• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권9호
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• pp.2692-2716
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• 2024

Over the past decade, law enforcement organizations have been dealing with the development of cybercrime. To address this growing problem, law enforcement organizations apply various digital forensic (DF) tools and techniques to investigate crimes involving digital devices. This ensures that evidence is admissible in legal proceedings. Consequently, DF analysts may need to invest more in proprietary DF hardware and software to maintain the viability of the DF lab, which will burden budget-constrained organizations. As an alternative, the open source DF tool is considered a cost-saving option. However, the admissibility of digital evidence obtained from these tools has yet to be tested in courts, especially in Malaysia. Therefore, this study aimed to explore the admissibility of digital evidence obtained through open source DF tools. By reviewing the existing literature, the factors that affect the admissibility of the evidence produced by these tools in courts were identified. Further, based on the findings, a conceptual framework was developed to ensure the admissibility of the evidence so that it will be accepted in the court of law. This conceptual framework was formed to outline the factors affecting the admissibility of digital evidence from open source DF tools, which include; 1) The Availability and Capability of open source DF tools, 2) the Reliability and Integrity of the digital evidence obtained from open source DF tools, 3) the Transparency of the open source DF tools, and 4) the Lack of Reference and Standard of open source DF tools. This study provides valuable insights into the digital forensic field, and the conceptual framework can be used to integrate open source DF tools into digital forensic investigations.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 정보와 통신
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• 제29권9호
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• pp.10-17
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• 2012

본고는 크게 두가지 주제로 구성이된다. 첫번째로는 HTML5 기반의 mobile Web application platform 구조에 대해서 상세히 소개한다. Web application platform은 기술 구조상 mobile OS에 내재되어 native형태로 배포되는 Browser engine을 포함한 platform 부분과 native Web platform 상에서 구동되는 HTML5 application framework 부분으로 구성된다. HTML5 application framework 구축을 위해 시장에서 널리쓰이는 open source로서 jQuery Mobile framework을 소개한다. 두번째로 해당 Web platform상에서 동작하는 Web application 개발시 부디칠 각종 성능 이슈 및 그것을 해결하기 위한 접근법을 다섯가지 기술 영역으로 나누어, 각 영역별로 적용 가능한 실기를 다룬다. 마지막으로 최적화시 사용가능한 각종 open source profiling 및 성능 최적화 tool에 대해서 소개한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.49-56
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• 2016

무선인터넷이 보급되고 IoT 기술이 발달함에 따라 여러 종류의 센서 디바이스가 발전하였다. 그리고 IoT 환경에서 사용자들의 요구를 충족하는 다양한 서비스 개발을 위해 오픈소스 하드웨어가 도입되었다. 하지만 오픈소스 하드웨어는 개발 인력의 부족으로 인해 충분히 활용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어에서 효율적으로 임베디드 소프트웨어 개발을 교육하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 비주얼 프로그래밍 언어와 빠른 결과 확인을 통해 다양한 오픈소스 하드웨어에서 빠르고 직관적으로 임베디드 소프트웨어를 개발할 수 있게 한다. 또한 제안한 프레임워크를 실제 오픈소스 하드웨어 개발 환경에 구현하여 장단점을 분석하고 개선방안을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1403-1413
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• 2021

In this paper, we investigate automated data validation techniques for artificial intelligence training, and also disclose open-source frameworks, such as Google's TensorFlow Data Validation (TFDV), that support automated data validation in the AI model development process. We also introduce an experimental study using public data sets to demonstrate the effectiveness of the open-source data validation framework. In particular, we presents experimental results of the data validation functions for schema testing and discuss the limitations of the current open-source frameworks for semantic data. Last, we introduce the latest studies for the semantic data validation using machine learning techniques.

• 융합보안논문지
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• 제24권3호
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• pp.23-31
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• 2024

가상화폐는 익명성과 탈중앙화 특성으로 인해 범죄에 악용될 가능성이 높으며, 이에 따라 효과적인 추적 기법의 개발이 요구된다. 공개출처정보는 공공 데이터, 소셜 미디어, 온라인 포럼 등 다양한 오픈 소스 데이터를 분석하여 범죄자의 신원 파악과 가상화폐 자금 흐름 추적에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 공개출처정보의 활용 방안을 종합적으로 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 가상화폐의 현황과 추세 및 관련 범죄 현황에 대해 살펴보고, 공개출처정보의 개념 및 방법에 대해 알아본다. 이후 가상화폐 관련 범죄의 추적 및 분석을 위한 공개출처정보의 5가지 방법과 7가지 프레임워크를 중점 분석하고, 공개출처정보 방법과 프레임워크를 적용하는 통합 기법을 제시한다.

• 지식경영연구
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• 제19권1호
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• pp.133-146
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• 2018

This study develops an Education framework for users who need public open data for workplace etiquette education in a timely manner by mobile application. It facilitates utilizing efficiently Workplace etiquette contents that scattered in various platforms such as blogs, Youtube and web-sites run by private education agencies. Furthermore, it makes Public open data for workplace etiquette through gathering 'metadata', which is a comprehensive source of workplace etiquette. Accordingly, framework changes recognition about necessity of workplace etiquette education positively and suggests method that can promote effective workplace etiquette education. If the system in the study can provide public open data of workplace etiquette education, many young job applicants and workers will have a proper perception on it and sound workplace etiquette culture will be settled in the companies. Public data has been rising as a vital national strategic asset these days. Hopefully the public data will pave a way to discover the blue ocean in the market and open up a new type of businesses.

• 유통과학연구
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• 제13권1호
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• pp.57-70
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• 2015

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.779-782
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• 2017

OpenBR은 안면인식 관련 새로운 방식의 연구, 기존 알고리즘 개선, 상용 시스템과 상호 작용, 인식 성능 측정, 자동화 된 생체 인식 시스템을 배치하기 위한 프레임 워크입니다. 신속한 알고리즘 프로토타이핑을 용이하게 하기 위해 고안되었으며 성숙한 핵심 프레임 워크, 유연한 플러그인 시스템 및 개방형 및 폐쇄형 소스 개발 지원을 특징으로 한다. 기성의 알고리즘은 얼굴 인식, 연령 산정 및 성별 추정과 같은 특정 양식에 대해서도 사용할 수 있다. 본 논문에서는 OpenBR의 프레임 워크의 구성방법에 대해서 기술하고 지원되는 프로그램을 통해서 이용한 안면인식, 성별추정, 나이추정 구현하고 기술하였다.

• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.73-83
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• 2014

Participants in Open Source Software (OSS) development projects usually contribute voluntarily without expecting direct compensation for their work. One of the central puzzles raised by the success of OSS is the motivation of the participants; why top-notch programmers choose to write software that is released for no fee. In order to respond to this peculiarity employing a meta-research method, we first identify and review theoretical perspectives from diverse disciplines including economics, sociology, political science, anthropology, psychology, and management. Then, we suggest a comprehensive framework that provides a holistic understanding of the puzzle in question. Reviewing key empirical studies based on the suggested framework, we also suggest a future research agenda.