본 논문은 다양한 IoT 제품의 개발에 있어서 선행되는 시제품 제작에 있어서 최근에 가장 널리 활용되고 있는3D 프린팅 기술 중에 하나인 용융적층 공정(Fused deposition modeling, FDM) 공정에 있어서 기계적 물성치 및방수 기능을 향상할 수 있는 온간 등압 가압법(Warm isostatic pressing, WIP) 공정의 최적화 방안에 대하여 연구하였다. 최적화에 있어서 기존의 연구에서 하지 않았던, 온도 유지 시간 및 냉각 방식을 중요 변수로 하여 실험을 계획하였다. 시편의 제작은 WIP 효과가 가장 극적으로 나타는 방향으로 제작을 하였으며, WIP 공정의 효과를 알아보기 위하여 WIP 처리를 하지 않은 시편도 동일한 방식으로 제작하여 실험하였다. 실험 결과는 WIP 공정은 기계적 물성치 및방수 효과 향상 시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 온도 유지 시간은 기계적 물성치에 영향을 주지 않으며 냉각 방식의 차이에 따른 기계적 변화는 5% 차이를 보여주었다.
This paper studied the post-processing process of the fused deposition modeling (FDM) process, one of the most widely used 3D printing technologies recently, in prototyping, which is a leading step in the development of various IoT products. The proposed post-treatment process is warm isostatic pressing (WIP), which can improve the mechanical properties and waterproof function of parts made by the FDM process. There are various process parameters in the WIP process, but in this study, the experiment was planned with the holding time of temperature and cooling ways as important variables. The specimens were manufactured in a direction that showed the most dramatic WIP effect, and in order to determine the effect of the WIP process, specimens without WIP treatment were manufactured and tested in the same manner. The experimental results confirmed that the WIP process improved mechanical properties and waterproofing effects. In addition, the temperature holding time did not affect the mechanical properties, and the mechanical change due to the difference in cooling method showed a 5% difference.
핫데이터는 저장시스템의 성능과 수명에 영향을 주는 사용 빈도가 높은 데이터이다. 따라서 식별된 핫데이터를 분류하여 관리하는 것은 저장장치의 성능과 수명을 위해 중요한 일이다. 특히 특정 블록에 집중적인 쓰기 동작을 반복하면 열화 현상이 급격하게 진행되는 특징을 가지고 있는 낸드 플래시 메모리는 이러한 핫데이터를 구분하여 관리하는 것이 성능과 수명을 향상하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 서버에서 추출한 트레이스를 벤치마킹하여 플래시 메모리 기반 저장장치에서 자원을 효율적으로 관리하는데 필요한 핫데이터 분류기 및 관리 정책을 설계한다. 또한. 멀티 해시를 이용하여 핫데이터의 빈도를 측정하고, 식별된 핫데이터를 구분하여 열화에 강한 미디어에 관리하는 기법을 통해 저장시스템의 성능과 수명을 향상시키는 방법을 제안한다. 마지막으로 실험을 통해 증가한 성능과 수명을 측정하여 제안하는 방법의 효과를 증명한다.
Hot data is frequently used data that affects the performance and lifespan of a storage system. Therefore, classifying and managing the identified hot data is important for the performance and lifetime of storage devices, especially for NAND flash memory, which is characterized by rapid degradation after repeated intensive write operations to specific blocks. In this paper, we design a hot data classifier and management scheme for an efficient resource management in flash memory-based storage devices by benchmarking traces extracted from enterprise servers. Also, we propose a method to measure the frequency of hot data using multiple hashes, and to improve the performance and lifetime of the storage system by classifying the identified hot data and managing it on degradation-resistant media. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed method by measuring the increased performance and lifetime through experiments.
