본 연구에서는 32개 대학 문헌정보학과 실습실의 시설과 비품, 그리고 교수 학습자료를 조사 분석하고 교수와 사서들의 의견을 정리하여, 21세기 정보사회에 부응할 수 있는 정보전문가인 사서 양성을 위하여 문헌정보학 교과 운영을 충실히 할 수 있는 실습실의 발전된 모형으로서 교수매체 센터의 새로운 모형을 제시하였는데 요약하면 다음과 같다. (1) 문헌정보학 교수매체 센터에는 분류와 편목의 실습 수업을 할 수 있는 분류 편목 실습실과 첨단의 매체나 시청각 기재 또는 실습용 교구를 사용하여 수업을 할 수 있는 영상매체 실습실, 인터넷을 통한 다양한 정보 검색 방법을 체득하게 하고, 정보 활용 능력을 길러 주며, 컴퓨터 관련 정보학 교과 수업을 할 수 있는 정보처리 실습실을 둔다. (2) 분류 편목 실습실과 영상매체 실습실, 정보처리 실습실의 배치도는 <그림4-1>, <그림4-2>, <그림4-3>과 같다. (3) 각 실의 면적은 각각 $162m^2$(49.1평)이며, 수용인원은 40-50명 정도, 전담운영 관리자로 매체 전문가 1 명과 전담 조교 1명을 둔다. (4) 문헌정보학 교수매체 센터에 소장해야 할 교수 학습자료는 컴퓨터와 주변기기, 시청각 기재, 도서정리를 위한 용품, 각종 장비 및 용구 등과 같은 교구와, 실습용 교재, 실습용 분류와 편목에 관한 도서, 기타 실습용 도서 및 참고도서 등과 같은 교재이다. (5) 문헌정보학 교수매체 센터의 비품으로 실습용 테이블, 서가 등 일반 비품과 CD 보관함 등 각종 자료 보관함을 둔다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷과 스마트 디바이스, IoT와 같은 정보통신매체의 급격한 보급으로 전자금융거래 또한 활발히 증가하고 있지만 이에 따른 파생적 부산물로써 각종 개인정보 유출, 해킹과 같은 금융보안의 위협 또한 증가하고 있다. 따라서 이에 대비한 금융보안의 중요성은 높아지고 있지만 국내의 경우 아직 Active-X를 사용하고 있는 등 금융보안 분야의 선진국에 비해서는 상대적으로 금융보안 기술력이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내·외 금융보안 관련 특허데이터를 토대로 IPC 분류 빈도분석, 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크 분석으로 주요기술 동향을 비교하여 국내의 금융보안 분야의 주요 발전 방향성을 제시하고자 한다. 결론적으로는 최근 국내외 동향은 스마트 디바이스 기반 전자금융서비스 개발에 따른 관련 기술 개발에 초점이 맞춰진 것으로 판단된다. 이에 향후 상용화 단계의 기술로 선행적인 측면의 연구를 반영하는 논문 데이터 분석을 통해 금융보안 연구동향과 기술동향 분석 결과를 매핑함으로써 금융보안의 기술개발을 위한 기반데이터로 활용될 수 있고자 한다.
인터넷 컴퓨팅 환경의 변화, 새로운 서비스 출현, 그리고 지능화되어 가는 해커들의 다양한 공격으로 인한 규칙 기반 침입탐지시스템의 한계점을 극복하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기술을 활용한 네트워크 이상 검출(NAD: Network Anomaly Detection)에 대한 관심이 집중되고 있다. NAD를 위한 대부분의 기존 기계학습 및 딥러닝 기술은 '정상'과 '공격'으로 레이블링된 훈련용 데이터 셋을 학습하는 지도학습 방법을 사용한다. 본 논문에서는 공격의 징후가 없는 일상의 네트워크에서 수집할 수 있는 레이블링이 필요 없는 데이터 셋을 이용하는 비지도학습 오토 엔코더(AE: AutoEncoder)를 활용한 NAD 적용 가능성을 제시한다. AE 성능을 검증하기 위해 NSL-KDD 훈련 및 시험 데이터 셋을 사용해 정확도, 정밀도, 재현율, f1-점수, 그리고 ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under Curve) 값을 보인다. 특히 이들 성능지표를 대상으로 AE의 층수, 규제 강도, 그리고 디노이징 효과 등을 분석하여 레퍼런스 모델을 제시하였다. AE의 훈련 데이터 셋에 대한 재생오류 82-th 백분위수를 기준 값으로 KDDTest+와 KDDTest-21 시험 데이터 셋에 대해 90.4%와 89% f1-점수를 각각 보였다.
