학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 'Open Data' 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.
학문과 기술의 발달이 전개되면서 학문 간의 융합이 이루어지고 학제적 성향을 띠는 학문이 더욱 등장하게 되었다. 현재까지 계량정보학적 방법으로 학문 분야의 지적구조를 파악한 연구는 있었지만 학제적인 학문의 특성을 규명하여 지적구조를 분석한 시도는 적었다. 따라서 본 연구에서는 학제성을 띠는 의료정보학(Medical Informatics) 분야의 저널 중 IEEE ENG MED BIOL 저널을 선정하여 저자동시인용 분석과 동시출현단어 분석을 통해 본 저널의 지적구조를 파악하였다. 또한 상위 3개 대표 저널의 저자 및 MeSH Term을 추출하여 종합적으로 비교분석하였다. 이를 통해 의료정보학 분야의 융합된 학문들의 관계를 구조적으로 파악하고 의료정보학의 학문적 성향을 분석했다.
이 연구는 저자프로파일링 기법을 활용하여 국내 수의과학 분야의 지적 구조에 대한 계량적인 접근을 시도하였다. 계량적인 접근은 인용 데이터를 기본으로 수의과학 분야의 국내 3개 주요 학술지를 선정하고, 선정된 학술지에 수록된 740편의 논문 가운데 주요 저자 50인의 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과 분석 대상 50인의 저자는 주제적 연관성에 따라 4개의 상위 클러스터와 11개의 하위 클러스터를 형성하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 주제분야별 지적 구조의 시각화를 위하여 다차원척도법을 이용하여 지도를 생성하였으며, 각 클러스터별로 선정된 저자의 논문 제목, 초록 및 키워드를 이용하여 4개 상위 클러스터 및 11개 하위 클러스터의 주제를 판정하였다. 또한 각 주제분야 클러스터별로 저작 활동이 활발한 연구자를 선정하고 연구자의 관심 주제 분야를 표현하였다. 이 연구를 통하여 수의과학 분야의 주제별 연구자간의 네트워크와 최근 연구 동향 파악이 가능하였다.
본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
최근 기술과 시장의 변화가 빨라지고 복잡해짐에 따라 기업경쟁력이 내부 역량뿐만 아니라 외부와의 다양한 형태의 기술협력을 통해 효율적으로 창출할 수 있다는 인식이 확산되고 있다. 기업의 기술협력 구조와 성과 결정요인으로 사회적 네트워크와 흡수역량이 중요하다고 지적되고 있지만 대부분의 선행 연구는 사회적 네트워크와 흡수역량을 개별적 요인으로 분석하였다. 본 연구는 기업의 사회적 네트워크와 흡수역량이 벤처기업의 기술협력 파트너 선정, 거버넌스 유형 선택, 성과에 미치는 영향력을분석하였다. 국내 215개 벤처기업의 설문조사 자료를 분석한 결과, 흡수역량은 과업관련 기준과 파트너관련 기준 모두에 영향을 주는 반면 사회적 네트워크는 파트너 관련 기준에 영행을 주는 것으로 나타났다. 흡 수역량과 사회적 네트워크는 기술협력 거번너스에 영향을 미치지 않는 것으로 조사되었다. 흡수역량은 기술협력 성과에 영향을 주는 반면 사회적 네트워크는 기술협력 성과에 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다.
인터넷의 지속적인 보급/발전과 인터넷을 이용한 다양한 서비스의 증대를 통해 네트워크를 통한 보안취약점 공격과 정보획득을 위한 사이버테러 시도가 증가하고 있는 추세이다. 이는 침입탐지시스템의 적용환경에도 많은 영향을 끼치게 되었다. 일반적인 네트워크 기반 침입탐지 시스템은 네트워크 디바이스를 통해 유입되는 패킷에 대하여 시그너춰 기반 침입 탐지 모듈을 통하여 침입을 탐지하게 된다. 현재까지의 네트워크상의 정보보호는 주로 보안 호스트, 특정 보안 시스템에 대한 지역적인 정보보호였으나 전세계에 연결된 인터넷 시스템들의 침해에 대한 방어능력이 취약한 상태이다. 특정 도메인에 국한하여 서브 네트워크 상에 적용되었던 보안을 네트워크 전체에 확장시킬 수 있는 보안 메커니즘이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 DARPA의 과제를 분석하고, 그 분석을 통한 침입탐지관련 기술을 살펴본다. 또한, 상기에 지적한 보안 문제점들을 해결하기 위해 Policy 기반으로 보안집행이 수행되는 정보보호 서비스 구조를 설계하고, 각 모듈별 제공 기능에 대하여 살펴본다. 보안정책의 집행은 AS내의 네트워크 유입지점인 게이트웨이 장치에 설치된 침입탐지시스템을 통해 수행되며, 추가되는 정책정보가 중앙의 보안제어서버를 통하여 실시간으로 반영되어 처리된다. 이를 통하여 관리도메인에 대한 집중적인 보안정책의 설계 및 집행이 수행된다.
