본 전기자동차(EV)의 사용을 늘리고 계통 부담을 최소화하기 위해 재생에너지를 사용하는 마이크로그리드가중요한 역할을 담당해야 한다. 마이크로그리드는 소형 디젤발전과 같은 화석연료를 사용할 수도 있지만, 많은 경우에친환경 에너지인 재생에너지로부터 에너지를 공급받을 수 있다. 그러나 태양광과 풍력과 같은 재생에너지는 가변적인출력 특성을 갖는다. 따라서 전기자동차의 충·방전 에너지 수요를 충족하는 동시에 안정적으로 부하 전력을 공급하기위해서 마이크로그리드에 디젤발전 또는 전기차-그리드(V2G)를 병행 에너지원으로 활용하는 전기자동차 충전인프라구성에 대한 검토가 필요하다. 이와 같은 배경으로 본 연구에서는 태양광발전, 풍력발전, 디젤발전과 V2G를 활용하여부하에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 마이크로그리드의 모델을 구성하였다. 제안된 마이크로그리드는 태양광발전과 풍력발전을 1차 공급에너지원으로 전력 수요에 대응토록 하고, 부하의 전기차의 운영 유형과 부하 동기기의 회전속도를 판단하여 부족 전력에 대해 디젤발전으로부터 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 모델이다. 이렇게 제안된 모델의시스템 성능을 검증하기 위해 MATLAB/Simulink로 시뮬레이션함으로써 마이크로그리드의 안정적 운영 방안을 고찰하였다
In order to increase the use of electric vehicles (EVs) and minimize grid strain, microgrid using renewable energy must take an important role. Microgrid may use fossil fuels such as small diesel power, but in many cases, they can be supplied with energy from renewable energy, which is an eco-friendly energy source. However, renewable energy such as solar and wind power have variable output characteristics. Therefore, in order to meet the charging and discharging energy demands of electric vehicles and at the same time supply load power stably, it is necessary to review the configuration of electric vehicle charging infrastructure that utilizes diesel power or electric vehicle-to-grid (V2G) as a parallel energy source in the microgrid. Against this background, this study modelized a microgrid that can stably supply power to loads using solar power, wind power, diesel power, and V2G. The proposed microgrid uses solar power and wind power generation as the primary supply energy source to respond to power demand, and determines the operation type of the load's electric vehicles and the rotation speed of the load synchronous machine to provide stable power from diesel power for insufficient generations. In order to verify the system performance of the proposed model, we studied the stable operation plan of the microgrid by simulating it with MATLAB /Simulink
암호화폐를 거래하기 위해서 거래자들은 개인의 암호화폐 지갑이 요구된다. 블록체인 기술을 활용한 암호화폐그 자체는 우수한 보안성과 신뢰성을 보장받고 있어 블록체인 해킹 위협은 거의 불가능하지만, 거래자들이 거래를 위해사용하는 거래소 환경에서 해킹 위협을 가장 많이 받고 있다. 거래 과정에서 블록체인을 통해 안전하게 거래가 이루어진다 해도 거래자의 지갑 정보 자체가 해킹되면 이와 같은 과정들에서 보안을 확보할 수 없다. 거래소 해킹은 주로 거래자의 지갑 정보를 탈취함으로써, 해커가 피해자의 지갑 자산에 접근이 가능해지므로 이루어진다. 본 논문에서는 이를방지하고자 기존 Hyperledger Fabric 구조를 재구성하고, Whitelisting을 활용하여 거래 과정에서 거래자의 신원 무결성을 검증하는 시스템을 제안하고자 한다. 해당 과정을 거쳐 해커에 의한 암호화폐 자산 피해를 방지하고 인지할 수있다는 장점이 있다. 또한, 기존 Hyperledger Fabric에서 피해자의 지갑 정보가 탈취되었을 경우 발생할 수 있는 거래과정의 문제점을 지적하고 이를 보완하고자 한다.
