• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.153-170
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• 2011

OMTP (Open Mobile Terminal Platform)는 사용자 지향의 모바일 서비스와 데이터 비즈니스의 성장을 목적으로 이동통신 사업자에 의해서 만들어진 국제 포럼이다. BONDI는 OMTP에서 만든 브라우저 기반의 애플리케이션 혹은 위셋이 무선 단말기의 기능을 보안적인 방법으로 접근하게 하는 모바일 웹 런타임 플랫폼이다. 이는 HTML, JavaScript, CSS, AJAX등 웹 표준 기술로 작성된 애플리케이션이 이동 단말기 내부기능에 접근 할 수 있음을 의미한다. BONDI는 웹 run-time 환경에서 단순 네트워크 애플리케이션의 한계를 벗어나 단말 내부의 리소스를 표준안을 통해 접근하게 하기 때문에 OS, 플랫폼에 상관없는 애플리케이션 및 위셋 개발이 가능하다. 웹 브라우저에서 실행되는 위셋은 네트워크 환경에 영향을 받을 수 있으며, 위셋 및 애플리케이션이 무거워 질수록 위셋의 실행속도가 느려질 수 있다는 단점이 있지만 단말기 내부의 네이티브 애플리케이션에 비해 빠르게 웹 리소스를 사용할 수 있고, 사용자가 접근하기 간편한 인터페이스 때문에 꾸준히 사용될 전망이다. 본 논문에서는 OMTP BONDI 웹 위셋 리소스를 효율적으로 운용하고 관리하기 위한 기법을 제안하고 구동 성능 평가 실험을 통하여 개선 결과를 제시 하였다. 실험은 BONDI 위셋 구동시 사용을 위한 해당 모듈만 로드할 수 있도록 하여 위셋 엔진에서 실행 시 로드되는 모듈 로딩속도를 향상시켜 전체 동작 시간을 개선하고자 하는 목적으로 진행되었다. 이를 위해 BONDI 위셋의 실행속도를 빠르게 할 수 있는 Widget Resource List를 재정의 하고 Widget Cache를 사용하였으며 기존 사용 위셋을 삭제한 후에도 관리할 수 있는 Widget Box를 고안하여 일시적으로 사용하지 않는 위셋을 보관 할 수 있도록 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.73-86
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• 2019

4차 산업 혁명이 시작되고 헬스케어 분야 역시 신기술을 접목한 새로운 비즈니스 모델을 찾기 위해 노력하고 있다. 그중 블록체인 기술은 의료 분야에서 큰 관심을 갖는 기술 중 하나이다. 여러 가지 문제들로 인하여 시장성 확보에 어려움을 겪고 있는 개인 건강 기록 시스템 분야 역시 블록체인 기술의 접목을 통해 시스템의 발전과 시장성 확보를 위한 노력을 기울이고 있다. 하지만 블록체인은 개인 건강 기록 시스템의 문제를 해결하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 블록체인의 상위 개념인 분산 원장 기술을 기반으로 정보 주체가 개인 건강 데이터에 대한 온전한 소유권을 확보할 수 있는 개인 주도적 건강 데이터 관리 프레임워크를 설계하였다. 프레임워크의 설계를 위해 컨소시엄 블록체인 중 하나인 R3 Corda의 구조를 참고하였으며, 개인 사용자의 모바일 장치에 노드를 운용할 수 있도록 기존 블록체인과 다른 네트워크 구조를 설계하였다. 이를 통해 정보주체가 직접 자신의 정보를 저장 및 관리하고 허가된 네트워크 구성원들에게 정보를 공유할 수 있도록 하였다. 제안된 시스템을 통해 의료 산업의 정보 활용도를 향상시키고 국민 건강 증진과 의료 기술의 발전을 이룰 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.26-35
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• 2011

인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스되고 있다. 반면 단일 환경 서버환경의 구축을 통해 비효율적인 IT Resources들의 자원 낭비가 가중되고 있는 현실이다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 하지만 클러스터 컴퓨팅 기술의 다소 제한적인 IT Resource의 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 그리드 컴퓨팅 환경은 기존의 분산 컴퓨팅 기술의 확장된 개념으로, 다양한 분야에서 저비용의 고성능 컴퓨팅 퍼포먼스를 얻기 위하여 그리드를 이용하고 있다. 그러나 공통적으로 이용할 수 있는 정보 시스템의 부재로, 현재의 그리드는 대규모의 단일한 환경으로서의 그리드가 아닌, 기존의 클러스터 컴퓨터와 같은 의미로 사용되고 있다. 따라서 자신이 구성한 분산 컴퓨팅 환경을 그리드 환경의 한 부분으로 포함시키기 위해서는 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 그리드의 이용자가 공유할 수 있어야 하며, 정보 서비스를 공개하여 공유할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 Grid 기술을 통하여 데티터베이스 로드밸런싱 목표치에 대한 검증을 제시하고 향후 고가용성 데이터베이스 구현을 위한 아키텍처를 제시한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제14권5호
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• pp.536-552
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• 2008

