본 연구는 재생에너지와 관련된 에너지 분야의 동향과 관계구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 SNS Data를 포한한 Big Data를 중점으로 분석하였다. SNS는 Instragram 플랫폼을 활용하여 재생에너지 해시태그들을 수집하였으며, 빅데이터 분석, 소셜네트워크 분석을 위한 워드임베딩 방법으로 사용하였고, 본 연구에서 도출된 결과를 토대로 재생에너지 산업의 발전에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
RFID 시스템에서 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위한 방안 중 백엔드 서버에서의 필수요건인 확장성을 단축하는 기법을 제안한다. 현재 RFID/USN이 큰 이슈가 되면서 RFID에 대한 각종 연구와 응용들이 활발히 진행 중에 있다. 반면에 RFID의 낮은 연산능력과 기억능력으로 개인의 프라이버시 보호 측면에서 여러 문제들을 유발시킨다. 기존 해시 체인 기법은 프라이버시를 침해하는 공격들에 대해서 전방 보안성, 기밀성, 불구분성 등을 모두 보장하는 안전한 기법이다. 그러나 백엔드 서버에서 태그를 식별하기 위한 계산량이 많다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 백 엔드 서버에서의 계산량을 감소하기 위해 키를 효율적으로 찾는 Hellman Method를 적용한다. Hellman Method 알고리즘은 선행계산과 탐색 두 단계로 진행되는 알고리즘이다. 본 논문에서는 해시 체인 기법에 Hellman Method를 적용한 후 병행성을 분석하고 분할적용하여 보안성과 키 검색을 비교하였다. 비교 결과는 기존의 프라이버시 보호를 위한 보안 요건을 모두 보장하면서 키 검색 비교는 기존 방식보다 계산 복잡도를 O(m)에서 $O(\frac{m{^2/3}}{w})$ 으로 단축하여 서버에서의 계산 시간을 단축하였다.
최근 도서관에서는 다양한 SNS를 활용하여 이용자와의 소통을 시도하고 있다. 이중 인스타그램은 최근 이용자들이 가장 많이 사용하고 있는 SNS이다. 이에 본 연구에서는 국내에서의 도서관 인스타그램을 활성화하기 위해 도서관에서의 인스타그램은 어떻게 운영되고 있는지, 사람들은 어떤 게시물과 내용에 관심이 있는지, 도서관에서 어떻게 활용을 할 수 있는지에 대한 연구질문을 바탕으로, 현재 국내 도서관 인스타그램 운영의 개선방안 및 활성화 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 SNS와 인스타그램의 이론적 배경 조사, 선행연구 분석 및 관련 자료를 수집하고 분석하였다. 다음으로 인스타그램에 개설된 국내 도서관의 계정 82개를 대상으로 도서관의 관종, 지역과 인스타그램 계정의 게시물 수, '팔로워' 수, '팔로우' 수, 이미지 등을 수집한 후 각 게시물의 텍스트, 해시태그, 업로드 날짜, '좋아요' 수, 댓글 등을 분석하였다. 연구 결과, 도서관 인스타그램의 활성화를 위해서는 팔로워 증가, 이용자 맞춤 게시물 업로드, 계정 프로필의 공식화, 도서관만의 해시태그 활용, 이용자와의 소통이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 트위터에서 나타나는 '자해' 및 '자살' 관련 게시물의 주요 등장 단어와 핵심 토픽을 탐색하여 그 의미를 파악하고자 하였다. 연구대상은 2019년 10월 29일부터 2020년 11월 30일까지 관련 해시태그를 포함한 '자해' 및 '자살' 관련 해시태그를 포함한 트위터 게시물이었다. 수집된 게시물을 바탕으로 텍스트 마이닝을 실시한 결과, '자해' 관련 6개, 자살 관련 5개로, 총 11개의 핵심토픽이 도출되었다. 토픽에 담긴 주요 메시지를 살펴보면 온라인 상에서는 오프라인에서 표현하기 어려운 자해와 자살 경험을 솔직하게 표현하고 있으며, 도움요청의 경로로 SNS를 활용하고 있었다. 또한 '자해' 및 '자살' 관련 게시물에서 공통 특징과 차별적 특징이 있었다. '자해' 관련 토픽에는 자해의 정서조절 및 대인관계적 기능이 주로 드러난 반면, '자살' 관련 메시지에는 자살 예방 및 사회문제 등에 대한 메시지가 보다 분명하게 드러났다. 이러한 결과는 자해 및 자살사고를 경험한 사람들과 국민들의 자해 및 자살 관련 이슈에 대한 의견을 이해할 수 있고, 효과적인 자해 및 자살예방 및 개입 방안을 모색한다는 점에서 의의가 있겠다.
