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개인 의료정보는 개인의 존엄성과 가치를 소중히 여기는 개인정보의 한 부분으로서, 만약 불법적인 유출이 되었을 때 한 개인에게 심각한 사회적 편견과 불이익이 돌아올 수 있다. 또한, 그 의료정보는 쓰임새가 많아 그 가치가 상대적으로 높아 내, 외부적인 위협이 지속되고 있는 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 암호문 정책 속성중심 프락시 재암호 기법을 사용하여 블 록체인 기반 환자 프라이버시가 보장되는 의료정보공유 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 먼저 블록체인을 사 용하여 의무기록의 무결성과 투명성을 보장하고, 스텔스 주소를 사용하여 의사-환자의 연계불가성을 제안한다. 또한 암호문 기반 속성중심 암호를 이용하여 세밀한 접근제어가 가능하고, 환자 미동의 및 응급 상황에서의 정보공유가 가능하다.

Medical record is part of the personal information that values the dignity and value of an individual, and can lead to serious social prejudice and disadvantage to an individual when it is breached illegally. In addition, the medical record has been highly threatened because its value is relatively high, and external threats are continuing. In this paper, we propose a medical record sharing framework that guarantees patient's privacy based on blockchain using ciphertext policy-based attribute based proxy re-encryption scheme. The proposed framework first uses the blockchain technology to ensure the integrity and transparency of medical records, and uses the stealth address to build the unlinkability between physician and patient. Besides, the ciphertext policy attribute-based proxy re-encryption scheme is used to enable fine-grained access control, and it is possible to share information in emergency situations without patient’s agreement.

IT 기술이 발달함에 따라 센서･모바일을 기반으로 사물에 정보를 담아 네트워크로 상호연계되는 유비쿼터스 정보기술이 발달하고 있다. 그러나 서버에 저장되어 있는 데이터를 손쉽게 사용하기 위한 보안 해결책이 미미한 상태이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스에서 제공되고 있는 대용량 데이터를 사용자가 안전하게 처리하기 위해서 빅 데이터 서비스에 사용되는 데이터에 다중의 속성을 해쉬 체인 기법에 적용한 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 빅 데이터 서비스에 사용한 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터의 속성을 분류하여 분류된 속성 정보를 해쉬 체인으로 묶어 데이터의 안전성을 향상시켰다. 또한, 제안 기법은 여러 지역에 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 데이터 속성 정보를 해쉬 체인의 연결 정보로 활용하여 빅 데이터의 접근 제어를 분산 처리하였다.

Put your information in the object-based sensors and mobile networks has been developed that correlate with ubiquitous information technology as the development of IT technology. However, a security solution is to have the data stored in the server, what minimal conditions. In this paper, we propose a data management method is applied to a hash chain of the properties of the multiple techniques to the data used by the big user and the data services to ensure safe handling large amounts of data being provided in the big data services. Improves the safety of the data tied to the hash chain for the classification to classify the attributes of the data attribute information according to the type of data used for the big data services, functions and characteristics of the proposed method. Also, the distributed processing of big data by utilizing the access control information of the hash chain to connect the data attribute information to a geographically dispersed data easily accessible techniques are proposed.

클라우드 환경의 대규모 인프라 구조에서는 응용프로그램들과 디바이스의 공유로 인하여 불법적인 접근권 한 문제가 빈번하게 발생하기 때문에 이러한 공격에 적극적으로 대응하기 위해서는 상황별로 대비가 가능한 강화 된 접근통제 시스템이 요구된다. 우리는 대규모 인프라 환경에 기반한 보안등급과 릴레이션 개념의 개체 속성 기반 접근통제 모델을 제시하였다. 본 모델은 주체와 객체에 무결성과 기밀성 등급을 부여하고 동일한 역할에 대해 서로 다른 서비스가 가능한 강화된 접근제어 특성을 가지며, 서비스와 관련된 릴레이션과 상태정보인 컨텍스트에 의해 역할과 권한을 배정함으로써 권한 관리의 유연성을 갖는다. 또한, 대학이라는 대규모 인프라 구조를 갖는 다중 서 비스 환경에 적용한 응용 사례를 통하여 본 모델의 적용 가능성을 제시하였다.

