• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권3호
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• pp.319-326
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• 2004

많은 공격과 네트워크 데이터 처리량이 증가하는 오늘날의 네트워크 수요를 NIDS가 유지시키기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 구조에서 급진적 새로운 접근이 필요하다. 본 논문에서는 패킷 필터링과 트래픽 측정 뿐아니라 고의행위를 검출하는 패킷 페이로드 검열을 지원하는 네트워크 프로세서 기반의 인라인 모드 NIS를 제안하고, 특히 2한계 경색구조를 사용하여 심층 패킷 정열기능으로부터 펄터링과 측정기능을 분리한다 그래서 심층 패킷 검열기능의 복잡하고 시간소비 곽이 인라인 모드 시스템의 기본 기능을 멈추게 하거나 방해하지 않게 했다. 프로토타입 NP 기반의 NIDS는 PC 플랫폼에서 구현하였으므로 실험결과는 제안한 구조가 첫 단계에서 두개의 기가비트 포트의 전체 트래픽을 측정과 필터가 신뢰할 수 있음을 보였다. 일반목적 프로세스 기만의 검열 성능과 비교 가능한 두 번째 단계에서 실시간으로 320Mbps까지 패킷 페이로드를 주사할 수 있었다. 그러나 시뮬레이션에서 100bps APP 해법을 선택할 때 선로상 속도가 2Gbps까지 가능한 심층 패킷 검색 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.794-804
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• 2018

컴퓨터에서 실행되는 다양한 응용들은 네트워크를 통해 패킷 형태로 정보를 전달하며 대부분의 패킷들은 TCP/IP 또는 UDP/IP 프로토콜을 따른다. 기업 및 기관의 네트워크 관리 담당자는 네트워크 트래픽 측정 및 감시, 네트워크 보안 등을 위해서 네트워크를 통해 전달되는 패킷들을 지속적으로 관리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실제 전달되는 데이터를 면밀히 조사하는 DPI(Deep Packet Inspection)에서 페이로드의 특정 패턴을 검색하는 패킷 페이로드 분석 알고리즘들의 성능 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 페이로드를 조사하는 가장 기본적인 과정은 특정 패턴을 페이로드에서 신속하게 검색하는 것이다. 본 논문에서는 페이로드에 특정 패턴이 존재하는 경우, 그 패턴을 검출할 수 있는 여러 알고리즘들을 소개하고, 세 가지 관점에서 수학적으로 성능을 분석하고, 응용프로그램의 목적에 적합한 적용 방안을 제시한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제11권2호
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• pp.33-55
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• 2011

본 연구의 목적은 국내 영구기록물관리기관에서 검색도구를 공유할 수 있도록 EAD 필수요소를 제안하는데 목적을 두었다. 이를 위해서 3개의 국외 모범사례인 미국연구도서관협회, 캘리포니아 온라인 아카이브, 미국의회 도서관에서 개발한 모범사례를 분석하였다. 그리고 국내 공공표준 "영구기록물 기술규칙"(2008)과 실제 국내영구기록물관리기관에서 사용하고 있는 기술요소를 분석하였다. 분석 결과를 토대로 영구기록물관리기관의 담당자와의 심층 면담 과정을 거쳐 설계원칙과 기술요소를 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.49-77
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• 2012

이 연구는 대학생의 다양한 학습활동에 있어서 도서관과 도서관목록의 이용행태를 살펴보고, 이러한 행태 속에서 나타나는 대학도서관 목록의 가치와 의미를 밝혀내고자 하였다. 또한, 다양한 학습활동의 유형과 인적 변인에 따른 행태의 차이를 다각도로 분석함으로서, 이용자 집단의 특성을 고려한 '맞춤형 목록서비스'를 제공하기 위한 기초 자료를 확보하고자 하였다. 이 연구를 위해 대학생 30명을 대상으로 심층인터뷰를 실시하였으며, 보다 면밀한 접근을 위해 도서관목록 탐색행태에 대한 관찰법을 함께 실시하였다. 조사결과, 현재 대학도서관목록은 특정 자료의 소장유무 확인과 서가위치 파악과 같은 최소한의 목적을 위해 사용되고 있었으며, 도서관목록이 대학생의 학습활동을 위한 포괄적인 탐색도구로 기능하려면 대학생들의 정보행태에 기반한 전반적인 품질개선이 필요함을 강조하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제11권1호
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• pp.39-62
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• 2014