현재 휠체어는 전동 휠체어와 수동 휠체어가 있지만, 전동 휠체어조차 자기 근육을 사용할 수 있는 사람이 사용할 수 있다. 자기 근육을 거의 사용하지 못하는 사람의 경우 누군가가 끌어주는 휠체어만을 사용해야 하지만, 누구나 자유를 꿈꾸고 원한다. 이에 따라, 자기 근육을 사용할 수 없는 사람도 다른 사람의 도움 없이 움직일 수 있는 휠체어가 필요하다. 뇌파 기반 다방향 이동성 메카넘 휠은 장치 사용자의 후두엽(O1, O2, P7, P8)에서 자극기와 동일한 주파수 성분을 SVM 모델을 이용하여 분석 후 장치를 제어한다. 장치에 카메라와 초음파 센서를 장착하여 물체와 거리를 감지해 정지하고, 추락의 위험이 있는 높이의 턱에서 정지할 수 있다. 또한, 카메라를 이용해 이동 장치 사용자의 전방 상황을 보호자에게 보여줄 수 있으며, GPS를 이용하여 사용자의 실시간 위치를 더 정확하게 확인할 수 있어 장치 사용자의 안전을 보장하고 보호자의 모니터링을 용이하게 하는 기술을 설계하였다. 이를 통해 장애인은 더 자유롭게 이동할 수 있고, 보호자는 장애인을 더 쉽게 모니터링을 할 수 있다. 근육을 사용하지 못하는 사람과 보호자에게 도움을 주어 삶의 질을 높이고자 한다.
Wheelchairs currently come in two types: electric and manual. However, even electric wheelchairs require some degree of muscle control for operation. Individuals with limited muscle control often rely on someone else to push their wheelchair, depriving them of the independence that everyone desires. Consequently, there is a need for wheelchairs that individuals without muscle control can operate independently. The brainwave-based omnidirectional mobility Mecanum wheel analyzes frequency components similar to those of a stimulator in the occipital lobe (O1, O2, P7, P8) of the user, utilizing an SVM model for control. Equipped with cameras and ultrasonic sensors, the device can detect objects and distances, allowing it to halt and prevent falls at elevated thresholds. Moreover, the camera can provide the caregiver with a front view of the user's surroundings, while GPS enables more accurate real-time monitoring of the user's location, ensuring the user's safety and facilitating caregiver monitoring. This technology aims to enhance the quality of life for individuals with limited muscle control and their caregivers, enabling greater freedom of movement for the disabled and easier monitoring for caregivers.
본 논문은 다양한 IoT 제품의 개발에 있어서 선행되는 시제품 제작에 있어서 최근에 가장 널리 활용되고 있는 3D 프린팅 기술 중에 하나인 용융적층 공정(Fused deposition modeling, FDM) 공정에 있어서 기계적 물성치 및 방수 기능을 향상할 수 있는 온간 등압 가압법(Warm isostatic pressing, WIP) 공정의 최적화 방안에 대하여 연구하였다. 최적화에 있어서 기존의 연구에서 하지 않았던, 온도 유지 시간 및 냉각 방식을 중요 변수로 하여 실험을 계획하였다. 시편의 제작은 WIP 효과가 가장 극적으로 나타는 방향으로 제작을 하였으며, WIP 공정의 효과를 알아보기 위하여 WIP 처리를 하지 않은 시편도 동일한 방식으로 제작하여 실험하였다. 실험 결과는 WIP 공정은 기계적 물성치 및 방수 효과 향상 시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 온도 유지 시간은 기계적 물성치에 영향을 주지 않으며 냉각 방식의 차이에 따른 기계적 변화는 5% 차이를 보여주었다.
This paper studied the post-processing process of the fused deposition modeling (FDM) process, one of the most widely used 3D printing technologies recently, in prototyping, which is a leading step in the development of various IoT products. The proposed post-treatment process is warm isostatic pressing (WIP), which can improve the mechanical properties and waterproof function of parts made by the FDM process. There are various process parameters in the WIP process, but in this study, the experiment was planned with the holding time of temperature and cooling ways as important variables. The specimens were manufactured in a direction that showed the most dramatic WIP effect, and in order to determine the effect of the WIP process, specimens without WIP treatment were manufactured and tested in the same manner. The experimental results confirmed that the WIP process improved mechanical properties and waterproofing effects. In addition, the temperature holding time did not affect the mechanical properties, and the mechanical change due to the difference in cooling method showed a 5% difference.