In the large-scale infrastructure of cloud environment, illegal access rights are frequently caused by sharing applications and devices, so in order to actively respond to such attacks, a strengthened access control system is required to prepare for each situation. We proposed an entity attribute-based access control(EABAC) model based on security level and relation concept. This model has enhanced access control characteristics that give integrity and confidentiality to subjects and objects, and can provide different services to the same role. It has flexibility in authority management by assigning roles and rights to contexts, which are relations and context related to services. In addition, we have shown application cases of this model in multi service environment such as university.

빅 데이터 분석의 대표적 기법중의 하나인 군집분석에 대하여, 본고에서는 사회연결망의 서브 그룹 분석을 활용하는 방식을 정리하였다. 사회연결망은 기본적으로 속성형 데이터가 아닌 관계 형 데이터를 기반으로 구성되므로, 본고에서는 구성원의 속성형 데이터인 성격특성 데이터를 대 상으로 구성원 개체간의 관계형 데이터를 계산하여 사회연결망을 구성하고 분석하였다. 관계형 데이터는 유클리디안 거리 및 피어슨상관계수와 같은 속성유사도를 계산하여 활용하였고, 사회 연결망의 서브그룹은 거번·뉴먼 알고리즘으로 구할 수 있다. 서브그룹에 의한 군집결과에 대하 여 일반적인 군집분석인 k-평균, EM 알고리즘에 의한 군집결과와 군집유효성을 비교하여 평가 하였다. 본고에서 정리한 사회연결망의 서브그룹 분석이 군집분석으로서의 가치를 가질 수 있음 이 확인되지만, 속성유사도 또는 군집유효성지수의 종류에 따라 군집유효성의 평가가 일정하지 않은 면에 대해서는 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단된다. 또한 활용분야 또는 데이터의 성 격에 따라 본고와 같은 분석과정의 결과와 상이할 수 있으므로 다양한 분야의 실증적 연구가 필요한 것으로 사료된다.

For cluster analysis, which is one of the typical techniques of big data analysis, this paper summarizes the method of using subgroup analysis of social networks. Since the social network is basically based on relational data rather than attribute data, in this paper, the social network is constructed and analyzed by calculating the relational data between individuals based on the personality characteristic data of members. The Euclidean distance and Pearson's correlation coefficient were used for the calculation of relational data, and the subgroups of social networks can be obtained by Girvan·Newman algorithm. The clusters using Girvan·Newman algorithm subgroups were evaluated by comparing those by k-means and EM algorithm, which are methods of general cluster analysis. Although the subgroup analysis of the social network in this paper may have a value as a cluster analysis, additional research is needed on the aspect where the evaluation of cluster effectiveness is not consistent depending on the attribute similarity or the kind of the clustering validity index. In addition, it is considered that empirical research in various fields is necessary because the results of the analysis process such as this paper may not be consistent depending on the application field or the nature of the data.

본 연구는 커버리지 중심 검증과 속성 중심 검증을 통합하여 반도체 설계 검증의 완전성과 자동화를 동시에 향상시키는 체계적 검증 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 IEEE 1800 SystemVerilog 표준과 UVM 프레임워크를 기반으로, 속성 정의, 스티뮬러스 생성, 정확성 판정, 구현의 네 영역으로 구성된 속성 정의 항목을 설계하고 통합 검증 체계의 구조를 분석하였다. 연구 결과, 제안된 속성 정의 항목에서 Cover Point가 속 성 중심 검증과 커버리지 중심 검증을 연결하는 핵심 고리 역할을 수행함을 규명하였다. Cover Point는 "이 상황 이 테스트되었는가"를 측정하고, Checking Logic은 "발생한 것이 올바른가"를 판정하여 검증의 완전성과 정확성 을 분리 관리할 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 추상적 통합 방법론을 실행 가능한 프레임워크로 구체화하였으 며, 향후 AI 기반 속성 도출 자동화 연구가 필요하다.

