최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.
1990년대 들어 우리나라는 정보기술의 급격한 발전과 더불어 지리정보의 유용성에 눈을 뜨기 시작하였으며, 현재는 인간의 정주환경과 관련된 모든 분야에서 GIS의 개념을 도입하고 있다. 본 연구는 지리정보개념의 확산과 더불어 중요성이 부각되고 있는 공간정보를 효율적으로 활용하고 다양한 응용이 가능하도록 하기 위하여 우리나라에 적용이 가능한 국가 지리공간정보 유통모델을 제시하였다. 국가 지리공간정보 유통모델을 수립하기 위해 먼저 국내외의 공간정보 유통현황을 분석하여 우리나라 공간정보유통모델의 방향성을 도출하고, 다음으로 공간정보유통의 기반이 되는 요소들을 제도적인 측면과 기술적, 물리적, 그리고 사회적인 측면에서 살펴보았다. 그리고 이러한 기반현황의 변화에 맞추어 우리나라에 적용이 가능한 단계적인 국가 지리공간정보 유통모델을 제안하였다. 국가공간정보유통모델은 공간정보에 대한 수요자와 공급자 그리고 공간정보유통기구와 공간정보목록관리소로 구성되며, 공간정보의 관리형태에 따라 중앙집중형과 지방분산형, 혼합형으로 분류하였다. 또한 구성요소들간의 상호관계를 설명하였으며 분류한 모델들의 비교결과 및 제도, 프로토콜 초고속정보통신망, 전자상거래등의 발전방향과 병행하여 도입기, 확산기, 안정기의 단계별 유통모델을 제안하였다.
스마트폰 사용자를 대상으로 하는 시장에서 오픈마켓운영에 의한 비즈니스 모델은 다음의 몇가지 중요한 요소에 의해서 결정된다. 첫째, 효과적인 기술기반 플랫폼을 개발자들에게 제공함으로써 기업영역 이외의 개발자들이 쉽게 익히고, 응용하고, 개선할 수 있는 환경을 구축하도록 한다. 둘째, 첫째 조건에 의해서 많은 재능 있는 개발자들이 특정 플랫폼의 오픈마켓에 참여하게 되면, 이들의 어플리케이션을 이용하는 고객층이 충분히 확보되고, 따라서 지속적으로 새로운 개발참여자들을 유도할 수 있는 어플리케이션 수익시장이 성장한다. 셋째, 플랫폼 제공자와 어플리케이션 제공자, 그리고 어플리케이션 제공자와 어플리케이션 사용자의 신뢰관계가 구축될 수 있는 평가시스템 및 사용자 커뮤니티 시스템이 앞 선 수익시장의 성장을 지속시키고 더욱 향상시키는 역할을 하게 된다. 본 논문은 이와 같은 오픈마켓 기반 비즈니스 모텔의 요건을 검토하고, 특히 세 번째 단계의 현상을 실증적 자료를 통해 분석하여 봄으로써 오픈마켓시스템 내에서의 사용자 혁신의 역할과 그 위임적 특성의 중요성에 대해서 검토해 보고자 한다. 특히 사용자 평가시스템 및 사용자 피드백 시스템을 제공하고 있는 스마트폰 소셜게임 커뮤니티를 중심으로 소셜게임 네트워크의 사용자 참여적 기제에 대한 역할과 유용성을 중심으로 검토할 것이다. 이와 같은 연구에 대한 효과적인 접근방법으로서 복수 내재형 사례연구방법을 이용하여 자료를 수집하고 분석하였다. 이와 같은 소셜게임 네트워크구조의 사용자 혁신 위임 모형은 오픈마켓시스템 내에서 사용자의 역할과, 그 특성에 의한 미래 ICT의 발전양상을 가늠하는 연구문제로서의 의의를 가진다.