본 연구의 목적은 영미권 국립보존기록관 인스타그램의 기록정보콘텐츠 사례를 분석하여 국내 기록물관리기관에서의 기록정보콘텐츠 개발을 위한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 연구 대상 인스타그램의 개설일, 콘텐츠 수, 팔로워 및 팔로잉 수 등 기본현황을 조사하였으며, 팔로워와 해시태그, 이용자 호응도가 높은 콘텐츠의 내용과 상호작용 유형 등을 분석하였다. 연구 결과, 인스타그램을 활용한 기록정보서비스의 확산을 위해서는 모바일 기반 SNS라는 인스타그램의 특성에 맞게 모바일 화면을 통해 직관적으로 확인할 수 있는 이미지와 숏폼 콘텐츠를 제작해야 하고, 주 이용자층의 관심을 끌고 다른 이용자와 공유하며 관계를 형성할 만한 정보적 소통 목적의 콘텐츠를 개발해야 한다. 또한 웹사이트, 유튜브, 블로그 등 기관이 보유한 기존 온라인 자원과의 연계를 강화하고 해시태그의 활용, 유관기관 계정에 대한 팔로잉, 팔로워와 콘텐츠 댓글에 대한 피드백 등 커뮤니케이션을 활성화하여 기관 인스타그램 계정의 노출 및 검색 가능성을 높여야 한다. 본 연구는 인스타그램을 대상으로 기록정보콘텐츠 사례를 연구하고 적용 사항을 제안하였다는 의의가 있으며, 기록 문화 확산을 위한 기록정보콘텐츠의 기획에 도움이 되는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
RFID 시스템은 무선 식별이라는 장점으로 인해 다양한 서비스에 사용되고 있다. 그러나 서비스에 무임승차하거나 자산, 개인정보 탈취를 위한 공격들이 알려지고 있어 그 해결책에 대한 연구도 활발하다. 그 중 중계 공격의 일종인 마피아 공격은 먼 거리에 있는 태그와 리더의 메시지를 중간에서 전달만 하여 인증에 성공할 수 있는 공격으로 일반적인 보안 프로토콜로는 방어할 수 없다. 이에 Hancke와 Kuhn은 거리 제한 프로토콜을 RFID 태그와 리더의 인증에 적용하였다. 그 이후 Munilla와 Peinado는 Hancke와 Kuhn의 프로토콜에 무요청를 추가하여 공격자의 마피아 공격 성공 확률을 낮춘 거리 제한 프로토콜을 제안하였다. Ahn et al.은 Munilla와 Peinado의 프로토콜보다 통신량과 해시 연산량을 줄인 프로토콜을 제안하였다. 본고에서는 Munilla와 Peinado의 프로토콜이 테러리스트 공격에 취약하고, 카운터를 사용하여 잡음을 고려하였음에도 불구하고 잡음이 생길 경우 비동기로 인해 더이상의 인증이 불가함을 밝힌다. 또, Ahn et al.의 프로토콜이 마피아 공격과 키 노출에 취약함을 밝히고, 이 취약점들을 개선하여 테러리스트 공격과 마피아 공격에 안전하고 잡음을 고려한 프로토콜을 제안하며, 기존 프로토콜과 제안 프로토콜의 안전성, 효율성을 비교분석한다.
