• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.261-266
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• 2021

The spread of cloud computing, digital computing, and the popular social media platforms have led to increased growth of data. That growth of data results in what is known as big data (BD), which seen as one of the most strategic resources. The analysis of these BD has allowed generating value from massive raw data that helps in making effective decisions and providing quality of service. With Vision 2030, Saudi Arabia seeks to invest in BD technologies, but many challenges and barriers have led to delays in adopting BD. This research paper aims to search in the state of Big Data Analytics (BDA) in Saudi higher education sector, identify the barriers by reviewing the literature, and then to apply the design-reality gap model to assess these barriers that prevent effective use of big data and highlights priority areas for action to accelerate the application of BD to comply with Vision 2030.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.179-192
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• 2023

The widespread use of Cloud Computing, Internet of Things (IoT), and social media in the Information Communication Technology (ICT) field has resulted in continuous and unavoidable cyber-attacks on users and critical infrastructures worldwide. Traditional security measures such as firewalls and encryption systems are not effective in countering these sophisticated cyber-attacks. Therefore, Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) are necessary to reduce the risk to an absolute minimum. Although IDPSs can detect various types of cyber-attacks with high accuracy, their performance is limited by a high false alarm rate. This study proposes a new technique called Fuzzy Logic - Objective Risk Analysis (FLORA) that can significantly reduce false positive alarm rates and maintain a high level of security against serious cyber-attacks. The FLORA model has a high fuzzy accuracy rate of 90.11% and can predict vulnerabilities with a high level of certainty. It also has a mechanism for monitoring and recording digital forensic evidence which can be used in legal prosecution proceedings in different jurisdictions.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.110-117
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• 2006

컴퓨터가 우리의 일상적 환경으로 스며드는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 인터페이스는 '컨텍스트 인식'과 더불어 이용자들과의 '긍정적인 사회적 관계'를 형성할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이 두 가지의 관점을 충족시킬 수 있는 인터페이스 에이전트의 유형으로 '자기를 노출하는 에이전트'를 제안하고, 에이전트의 자기노출에 대한 사용자의 사회적 반응을 측정하였다. 실험 결과, 1) 에이전트로부터 친밀성이 높은 노출을 받은 피험자들은 더 깊은 자기노출을, 많은 양의 자기노출을 받은 피험자들은 더 많은 양의 자기노출을 하였다. 2) 에이전트 자기노출의 깊이가 깊을수록 에이전트에 대한 호감과 신뢰는 감소하였다. 3) 피험자들은 처음 만난 자리에서 극히 개인적인 노출을 하는 에이전트보다는 일반적인 노출을 하는 에이전트와 장기적으로 더 친밀해질 것이라고 예측하였다. 이러한 결과는 컨텍스트를 인식하는 인터페이스 에이전트로 자기노출 에이전트를 이용할 경우 사용자의 심리적 구조를 파악하는데 효과적임을 보여주며, 단기적인 사용자 정보의 추출보다는 장기적 관점에서 호감과 신뢰를 쌓을 수 있는 이용자와 에이전트의 사회적 관계 달성이 우선적으로 고려되어야 함을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.135-143
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• 2016

인터넷은 과학기술 정보를 포함한 다양한 정보의 유통 채널로 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 정보원 공신력에 따라 과학 관련 온라인 뉴스의 설득효과가 어떠한 차이를 보이는가를 대학생들을 대상으로 실험을 통해 살펴보았다. 구체적으로, 온라인 과학기술 뉴스에 등장하는 정보원의 신분(교수, 학생)과 집단구분(내집단, 외집단)을 달리한 실험조건에서 과학기술 메시지를 전달하고 이후 피험자의 과학기술에 대한 유용성 지각과 태도에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구결과, 과학기술에 대한 유용성 지각은 정보원 공신력과 내집단 외집단 구분과의 상호작용에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.115-130
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• 2010

In the archival field, the last decade has witnessed much discussion on archives' broad responsibilities for social memory. Considering that the social role of archives has stemmed from postmodern thinking suggests a paradigm shift from viewing archives as static recorded objects to viewing them as dynamic evidence of human memory. The modern archives and archivists are products of nineteenth-century positivism, limiting their function to archiving written documents within stable organizations. The new thoughts on the social role of archives provide a chance to realize that traditional archival practices have preserved only a sliver of organizational memory, thus ignoring fluid records of human activities and memory. Archival description is the primary method for users to access materials in archives. Thus, it can determine how archival materials will be used (or not used). The traditional archival description works as the representation of archival materials and is directly projected from the hierarchy of organizational documents. This paper argues that archivists will need to redefine archival description to be more sensitive to atypical types of archival materials from various cultural contexts. This paper surveys the postmodern approaches to archival concepts in relation to descriptive practices. It also examines some issues related to representing historically marginalized groups in archival description who were previously neglected in traditional archival practices.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권8호
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• pp.601-605
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• 2009