To trade cryptocurrency, traders require a personal cryptocurrency wallet. Cryptocurrency itself using blockchain technology is guaranteed excellent security and reliability, so the threat of blockchain hacking is almost impossible, but the exchange environment used by traders for transactions is most subject to hacking threats. Even if transactions are made safely through blockchain during the transaction process, if the trader's wallet information itself is hacked, security cannot be secured in these processes. Exchange hacking is mainly done by stealing a trader's wallet information, giving the hacker access to the victim's wallet assets. In this paper, to prevent this, we would like to reconstruct the existing Hyperledger Fabric structure and propose a system that verifies the identity integrity of traders during the transaction process using whitelisting. The advantage is that through this process, damage to cryptocurrency assets caused by hackers can be prevented and recognized. In addition, we aim to point out and correct problems in the transaction process that may occur if the victim's wallet information is stolen from the existing Hyperledger Fabric
본 연구의 목적은 장애인의 사회적 배제 정도를 객관적으로 수치화하여 도출된 사회적 배제 정도가 장애인의삶의 질에 미치는 영향과 직무만족이 장애인의 사회적 배제와 삶의 질에 미치는 영향을 조절하는지를 검증한 것이다. 연구대상은 장애인 고용 패널조사를 통하여 추출된 1,280명을 대상으로 하였다. 독립변수인 사회적 배제는 경제적 어려움, 고용상태, 정신적 건강, 사회활동이다. 종속변수는 삶의 질 그리고 조절변수는 직무만족으로 하였다. 이 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 삶의 질에 영향을 미치는 사회적 배제의 하위요인은 경제적 어려움, 정신적 건강, 사회활동, 고용상태로 나타났다. 둘째, 사회적 배제와 삶의 질의 영향 관계에서 직무만족은 조절효과가 나타났다. 그리고 삶의 질에조절효과가 있는 사회적 배제의 하위요인은 경제적 어려움, 고용상태, 사회활동으로 확인되었다. 후속 연구는 선진국의장애인고용프로그램을 조사하여 시행 배경, 시행내용, 성과, 한계 등을 분석하여 장애인 고용정책의 수립에 기여해야할 것이다. 이러한 연구를 통하여 장애인의 사회적 배제와 차별의 악순환이 개선되고 장애인의 경제활동을 통하여 삶의질이 향상되는 계기가 마련되길 기대한다.
본 논문에서는 필터링(Filtering)과 웹 크롤링(Web Crawling) 기술을 이용하여 개인 맞춤형 실시간 정보제공애플리케이션을 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자가 설정한 키워드를 웹페이지 내에서 사용자가 선택한 키워드를 기준으로 Jsoup 라이브러리를 통해 웹 크롤링을 수행하고, MySQL 데이터베이스에 저장한다. 저장한 데이터는Flutter를 이용해 구현한 애플리케이션으로 사용자에게 제공한다. 또한 FCM(Firebase Cloud Messaging)을 이용하여모바일 푸시 알람을 제공한다. 이를 통해 사용자는 원하는 정보를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있다. 또한 빅데이터가생성되는 사물인터넷(Internet of things)에도 적용하여 사용자에게 필요한 정보만 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper presents the implementation of a personalized real-time information-providing application utilizing filtering and web crawling technologies. The implemented application performs web crawling based on the user-set keywords within web pages, using the Jsoup library as a basis for the selected keywords. The crawled data is then stored in a MySQL database. The stored data is presented to the user through an application implemented using Flutter. Additionally, mobile push notifications are provided using Firebase Cloud Messaging (FCM). Through these methods, users can efficiently obtain the desired information quickly. Furthermore, there is an expectation that this approach can be applied to the Internet of Things (IoT) where big data is generated, allowing users to receive only the information they need.