본 연구는 유아 인공지능 교육을 위해 교육 내용 체계를 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해서 유아 교육 및 인공지능 전문가 5인을 대상으로 FGI를 수행하였다. 전문가들의 담화는 의미해석 방법을 사용하였다. 의미해석 방법은 담화를 분석하는 전문적인 방법으로서 의미 압축-의미 범주화-의미 구조화의 절차를 사용한다. 본 연구는 전문가들의 담화에서 43개의 의미를 압축하였다. 43개의 의미는 범주화를 통해서 인간의 사고과정, 컴퓨팅 능력, 인공지능의 원리와 역사, 인공지능 기술의 활용, 데이터의 개념, 인공지능의 창의적 표현, 창의 융합적 문제해결을 위한 인공지능 하드웨어 구성, 창의 융합적 문제해결을 위한 인공지능 도구 탐색 및 활용, 창의 융합적 문제해결을 위한 인공지능 생성, 인공지능에 대한 관심, 인공지능과 더불어 살기, 인공지능의 윤리적 사용 및 태도'까지 12개의 내용으로 구성되었다. 마지막으로 12개의 내용은 의미구조화를 통해서 컴퓨팅 사고력, 인공지능과 데이터, 창의 융합적 문제해결, 인공지능 윤리'까지 4개의 범주로 구성되었다. 본 연구의 결과는 유아 교육 영역에서 인공지능 교육을 구성하기 위한 기초가 될 수 있다는 것이 가치를 가진다.
The purpose of this study is to develop an educational content system for early childhood artificial intelligence education. For the purpose of the study, FGI was conducted on five early childhood education and artificial intelligence experts. The experts' claims were analyzed using the semantic interpretation method. The meaning interpretation method uses meaning compression - meaning categorization - meaning structuring. The experts' claims were condensed into 43 meanings. The 43 meanings were composed of 12 contents ranging from 'Human thinking process, computing ability, Principles and history of AI, Utilization of AI technology, Concept of data, Creative expression of AI, AI hardware configuration for creative convergence problem solving, Exploration and use of AI tools for creative and convergent problem solving, Creation of AI for creative and convergent problem solving, Interest in AI, Living with AI, Ethical use and attitudes of AI' using categorization. The 12 contents were organized into four categories, ranging from semantic structuring to Computational Thinking, AI and data, Creative convergence Problem solving, AI ethics. The results of this study are valuable in that they can serve as a basis for constructing artificial intelligence education in the field of early childhood education.
본 논문에서는 주차 문제를 해결하기 위해 새로운 주차장을 만드는 것보다 기존 주차장을 효율적으로 활용하는 인공지능 기반의 주차관제시스템을 제안한다. 이를 위해 CCTV를 통한 영상분석으로 주차면 인식 및 잔여 주차 공간정보를 제공하고, 사용자 중심의 쉽고, 직관적인 인터페이스 설계로 실시간 주차정보 제공 및 GPS 사용으로 인한 근처 주차장 찾기 및 길 안내 서비스 등을 제공한다. 또한 기존 주차관제플랫폼의 한계점을 극복하기 위해 강력한 보안 및 개인정보 보호 기능을 갖추고 있다. 본 연구에서 구현한 지능형 주차관제시스템은 사용자의 편의성을 향상시키고, 도시의 교통 혼잡과 주차 문제를 해결하는 것을 목적으로 하고 있으며 시스템 설계 와 구현의 전 과정을 기술한다.
In this paper, we propose a artificial intelligence-based parking system that efficiently uses existing parking lot rather than creating new parking sites.To this end, parking spaces through CCTV, parking space information provides parking spaces information, and intuitive interface design, and intuitive interface design.In addition, there are strong security and personal information protection functions to overcome the limit of existing parking pipe platform.In this study, intelligent parking tube system implementation system improves user convenience and parking problems of the city design and implementation of the city design and implementation of the system design and implementation of system design and implementation.
