• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1499-1506
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• 2017

스마트폰의 사용 및 다양한 앱 들의 출시 등이 기하급수적으로 증가되면서 악성 앱 또한 동시에 증가됐다. 기존의 앱 추천 시스템들은 온라인상에서 보이는 다른 사용자들의 평점, 댓글 및 인기 카테고리 등의 정적인 정보 분석을 기반으로만 동작한다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 처음으로 스마트폰에서 실제로 사용되는 앱의 동적인 정보들을 현실적으로 사용하여 정적인 정보와 동적인 정보를 동시에 고려하는 견고한 앱 추천 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 앱의 사용되는 시간, 앱의 사용 빈도수 및 앱과 앱 간의 상호 작용과 안드로이드 커널과의 접촉 횟수 등을 측정 가능한 수준에서 부분적으로 반영하여 견고한 안드로이드 앱 추천 시스템을 제안한다. 성능평가 결과 제안하는 기법이 견고하고 효율적인 앱 추천 시스템임을 증명했다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.653-667
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• 2017

The significant advances in information and communication technologies are changing the process of how information is accessed. The internet is a very important source of information and it influences the development of other media. Furthermore, the growth of digital content is a big problem for academic digital libraries, so that similar tools can be applied in this scope to provide users with access to the information. Given the importance of this, we have reviewed and analyzed several proposals that improve the processes of disseminating information in these university digital libraries and that promote access to information of interest. These proposals manage to adapt a user's access to information according to his or her needs and preferences. As seen in the literature one of the techniques with the best results, is the application of recommender systems. These are tools whose objective is to evaluate and filter the vast amount of digital information that is accessible online in order to help users in their processes of accessing information. In particular, we are focused on the analysis of the fuzzy linguistic recommender systems (i.e., recommender systems that use fuzzy linguistic modeling tools to manage the user's preferences and the uncertainty of the system in a qualitative way). Thus, in this work, we analyzed some proposals based on fuzzy linguistic recommender systems to help researchers, students, and teachers access resources of interest and thus, improve and complement the services provided by academic digital libraries.

• 농촌계획
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• 제26권2호
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• pp.39-49
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• 2020

This study was attempted to grasp the push-pull factors of urban to rural migrants in relation to services and infrastructure of rural welfare and culture. Online and offline survey were conducted for urban residents who were willing to return to the rural area and those who were already returning to the rural area. In the fields of health care, social welfare, and education, it was found that the satisfaction level of urban-to-rural migrants was relatively higher than those of latent urban-to-rural migrants. In the field of culture, leisure and sports, the level of satisfaction and concern were similar, so it was found that the expectations for the field were relatively high before returning rural area. As for the agreement degree to expand support, the demand for emergency medical facilities and dementia care program was the highest, and the demand for health care was found to be relatively high. The results of the survey on the top priority items indicate that latent urban-to-rural migrants require support of facility and space item and expansion of program item, and urban-to-rural migrants have high demand for expansion of program item in all field except healthcare field. The results of this study are expected to provide useful information for establishing the direction of the rural area development project in connection with the revitalization of policy of people return to rural area.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.93-98
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• 2015

최근 들어서 정보통신기술 자체뿐만 사물인터넷(IoT)을 활용한 비즈니스가 빠르게 확대되고 있다. 일반적으로 사물인터넷 중에서 웨어러블 디바이스는 고객을 대상으로 활용된 분야 중 가장 선도적인 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구는 먼저 웨어러블 디바이스의 대표적 응용분야인 활동량 측정기에 대해서 고객의 니즈를 파악하고, 이를 잘 알려진 마케팅 믹스(제품, 가격, 유통, 촉진)와 연계시킨다. 이를 위해서 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며, 활동량 측정기의 현재 및 잠재된 니즈를 밝혔다. 또한 이러한 니즈는 마케팅 믹스에 의해서 분류되었다. 활동량 측정기는 다른 정보통신기기와는 달리 잠재된 욕구가 많았으며, 의료기기적 특성으로 인해 유통채널 등도 온라인, 대리점이 아닌 신뢰성을 보장할 직영점이나 오프라인 매장의 선호도가 크다. 본 연구결과는 일반 사물인터넷으로서 활동량 측정기뿐 아니라 웨어러블 디바이스를 개발하려는 개발자와 경영층에게 디자인요소에 관한 새로운 시사점을 제공할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.59-71
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• 2014

본 연구의 목적은 보호동기 이론을 기반으로 인터넷 사용자의 개인정보 보호행동의 변화를 설명하고, 사용자의 개인정보 권익을 보호하기 위한 방안에 대해 모색하는 것이다. 보호동기 이론은 위협메시지에 의한 보호행동의 변화과정을 설명하기 위한 대표적인 이론으로, 본 연구에서는 개인정보에 대한 위협과 개인정보 보호행동에 대한 개인의 인지적 평가가 보호동기를 형성하고 보호동기가 개인정보 보호행동에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 또한 개인정보 권리보장 및 권리구제와 관련된 법제도를 반영하여서 개인정보 권리인지 변인을 개발하였다. 즉 개인정보 관련 법률이 개인정보 보호에 대한 인식이나 행동변화에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 본 연구는 선행연구들과 달리 법제도를 반영한 개인정보 권리인지 변인을 개발하여 개인정보 보호행동의 변화에 대해 분석하였다. 연구의 결과 개인정보 권리인지 변인이 개인정보 보호행동에 유의미한 영향을 미치는 요인으로 밝혀졌으며, 법제도를 통한 정보주체의 권리보장이 개인정보 보호행동을 촉진시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 추후 개인정보 관련 신규정책 확립에 있어서 도움을 줄 수 있을 것이라 생각한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권4호
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• pp.209-219
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• 2010

