• 한국통신학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.1551-1559
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• 2015

최근 스마트 기기가 PC와 유사한 성능을 보이면서, 사용자들은 메신저, SNS(Social Network Service), 은행 업무 등 PC에서 수행했던 업무들을 모바일 기기에서도 수행할 수 있게 되었다. 이 같은 긍정적인 변화와 함께 스마트 기기를 대상으로 하는 공격으로, 보안 위협이 증가하는 부정적인 변화도 나타났다. 대표적으로 사용자의 개인정보 유출, 부당한 과금을 비롯하여 최근에는 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격을 발생시키는 봇(Bot)으로 스마트 기기가 활용되면서 모바일 보안에 대한 위협이 증가하는 실정이다. 특히, 스마트 기기의 80% 이상을 차지하는 안드로이드 플랫폼에서의 악성코드를 통한 피해건수가 증가하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드의 악성코드를 탐지하기 위해 통계 기반 분석법 중 하나인 시계열 분석법을 제안한다. 시계열 모델 중 기존의 데이터를 기반으로 정확한 예측값을 도출할 수 있는 자기회귀 이동평균 모델을 이용하였으며, Z-Score를 이용한 비정상 데이터 후보군 추출을 통해서 전체 데이터와의 비교 없이 추출된 후보군과의 데이터 비교를 통해서 빠르게 악성코드를 탐지하는 방법을 이용한다. 악성코드 탐지 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.29-43
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• 2022

데이터 경제는 현대 사회에서 디지털 혁신과 함께 빠르게 성장하고 있다. 기업은 다양한 유형의 데이터를 수집·활용하여 새로운 수익을 창출하길 희망하고, 개인정보를 포함한 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 하지만 데이터 산업 정책에 대한 연구 중 정보 주체에 대한 논의는 부족한 상황이다. 개인정보는 보호 가치를 넘어서 높은 유용성을 가지고 있다. 이러한 관점에서 데이터 신탁제도는 개인정보의 안전한 활용을 위한 좋은 해결책이다. 데이터 신탁을 활용한 구글의 토론토 스마트시티 구축 사례, 일본의 정보은행 사례, 국내 최초의 데이터 배당을 시도한 경기도의 사례를 소개한다. 데이터 신탁 사례와 동향 파악을 통해 데이터 신탁 개념을 명확히 하고 제도 활성화에 필요한 기술적 요인을 추출하고 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 이를 시사점으로 하여 데이터 신탁제도를 통해 안전한 데이터의 활용과 새로운 서비스 시장 창출뿐만 아니라 새로운 데이터 경제를 구성하는데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.