This study proposes an integrated verification methodology that combines coverage-driven verification and attribute-driven verification to enhance both completeness and automation in semiconductor design verification. Based on the IEEE 1800 SystemVerilog standard and UVM framework, we designed attribute definition items comprising four domains: attribute definition, stimulus generation, correctness judgment, and implementation. The results demonstrate that Cover Point serves as the critical link connecting attribute-driven and coverage-driven verification. Cover Point measures "whether this situation was tested," while Checking Logic determines "whether what occurred is correct." This research concretizes an abstract integration methodology into an executable framework.

ICT 강국을 중심으로 국가자원에서 IoT기반의 기술을 지원하고 있으며, 기업 및 연구소에서도 기술 개발 및 생태계 조성을 위해서 활발히 연구되고 있다. 서울시의 도로 곳곳에서는 IoT기반의 공공시설이 도입되고 있으며, 사용자들로부터 다양한 서비스 및 편의성을 제공하고 있다. 하지만 IoT의 본격적인 도래와 발전을 위해서는 보안 및 프라이버시 침해와 생명과 안전에 대한 위협하는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 또한 IoT 환경은 기존의 센서 네트 워크, 이 기종 통신 네트워크, IoT 환경에서 최적화된 Device 등 다양한 환경기술을 포함하고 있으므로 기존의 보안 위협 및 다양한 공격 기법을 계승한다. 그러므로 본 논문에서는 IoT환경에서 안전한 통신을 위한 속성기반 암호화기 술에 대해서 연구한다. 디바이스에서 수집된 데이터를 속성기반의 암호화 기법을 활용하여 전송하며, 키 생성 프로토 콜을 설계하여 디바이스와 사용자에 대한 등급 및 권한을 식별하여 안전한 메시지를 전송하도록 한다. 성능평가를 수행하여 기존의 RSA 알고리즘 대비 암호화, 서명부분에서 대략 69%, 40%의 향상된 속도를 확인하였으며, IoT환경 에서 발생하는 보안위협에 대해서 안전성을 분석하였다.

Many countries, especially ICT powers, are supporting IoT-based technology at a national level and this technology is actively being researched in the businesses and research institutes in an aim to develop technology and create an ecosystem. Roads in the Seoul city are building public facilities based on IoT to provide various services and conveniences for the users. However, for the full-fledged introduction and development of IoT, there are many cases where infringement on security and privacy and threat for life and safety happen. Also, as the IoT environment includes various environment technologies such as the existing sensor network, heterogeneous communication network, and devices optimized for the IoT environment, it inherits the existing security threat and various attack techniques. This paper researches the attribute based encryption technology for safe communication in the IoT environment. The data collected from the device is transmitted utilizing the attribute based encryption and by designing the key generation protocol, grades and authorities for the device and users are identified to transmit safe messages.

This paper introduces nine acceptance sampling plans by attribute based on screening (sorting, rectifying). Revised KS standards for single and double acceptance sampling by attribute such as Dodge - Romig : 1998, KSA ISO 2859 - 2 : 2001, 13448 - 1, 2, MIL - STD - 105E : 1989, KSA IEC 60410 and ANSI/ASQ Z1. 4 : 2003 are presented.

This paper introduces three continuous sampling plans by attribute. Revised KS standards for acceptance samplings such as KSA ISO 2859-3, 4 : 2001 and 21247 : 2007 are presented. These plans are based on skip-lot, DQL(Declared Quality Level) and VL (Verification Level).

