국가정보통신서비스는 행정안전부 주관으로 'A'그룹(회선서비스망), 'B'그룹(IP서비스망), 'C'그룹 (인터넷전화서비스, IP응용서비스)으로 인프라를 구성하여 제공하고 있다. 국가정보통신서비스 'C'그룹 사업자는 인터넷전화 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 국가정보통신서비스 'C'그룹 사업자의 국내통화, 국제통화, 이동통화 등의 기본 통화 서비스와 문자메시지, 영상통화, IP-Centrex 서비스 등 7개의 부가서비스를 연구한다. 또한 국가정보통신서비스 사업자의 사업 현황을 분석을 토대로 국가정보통신 인터넷전화망의 인터넷전화 이용 유형을 분석한다. 본 연구는 국가정보통신서비스 산업발전을 위한 기초 자료로 활용될 것이다.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
vCard는 전통적인 명함 기반의 개인 정보 교환을 위한 전자적인 명함이다. vCard의 정보는 단순한 문자 정보뿐 아니라 그림이나, 회사 로고, 웹 주소와 같은 그래픽과 멀티미디어 같은 정보도 포함한다. 본 논문에서는 일상 생활에서 명함을 교환하듯 휴대폰 환경에서 전자 명함인 vCard를 교환하고 다른 사용자의 vCard를 검색할 수 있는 웹 기반의 vCard 에이전트 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안된 웹 에이전트 시스템은 인터넷을 통해 vCard 서비스를 제공하는 웹 서버에 접속하여 휴대폰의 웹 브라우저로 보여진 vCard 정보를 검색, 편집하고 다른 사용자와 cCard를 교환한다. 또한 휴대폰은 저장 공간이 제한적이라는 점을 고려하여 사용자의 정보를 담고 있는 XML 문서를 웹 서버에 저장하고 cCard를 교환할 때 개인정보나 XMㄴ 문서를 교환하지 않고 XML 문서가 저장되어 있는 암호화된 디렉토리의 이름을 교환하여 잠재적인 보안 문제를 해결하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발전으로 빅데이터가 출현하였고, 이를 분석하기 위한 분산 병렬 플랫폼으로 하둡이 개발되었다. 하둡을 사용하는 기업은 개인적인 정보가 포함된 데이터를 분석하여 마케팅 등에 활용하고 있다. 이에 따라, 하둡에 저장된 센서티브(sensitive) 데이터의 유출을 방지하기 위한 데이터 암호화 연구가 수행되었다. 하지만 기존 데이터 암호화에 대한 연구는 국외 표준인 AES 암호화 알고리즘만을 지원하는 한계점이 존재한다. 한편 정부에서는 데이터 암호화 알고리즘으로 ARIA 알고리즘을 국내 표준으로 지정하였다. 본 논문에서는 하둡 상에서 ARIA 알고리즘을 이용한 HDFS 데이터 암호화 기법을 제안하였다. 첫째, 제안하는 암호화 기법은 하둡의 분산 컴퓨팅 환경에서 ARIA 암호화 및 복호화를 수행하는 HDFS 블록 분할 컴포넌트를 제공한다. 둘째, 제안하는 암호화 기법은 데이터의 마지막 블록이 128비트 단위의 데이터가 아닐 경우, 더미(dummy) 데이터를 추가하여 암호화 및 복호화를 수행하는 가변길이 데이터 처리 컴포넌트를 제공한다. 마지막으로 성능 평가를 통해, 제안하는 ARIA 기반 암호화 기법이 텍스트 문자열 처리 응용 및 과학 데이터 분석 응용에서 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
4차 산업혁명의 변화 속에서 새로운 성장 동력을 확보하기 위해 융합기술의 중요성이 강조되면서 다양한 형태로의 산업 융합이 이루어지고 있다. 산업 융합은 다수 동인에 의해 여러 형태로 발현되기 때문에 이러한 융합의 특성을 파악하고 흐름을 이해한다면 효과적인 융합 정책을 수립하고 추진할 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 특허정보를 활용하여 이종 분야 간 지식의 흐름을 분석하여 기술의 융합 형태를 유형화하고 유형별 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 특허문서의 토픽모델링을 통해 핵심 융합 기술분야를 도출한다. 둘째, 해당 기술분야를 구성하는 이종기술별 특허 건수와 이들 간 특허 인용 분석을 통해 융합과정에서의 지식의 규모와 흐름을 파악한다. 