최근 빠르게 확산되고 있는 온라인 소셜 네트워크 서비스는 수많은 데이터를 저장하고 이를 분석하여 여러 연구 분야에 활용하고 있다. 정보의 효율성을 높이기 위해 기업이나 공공기관은 자신들이 가진 데이터를 배포하고, 배포된 데이터를 이용하여 여러 목적에 사용한다. 그러나 배포되는 소셜 네트워크에는 개인과 관련된 정보가 포함되어 있으므로 개인 프라이버시가 노출될 수 있는 문제가 있다. 배포되는 소셜 네트워크에서 단순히 이름 등의 식별자를 지우는 것으로는 개인 프라이버시 보호에 충분하지 않으며, 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보에 의해서도 개인 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 내용 정보를 포함하고 있는 소셜 네트워크 배포 시 개인 프라이버시 노출에 이용되는 복합된 공격법을 제시하고 이를 방지할 수 있는 새로운 모델인 $\ell$-차수 다양성($\ell$-degree diversity)을 제안한다. $\ell$-차수 다양성은 소셜 네트워크 데이터 배포에서 $\ell$-다양성을 최초로 적용한 모델이며 높은 정보 보존율을 가짐을 실험을 통해 볼 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1010-1014
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• 2010

잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권3호
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• pp.6-20
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• 2019

Learning analytics, or educational data mining, is an emerging field that applies data mining methods and tools for the exploitation of data coming from educational environments. Learning management systems, like Moodle, offer large amounts of data concerning students' activity, performance, behavior, and interaction with their peers and their tutors. The analysis of these data can be elaborated to make decisions that will assist stakeholders (students, faculty, and administration) to elevate the learning process in higher education. In this work, the power of Excel is exploited to analyze data in Moodle, utilizing an e-learning course developed for enhancing the information computer technology skills of school teachers in primary and secondary education in Greece. Moodle log files are appropriately manipulated in order to trace daily and weekly activity of the learners concerning distribution of access to resources, forum participation, and quizzes and assignments submission. Learners' activity was visualized for every hour of the day and for every day of the week. The visualization of access to every activity or resource during the course is also obtained. In this fashion teachers can schedule online synchronous lectures or discussions more effectively in order to maximize the learners' participation. Results depict the interest of learners for each structural component, their dedication to the course, their participation in the fora, and how it affects the submission of quizzes and assignments. Instructional designers may take advice and redesign the course according to the popularity of the educational material and learners' dedication. Moreover, the final grade of the learners is predicted according to their previous grades using multiple linear regression and sensitivity analysis. These outcomes can be suitably exploited in order for instructors to improve the design of their courses, faculty to alter their educational methodology, and administration to make decisions that will improve the educational services provided.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.271-281
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• 2006

인터넷의 발달로 웹상에 수많은 문서와 웹서비스가 급격히 증가하고 있다. 인터넷 사용자들은 웹에서 원하는 정보와 서비스를 획득하기 위해서는 각종 브라우저에서 여러 단계의 프로그램 조작 절차를 반복하고 사이트마다 고유의 서비스 구조들을 이해한 상태에서 여러 번의 방문 절차들을 거쳐야 한다. 이러한 절차들은 사용자에게 꼭 필요한 선행 작업이며, 사용자가 실제로 서비스 획득에 걸리는 시간보다도 선행 작업에 소요되는 시간이 더 큰 게 현실이다. 이러한 시간소요를 극복하기 위해 단순 반복적인 작업을 보다 체계화하고 단순화하기 위한 방안으로 닷큐어리 기반의 대화형 검색 에이전트를 제안한다. 제안하는 에이전트는 사용자의 컴퓨터에서 자연어 명령을 포함하는 닷큐어리를 통해 인터넷 사이트가 제공하는 다양한 서비스를 획득하는데 소요되는 여러 절차들을 대행하게 하고, 다수의 웹사이트에 대한 병렬 서비스들 또한 대행하게 한다. 이 에이전트는 IE와 같은 범용브라우저 내에 플러그 인되어 닷큐어리를 해독하며, 자체 프로그램을 통하여서도 사용자가 지시한 닷큐어리를 분석하여, 복수의 자체브라우저들을 통해 서비스 결과를 획득하도록 구성하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.171-187
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• 2019

본 연구는 소셜 네트워크 서비스인 페이스북에서 우울증 관련 게시물을 분석하여 그 안에서 주로 논의되는 주제를 파악하고자 한다. 구체적으로, 접근 용이성, 개방성 및 익명성 등의 특징을 지니는 페이스북이라는 온라인 커뮤니티에서 사용자들이 다소 민감한 정신적 질환인 우울증에 관하여 어떤 내용을 논의하는지 살펴보고자 한다. 본 연구를 위해 페이스북 데이터 수집에서부터 주제어 추출에 이르기까지의 전반적인 과정을 포함하는 자연어 처리 기반의 데이터 분석 프레임워크를 구현하였다. 구현한 프레임워크를 이용하여, 본 연구는 우울증을 논의하는 페이스북 최대 사용자 그룹에서 최근 1년간 작성한 885개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 주제어 추출의 완성도와 정확도를 위해 자동화된 기법과 수동적인 접근법(불용어 제거, 주제어 개수 지정)을 결합하였으며, 이를 통해 주제를 다각도에서 분석하였다. 분석 결과, 사용자들은 우울증 일반, 인간관계, 기분 및 느낌, 우울증 증상, 자살, 의료 참고, 그리고 가족 등에 대한 논의를 주로 하는 것으로 파악되었다.