본 연구는 제품 속성별로 차이를 보이는 사용자 기반-, 아이템 기반 추천 알고리즘의 예측 정확도를 실증분석하는 한편 건선 치료 화장품에 대한 양 추천 방식의 상대적 적합성을 고찰하였다. 주요 관점으로는 제품 소비에 따른 고객이 기대하는 경험적 가치와 기능적 가치 실현이 다르 다는 논리를 채택하였고, 영화, 뷰티상품, 자동차, 전자제품과 더불어 건선 치료 화장품을 연구 대상으로 파이썬 알고리즘 검증 방법을 통해 핵 심 가설을 검증하였다. 실증 분석에 사용된 표본으로는 영화의 경우 Movie Lens 100k 데이터와 뷰티상품, 자동차, 전자제품은 아마존 상품 데이 터를 활용하였고, 건선 치료 화장품의 경우 연구자들이 수집한 건선 환자들의 치료 화장품 사용에 관한 평점 및 사용후기 정보를 사용하였다. 상 이한 추천 알고리즘의 예측력 비교를 위해 평가 지표로 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)를 사용하였고, K-겹 교차검증 기법을 채택하였다. 분석 결과, 경험적 가치가 중요한 제품(영화, 뷰티)은 아이템 기반 추천 방식 보다 사용자 기반 추천 방식이 우수한 것으로 나타났고 (가설 1 지지), 기능적 가치가 중요한 제품(자동차, 전자제품)은 아이템 기반 추천 방식이 사용자 기반 추천 방식 보다 예측력이 우수한 것으로 확인되었다(가설 2 지지). 또한 건선 치료 화장품은 아이템 기반 추천 방식이 우수한 것으로 나타나 기능적 가치가 중요한 제품임을 확인할 수 있었다(가설 3지지). 이상과 같이 발견된 사실로부터 제품 속성에 따라 추천 알고리즘의 예측력이 다양하게 나타난다는 이론적 시사점과, 건선 치료 화장품 시장을 위한 마케팅 전략 수립을 위한 실무적 시사점을 도출하였다.

This study empirically analyzes the prediction accuracy of user-based and item-based recommendation algorithms that show differences by product attribute, while examining the relative suitability of both recommendation methods for psoriasis cosmeceutical. Adopting the logic that the experiential value and functional value realization expected by customers according to product consumption are different, main hypotheses were tested. As samples used for empirical analysis, Movie Lens 100k data for movies and Amazon product data for beauty products, automobiles, and electronic products were employed, and for psoriasis treatment cosmetics, the ratings and review information for single products was used. To compare the predictive power of different recommendation algorithms, Root Mean Square Error (RMSE) was employed as an evaluation index, and a K-fold cross-validation technique was adopted. As a result of the analysis, it was found that the user-based recommendation algorithm was superior to the item-based recommendation algorithm for products for which experiential value was important, such as movies and beauty products (supporting hypothesis 1). Concerning products for which functional value was important, such as automobiles and electronic products, the superiority of item-based recommendation was confirmed. The algorithm was confirmed to have better predictive power than the user-based recommendation algorithm (supporting hypothesis 2). In addition, it was found that the item-based recommendation method for psoriasis cosmeceutical was superior, confirming that functional values are important for it(supporting hypothesis 3). From the findings, theoretical implications that the predictive power of the recommendation algorithm varies according to product attributes and practical implications for establishing a marketing strategy for the psoriasis treatment cosmetics market were derived.

사물인터넷은 다양한 응용을 서비스할 수 있는 동적이고 자원제약적인 센서들과 정적이고 자원이 풍부한 클라우드 및 에 지 서버 등의 하부구조로 구성된 네트워크이다. 이러한 네트워크에서 적응할 수 있는 응용을 제공하기 위해서는 유연하고 효 율적인 보안 기법이 필요하다. 본 논문에서는 자기주권신원(SSI) 기법과 속성기반 접근제어(ABAC)를 융합하여 유연하고 확 장성이 있으며 효율적인 접근제어 기법을 제안한다. 제안기법은 SSI를 위한 공공 블록체인과 IoT의 정책 및 보안을 위한 사 설 블록체인을 이용하는 다중 블록체인 구조를 사용한다. 제안기법은 SSI를 이용하여 자원접근자의 신원을 비집중화 되고 확 장성이 있는 방식으로 인증하며, ABAC 기법을 이용하여 IoT 환경의 다양성에 적응할 수 있는 정책기반으로 세밀한 접근제어를 수행한다. 제안기법을 검증하기 위해 제안기법의 보안성을 분석하였고, 정책의 적용가능성을 제시하여 제안기법의 타당성 및 성능을 분석하였다.