스타트업들이 초기에 투자자와 일반 대중들로부터 자금조달을 받기 위해 와디즈와 같은 크라우드펀딩 플랫폼을 이용하고 있으며, 그 플랫폼에서는 댓글수, 관심도, 그리고 온라인구전과 같은 참여자활동성을 높이는 기능들이 포함되어 있다. 본 논문은 이러한 참여자활동성 기능들이 크라우드펀딩의 성공여부와 투자금액 달성률에 어떻게 매개효과를 발휘하는지를 규명하고자 한다. 이를 위해 기존 선행연구와 투자전문가 및 플랫폼 운영자의 인터뷰를 통해 개별 독립변수인 진행기간, 목표금액, 벤처기업, 투자유치경험, 지식재산권보유, 대표경력, 그리고 수상유무를 세 가지 관점인 프로젝트 특성, 기업 특성, 그리고 대표자 특성으로 구분하였다. 세 관점의 독립요인과 매개요인인 참여자활동성, 그리고 크라우드펀딩 성과를 종속변수로 한 구조방정식 모형으로 실증적인 검증을 하였다. 세 가지의 관점의 특성들이 참여자활동성에 어떻게 영향을 주는지, 참여자활동성이 크라우드펀딩 성과에 어떻게 매개효과를 미쳤는지를 분석한다. 또한, 업종(인터넷서비스, 문화/예술, 제조/유통 등)과 투자유형(주식형과 채권형)에 따라 위의 분석결과가 어떻게 다른지를 도출한다. 이를 통하여 투자형 크라우드펀딩 성과에 미치는 요인을 도출하고, 참여자 활동성을 향상시키는 방안을 마련하는데 도움이 되고자 한다.
위치 기반 서비스를 이용하여 자신이 방문한 장소에 대한 긍정 혹은 부정적 의견을 리뷰로 남기는 것이 일상화되고 있다. 실제 방문자가 작성한 장소 리뷰에 대한 감성분석 결과는 잠재적 소비자뿐 아니라 기업에게도 유용한 정보를 제공할 수 있다. 장소에 대한 감성분석을 실시하기 위해서는 감성분석의 기준이 되는 어휘에 대한 사전이 필요하다. 그러나 현재까지 장소를 표현하는 공간 감성어에 대한 사전이 구축된 바 없다. 이에 본 연구는 실제 방문자가 한국어로 작성한 장소 리뷰 데이터를 분석하여 공간 감성어 사전을 구축하는 방법을 제안하며, 여러 장소 카테고리 중 테마공원을 대상으로 공간 감성어 사전을 구축하였다. 이를 위해 자연어 처리 기법과 통계적 기법을 활용하였으며, 사전에 포함되는 공간 감성어는 감성의 극성에 대한 정보와 극성의 정도에 대한 확률점수를 포함하고 있다. 본 연구에서 구축한 공간 감성어 사전은 3개의 테이블(SSLex_SS, SSLex_single, SSLex_combi)로 구성되며, 총 219개의 어휘를 포함한다. 이를 바탕으로 트위터에서 테마공원에 대해 작성된 글을 대상으로 감성분석을 실시하였으며, 감성의 극성 분류에 대한 전체 정확도가 0.714로 산출됨에 따라 사전의 유효성을 확인할 수 있었다.
