat of malicious exploitation, such as data forgery, data leakage, and infringement of personal information. In order to overcome this threat, various security studies are being actively conducted to compensate for the weaknesses in IoT environment devices. In particular, since various devices interact, and share and communicate information collected in the IoT environment, each device should be able to communicate with reliability. With regard to this, various studies have been carried out on techniques for device authentication. This study examines the limitations and problems of the authentication techniques that have been studied thus far, and proposes technologies that can certify IoT devices for safe communication between reliable devices in the Internet environment.
The significance of PNT information in the fourth industrial revolution is viewed differently in relation to the past. Autonomous vehicles, autonomous vessels, smart grids, and national infrastructure require sustainable and reliable services in addition to their high precision service. Satellite navigation system, which is the most representative system for providing PNT information, receive signals from satellites outside the earth so signal reception power is low and signal structures for civilian use are open to the public. Therefore, it is vulnerable to intentional and unintentional interference or hacking. Satellite navigation systems, which can easily acquire high performance of PNT information at low cost, require alternatives due to its vulnerability to the hacking. This paper proposed R-Mode (Ranging Mode) technology that utilizes currently operated navigation and communication infrastructure in terms of Signals of OPportunity (SoOP). For this, the Nationwide Differential Global Navigation Satellite System (NDGNSS), which currently gives a service of Medium Frequency (MF) navigation signal broadcasting, was used to validate the feasibility of a backup infrastructure in domestic maritime areas through simulation analysis.
As the environment using intelligent IoT devices increases, various studies are underway to ensure the integrity of information sent and received from intelligent IoT devices. However, all IoT information generated in heterogeneous environments is not fully provided with reliable protocols and services. In this paper, we propose an intelligent-based multi-blockchain model that can extract only critical information among various information processed by intelligent IoT devices. In the proposed model, blockchain is used to ensure the integrity of IoT information sent and received from IoT devices. The proposed model uses the correlation index of the collected information to trust a large number of IoT information to extract only the information with a high correlation index and bind it with blockchain. This is because the collected information can be extended to the n-tier structure as well as guaranteed reliability. Furthermore, since the proposed model can give weight information to the collection information based on blockchain, similar information can be selected (or bound) according to priority. The proposed model is able to extend the collection information to the n-layer structure while maintaining the data processing cost processed in real time regardless of the number of IoT devices.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.1
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pp.137-147
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2020
This study is aimed to develop and validate the clinical competence scale of occupational therapy student. The development of clinical competence scale analyzed the definition of clinical performance and previous studies. preliminary examinations were conducted on 203 occupational therapy departments in 3rd and 4th grade to verify item analysis and job validity. After exploratory factor analysis, eight factors of professional consciousness, 11 items of occupational therapy evaluation factors, 4 items of occupational therapy intervention factors, and 4 items of communication factors were extracted into a total of 27 factors. As a result of verifying the reliability of each factor through the internal consistency coefficient Cronbach's α, it was found to be .87~.94 and the overall reliability was .96. The correlation between the total score and the factors of the clinical competence scale was statistically significant. Through the confirmatory factor analysis, the model fit test of the factor structure for 27 items of 4 factors (χ2=.76, df = .31, CFI = .81, TLI = .80, RMSEA = .79) is considered acceptable. Through this study, The clinical competence scale is a valid and reliable scale that can be useful for objectively assessing.
As advances in information and communication technology have made it easier for anyone to produce and disseminate information, a new problem has emerged: fake news, which is false information intentionally shared to mislead people. Initially spread mainly through text, fake news has gradually evolved and is now distributed in multimedia formats. Since its founding in 2005, YouTube has become the world's leading video platform and is used by most people worldwide. However, it has also become a primary source of fake news, causing social problems. Various researchers have been working on detecting fake news on YouTube. There are content-based and background information-based approaches to fake news detection. Still, content-based approaches are dominant when looking at conventional fake news research and YouTube fake news detection research. This study proposes a fake news detection method based on background information rather than content-based fake news detection. In detail, we suggest detecting fake news by utilizing related video information from YouTube. Specifically, the method detects fake news through CNN, a deep learning network, from the vectorized information obtained from related videos and the original video using Doc2vec, an embedding technique. The empirical analysis shows that the proposed method has better prediction performance than the existing content-based approach to detecting fake news on YouTube. The proposed method in this study contributes to making our society safer and more reliable by preventing the spread of fake news on YouTube, which is highly contagious.