IoTs are composed of infrastructure of static and resource-rich cloud and edge servers and dynamic and resource-constrained sensors that can provide various applications. Flexible and efficient security schemes are needed to provide applications adapted to such networks. In this paper, A scheme of flexible, scalable, and efficient access control is proposed by converging the SSI(Self-Sovereign Identity) technique and the ABAC(Attribute-Based Access Control). The proposed scheme uses a multi-blockchain structure that consists of a public blockchain for SSI and a private blockchain for IoT policy and security. The proposed scheme uses SSI technique to authenticate the identity of clients in a decentralized and scalable manner and ABAC to perform policy-based and fine-grained access control that can adapt to the diversity of IoT environments. The security of the proposed scheme was analyzed to verify the proposed scheme, and the validity of the proposed scheme was analyzed by suggesting the applicability of the policy.

스마트 자동차에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 3GPP와 5GAA와 같은 표준기구에서는 스마트 자동차를 위한 자율 주행 자동차를 포함한 커넥티드 카, 자동차 네트워크 인프라에 대한 표준 통신 프로토콜을 제시하고 있다. 하지만 이와 같이, 스마트 자동차 네트워크 환경에는 기존의 유선 통신 네트워크 보다 더욱 위험할 것으로 예상되는 보안 위협 요소들이 존재한 다. 대표적으로 스마트 자동차의 주변 장치들이 신분을 위장하여 차량에 대한 위치정보, 개인 정보 등을 탈취할 수 있을 뿐만 아니라, 스마트 자동차 주변의 인프라 요소들이 공모하여 주행중인 자동차를 위험한 상황에 빠뜨려 생명에 위협을 가할 수도 있을 것이다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 속성 기반 권한 위임 관리 기법과 임계치 암호 알고리즘을 사용해 공모 공 격으로부터 안전한 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 앞서 예로 제시한 공모 공격으로부터 안전할 수 있음을 의미론적 안전 모델을 사용해서 증명하였다.

The demand of smart cars is increasing rapidly. International stand organize such as 3GPP and 5GAA are proposing standard communication protocvols for connected-car, and automotive network infrastructure. But Smart car network have many security threats and more dangerous against the existed wire communication network. Typically, peripheral devices of a smart car may disguise their identity and steal location information and personal information about the vehicle. In addition, the infrastructure elements around smart cars can conspire and put driving cars in danger, threatening lives. This is a very serious security threat. Therefore, in order to solve these problems, we proposed a system that is secure from collusion and tampering attacks using attribute-based authorize delegation method and threshold encryption algorithms. We have demonstrated using a semantic safety model that the proposed system can be safe from collusion attack.

수상정보와 관련된 대부분의 기존 연구들은 브랜드컨셉 유형과 수상정보간의 적합성 및 브랜드간의 경쟁구도를 고려하지 못했다. 본 연구에서는 브랜드컨셉(상징적/기능적) 유형에 따른 속성별 수상정보의 적합성이 소비자의 구매의도에 미치는 효과를 살펴보고, 또한 속성별 수상정보의 적합성이 자사와 경쟁관계에 있는 브랜드컨셉 유형에 따라 소비자에게 미치는 영향력에 차이가 있는지를 검증하고자 하였다. 연구 1에서는 브랜드컨셉 유형과 수상정보간의 적합성이 소비자의 구매의도에 미치는 영향을 살펴보았고, 연구 2에서는 경쟁 브랜드컨셉 유형의 조절효과를 살펴보았다. 본 연구에서 수행된 실험결과에 의하면 주 브랜드컨셉과 적합성이 낮은 수상정보가 제시될 경우보다 적합성이 높은 수상정보가 제시되었을 때 소비자의 구매의도가 높아짐을 알 수 있었다. 즉, 상징적 브랜드컨셉 제품의 경우 품질상보다 디자인상을 수상하였을 경우에 소비자의 구매의도가 더 높아진 반면 기능적 브랜드컨셉 제품일 때는 디자인상보다는 품질상을 수상하였을 때 소비자의 구매의도가 더 높아졌음을 확인하였다. 또한 브랜드컨셉과 수상정보간의 적합성은 경쟁 브랜드컨셉에 따라 달라질 수 있음을 확인하였다. 경쟁 브랜드가 기능적 컨셉제품일 경우 자사 브랜드컨셉 유형과 속성별 수상정보의 적합성은 소비자의 구매의도에 유의한 차이를 가져왔으나 경쟁브랜드가 상징적컨셉의 제품일 경우는 수상정보와의 적합성이 소비자의 구매의도에 유의미한 영향을 미치지 못하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 이론적 및 실무적 시사점을 도출하고 향후 연구방향에 대해서 논의하였다.