정부의 R&D 정직은 직 간접적으로 혁신주체의 구성이나 공간적인 측면 등 다양한 파급효과를 가져온다. 한국 정부는 산업화와 함께 R&D 정책을 추진해 왔으며, 정부의 정책은 정부출연연구기관 중심의 연구개발 네트워크가 일부 지역에 집중된 공간적 결과를 낳았다고 지적된다. 본 연구에서는 정부 주도로 추진된 국가연구개발사업의 발전 과정을 살펴보고, 국가연구개발사업의 자료 분석을 통하여 참여 주체의 다원화와 네트워크의 지역화 경향이 실제로 이루어지고 있는가를 밝히고자 한다. 부처별 국가연구개발사업 네트워크를 분석한 결과, 과거 정부출연연구기관 중심으로 추진되어온 국가연구개발사업 네트워크에서 대학과 기업이 핵심주체로 추출되는 등 다원화가 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 공간적인 측면에서는 일부 지역에 집중되어온 국가연구개발사업의 네트워크에 변화가 있는지 살펴보기 위해 16개 시도별 기업들의 네트워크를 분석한 결과, 대부분 전국 단위 혹은 수도권에 종속된 형태로 이루어지고 있음을 알 수 있다.
애드혹 네트워크는 완전 분산형 네트워크 구조로 인해 자원 효율성, 확장 가능성, 결함 허용성 측면에서 많은 장점이 있는 반면에, 다른 한편으로는 완전 분산형 네트워크 토폴로지가 보안 서비스 설계에 많은 도전을 안겨주기도 한다. 더구나, 네트워크 노드가 언제든지 추가 또는 탈퇴가 가능한 동적 토폴로지 변화는 보안 메카니즘을 설계 하는데 있어 어려움을 더하게 한다. 따라서, 애드혹 네트워크에서의 보안 서비스는 확장 가능하고 결함 허용이 가능하면서 네트워크 노드의 멤버쉽이 수시로 변경 가능하도록 하는 방식으로 제공되어야 한다. 본 논문에서는 임계치 암호 기술을 활용하여 기존 CA의 기능을 네트워크에 참여하고 있는 노드들에게 분산시켜 네트워크 자체적으로 인증 서비스가 가능 하도록 하는 분산 인증 기술 알고리즘을 살펴본다. 그러던 중 최근에 제안된 RSA 기반 애드혹 서명 알고리즘인 URSA 알고리즘에 중요한 보안 오류들이 있음을 [5]에서 지적한 바 있는데, 본 논문에서는 이들 오류들의 원인을 밝혀내고 이를 수정한 새로운 알고리즘을 제안한다.
학문연구에서 공저가 빈번해짐에 따라서 저자 단위의 지적 구조 분석을 수행할 때 복수저자의 기여도 산정 방식이 중요한 고려사항이 되고 있다. 이 연구에서는 복수저자 기여도 산식에 따른 상관분석, 다차원척도법, 패스파인더 네트워크의 차이를 비교 분석해보았다. <한국건축학회지: 계획계>에 2003년부터 2008년까지 발표된 2,014편의 논문을 대상으로 여섯 가지 복수저자 기여도 산식을 적용해보았다. 첫째는 제1저자만 고려하는 산식(m1), 둘째는 모든 공저자 대등 산식(m2), 셋째는 균등분할 산식(m3), 넷째는 합계 1이 되는 차등 산식(m4), 다섯째는 합계 1 이상 2 이하가 되는 차등 산식(m5), 여섯째는 제1저자 가중 산식(m6)이다. 이중에서 m1은 제1저자 이외의 공저자를 모두 무시하는 반면 m2는 제1저자와 다른 공저자를 동등하게 기여도가 1인 저자로 취급하므로 두 산식이 가장 양 극단의 방식인 것으로 분석되었다. 상관분석과 다차원척도분석을 수행할 때 m1을 제외한 다섯가지 산식(m2~m6)의 결과를 비교해본 결과 m3, m4, m5는 상대적으로 유사한 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 그러나 패스파인더 네트워크로 지적 구조를 시각화한 결과에서는 복수저자 기여도 산식을 달리함에 따라 변경되는 한 두 링크의 차이가 전체 네트워크 구조의 현저한 차이를 낳을 수 있는 것으로 나타났다. 저자 군집에 대한 내적 타당도 측정 결과에서는 제1저자 가중 산식(m6)이 좋은 성능을 보였다. 비교 분석 결과 여섯 가지 복수저자 기여도 산정 방식 중 유사한 방식들을 구분할 수 있었으며, 특히 지적 구조를 네트워크로 표현하는 경우에 산정 방식의 차이가 더 큰 영향을 끼치는 것으로 드러났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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