본 연구는 GIM 음악치료사의 GIM 치료에서의 음악선택에 대하여 고찰하고자 하는 것이다. 학술지 데이터베이스 7개와 음악치료 전문학술지 9개를 대상으로 1964년부터 2013년까지의 연구를 검색하였다. 검색어는 "Guided Imagery and Music", "GIM", "Helen Bonny", "Bonny method", "Music and Imagery", "BMGIM"였다. 초기 검색된 모든 연구의 초록을 확인하여 1차 선정된 126개의 연구에서 음악선택이 명시된 12개의 연구를 최종 선택하여 내러티브 문헌 고찰을 하였다. 12개의 연구에 대한 문헌고찰 결과 GIM 치료사들은 내담자의 이슈와 관련된 기분, 정서, 느낌의 특색(quality), 치료에서 다루어지는 내담자의 주제(theme)와 연관성이 있는 음악을 선택하였다. 이중 특히 5개의 연구에서는 내담자의 상태(state)와 연관 지을 수 있는 음악을 여러 음악요소를 분석적으로 고려하여 선택함으로써 보다 개연성을 가진 음악선택의 이유를 확인할 수 있었다. 문헌고찰을 위해 선택된 126개의 연구 대부분은 사례연구로 연구자 고유의 관점으로 질적으로 기술하고 있어 연구들 간의 공통점을 도출하는 것에는 한계가 있었다. 본 문헌고찰 연구를 통해 음악중심의 심층 음악심리치료기법인 GIM에서 음악선택에 대한 임상적 근거 마련을 위해 보다 기초적인 연구가 필요함을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권3호
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• pp.183-187
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• 2017

스마트폰 사용자들은 텍스트를 쉽게 읽고 빠르게 입력하기를 원한다. 이런 흐름에 따라 사용자들은 채팅 용어에서부터 전문 분야, 뉴스 기사에 이르기까지 여러 단어로 이루어진 어휘를 축약한 약어를 많이 사용한다. 그러므로 약어를 모아 데이터를 구축한다면 정보 검색과 추천 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 약어는 새로운 콘텐츠가 등장할 때마다 계속해서 생겨나기 때문에 수동으로 모으는 일은 쉽지 않으므로, 약어를 자동으로 생성하는 방법이 필요하다. 기존 연구들은 약어를 자동으로 생성하기 위해 규칙 기반 방법을 사용하였으나, 불규칙한 약어들은 생성할 수 없다는 한계점이 있다. 또한 규칙에 의해 생성된 후보 약어들 중에서 올바른 약어를 결정해야하는 문제도 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이런 한계점을 극복하기 위해 시퀀스 투 시퀀스 학습 방법을 사용하여 약어를 자동으로 생성한다. 시퀀스투 시퀀스 학습 방법은 심층 신경망으로 기존의 규칙 기반 방법으로 생성할 수 없던 불규칙한 약어들을 생성할 수 있다. 게다가 후보 약어들 중 올바른 약어를 결정할 문제가 발생하지 않기 때문에 자동으로 약어를 생성하는 문제에 적합하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 평가한 결과, 기존의 연구에서 생성할 수 없던 불규칙적인 약어를 생성하여 제안한 모델이 효과적임을 증명하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.19-34
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• 2023