본 연구는 ICT 활용 수업을 기반으로 치주관리실습의 수업사례를 공유하여 블렌디드러닝 교수학습 방법에 따른 학습태도와 정서적경험, 학업성취도간의 관계를 파악하여 이론-실습 수업을 설계하는데 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 본 연구는 치위생(학)과 학생 89명을 대상으로 하였고, 수업은 온라인으로 이론수업을 진행하고, 대면 수업에서는 선행학습에 대한 점검으로 퀴즈 및 이해가 부족한 부분에 대한 보충설명으로 진행하고, 이론 내용을 실습하는 형태로 진행하였다. 연구 결과 학습태도는 3.47점, 정서적경험은 3.88점, 그리고 학업성취도는 3.42점으로 나타났다. 또한 변수들간의 상관관계를 분석한 결과 학습태도는 학업성취도(r=0.400, p<0.01), 정서적경험(r=0.482, p<0.01)과 유의미한 양의 상관관계를 보였고, 정서적경험은 학업성취도(r=0.236, p<0.05)와 유의미한 양의 상관관계를 나타냈다. 따라서 블렌디드러닝 교수학습 방법은 이론 및 실습을 다루는 수업에 적용 가능한 방법으로 여겨진다.
This study aims to share a case of periodontal management practical training conducted through ICT learning, with the purpose of investigating the relationships among learning attitudes, affective experience, and academic achievement according to application blended learning. Eighty-nine dental hygiene students participated in this study. Theory classes conducted online and in face-to-face classes, quizzes were conducted to check prior learning, supplementary explanations for content that was lacking in understanding, and theoretical content was practiced in the form of practice. The results of this study showed that the learning attitude was 3.47, affective experience was 3.88, academic achievement was 3.42. The analysis of correlations among the variables showed that learning attitude has a positive correlation with affective experience(r=0.482, p<0.01) and academic achievement(r=0.400, p<0.01), and affective experience has a positive correlation with academic achievement(r=0.236, p<0.05). Therefore, the blended learning is considered to be applicable to classes that cover theory and practice.
본 연구는 유아 인공지능 교육을 위해 유아 인공지능 역량 요소 및 하위 요소를 구성하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌 분석과 전문가 델파이 조사를 사용하였다. 문헌 분석을 위해 검색을 통해 국내 자료 4편, 국외 자료 3편을 수집하였다. 수집된 자료를 분석하여 4개의 요소와 25개의 하위 요소를 구성하였다. 최초로 구성된 요소는 인공지능 이해(하위 요소 5개), 인공지능 사고(하위 요소 6개), 인공지능 활용(하위 요소 8개), 인공지능 가치(하위 요소 6)가 도출 되었다. 최초 구성된 요소를 전문가 델파이로 검증하였고, 전문가들은 역량 요소와 하위 요소는 수용할 만한 수준이지만 하위 요소들이 보완되어야 한다는 의견을 제시하였다. 이에 본 연구는 전문가들의 의견을 수렴하여 수정하였다. 수정된 요소는 인공지능 이해(하위 요소 6개), 인공지능 사고(하위 요소 2개), 인공지능 활용(하위 요소 6개), 인공지능 가치(하위 요소 6)로 구성되었다. 수정된 요소는 전문가 델파이 조사를 수행하였고, 그 결과 타당한 것으로 검증되었다. 이에 본 연구는 수정된 요소를 최종 요소로 제안하였다. 본 연구의 결과는 유아 인공지능 교육과정을 구성하는데 중요한 근거를 제시한다는 것에서 많은 시사점을 가진다.
The purpose of this study is to construct competency factor and sub-factor for early childhood artificial intelligence education. Literature analysis and expert Delphi survey were used to achieve the purpose of the study. For literature analysis, data were searched, and 4 domestic and 3 international data were collected. The collected data was analyzed. And 4 factor and 25 sub-factor were composed. The first constructed factor are understanding artificial intelligence (5 sub-factor), thinking about artificial intelligence (6 sub-factor), utilizing artificial intelligence (8 sub-factor), and value of artificial intelligence (6 sub-factor). The initially constructed factor were verified through expert Delphi, and the experts suggested that the competency element and sub-factor were at an acceptable level, but that the sub-factor should be supplemented. Accordingly, this study was revised by collecting opinions from experts. The revised factor are understanding artificial intelligence (6 sub-factor), thinking about artificial intelligence (2 sub-factor), utilizing artificial intelligence (6 sub-factor), and value artificial intelligence (6 sub-factor). The revised factor were verified as valid through an expert Delphi survey. Accordingly, this study proposed the revised factor as the final factor. The results of this study have many implications in that they provide important evidence for constructing an early childhood artificial intelligence curriculum.