The purpose of this study is to investigate the impact of education applying the Havruta learning method in fundamentals nursing classes for nursing students on problem-solving ability, self-directed learning ability, critical thinking disposition, and learning commitment. One-group pretest-posttest design was used. Nursing students received training applying the Havruta learning method for 6 weeks (12 hours) in fundamentals nursing classes. The study was conducted from September 18 to November 6, 2023. Data were analyzed using SPSS/WIN 28.0 with mean, standard deviation, and paired samples t-test. problem-solving ability (t=4.52, p<.001), self-directed learning ability(t=-4.61, p<.001), critical thinking disposition(t=-4.10, p<.001) significantly increased before and after the 6-week Havruta learning method training for nursing students. However, there was no statistically significant difference in learning commitment (t=-0.28, p=.782). The Havruta learning method is an effective nursing education tool for improving problem-solving ability, self-directed learning ability, and critical thinking disposition. The results of this study can serve as basic data for nursing professors when planning teaching and learning strategies using Havruta. Research will be needed to utilize the Havruta learning method in various classes and evaluate its effectiveness
Container volume is a very important factor in accurate evaluation of port performance, and accurate prediction of effective port development and operation strategies is essential. However, it is difficult to improve the accuracy of container volume prediction due to rapid changes in the marine industry. To solve this problem, it is necessary to analyze the impact on port performance using the Internet of Things (IoT) and apply it to improve the competitiveness and efficiency of Busan Port. Therefore, this study aims to develop a prediction model for predicting the future container volume of Busan Port, and through this, focuses on improving port productivity and making improved decision-making by port management agencies. In order to predict port container volume, this study introduced the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) technique of a machine learning model. XGBoost stands out of its higher accuracy, faster learning and prediction than other algorithms, preventing overfitting, along with providing Feature Importance. Especially, XGBoost can be used directly for regression predictive modelling, which helps improve the accuracy of the volume prediction model presented in previous studies. Through this, this study can accurately and reliably predict container volume by the proposed method with a 4.3% MAPE (Mean absolute percentage error) value, highlighting its high forecasting accuracy. It is believed that the accuracy of Busan container volume can be increased through the methodology presented in this study.
의료 서비스의 효율성과 질은 개인의 의료 정보의 안전한 보호와 투명한 관리에 크게 의존하며, 이는 디지털시대에 더욱 중요해지고 있다. 현재의 EMR 시스템은 중앙 집중식으로 운영되어 개인의 의료 정보에 대한 소유권 및투명성 부족으로 인해 문제가 발생하고 있으며 데이터 공유 및 업데이트 과정에서 지연과 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Hyperledger Indy 기반의 분산 신원 관리(DID)와 전자 의료 기록(EMR) 통합 시스템을 제안한다. 이 시스템은 의료 정보의 소유권을 개인에게 확실히 보장하고, 의료 정보의 접근성과 활용도를 높이는 데 목표를 두고있다. 개인은 이 시스템을 통해 자신의 의료 정보를 직접 관리하고, 필요한 경우 해당 정보를 투명하게 공유할수 있게 되어, 의료 서비스의 효율성을 높일 수 있다. 또한, 이 시스템은 의료 정보를 안전하게 보호하고, 투명하게 관리하여, 의료 서비스의 투명성을 높이고, 개인의 의료 정보에 대한 통제력을 강화한다. 따라서, 이 시스템은 의료 서비스의 질 향상, 개인의 의료 정보 보호, 그리고 의료 서비스의 효율성 향상에 크게 기여할 것이다.
The efficiency and quality of healthcare services rely heavily on the secure protection and transparent management of individuals' medical information, which is becoming increasingly important in the digital age. To address this issue, we propose a distributed identity management (DID) and electronic medical record (EMR) integration system based on Hyperledger Indy, which aims to ensure the ownership of medical information to individuals and increase the accessibility and utilization of medical information. The system will allow individuals to manage their own medical information and share it transparently when necessary, which will improve the efficiency of healthcare services. In addition, the system will securely protect and transparently manage medical information, increasing the transparency of medical services and strengthening individuals' control over their medical information. Thus, the system will contribute significantly to improving the quality of medical services, protecting individuals' medical information, and improving the efficiency of medical services.
4차 산업혁명의 핵심 기술인 IoT, Big-data, AI, Cloud 기술들이 최근 다양한 분야에서 신성장 동력의 핵심기반 기술로 활용되고 있다. 이에 농업 분야에도 예외 없이 이러한 핵심 기술들이 적용되어 시공간의 제약 없이 원격및 생산의 자동화를 통해 농업 분야의 문제점인 노동력 부족 현상 해결, 생산비 절감, 환경 부담 절감 등에 기여하고있다. 그러나 이러한 핵심 기술을 활용함에 따라 농업 분야에도 보안 사고 사례가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는스마트 팜을 기초, 중간, 고도의 3단계로 구분하여 단계별 특성, 보안 위협 및 대응 방안을 제시하고자 한다. 특히 클라우드 플랫폼하에서 컨테이너 기반 다양한 서비스 및 연구가 증대됨에 따라 이에 대한 보안 위협을 중심으로 대응 방안을 제시하고자 한다.