최근 연구보고에 의하면 많은 박물관, 미술관 등은 작은 모바일 기기를 활용하여 좀 더 깊이 있는 전시 정보를 제공할 뿐 만 아니라, 더욱 개별화된 학습 공간과 협동 및 발견학습이 가능한 참여 미디어로 활용이 확대 되고 있다. 모바일 기기의 다양한 특성과 기능들을 활용하여 전시 정보를 제공하면서도 유의미한 학습 체험을 유도하고 인터넷 등의 기능을 활용해 사회적 참여소통 경험을 유도할 수 있는 교육 시스템으로의 활용 가능성을 모색하고 있다. 이 에 본 연구는 박물관에서 사용되는 모바일 시스템이 박물관내의 전시물에 대한 안내라는 제한적인 사용성과 사용자와의 일방적인 상호작용 외에도 더욱 다양한 각도에서 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공할 필요가 있음을 전재하고 있다. 학교 밖에서의 경험을 학습으로 끌어 들이는 참여 미디어로서의 교육적 도구로 활용될 수 있는 시스템이 필요하다는 사용자의 요구를 반영한 박물관 안내 시스템의 인터페이스 개선 프로토타입을 개발하기 위한 전략과 연구방법에 대해 제고하였다. 본 연구는 프로토타입을 개발하기 위해 도입한 질적연구 방법과 양적연구방법과정을 실제 상황 안에서의 관찰과 인터뷰(contextual observation & inquiry), 그리고 설문 결과 등 사용자의 요구를 수용할 수 있는 다양한 데이터를 수집한 결과와 과정에 대해 구체적으로 설명하고 이를 반영한 인터페이스 디자인 전략을 제시하고자 한다. 관찰에서 파악된 사용자와 시스템간의 상호작용, 인터뷰를 통해 언급된 사용자의 요구와 불편사항 등을 분석하였다. 본 연구는 박물관 안내 시스템을 사용하는 초등학생과 중학생들의 요구사항과 불편사항을 끌어내어 좀 더 사용자 친화적인 모바일 인터페이스 설계 방안을 모색함으로써 기술 중심의 (technology-driven)에서 벗어나 사용자 중심의 참여미디어를 가능하게 하는 교육용 시스템 디자인 요소를 추출하고 프로토타입을 개발하는 과정을 제시하는데 그 의의가 있다.
추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.
최근 스마트 기기의 발전과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 대중화로 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서는 처리하기 어려운 데이터들이 증가하고 있다. 이러한 대용량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 대안으로 비관계형 데이터베이스(NoSQL DBMS)가 각광 받고 있다. 데이터베이스 디지털 포렌식 조사 기법은 대부분 관계형 데이터베이스를 대상으로 연구되어왔으나, 최근 NoSQL DBMS를 도입하는 기업이 증가하면서 NoSQL DBMS에 대한 디지털 포렌식 기법의 수요도 증가하고 있다. NoSQL DBMS는 정규화할 스키마가 존재하지 않고, 데이터베이스 종류나 운영환경에 따라 저장방식이 상이하기 때문에 디지털 포렌식 조사 시 이를 고려한 새로운 기법들이 필요하다. NoSQL DBMS 중 문서형 데이터베이스에 대한 연구는 진행되어 왔지만, 이를 다른 종류의 NoSQL DBMS에 그대로 적용하기엔 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 컬럼형 데이터베이스인 HBase의 구동 방식과 데이터 모델을 소개하고, 운영환경 파악과 아티팩트 수집 및 분석, 삭제된 데이터의 복구 방안에 대해 제안하여 이를 바탕으로 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법에 대해 연구하였다. 또한 실험 시나리오를 통해 제안된 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법을 검증한다.
세방화시대에 모든 국가의 공통현상은 국가와 지역차원에서 지식혁신과 성장이 중요한 화두로 등장하여 이론과 실제에서 연구되고 있다. 선진국에서 지역발전의 성공사례에서는 지역혁신체제와 클러스터가 혁신을 주도하고 있다. 이에 지역혁신체제의 축소모형인 혁신클러스터에서의 지식파급효과가 기업혁신과 지역성장을 유도하는지를 분석하는 것은 중요하다. 본 연구는 혁신지리학의 지역혁신체제와 혁신클러스터에서의 지식파급효과에 대한 이론적 논의와 경험적 연구흐름을 비판적으로 검토한 후, 보다 심화된 연구를 위한 연구쟁점을 제시한 것이다. 분석결과, 선행연구들은 지식파급효과가 특정한 지리적 근접성의 지식집약산업에서 존재한다고 인식하고 지역혁신을 위해서는 순수지식 파급효과가 중요하다고 한다. 그러나 선행연구의 한계로는 제한된 지리적 공간과 기술영역, 소수의 분석변수 그리고 렌트파급효과무시 등이 있다. 따라서 지식파급효과와 관련한 새로운 연구쟁점으로는 지리적 차원(지역과 글로벌), 기술적 차원(다양한 지식기반산업), 분석변수의 다양화(종전의 변수 외에 시간이나 사회자본), 개념화(무단사용과 기술시장) 등을 들 수 있다.