스마트 지역사회 건설이 추진됨에 따라 지역사회의 지능화와 안전성이 크게 향상되었으며, 스마트 지역사회 보안을 더욱 구축하기 위해 본 연구에서는 지역사회 모니터링 비디오 화면을 기반으로 얼굴 식별을 구현하여 의심스러운 사람들의 출현을 보다 정확하게 식별하고 경고하는 것이다. 모니터링되는 영상 화면의 낮은 픽셀과 촬영 각도 변화와 같은 요인으로 인해 얼굴 화면을 캡처하는 데 어려움이 있음을 고려하여 최적화 해결방법을 제안한다. 첫째, 컨벌루션 모듈과 비전 트랜스포머 모듈을 결합한 경량화적인 얼굴 감지 네트워크를 전체적으로 검색하는 것을 설계했다. 네트워크의 전체 검색 능력을 향상시키기 위해 Vision Transformer 모듈을 네트워크에 처음으로 추가했다. 둘째, Vision Transformer 모듈에 대해 심층 구조 최적화를 수행했는데, 특징 블록 추출 및 분할 단계에서 모듈의 매개변수 수를 줄이기 위해 풀링 레이어가 추가되었다. 동시에 특성 블록과 특성 맵을 일치시켜 특성 간의 연관성을 향상시킨다. 셋째, 얼굴 정렬 단계에서 Anchor Free 메커니즘을 기반으로 타원형 얼굴 위치 영역을 설계했다. 이렇게 하면 얼굴과 더 정확하게 일치시키고 배경 정보의 간섭을 줄이며 최종 식별을 더 정확하게 할 수 있다. 넷째, 유클리드 공간 거리를 사용하여 얼굴의 유사성을 계산하여 사람의 신분을 결정한다. 관련 실험 테스트 후, 설계한 얼굴 감지 네트워크는 감지 정확도가 평균 3.11% 향상되어 97.19%에 도달했다. 얼굴 식별 측면에서 모델 인식 정확도는 평균 3.43% 향상되어 95.84%에 도달했다.
The promotion of intelligent security community construction has greatly enhanced the intelligence and safety of residential areas. In order to further establish a security-oriented community, this paper proposes the utilization of facial recognition based on community surveillance footage to identify suspicious individuals. To address the difficulties in capturing facial images caused by factors such as low pixel resolution and varying shooting angles in surveillance footage, the following optimization strategies are proposed in this paper : Firstly, a lightweight global search facial detection network is designed based on convolutional modules and Vision Transformer modules. The Vision Transformer module is introduced to enhance the global retrieval capability of the network. Secondly, the structure of the Vision Transformer module is optimized by adding pooling layers in the feature block extraction and segmentation stage to reduce the number of module parameters. The feature blocks are mapped and computed with the feature maps to improve the corresponding feature correlation. Thirdly, in the face alignment stage, an Anchor Free mechanism is adopted to generate elliptical face localization regions for more accurate fitting of faces and reducing interference from other background information in the final identity recognition stage. Finally, the similarity between faces is calculated using Euclidean space distance to determine corresponding personnel identities. Through relevant experiments and tests on the self-built facial identity dataset in this paper's residential surveillance system, the proposed facial detection network achieves an average improvement of 3.11% in detection accuracy compared to other detection networks, reaching 97.19%. In terms of facial identity recognition, the designed model achieves an average improvement of 3.43% with a recognition accuracy of 95.84.