IoT, Big-data, AI, and Cloud technologies, which are core technologies of the 4th Industrial Revolution, have recently been applied to various fields and are being used as core technologies for new growth engines. Accordingly, these core technologies are applied to the agricultural field without exception, contributing to solving the problem of labor shortage, reducing production costs, and reducing environmental burden through remote and automated production without time and space constraints. However, as these core technologies are utilized, security incidents are occurring in the agricultural field as well. Accordingly, this study divides smart farms into three stages(Basic, Middle, and High) and presents the characteristics and security threats of each stage. In particular, as the number of container-based services and research increases under cloud platforms, we would like to suggest countermeasures focusing on security threats.
중국의 거대한 인구와 산업 다양화는 IoT에 대한 수요 증가를 견인하였으며, IoT기술 발전은 스마트 쇼핑을포함한 개인 및 가정생활의 모든 측면을 변화시키고 있는 사회환경 속에서 본 연구는 중국 창춘시(长春市)에 거주하는여대생의 패션니즈를 충족하고, 중국 패션제품 라이브커머스의 서비스품질 개선을 통해 패션제품 산업의 발전을 촉진할수 있는 방법모색을 목표로 하여 연구하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 중국 패션제품 라이브커머스의 서비스품질 특성은 고객 만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 중국 패션제품 라이브커머스의 서비스품질 특성은 재사용 의도에긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 고객 만족도는 재사용 의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 결과로 볼 때, 라이브커머스의 서비스품질을 개선하면 제품 판매를 직접적으로 촉진하고 직접적인 경제적 이익을 창출할 수 있다고 판단할수 있다. 또한 연구 결과인 패션제품 라이브커머스의 서비스품질이 고객만족과 재사용 의도에 미치는 것을 토대로 지역별, 타깃별 라이브커머스 플랫폼 마케팅 전략수립에 유용한 정보제공이 될 것으로 판단한다.
China's huge population and industrial diversification have driven increased demand for IoT, and in a social environment where IoT technology is changing all aspects of personal and family life, including smart shopping, this study was conducted in Changchun, China. The study aimed to find ways to meet the Fashion needs of female college students living in the country and promote the development of the fashion product industry by improving the service quality of Chinese fashion product live commerce. The analysis results are as follows. First, the service quality characteristics of Chinese fashion product live commerce had a positive effect on customer satisfaction. Second, the service quality characteristics of Chinese fashion product live commerce had a positive effect on reuse intention. Third, customer satisfaction had a positive effect on reuse intention. Based on these results, it can be concluded that improving the service quality of live commerce can directly promote product sales and create direct economic benefits. In addition, based on the results of the study, which show that the service quality of fashion product live commerce affects customer satisfaction and reuse intention, it is judged that it will provide useful information in establishing marketing strategies for live commerce platforms by region and target.
This paper proposes an innovative cognitive IoT framework specifically designed for fog computing (FC) in the context of industrial Internet of Things (IIoT). The discourse in this paper is centered on the intricate design and functional architecture of the Cognitive IoT platform. A crucial feature of this platform is the integration of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), which enhances its operational flexibility and compatibility with a wide range of industrial applications. An exemplary application of this platform is highlighted through the Predictive Maintenance-as-a-Service (PdM-as-a-Service) model, which focuses on real-time monitoring of machine conditions. This model transcends traditional maintenance approaches by leveraging real-time data analytics for maintenance and management operations. Empirical results substantiate the platform’s effectiveness within a fog computing milieu, thereby illustrating its transformative potential in the domain of industrial IoT applications. Furthermore, the paper delineates the inherent challenges and prospective research trajectories in the spheres of Cognitive IoT and Fog Computing within the ambit of Industrial Internet of Things (IIoT).