With the development of information and communication technology, numerous reviews are continuously posted on websites, which causes information overload problems. Therefore, users face difficulty in exploring reviews for their decision-making. To solve such a problem, many studies on review helpfulness prediction have been actively conducted to provide users with helpful and reliable reviews. Existing studies predict review helpfulness mainly based on the features included in the review. However, such studies disable providing the reason why predicted reviews are helpful. Therefore, this study aims to propose a methodology for applying eXplainable Artificial Intelligence (XAI) techniques in review helpfulness prediction to address such a limitation. This study uses restaurant reviews collected from Yelp.com to compare the prediction performance of six models widely used in previous studies. Next, we propose an explainable review helpfulness prediction model by applying the XAI technique to the model with the best prediction performance. Therefore, the methodology proposed in this study can recommend helpful reviews in the user's purchasing decision-making process and provide the interpretation of why such predicted reviews are helpful.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5B
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pp.479-486
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2010
Reliable hydrologic data acquisition is the basic and essential requirement for efficient water management. Especially the acquisition of various stream data in a certain location is very important to construct on alarm system to response an urban flood which occurs frequently due to the effect of climate change. Although the frequency of stream inundation flood occurrence becomes low owing to the consistent stream improvement, the urban flood due to the drainage system problems such as deterioration and bad management occurs continuously. The consistent management and current status understanding of the urban drainage system is essential to reduce the urban flood. The purpose of this study is to develop the urban runoff network flow velocity monitoring system which has the capability of collecting stream data whenever, wherever and to whomever without expert knowledge using Code Division Multiple Access technique and Bluetooth near-distance wireless communication technique. The urban runoff network flow velocity monitoring system consists of three stages. In the first stage, the stream information obtained by using ubiquitous floater is transferred to the server computer. In the second stage, the current state of the urban drainage system is assessed through the server computer. In the last stage, the information is provided to the user through a GUI. As a result of applying, the developed urban runoff network flow velocity monitoring system to Woncheon-Stream in Suwon, the information necessary for urban drainage management can be managed in real time.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.10
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pp.309-318
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2023
Recently, each country has been moving to introduce an LCA (Life Cycle Assessment) to regulate greenhouse gas emissions. The LCA is a mean of measuring and evaluating greenhouse gas emissions generated over the entire life cycle of a vehicle. Reliable data for each electric vehicle component is needed to increase the reliability of the LCA results. To this end, studies on life cycle evaluation models using blockchain technology have been conducted. However, in the existing model, key product information is exposed to other participants. And each time parts data information is updated, it must be recorded in the blockchain ledger in the form of a transaction, which is inefficient. In this paper, we proposed a DID(Decentralized Identity)-based data collection model for LCA to collect vehicle component data and verify its validity effectively. The proposed model increases the reliability of the LCA by ensuring the validity and integrity of the collected data and verifying the source of the data. The proposed model guarantees the validity and integrity of collected data. As only user authentication information is shared on the blockchain ledger, the model prevents indiscriminate exposure of data and efficiently verifies and updates the source of data.
Due to recent demographic changes, employees from diverse generations now work together in organizations. Thus, there is a need for research on intergenerational cooperation. However, the lack of valid and reliable measures to capture intergenerational climate in the workplace is an obstacle to research. Therefore, we translated the Workplace Intergenerational Climate Scale(WICS) into Korean and validated it with a sample of 1,052 Korean full-time employees. Firstly, we conducted an exploratory factor analysis by using sample 1(N = 460) and revealed a five-factor solution. Secondly, the confirmatory factor analysis(sample 2; N = 592) showed a good model fit of the correlated five-factor model. Thirdly, the scale's discriminant and convergent validity was supported by negative correlations with four types of existing ageism scales and by positive correlations with trust, organizational commitment, work engagement, psychological safety, intention to remain, job satisfaction, and communication satisfaction. Moreover, it further demonstrated significant incremental validity in predicting positive outcome variables even when controlling for pre-existing agism scales. Lastly, we confirmed strict measurement invariance of the scale between the age groups(below 40 versus above 40). The findings support the reliability and validity of the Korean version of WICS among Korean employees. The scale will be broadly applied to measure intergenerational climate of organizations and provide practical implications for HR management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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