PKI(Public Key Infrastructure)는 인터넷 서비스에 대한 법적 구속력을 강화하는 데 사용된다. PKI 인증서는 사용자 공개키를 법적으로 인증한 것으로 정부가 지정한 신뢰할 수 있는 인증기관에서 발행된다. 따라서 사용자는 인증서 기반으로 법적 구속력을 갖는 서명을 생성할 수 있다. 바이오메트릭 데이터는 사람마다 고유하기 때문에 바이오메트릭 인증은 PKI 도움 없이 법적으로 자신의 신분을 증명할 수 있다. 소셜미디어와 같은 인터넷 서비스 가입은 지역적 제약을 받지 않기 때문에 PKI 기반의 인터넷 서비스를 구현하는 것은 쉽지 않다. 블록체인은 네트워크에 참여하는 사용자들의 합의로 수정 및 삭제할 수 없는 데이터를 저장하는 기술로 신뢰할 수 있는 제 3자의 도움이 필요하지 않다. 본 연구에서는 이더리움 스마트 계약 기반의 부인봉쇄 바이오메트릭 서명 기법을 제안한다. 제안한 방법은 바이오메트릭 템플릿 등록, 부인봉쇄 서명 생성 및 검증 단계로 구성된다. 부인봉쇄 서명은 서명자의 도움 없이는 서명을 검증할 수 없다. 서명자는 도전-응답 방식의 검증 프로토콜을 이용하여 원하는 검증자에게만 서명의 정당성을 확인시켜준다. 제안한 방법은 엘가말 서명 기법을 변형하여 다중서명 기법으로 확장될 수 있고 블록체인 기반 인터넷 서비스의 신뢰성을 높일 수 있다.
PKI(Public Key Infrastructure) is used to enforce legal binding forces to the Internet services. The PKI certificate is the legal certification of the user's public key and is issued by the trustworthy CA(Certificate Authority) designated by the government. Therefore, users can create legally binding signatures based on PKI certificates. Because biometric data is unique to each person, biometric authentication can legally prove one's identity without the help of PKI system. As users participating in Internet services such as social media are not subject to regional restrictions, thus it is not easy to implement Internet services based on PKI. Blockchain is a technology that stores data that cannot be modified or deleted, and does not require the help of a trusted third party. The block to add is determined by consensus of users participating in the blockchain network. In this study, we propose the undeniable biometric signature scheme based on Ethereum smart contracts. The proposed scheme consists of biometric template registration, undeniable signature generation, and verification protocolss. The Undeniable signature cannot be verified without the help of the signer. The signer uses a challenge-response protocol to show the legitimacy of the signature only to the desired verifier. The proposed scheme can be extended to a multi-signature scheme by modifying the El-Gamal signature scheme and can increase the reliability of blockchain-based Internet services.
전자상거래의 급속한 발전과 함께 사물인터넷을 통한 새로운 서비스 이용인 O2O서비스 체험점의 출현으로 온·오프라인 결합 서비스 모델 및 O2O서비스의 특성을 파악하여 본 연구에서는 중국 O2O서비스 체험점의 마케팅 모델을 분석 및 비교하였다. 특히 패션의 선도 도시 중국 상하시의 20~40대 여성소비자를 대상으로 설문조사를 실시하여 O2O서비스 배경에서 소비행태를 연구하고 데이터 분석을 진행하였다. 설문조사 기간은 2023년 4월 8일부터 2023년 4월 18일 기간 동안에 실시하였으며, 506부를 최종분석 자료로 사용하였다. SPSS 26.0와 AMOS를 통해 구조방정식모델분석을 하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 첫째, 체험요인의 온라인 체험, 오프라인 체험은 브랜드 가치에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, O2O서비스 체험점 경험에 대한 브랜드 가치가 브랜드 몰입도에 미치는 영향을 분석한 결과, 브랜드 가치는 브랜드 몰입도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, O2O 서비스 체험점 경험에 대한 브랜드 가치가 브랜드 재이용의도에 미치는 영향을 분석한 결과, O2O서비스 체험점의 경험이 브랜드 가치에 영향을 미치며 이는 브랜드 재이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, O2O서비스 체험점 경험에 대한 브랜드 몰입도가 브랜드 재이용의도에 미치는 영향을 분석한 결과, 브랜드 몰입도는 브랜드 재이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
With the interest in the Internet of Things and the rapid development of e-commerce, the emergence of new service O2O service experience stores is increasing. In the study, the characteristics of the online and offline combined service model O2O service were identified. The marketing model of China's O2O service experience store was analyzed and compared. In particular, a survey was conducted on female consumers in their 20s~40s in Shanghai, China, a leading fashion city, to study O2O service consumption behavior and conduct data analysis. The survey period was conducted from April 8, 2023 to April 18, 2023, and 506 were used as final analysis data. SPSS26.0 and AMOS26.0 structural equation model analysis were used. The empirical analysis results of this study showed that, first, online and offline experiences have a positive effect on brand value. Second, as a result of analyzing the impact of brand value on brand commitment on O2O service experience store experience, it was found that brand value had a positive effect on brand commitment. Third, it was found that the experience of the 020 service experience store affects brand value, which has a positive effect on brand Repeat-Using Intention. Fourth, it was found that the brand commitment to the O2O service experience store experience had a positive effect on brand repeat-using intention.