마지막으로, 지식의 규모와 흐름에 따라 융합의 유형을 상생융합, 부분융합, 흡수융합으로 구분하고, 해당 기술분야가 어떠한 유형에 속하는지 판단하고자 한다. 제안된 접근법은 이종 기술간 융합이 활발한 의료기기 산업을 대상으로 사례연구를 수행하여 활용 가능성을 검토하였다. 연구 결과는 향후 기업에서 융합 기반의 신사업 기회 창출이나 정부 등 여러 기관에서 융합을 토대로 한 정책 마련 시 기초자료로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
최근 스마트폰의 사용자가 지속적으로 증가함에 따라 스마트폰의 악성 어플리케이션들이 증가하고 무분별한 배포를 통해 단말 내에 존재하는 개인정보 유출, 스미싱 등의 피해 또한 증가하고 있다. 대표적인 개인정보 유출방법은 정상적인 어플리케이션으로 가장한 악성코드를 단말 내에 설치하여 문자메시지나 개인적인 메모, 전화번호부, 공인인증서 등의 개인정보를 유출시키는 방식이다. 따라서 단말의 루트권한을 획득하려는 공격 이벤트를 수집하여 악성코드 감염여부를 판별하고 대응하기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 스마트폰 시스템의 점검 기능을 수행하는 어플리케이션에 관한 연구를 통하여 단말 내 공격 이벤트를 분석, 수집하여 악성코드 감염여부를 판별할 수 있는 모바일 보안 모니터링 시스템을 제안한다. 이는 사용자의 개인정보 유출탑지 및 방지 분야에 활용될 것으로 예상된다.
언택트 시대에 새로운 여행의 형태로 자동차를 숙박공간으로 활용하는 차박이 주목받고 있다. 저렴한 비용, 편의성, 안전성 등의 장점과 함께 독립적인 여행을 가능하게 하는 차박의 특징으로 인해 차박 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 차박에 대한 인기와 관련 산업이 급격히 성장하고 있음에도 불구하고 차박 트렌드를 이해하기 위한 학술적 논의는 거의 이루어진 바가 없는 실정이다. 새로운 형태의 여행 문화로 자리 잡고 관련 산업의 지속적 성장을 위해서는 차박에 대한 대중의 인식의 이해가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 마케팅믹스 이론과 빅데이터 분석을 바탕으로 차박에 대한 대중의 인식을 분석한다. 분석 결과에 따르면 차박은 소비자 주도의 여행 문화로 자리 잡고 있고, 자동차 산업의 애프터마켓 성장에 기여하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소비자들은 경제적이고 현명한 방법으로 여행을 즐기는 경향이 강해지고 있으며 소셜 미디어를 통해 정보 공유에 적극적이다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 새로운 여행 트렌드인 차박에 대한 초기 연구로써 이론적 기반을 바탕으로 한 빅데이터 분석 연구라는 점에서 의의가 있으며 활성화 방안에 대한 실무적 논의를 하였다는 점에서도 의미가 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.
본 논문에서는 사람들의 안전하고, 편리한 생활을 위한 스마트 홈을 목표로 ESP32와 RFID, 라즈베리 파이를 이용한 구글 클라우드, 네오픽셀 등을 이용해 문이 열림과 동시에 사용자에게 문자 메시지 전송, 스마트 AI를 이용한 다양한 정보제공 및 일정관리, 네오픽셀을 이용하여 음악 감상 등의 상황에서 분위기에 맞는 조명의 밝기 및 분위기의 제공같이 직관적이고 일상생활에서 간편한 활용이 가능한 스마트 홈 시스템을 설계하였다. 실험결과 전원이 재 연결 되도 Wi-Fi와 연결된 ESP32에서 RFID가 인식될 때 보안문자가 정상적으로 사용자에게 전송되는 것을 확인하였고, 주파수를 계산한 네오픽셀의 조명 및 라즈베리파이와 음성인식을 이용한 스마트 AI또한 거리에 따라 인식률의 변화가 있지만 작동됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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