• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.89-96
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• 2020

인공신경망(artficial neural networks)를 활용한 딥러닝은 최근 이미지인식, 빅데이터 및 데이터분석 등 다양한 분야에서 연구되고 개발이 진행되고 있다. 하지만 데이터 프라이버시 침해 이슈와 학습을 많이 할수록 소모 비용과 시간이 증가하는 문제점이 있어서 이를 해결하기 위해 연합학습(Federated Learning)이 연구되었다. 연합학습에서는 프라이버시 문제를 완화하면서, 분산 처리 시스템의 이점을 가져오는 학습기법을 제시하였다. 하지만 여전히 연합학습에서도 프라이버시 및 보안 문제가 존재한다. 그래서 우리는 연합학습의 서버에 해당하는 부분을 블록체인으로 대체하여 연합학습의 문제점인 프라이버시 문제와 보안 문제를 해결하였다. 또한 사용자가 제출하는 데이터에 대한 보상을 지급하여서 동기를 부여하고, 기존 성능은 유지하면서도 더 적은 비용의 유지비를 필요로 하는 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 시스템의의 타당성을 보이기 위해 실험결과를 제시하면서 기존 연합학습과 연구한 블록체인 기반의 연합학습 결과를 비교한다. 또한 향후 연구로 보안문제에 대한 해법과 와 적용 가능한 비즈니스 분야를 제시를 보여주면서 논문을 마무리 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.151-152
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• 2023

모든 국민이 언제든지 충분한 식량을 충족할 수 있는 상태를 나타내는 식량안보에는 식량의 가용성, 식량의 활용성, 식량의 안전성, 식량의 접근성 네 가지 측정 요소가 있다. 식량의 가용성이란 국내 생산과 수입량 등을 고려한 공급량의 확충 여부를 말한다. 본 연구에서는 한국 농업을 중심으로 농업인구, 경작지, 수입량, 수입 공급망 등 식량의 가용성을 대상으로 통계적 분석을 진행하고 시사점을 도출한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.43-52
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• 2020

빅데이터 활용 기술의 발전으로 데이터의 저장 및 공유가 늘어나면서 그에 따른 프라이버시 침해가 일어나게 되었다. 이 문제를 해결하기 위해 비식별 기술이 도입되었지만 비식별된 데이터에 대해서도 재식별이 가능하다는 것이 여러 차례 증명되었다. 재식별 가능성이 존재하기 때문에 완전히 안전할 수 없지만 그럼에도 불구하고 충분한 비식별처리가 이루어져야 하는데, 현재 법령이나 규제는 어느 정도로 비식별 처리를 해야 하는지 정량적으로 규정하고 있지 않다. 본 논문에서는 재식별 작업을 할 때 소요되는 시간을 고려하여 적절한 비식별 기준을 제시하려고 한다. 다양한 비식별 평가 모델 중에서 k-익명성 모델에 대해 집중적으로 연구하였으며 어느 정도의 k값이 적절한 지 판단하였다. 본 연구의 결과를 일반화시킬 수 있다면 각종 법률 및 규제에서 적절한 비식별 강도를 규정하는 데 사용할 수 있을 것이다.

• 산업과 과학
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• 제2권1호
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• pp.15-20
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• 2023

본 연구의 목적은 4차산업혁명 시대의 빅데이터 분석 기술을 활용한 충청도 복지정책 변화와 중요성을 분석하고 사회적 약자를 포함한 모든 세대의 안정적 복지정책을 제안하였다. 충청도 정책 관련 빅데이터를 파이선으로 코딩하여 시각화분석 결과를 토대로 안정적인 정부 정책을 제안한다. 연구 결과 충청도 정부 정책의 키워드는 지역, 사회, 정부 및 지원, 교육, 여성 등의 순으로 확인되었으며, 지역 건강정책과 사회 복지 향상을 중심으로 복지 정책을 강화해야 한다. 향후 연구 방향은 해외사례를 비교하고, 전국적인 복지정책의 안정적인 영향에 관한 정책 제안이 필요할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.111-119
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• 2024

본 논문에서는 해상에서 수집되는 다양한 출처의 정보들을 수집할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 현재 운영되는 해양 관련 빅데이터 플랫폼들은 만들어진 데이터를 저장 및 공유하는데 초점이 맞추어져 있고 데이터 수집과 전처리는 데이터 제공자가 각자 담당한다. 지상 대비 열악한 통신망을 사용하는 해양 환경에서 데이터를 수집 및 통합하는 것은 높은 비용과 비효율성이 존재하며, 이로 인해 관련 인프라의 구현이 쉽지 않다. 특히 기상 정보, 레이더 및 센서 데이터 등 실시간 데이터 수집 및 분석이 필요한 분야의 경우 통신망 문제와 더불어 데이터 보안, 조직과 선박의 특성, 데이터 수집 비용 문제 등 지상 대비 다수의 문제를 고려해야 한다. 먼저 본 논문에서는 이 문제들을 정의하고 해결방안을 제시한다. 그리고 이를 반영한 빅데이터 플랫폼 설계를 위해 데이터 소스, 계층적 MEC, 데이터 전송 구조를 우선 제안한 후 이를 모두 통합한 전체 플랫폼 구조를 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.125-133
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• 2016