Most of previous research on award information has rarely considered the potential impact of competitive structure of brands and the fit between brand concept types and attribute-based award information on consumers’ purchase intention. This research investigates how does the fit between brand concept(symbolic/functional) types and attribute-based award information influences consumers’ purchase intention focusing on the moderating effect of competing brand concept type. This research conducted two experiments. Study 1 examined how the fit between brand concept types and attribute-based award information influences consumers’ purchase intention assuming there is no competing brand in the market. In study 2, moderating roles of competing brand concept types are examined. 2 [(brand concept type(functional vs. symbolic)] x 2 [(fit between brand concept types and attribute-based award information (fit vs. unfit)] x 2 [competing brand concept types(congruent vs. incongruent)] between subject experiment design was adopted. The results of this research are as follows. First, consumers’ purchase intention significantly increased when award information fits brand concept compared to the unfit situation. It means that consumers’ purchase intention increased when design award was provided for the product of symbolic brand concept. Whereas, consumers’ purchase intention for product with functional brand concept increased when the company receives quality-related award rather than design award. Second, three way interaction effect was found to be significant. The fit between corporate brand concept types and attribute-based award information has differentiated effect on consumers’ purchase intention depending on competing brand concept types. Specifically, it was found that the effect of corporate brand concept types and attribute-based award information fit on consumers’ purchase intention was significant when competing brand is functional concept brand. However the differences in consumers’ purchase intention didn't appear when competing brand represents symbolic concept. Finally, practical and theoretical implications were discussed and implications for future research were suggested.

최근 LLM(Large Language Model)은 자연어 처리(NLP)에서 강력한 성능을 보이지만, 특정 도메인의 문맥적 의미 와 감성 차이를 정밀하게 반영하지 못하는 한계를 가진다. 본 연구에서는 온톨로지를 활용하여 감성 분석 모델의 정밀도를 향 상시키고, 도메인별 감성 태깅을 체계적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 크라우드소싱을 활용한 감성 데이터셋을 구축하고, 온톨로지를 적용한 감성 태깅을 수행하여 감성 정보의 구조화를 강화하였다. 온톨로지 기반 감성 분석 모델의 성능 을 기존 감성 분석 기법과 비교하기 위해 감성 어휘 사전 기반 모델, 기계 학습 모델(SVM, Naïve Bayes), 딥러닝 기반 감성 분석 모델(BERT 기반), 그리고 오픈소스 LLM 기반 감성 분석(Zero-shot, Few-shot)과 성능을 평가하였다. 실험 결과, 온톨 로지를 적용한 감성 분석 모델은 기존 방법보다 높은 정확도를 보였으며, 특히 특정 도메인에서 감성 분석의 정밀도를 향상시 키는 데 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구는 온톨로지 기반 감성 분석이 감성 간 관계를 보다 정교하게 반영하고, 감성적 편 향을 줄이는 데 기여할 수 있음을 실험적으로 검증하였다. 이를 통해 향후 다양한 도메인에서 보다 신뢰성 높은 감성 분석이 가능할 것으로 기대된다.