우리나라는 지역문화산업발전을 위하여 문화산업클러스터 육성정책을 비롯하여 지방 문화산업지원센터 건립, 지방 문화산업단지 조성 및 문화산업연구센터 설립 지원 사업 등 다양한 정책을 시행하고 있다. 문화산업은 제조업과 서비스업의 성격이 혼재되어 있고, 경북의 문화산업은 소규모 영세기업, 저부가가치의 제작업체 중심의 특성을 보이고 있다. 따라서 경북 문화산업의 육성 및 고부가가치화를 위해서는 기업지원서비스가 절실하나, 사적부문에서 문화산업에 대한 비즈니스서비스업을 기대하기 어렵다. 따라서 공적부문에서 이를 보완하기 위해 경북도와 안동시는 '문화콘텐츠 지원센터' 건립을 추진 중에 있다. 그러나 '문화콘텐츠지원센터'는 문화콘텐츠생산기관인지 문화산업지원기관인지 그 역할이 불분명하고 센터에 부여된 주요 기능별 도입시설이나 실행프로그램이 마련되지 않고 있다. 무엇보다도 '문화콘텐츠지원센터'는 문화콘텐츠를 직접 생산하는 기관이 아니라 문화콘텐츠를 생산하는데 필요한 것들을 문화산업체에게 제공하여 문화산업을 육성하는 기관이라는 방향을 정립할 필요가 있다. 그리고 기업 맞춤형 지원정책을 수립할 수 있는 시스템, 전 문화산업부문을 포괄하되, 영상, 에듀테인먼트, 스토리텔링의 특화부문을 중심으로 문화산업 관련 산업체에 대한 통합지원체제, 문화산업체의 창출 및 유치를 위한 환경 및 기업 및 관계 단체가 적극적으로 문화산업 육성계획 및 정책에 참여할 수 있는 환경, 온 오프라인 네트워크를 구축하여야 할 것이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권3호
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• pp.499-514
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• 2016

사회적기업은 공공성과 수익성을 모두 추구하는 기업의 형태로 정의되나, 노동시장, 원료 조달, 판매 시장 등의 측면에서 그 존립기반은 지역에 기반하는 경우가 많다. 또한 정책적 측면에서도 사회적 경제를 지역발전의 수단으로 활용하는 경우가 많다는 점에서 사회적기업의 성격과 존립기반은 지역성에 기초하여 찾아야 할 필요성이 제기된다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 지역자원에 기반한 사회적기업의 존립기반과 지역연계성을 분석하고 정책적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 행정자치부가 지난 2010년부터 추진하고 있는 마을기업 육성사업에 지정된 마을기업 가운데 정부 재정지원이 종료된 서부경남 지역의 6개 마을기업을 대상으로 심층사례연구를 수행하였다. 사례기업은 성공사례와 실패사례, 입지 지역, 기업 유형 등을 종합적으로 고려하여 선정하였다. 연구의 결과, 자생적 존립기반을 가진 업체들은 지역자원을 효과적으로 활용하여 수익성 및 자생력을 확보하고 있음을 확인하였다. 그러나 마을기업정책과 관련된 제도적 문제, 재정지원의 문제, 사후관리 문제 등의 측면에서 개선될 필요가 있다. 이를 해결하기 위한 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 마을기업의 지역자원 활용성과 재정지원 효율성을 동시에 증대시키기 위해서 마을기업의 신청자격을 엄격하게 제한할 필요가 있다. 둘째, 마을기업의 재정지원을 시설투자 등 하드웨어 중심에서 인력 양성, 사업컨설팅 등 소프트웨어 중심으로 전환시킬 필요가 있다. 마지막으로, 재정지원이 종료된 마을기업을 위해서 지역 내 대학과의 산학협력 네트워크 구축을 통한 지속가능한 존립기반의 모색이 요구된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.100-116
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• 2018

최근 미국의 보호무역 기조에 따라 대미수출이 위축되어 유라시아 신흥시장의 개척 필요성이 한층 커졌고, 대형 국적선사인 한진해운의 파산으로 인해 아시아-유럽 해운항로를 대체할 수 있는 운송로 확보의 필요성이 대두되었다. 더욱이 전자상거래의 확산으로 인해 국제교역 및 물류환경이 급변하고 있어 국제 물류활동에 IT기술을 적용하는 환경에 대비해야 하는 시점이다. 따라서 본 연구는 유라시아 각 국의 물류정보 수준비교를 통해 한국의 시각에서 유라시아 물류정보 공유플랫폼 정보화전략을 수립하는 차원에서 수행되었다. 본 연구는 유라시아 국가 간 물류활동 지원을 위한 표준화 방향, 단절 없는 통관 물류서비스 제공, 무역업체의 비즈니스 확대를 위한 정보제공, 국가 간 물류기업 간 협력확대를 위한 정보연계 기반구축 등을 목표로 한다. 본 연구를 통해 국가 간 정보공유를 통한 물류활동이 활발히 이루어지기를 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.27-36
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• 2023

최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.57-66
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• 2015

빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.61-83
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• 2012

지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.