As personal data breach reared up as a problem domestically and globally, organizations appointing chief privacy officers (CPOs) are increasing. Related Korean laws, 'Personal Data Protection Act' and 'the Act on Promotion of Information and Communication Network Utilization and Information Protection, etc.' require personal data processing organizations to appoint CPOs. Research on the characteristics and role of CPO is called for because of the importance of CPO being emphasized. There are many researches on top management's role and their impact on organizational performance using the Upper Echelon theory. This study investigates what influence the characteristics of CPO gives on the organizational privacy performance. CPO's definition varies depending on industry, organization size, required responsibility and power. This study defines CPO as 'a person who takes responsibility for all the duties on handling the organization's privacy,' This research assumes that CPO characteristics such as role, personality and background knowledge have an influence on the organizational privacy performance. This study applies the part relevant to the upper echelon's characteristics and performance of the executives (CEOs, CIOs etc.) for CPO. First, following Mintzberg and other managerial role classification, information, strategic, and diplomacy roles are defined as the role of CPO. Second, the "Big Five" taxonomy on individual's personality was suggested in 1990. Among these five personalities, extraversion and conscientiousness are drawn as the personality characteristics of CPO. Third, advance study suggests complex knowledge of technology, law and business is necessary for CPO. Technical, legal, and business background knowledge are drawn as the background knowledge of CPO. To test this model empirically, 120 samples of data collected from CPOs of domestic organizations are used. Factor analysis is carried out and convergent validity and discriminant validity were verified using SPSS and Smart PLS, and the causal relationships between the CPO's role, personality, background knowledge and the organizational privacy performance are analyzed as well. The result of the analysis shows that CPO's diplomacy role and strategic role have significant impacts on organizational privacy performance. This reveals that CPO's active communication with other organizations is needed. Differentiated privacy policy or strategy of organizations is also important. Legal background knowledge and technical background knowledge were also found to be significant determinants to organizational privacy performance. In addition, CPOs conscientiousness has a positive impact on organizational privacy performance. The practical implication of this study is as follows: First, the research can be a yardstick for judgment when companies select CPOs and vest authority in them. Second, not only companies but also CPOs can judge what ability they should concentrate on for development of their career relevant to their job through results of this research. Cultural social value, citizen's consensus on the right to privacy, expected CPO's role will change in process of time. In future study, long-term time-series analysis based research can reveal these changes and can also offer practical implications for government and private organization's policy making on information privacy.
최근 학제간 교류가 빈번해지고 그 경계마저도 무너지고 있는 추세에서 감성과학에 대한 연구범위는 그 어느 때보다도 넓어지고 있다. 과거 심리학, 환경디자인, 두뇌 신경학 중심의 학제연구를 넘어서 인류학, 사회학, 문화 역사학, 예술, 공학 등 모든 분야에 걸쳐 감성에 대한 관심이 높아지고, 또 이들 간의 견고한 학제연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 일차적으로 감성연구의 각 분과학문의 지평 확대를 위해 동물모델을 이용한 감성기법, 인공 후각센서와 뉴런 칩 기술의 적용가능, 감성과학을 이용한 인간 대사조절 등의 연구 가능성을 타진해 보고 향후 감성연구가 심리학이나 의학, 이공계학은 물론 철학, 역사 문화, 사회학 등의 전방위적 학제간 연구로 확장될 필요성을 제시한다. 동물 모델을 이용한 감성측정기법에서는 주로 감성의 근원지를 뇌로 규정하고 뇌신경을 자극했을 때 나타나는 현상 등을 모니터링하는 기법등을 소개한다. 인공후각센서와 뉴런칩에 관한 내용은 최근의 첨단 나노/마이크로 응용기술을 감성과학분야에 적용하려는 사례를 소개하는 것으로 반도체 공정으로 만든 칩위에 후각세포나 신경세포를 키우면서 전기적 신호를 읽는 신기술을 소개한다. 마지막으로 소리를 감성의 한 자극체로 보고 인간의 생리대사, 특히 비만 관리에 있어 감성과학을 응용한 사례를 자세히 보고한다.
블로그는 사용자에게 자신의 의견을 표현하고 다른 사람들의 의견을 수렴할 수 있는 자유로운 의사표현 네트워크를 제공한다. 어떤 글은 사회적, 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하며 또 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하고 지나가기도 한다. 글이 작성된 초기에 향후 얼마나 인기를 얻을지 예측한다는 것은 글의 저자, 블로거, 광고회사 그리고 웹호스팅 모두에게 흥미로울 것이다. 인기를 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만 대부분의 연구들이 사용자간의 상호연관성에 기반하고 있고 정확한 값으로 표현하는데 높은 에러율을 발생하고 있다. 본 논문에서는 블로그에 글이 작성된 초기에 향후 글의 인기를 예측하기 위해 조회수를 사용하여 글의 인기를 4타입(explosion, hot, warm, cold)의 가상 온도로 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 글의 포화시점을 정의하고, 초기 조회수와 포화시점 조회수의 관계를 통해 포화시점 조회수를 예측하는 모델링 공식을 유도하였다. 예측된 포화시점 조회수를 이용하여 글의 인기를 4타입의 가상 온도로 표현하였다. 초기 관찰기간에 따라 예측 정확률이 결정되고 있다. 실험결과 30분 이후부터 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)가 30%이하로 낮아졌지만, explosive 타입의 경우 초기 조회수로 예측하기 힘들었다. explosive를 제외한 hot, warm, cold 타입에서는 30분후부터 86%이상의 평균 예측 정확률을 보여주며, 70분후부터는 90%이상의 평균 예측 정확률을 보여주고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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