Recent Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong performance in natural language processing (NLP). However, they face limitations in accurately capturing contextual meaning and sentiment variations across specific domains. This study proposes a sentiment analysis approach that integrates ontology to enhance contextual accuracy and systematically structure sentiment tagging for different domains. A sentiment dataset was constructed through crowdsourcing, and ontology-based sentiment tagging was applied to refine sentiment classification. To evaluate the effectiveness of the proposed method, performance comparisons were conducted with existing sentiment analysis models, including lexicon-based models, machine learning models (SVM, Naïve Bayes), deep learning-based models (BERT), and open-source LLM-based sentiment analysis (Zero-shot, Few-shot). Experimental results indicate that the ontology-enhanced sentiment analysis model outperforms conventional methods, particularly in domain-specific sentiment classification. This study demonstrates that ontology-based sentiment analysis effectively refines sentiment relationships and reduces domain-specific sentiment bias. These findings suggest that the proposed approach can contribute to more reliable sentiment analysis across diverse domains.

This paper introduces fourteen single, double, multiple and sequential acceptance sampling plans based on switching rule. Revised KS standards for acceptance sampling by attribute and by variable such as KSA ISO 2859-0, 1:2001 2859-2:2001, 8422:2001, 3951:2006, 8423:2001, MIL-STD-105E:1989, 414:1968 and ANSI/ASQ Z1.4, Z1.9:2003 are presented.

This paper introduces six single and sequential acceptance sampling plans based on OC( Operating Characteristic) curve. Revised KS standards for acceptance sampling by attribute and by variable such as KSA 3102 : 1996, 3103 : 2005, KSA ISO 14560 : 2006, 8422 : 2001, 8423 : 2001 are presented.

본 연구는 최근 들어 SNS를 기반으로 활발히 펼쳐지고 있는 소비자 참여형 CSR(Corporate Social Responsibility) 활동의 주요 속성을 밝히고 이러한 속성이 소비자 태도와 참여의도 에 어떠한 영향을 미치는지를 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 소비자 참여형 CSR 활동의 주 요 속성으로 사회공헌 활동에 대한 공간적 거리감 표현과 메시지 해석수준 표현, 그리고 속성의 조작가능성 표현의 효과를 살펴보았다. 분석 결과, 소비자 참여형 CSR의 공간적 거리감 표현의 원/근에 따라서는 CSR 태도에 차이가 나타나지 않았으나 소비자 참여형 CSR의 상위/하위 해석 수준에 따라서는 CSR 태도에 차이가 나타났다. 즉, 온라인 응답자들이 SNS로 펼치는 사회공헌 활동의 메시지 표현이 ‘구체성, 어떻게, 실행가능성’을 나타내는 표현일 때 ‘추상성, 왜, 바람직 성’을 나타내는 표현보다 CSR 태도가 더 긍정적임을 알 수 있다. 또한, 속성 조작이 가능한 집 단과 조작이 불가능한 집단 간에 CSR 태도에서도 유의미한 차이가 나타남으로써 SNS 사회공헌 캠페인 메시지에서 참여자가 속성을 조작할 수 없을 때보다 조작이 가능할 때 CSR 태도에 더 긍정적 효과가 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 마지막으로 하위해석수준 표현과 속성 조작가 능성 표현이 참여 의도에 영향을 미치는 데 있어 CSR 태도가 ‘완전 매개’ 효과를 가진다는 것을 확인할 수 있었다. 최근 들어 소비자의 적극적 참여가 기반이 돼서 펼쳐지는 사회공헌활동의 변 화에 대한 연구가 이뤄지고 있으나 아직은 시작 단계로 볼 수 있으며, 이러한 점에서 본 연구가 온라인 상에서 실제로 펼쳐지고 있는 참여형 CSR 활동에 대한 독립변인의 요소를 확인하고 학 술적으로 아직 검증되지 않은 변수들의 인과 관계를 밝혔다는데 의의가 있다.