최근 들어 '뭇지마 범죄' 등 각종 범죄가 지속적으로 증가하고 있다. 정부의 범죄 예방 노력과 이에 관한 연구 등에도 불구하고 범죄가 증가하고 있어 다른 접근법이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 빅데이터를 분석하여 대안을 제안하고자 하였다. 연구 목적 달성을 위해 본 연구는 막대그래프와 버블차드 및 버블차드를 활용한 시각화와 연관분석 등을 수행하였다. 여러 변수와 범죄와의 관계 분석을 위해 성남시, 사이버경찰청 등의 데이터를 분석하였다. 분석 결과, CCTV의 수는 범죄율을 감소시키는데 효과적이나 보안등의 수는 연관성이 크지 않은 것으로 나타났다. 또 시간대별로, 요일별로 다른 유형의 범죄가 집중되는 것을 알 수 있었으며, 외국인의 증가도 범죄의 증가와 관련이 있는 것으로 파악되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 범죄율 감소를 위한 방안을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.19-24
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• 2017

본 연구는 최근 전자 금융거래의 증가와 동시에 금융거래 정보의 탈취 혹은 변조 등 보안위협 또한 급증하면서 안전한 보안 방안과 대응이 시급한 실정이다. 이에 종래에 사용된 사기방지시스템 혹은 이상금융거래 탐지시스템(FDS, Fraud Detection System, 이하 FDS)을 최근 주목 받고 있는 빅데이터 관련 기술(이상금융거래에 대한 다양한 형태의 정형/비정형 금융거래 이벤트 데이터를 실시간으로 수집/저장하고 과학적 연관 분석 기법을 활용하여 비정상 행위를 탐지 및 차단할 수 있는 기능)을 활용하여 국내 금융회사인 A사에 개선 모델을 구축 하였다. 구축결과 시나리오 고도화 분석을 통한 오검출을 최소화 하여 기존 시나리오 Detect탐지 대상의 감소 효과를 나타냈다. 아울러 FDS고도화에 대한 향후 발전방향을 제안하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.37-48
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• 2022

디지털 기술의 발전으로 사회적 이슈들이 SNS와 같은 디지털 기반 플랫폼을 통해서 소통되고 여론을 형성하기도 한다. 본 연구에서는 소셜미디어를 통해서 공유되고 있는 정보보호 이슈관련 여론을 살펴보기 위하여 대표적인 단문 소셜네트워크서비스인 트위터 빅데이터 분석을 진행하였다. 2021년 1년간 14개 정보보호 관련 키워드를 중심으로 데이터를 수집한 후, 데이터마이닝 기술을 활용하여 용어 빈도(TF)분석과 피어슨 계수를 활용한 상관분석을 통해 키워드간의 상관관계를 밝혔다. 또한 잠재적 확률기반 LDA 토픽모델링을 실시하여 정보보호분야에 많은 관심을 받았던 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과는 관련 산업의 전략수립이나, 정부 정책수립 시 주요 키워드를 도출하는 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.585-592
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• 2017

개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.

• 중소기업연구
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• 제42권1호
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• pp.43-56
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• 2020

최근 미·중 기술 갈등이 심화되고 있다. 국가 보안을 이유로 시작된 미·중 갈등은 본원적으로는 중국 IT 제조 및 기술 기업들의 약진을 경계하는 미국 정부차원의 견제로 해석된다. 중국의 IT부문은 빠른 성장을 거듭하며 미국에 위협적인 존재가 되어 왔다. R&D지출, 특허, 논문 등 다양한 지표에서 중국은 빠른 성장을 지속해 왔고 특히 5G, AI (인공지능) 등 차세대 기술에 있어 중국은 미국에 큰 위협이 되고 있다. 그리고 그 중심에 화웨이가 있다. 2018년 화웨이는 세계 최대의 통신장비 제조사이자 미국의 혁신 기업인 애플을 제치고 세계 2위의 스마트폰 제조사가 되었고 최근에는 AI칩셋 제조, 빅데이터 분석, 클라우드 등에서 빠른 성장을 보이며 4차 산업혁명의 핵심 산업 전반에 있어 그 영향력을 강화하고 있는 미·중 갈등의 중심에 있는 기업이다. 본 연구는 화웨이 이슈를 중심으로 우리나라 중소기업에 대한 파급효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 화웨이와의 국내 기업 거래 현황, 글로벌 밸류체인 관점에서의 화웨이의 협력관계, 우리나라의 화웨이 정보보안 이슈 및 정부의 정책적 대응이라는 세 가지 분석체계를 바탕으로 우리나라 제조 경쟁력 및 정보보안 역량 강화 등의 정책 제언을 제시하고자 한다.