In recent times, studies sentiment analysis are being actively conducted by implementing natural language processing technologies for analyzing subjective data such as opinions and attitudes of users expressed on the Web, blogs, and social networking services (SNSs). Conventionally, to classify the sentiments in texts, most studies determine positive/negative/neutral sentiments by assigning polarity values for sentiment vocabulary using sentiment lexicons. However, in this study, sentiments are classified based on Thayer's model, which is psychologically defined, unlike the polarity classification used in opinion mining. In this paper, as a method for classifying the sentiments, sentiment categories are proposed by extracting sentiment keywords for major sentiments by using hashtags, which are essential elements of Instagram. By applying sentiment categories to user posts, sentiments can be determined through the similarity measurement between the sentiment adjective candidates and the sentiment keywords. The test results of the proposed method show that the average accuracy rate for all the sentiment categories was 90.7%, which indicates good performance. If a sentiment classification system with a large capacity is prepared using the proposed method, then it is expected that sentiment analysis in various fields will be possible, such as for determining social phenomena through SNS.
소셜 미디어를 이용하는 사용자의 수가 증가함에 따라 소셜 미디어에서 공유되고 있는 유해 정보(불법, 음란)의 심각성의 대두되고 있다. 기존의 단어 DB기반의 유해 사이트 판별 방법은 단어 DB의 갱신 문제점과 유해 정보와 낮은 연관성을 가진 단어가 DB에 저장되는 문제점을 가지고 있었다. 또한 링크 주소를 짧게 해주는 Short URL 서비스를 고려하지 않아 잘못된 웹 문서를 판별 대상으로 삼을 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 유해 사이트 판별 방법은 기 구축한 유해 단어 DB에서 유해 단어를 추출하고, 추출된 단어를 포함하는 소셜 미디어상의 유해 게시물을 조회한다. 유해 단어 DB를 구축하는 방법으로, 유해 게시물 조회시 내용에 포함되는 해시태그를 저장하는 방법을 사용하여 게시물 수집과 동시에 유해 단어 DB를 갱신시킨다. 또한 유해 게시물 내용에 있는 URL 링크의 웹 문서를 문자열로 치환하여, 해당 문자열내의 유해 단어 DB에 있는 유해 단어의 등장 빈도 수를 계산하고 이를 기준치와 비교하여 유해도를 판단한다. Short URL을 사용한 URL 링크인 경우 HTTP 응답 메시지의 헤더 부에 존재하는 실제 목적지 URL 주소를 가져와 유해도 검사를 실시한다.
Purpose As the amount of data became enormous, it became a time when more efforts were needed to find the necessary information. Curation is a new term similarly to the museum curator, which is a service that helps people to collect, share, and value the contents of the Internet. In SNS, hash tag is used for emotional vocabulary to be transmitted between users by using (#) tag. Design/methodology/approach As the amount of data became enormous, it became a time when more efforts were needed to find the necessary information. Curation is a new term similarly to the museum curator, which is a service that helps people to collect, share, and value the contents of the Internet. In SNS, hash tag is used for emotional vocabulary to be transmitted between users by using (#) tag. Findings This study base on seven emotional sets such as 'Happy', 'Angry', 'Sad', 'Bad', 'Fearful', 'Surprised', 'Disgusted' to construct 327 emotional seeds and utilize the autofill function of web browser to collect 1.5 million emotional words from emotional seeds. The emotional dictionary of this study is considered to be meaningful as a tool to make emotional judgment from unstructured data.
최근 경쟁력 있는 도시의 중요성이 대두되고 있으며, 전 세계 많은 도시들이 경쟁력을 확보하기 위해 노력하고 있다. 국내의 도시들도 타 도시들과 차별화된 전략으로 도시의 고유성 및 지역성을 살려 경쟁력을 제고하고 있으며, 이에 도시브랜드에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 대표적인 국제관문인 공항의 경관요소 개선을 통해 도시브랜드를 제고하는 방안을 모색하고자 한다. 인스타그램의 해시태그 기능을 통해 공항 이용객들이 선호하는 경관의 요소를 도출하고, 이를 바탕으로 부산의 도시브랜드를 제고할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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