최근 사진 공유 기반의 소셜 네트웍 서비스의 발달로 수백만 명의 사람들이 인터넷 공간에서 온라인 커뮤니티 활동에 참여하고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트웍 서비스 환경에서 얼굴 사진에 주석 정보를 부여하고 이를 검색할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 지속적으로 이용자와 이미지가 증가하는 방대한 데이터베이스를 취급해야하기 때문에 인식률 뿐만 아니라 계산 복잡도가 매우 낮아야 한다. 본 논문에 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 학습과 사회적 관계를 이용한 다중 분류기를 제안한다. 실험결과를 통해 제안된 방법은 보편적으로 사용되는 서포트 백터 머신과 비교해 향상된 인식률과 낮은 계산 복잡도를 보여줌으로써 사용자의 주석 횟수를 줄이고, 사용자에게 빠른 응답을 할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.361-365
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• 2010

소셜 네트워크는 관심사가 유사한 사람을 찾거나 정보를 교환하는 주요한 수단으로 최근 각광받고 있다. 특히 페이스북(Facebook) 이나 싸이월드 등과 같이 인터넷상에서 제공되던 소셜 네트워크 서비스는 이제 휴대폰 영역으로 확장되고 있다. 휴대폰은 개인이 향상 소유하고 다니기 때문에 개인정보의 취득이 쉬우며, 센서 기술의 발달로 다양한 종류의 데이터를 함께 수집할 수 있다. 따라서 이를 모바일 소셜 네트워크 서비스에 활용하면 기존의 인터넷기반 소셜 네트워크 서비스와의 차별화를 이룰 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 확률추론 모델인 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 주변 사람들간의 친밀도나 관계 등의 모바일 소셜 컨텍스투를 추출하는 방법을 제안한다. 이는 모바일 소셜 네트워크 서비스에 중요한 정보로 활용 가능하며, 본 논문에서는 실제 수집한 데이터를 기반으로 그 가능성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.73-86
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• 2012

본 논문에서는 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 인텔리전스를 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델과 그의 실행을 기반으로 형성되는 수행자들간의 협업 인텔리전스를 "워크플로우 소셜네크워크 인텔리전스"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, Information Control Net)기반 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스를 성공적으로 생성할 수 있음을 증명하므로서 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.65-71
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• 2016

본 논문에서는 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크의 사이중심도 분석방법과 그에 따른 알고리듬을 제안한다. 기존의 워크플로우 소셜네트워크는 워크플로우 모델을 구성하는 단위업무를 처리하는 과정에서 수행자들간의 업무전달관계 유무를 이진 소셜네트워크 모델로 표현한 것이다. 그러나, 워크플로우 기반 조직을 구성하는 수행자들간의 업무전달관계를 효과적으로 분석하기 위해서는 기존의 수행자들간의 관계유무를 기본으로 하는 이진 소셜네트워크 정보 뿐 만 아니라 수행자들간의 정량적 업무전달관계와 그 업무전달관계의 방향성 또한 효과적인 분석결과를 획득하는데 있어서 매우 중요한 요인이다. 결과적으로, 본 논문에서는 수행자 그룹의 효과적인 업무전달관계 분석을 수행하기 위하여 정량적 업무전달관계 수준과 그의 방향성을 고려한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크 개념과 수행자 그룹의 사이중심도 분석방법 및 알고리듬을 제안한다. 특히, 제안한 분석방법을 검증하기 위하여 기존의 이진 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법과 본 논문에서 제안한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법을 특정 워크플로우 모델에 적용하여 그 분석결과를 비교한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1454-1466
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• 2016

This paper implements an estimated ranking algorithm of closeness centrality measures in large-scale workflow-supported social networks. The traditional ranking algorithms for large-scale networks have suffered from the time complexity problem. The larger the network size is, the bigger dramatically the computation time becomes. To solve the problem on calculating ranks of closeness centrality measures in a large-scale workflow-supported social network, this paper takes an estimation-driven ranking approach, in which the ranking algorithm calculates the estimated closeness centrality measures by applying the approximation method, and then pick out a candidate set of top k actors based on their ranks of the estimated closeness centrality measures. Ultimately, the exact ranking result of the candidate set is obtained by the pure closeness centrality algorithm [1] computing the exact closeness centrality measures. The ranking algorithm of the estimation-driven ranking approach especially developed for workflow-supported social networks is named as RankCCWSSN (Rank Closeness Centrality Workflow-supported Social Network) algorithm. Based upon the algorithm, we conduct the performance evaluations, and compare the outcomes with the results from the pure algorithm. Additionally we extend the algorithm so as to be applied into weighted workflow-supported social networks that are represented by weighted matrices. After all, we confirmed that the time efficiency of the estimation-driven approach with our ranking algorithm is much higher (about 50% improvement) than the traditional approach.