사물인터넷 환경에서 ESG를 기반으로 지속가능성을 위한 다양한 노력이 진행되고 있다. ESG는 환경뿐만 아니라 사람과 지역 사회에 영향을 미치는 광범위한 문제를 포함하여 오늘날 비즈니스 운영 및 전략에서 중요하다. 특히 정보 및 데이터 보안 분야의 정보보호 교육은 ESG의 사회적 영역에 속한다. 이는 중요한 정보, 사용자 개인정보보호 및 디지털 권한 보호가 조직의 사회적 책임의 중요한 부분임을 보여주고 있다. 사물인터넷 환경에서 ESG를 기반으로 보안을 강화하기 위해서는 사물인터넷 환경의 특성을 고려한 교육 과정이 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서의 ESG 기반의 정보보호 교육모델을 제안하였다. 제안된 교육모델은 사물인터넷 환경의 지속가능성을 위한 ESG를 위한 정보보호 교육 과정으로 설계하였다. 제안된 교육과정 모델을 3개 기관에서 진행해보고 교육 참여자의 설문을 통한 교육과정의 효율성을 확인하였다.
In the IoT environment, various efforts for sustainability are underway based on ESG. ESG is important in today's business operations and strategies, covering a wide range of issues affecting people and communities as well as the environment. In particular, information security education in the field of information and data security belongs to the social domain of ESG. This shows that protecting sensitive information, user privacy, and digital rights is an important part of an organization's social responsibility. In order to strengthen security based on ESG in the Internet of Things environment, a training course that takes into account the characteristics of the Internet of Things environment is needed. In this paper, we proposed an ESG-based information security education model in the Internet of Things environment. The proposed education model was designed as an information security education course for ESG for sustainability of the Internet of Things environment. The proposed curriculum model was implemented at three institutions and the effectiveness of the curriculum was confirmed through a survey of training participants.
이기종 IoT 시스템을 대상으로 점차 지능화·고도화되는 사이버 공격에 능동적으로 대응하기 위해서 침해사고 발생 시 수집되는 위협정보를 효율적으로 공유할 수 있는 기법이 필요하다. 각종 IoT 기기 등으로부터 수집된 각종 디지털 포렌식 아티팩트를 IoC 정보로 생성한 후에 이를 MISP 등과 같은 CTI 시스템을 통해 공유할 수 있는 기법이 제시되어야 한다. 이에 본 연구에서는 IoT 기기를 대상으로 침해사고 발생 시 각종 아티팩트가 수집되면 상세 공격 정보를 침해지표(IoC)로 생성하고 MISP와 같은 CTI 시스템에서 Hub&Spoke 모델을 적용하여 위협정보를 공유하여 잠재적인 위협 행위에 효율적으로 대응할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 위협정보 공유 모델을 적용할 경우 사이버 침해사고 분석 과정 시 대응 시간 및 검출 성능을 향상시킬 수 있어 최근 급증하고 있는 IoT 기기를 대상으로 한 지능형 사이버 공격에 대한 탐지/대응 능력을 더욱더 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
In order to proactively respond to increasingly intelligent and sophisticated cyber-attacks targeting heterogeneous IoT systems, there is a need for techniques that efficiently share threat information collected when intrusion incidents occur. Techniques should be presented for generating various IoC(Indicators of Compromise) information from various digital forensic artifacts collected from various IoT devices, and for sharing this information through CTI(Cyber Threat Intelligence) systems such as MISP. In this study, when various artifacts are collected upon intrusion incidents in IoT devices, we propose a method for generating detailed attack information as IoCs and sharing threat information efficiently by applying the Hub & Spoke model in CTI systems like MISP. The application of the proposed threat information sharing model is expected to enhance response time and detection performance in the cyber incident analysis process, thus improving the ability to detect and respond to intelligent cyber-attacks targeting IoT devices.