글로벌시대의 환경속에서 '스타트업'의 트렌드와 인사이트를 파악하기 위해 빅데이터 분석 플랫폼인 Google Trends를 활용하여 최근 글로벌 스타트업 생태계를 심층 트렌드 분석을 실시하였다. 분석의 타당성을 위해 BIGKinds를 통해 핵심 키워드 '스타트업'과 '글로벌'의 상관관계를 검증하였다. 또한 '스타트업' 키워드나 용어의 검색 빈도를 파악하기 위해 Google Trends를 이용하여 추출한 데이터를 기반으로 네트워크 분석을 수행하였다. 연구결과, 키워드 사이에 강한 양적 선형관계를 보여주어 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타냈다(상관계수: +0.8906). Google Trends를 사용한 글로벌 스타트업 트렌드를 탐색한 결과 '그림4'와 같이 각 국가들의 시기별 관심도가 증가하거나 감소하는 매우 비슷한 선형적 형태를 나타났다. 특히 스타트업 관심도가 2020년 중반부터 코로나-19 팬데믹으로 인해 35~76 범위내에서 낮게 나타났지만, 2022년 3월 이후 스타트업 관심도가 눈에 띄게 상승하는 트렌드를 보였다. 또한, 한국을 제외한 각 국가별 Startups 관심도는 아주 비슷한 추세이고, 관련 주제는 startup company, technology, investment, funding, 키워드 검색어는 best startup, tech, business, invest, health, fintech 등이 공통적으로 나타나 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권1호
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• pp.1-16
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• 2018

최근 인터넷의 발전과 스마트폰 보편화에 따라 배달 애플리케이션의 이용률이 높아지면서 O2O 기반의 외식 배달 시장이 급격하게 성장하고 있다. 본 연구는 한국(배달의민족)과 중국(어러머) 배달애플리케이션의 사용성을 비교 분석하고, 국내 배달 애플리케이션의 개선 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 1차로 국내외 배달 애플리케이션의 현황을 파악하고, 2차로 피터모빌의 허니콤 모델을 재구성하여, 이를 기준으로 설문조사와 심층인터뷰 진행하였다. 사용성 평가결과를 분석하여 제안된 개선 결과는 다음과 같다. 첫째, 배달의민족의 모든 가맹업체들은 애플리케이션으로 주문이 가능해야 한다. 둘째, 장바구니에 다른 업소의 음식을 동시에 담을 수 있어야 한다. 셋째, 화면 첫 페이지에서 장바구니와 구매내역을 바로 찾아볼 수 있고 첫 페이지에 오늘의 추천 메뉴를 보여주는 것은 사용자의 편의성을 높이는 것에 도움을 준다. 넷째, 검색창을 상단에 고정하면 검색성을 높일 수 있다. 다섯째, 배달 예상 시간과 배달원의 정확한 위치를 확인할 수 있어야 한다. 마지막으로 업소 주소가 명시되고 예상 배달 가능 시간에 대한 보장이 이루어진다면 신뢰성을 높일 수 있다. 본 연구 결과를 통해 국내 배달 애플리케이션 서비스 향상에 기여하기를 기대한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제6권1호
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• pp.65-92
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• 2006

기록정보의 관리와 보존은 활용을 전제로 행해질 때 그 의미와 가치가 살아난다. 따라서 기록관들은 기록정보의 활용을 보다 극대화하기 위하여 기록정보의 검색 및 열람이라는 단순 서비스를 탈피하여 이용자 중심의 보다 적극적 기록정보서비스를 제공하기 위한 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 이러한 노력을 활발히 하고 있는 각국의 국립기록관의 기록정보서비스를 유형별로 즉 1) 교육자와 학생을 위한 학습지원서비스, 2) 연구자를 위한 연구지원서비스, 3) 일반 이용자를 위한 특정주제서비스를 중심으로 하여 각각의 서비스 내용을 심층 비교 분석하였다. 마지막으로 각국의 서비스 현황 분석을 기반으로 우리나라 국가기록원을 비롯한 기록관에서 기록정보 활용을 활성화하기 위하여 제공되어야 할 기록정보서비스 방안을 제시하였다. 이러한 연구는 궁극적으로 기록관별 기록정보 이용 활성화 계획을 수립하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.