Purpose - Open source software has high utilization in most of the server market. The utilization of open source software is a global trend. Particularly, Internet infrastructure and platform software open source software development has increased rapidly. Since 2003, the Korean government has published open source software promotion policies and a supply promotion policy. The dynamism of the open source software market, the lack of relevant expertise, and the market transformation due to reasons such as changes in the relevant technology occur slowly in relation to adoption. Therefore, this study proposes an assessment model of services provided in an open source software service company. In this study, the service level of open source software companies is classified into an enterprise-level assessment area, the service level assessment area, and service area. The assessment model is developed from an on-site driven evaluation index and proposed evaluation framework; the evaluation procedures and evaluation methods are used to achieve the research objective, involving an impartial evaluation model implemented after pilot testing and validation. Research Design, data, and methodology - This study adopted an iteration development model to accommodate various requirements, and presented and validated the assessment model to address the situation of the open source software service company. Phase 1 - Theoretical background and literature review Phase 2 - Research on an evaluation index based on the open source software service company Phase 3 - Index improvement through expert validation Phase 4 - Finalizing an evaluation model reflecting additional requirements Based on the open source software adoption case study and latest technology trends, we developed an open source software service concept definition and classification of public service activities for open source software service companies. We also presented open source software service company service level measures by developing a service level factor analysis assessment. The Behavior-Structure-Evolution Evaluation Model (BSEM) proposed in this study consisted of a rating methodology for calculating the level that can be granted through the assessment and evaluation of an enterprise-level data model. An open source software service company's service comprises the service area and service domain, while the technology acceptance model comprises the service area, technical domain, technical sub-domain, and open source software name. Finally, the evaluation index comprises the evaluation group, category, and items. Results - Utilization of an open source software service level evaluation model For the development of an open source software service level evaluation model, common service providers need to standardize the quality of the service, so that surveys and expert workshops performed in open source software service companies can establish the evaluation criteria according to their qualitative differences. Conclusion - Based on this evaluation model's systematic evaluation process and monitoring, an open source software service adoption company can acquire reliable information for open source software adoption. Inducing the growth of open source software service companies will facilitate the development of the open source software industry.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.105-112
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2022
Innovation is considered as an implemented innovation in education - in the content, methods, techniques and forms of educational activity and personality education (methods, technologies), in the content and forms of organizing the management of the educational system, as well as in the organizational structure of educational institutions, in the means of training and education and in approaches to social services in education, distance and multimedia learning, which significantly increases the quality, efficiency and effectiveness of the educational process. The classification of currently known pedagogical technologies that are most often used in practice is shown. The basis of the innovative activity of a modern teacher is the formation of an innovative program-methodical complex in the discipline. Along with programmatic and content provision of disciplines, the use of informational tools and their didactic properties comes first. It combines technical capabilities - computer and video technology with live communication between the lecturer and the audience. In pedagogical innovation, the principles reflecting specific laws and regularities of the implementation of innovative processes are singled out. All principles are elements of a complex system of organization and management of innovative activities in the field of education and training. They closely interact with each other, which enhances the effect of each of them due to the synergistic effect. To improve innovative activities in the training of students, today computer technologies are widely used in pedagogy as a science, as well as directly in the practice of the pedagogical process. They have gained the most popularity in such activities as distance learning, online learning, assistance in the education management system, development of programs and virtual textbooks in various subjects, searching for information on the network for the educational process, computer testing of students' knowledge, creation of electronic libraries, formation of a unified scientific electronic environment, publication of virtual magazines and newspapers on pedagogical topics, teleconferences, expansion of international cooperation in the field of Internet education. The article considers computer technologies as the main building material for the entire society. In the modern world, there is a need to prepare a person for life in a multimedia environment. This process should be started as early as possible, because the child's contact with the media is present almost from the moment of his birth.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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