The aims of this study are to find out the major attributes of consumer participating type CSR(Corporate Social Responsibility) on SNS and to figure out how those attributes effect on consumer attitude and intention for participation. More specifically, we investigate the effects of expressions on spatial distance, message construal level, and attribute manipulability as main attributes on consumers participating type CSR. The empirical analysis results show that there is no difference on attitude toward CSR with the spatial distance expression on Remoteness/Closeness in consumers participating type CSR. But we found a difference on attitude toward CSR with the message construal level expression on highness/lowness. In other word, online respondents shows more positive attitude on SNS-based CSR activity when the messages express ‘specificity, how, and Feasibility’ rather than ‘abstractedness, why, and desirability’. Also we found that there is a significantly meaningful difference on CSR attitude between the manipulability possible and the impossible group in attribute. So we confirm that the positive effects on CSR attitude are more salient when the participant manipulate the attribute in SNS based CSR campaign message than when they can’t manipulate the message. Lastly, in the effect of low construal Level and attribute manipulability on intention for participation, we found that attitude on CSR has a complete mediation effect. Recently, even though many researches focused on the changing pattern of CSR activities that are based on the active participation of consumers, they are still in the inception stage. This study have contributions in that we confirm the independent variables for consumer participating type CSR activities in online community and clarify the causal relationship between variables that are academically controversial.

광대역 케이블 네트워크를 통해 전송되는 IPTV는 방송 매체에 관한 시청자의 요구를 처리할 수 있는 소프트웨어와 셋톱박스로 구성된 망이다. 그러나 현재 운용되고 있는 IPTV 시스템은 사용자와 CAS간 안전성 문제가 보장되어 있지 않아 보안 공격에 취약한 문제점이 있다. 이 논문에서는 사용자가 불법적으로 IPTV 서비스를 시청하는 것을 막기 위해서 STB 에서 사용자의 속성 값에 따라 서비스를 제한하는 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 사용자의 속성 값을 비트 형태로 일정한 규칙에 따라 순서를 교체해서 일련의 속성 값들을 일방향 해쉬 함수와 타원곡선 Diffie-Hellman 키 교환 알고리즘에 적용함으로써 사용자 인증 및 계산 비용을 단축하고 있다. 또한 사용자는 스마트카드를 이용하여 인증 메시지를 생성하고 한 번의 등록으로 속성에 따라 다양한 서비스를 제공받을 수 있다.

Internet Protocol Television (IPTV) through broadband cable network is a subscriber-based system which consists of software and set-top box. However, a weakness for the current IPTV system is the lack of security between users and CAS. This paper proposes a user authentication protocol at STB, which limits the service by the user-valued attribute to prevent illegal IPTV users. User attribute values change the order with bit form according to the certain rule, and apply to one-way hash function and Diffie-Hellman’s elliptic curve key-exchange algorithm. The proposed protocol is able to improve on user authentication and computation. Also, each user generates an authentication message by smart card and receives various services based on the user-valued attribute.

최근 시공간 데이터 스트림과 다양한 속성 정보를 융합하여 분석 및 처리하는 고수준의 위치 기반 응용이 요구되고 있다. 하지만 기존의 ST-DSMS들은 고수준의 위치 기반 응용을 제공하기위한 복합 시공간 데이터 스트림 생성 시 메모리 사용량 증가 및 디스크 입출력 수 증가 등의 문제점을 보였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논 문은 시공간 데이터 스트림과 그에 상응하는 속성 정보 레코드를 효율적으로 결합하기 위해 데이터베이스에 유지되 는 속성 정보를 그리드 영역별로 분할하여 메모리에 테이블을 유지하는 기법을 제안하였다.

Recently high-level location-based application which combines spatio temporal data stream and various priorities information has been required. Traditional ST-DSMS, however, had some critical problems that generates more disk i/o and increases memory usage when creating complex spatio temporal data stream. To solve these problems in this paper the maintained information in database is split into grid sections to combine spatio temporal data stream and related priorities information records. As a result, a new method to maintain tables in memory is suggested.