빠르게 진화하는 다양한 사이버공격으로부터 내부 네트워크와 정보를 보호하기 위해 다양한 보안장비를 사용한다. 그 중 대표적으로 사용하는 보안장비는 방화벽이며, 방화벽은 접근정책이라는 텍스트 기반의 필터링 규칙을 사용해 내·외로부터 통신하는 접근을 허용하거나 차단하여 악의적인 공격을 사전에 방어할 수 있다. 내부의 정보를 보호하기 위해 수많은 접근정책들이 사용하며, 점차 증가하는 접근정책을 효율적으로 관리하기에 여러 가지 어려움이 발생한다. 그 이유는 텍스트 기반의 많은 정보를 분석하기 위해서는 많은 시간 소요와 잔존하는 취약한 정책을 보완하기에는 한계점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 직관적인 접근제어 정책 분석 및 관리를 위한 3D 기반의 계층적 가시화 방법을 제안한다. 특히, 계층적 가시화를 통한 드릴-다운 사용자 인터페이스를 제공함으로써, 복잡한 대규모 네트워크의 접근제어 정책을 세부적으로 분석을 지원한다. 제안된 가시화 방법론의 실용성 및 유효성 검증을 위해 시스템을 구현하고, 이를 실제 대규모 네트워크 방화벽 분석에 적용함으로써 성공적으로 제안된 가시화 방법의 적용이 가능함을 보인다.
본 연구의 목적은 관람자에게 자아 인식의 문제에 천착하게 하는 몰입의 경험을 제공하는 자화상을 창작하는 것이다. 우리는 관람자로부터 획득한 음성과 이미지 정보를 활용하여 인터랙티브 자화상을 구현하는 방안을 제시한다. 관람자의 음성 정보는 텍스트로 변환되어 시각화되는데, 텍스트 시각화를 위한 픽셀 정보로 관람자의 얼굴 이미지가 활용된다. 텍스트는 개인의 경험과 기억을 바탕으로 자신만의 감성, 상상, 의도 등이 다양하게 혼합되어 있는 결과물이다. 사람들은 각자 다른 방식으로 특정 텍스트에 대한 상이한 해석력을 발휘한다. 제안한 디지털 자화상은 텍스트가 가진 상호텍스트성을 활용하여 내적인 면에서 관람자의 자의식을 재현할 뿐 아니라 텍스트에 내재된 의미들을 확장한다. 넓은 의미에서의 상호텍스트성은 텍스트와 텍스트, 주체와 주체 사이에서 일어나는 모든 지식의 총체를 가리킨다. 따라서 텍스트로 표현된 자화상은 관객과 텍스트, 관객과 관객, 텍스트와 텍스트 사이에서 다양한 관계를 파생시키며 확장해간다. 또한 본 연구는 제안한 자화상이 외적인 면에서도 텍스트가 가진 조형성을 확인하고 시공간성을 재창조할 수 있다는 것을 보여준다. 이 동적 자화상은 실시간으로 관람자들의 관심사를 반영하고 갱신되며 창작되는 특성을 지닌다.
The objective of this study was to acquire a general and text-based awareness and recognition of cruise food hygiene through big data analytics. For the purpose, this study collected data with conducting the keyword "food hygiene, cruise" on the web pages and news on Google, during October 1st, 2015 to October 1st, 2017 (two years). The data collection was processed by SCTM which is a data collecting and processing program and eventually, 899 kb, approximately 20,000 words were collected. For the data analysis, UCINET 6.0 packaged with visualization tool-Netdraw was utilized. As a result of the data analysis, the words such as jobs, news, showed the high frequency while the results of centrality (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and proximity indicated the distinct rank with the frequency. Meanwhile, as for the result of CONCOR analysis, 4 segmentations were created as "food hygiene group", "person group", "location related group" and "brand group". The diagnosis of this study for the food hygiene in cruise industry through big data is expected to provide instrumental implications both for academia research and empirical application.
본 연구의 목적은 교양 ICT활용 과정의 서술형 강의 평가에 대해 텍스트 마이닝의 토픽모델링 분석을 실시하여 수강생의 강의 선택 요인과 강의에 대한 긍정적·부정적 요소 파악을 하고자 하는데 있다. 이를 위해 M 대학교의 2019년 2학기에 개설된 ICT활용 과정 강의에 대해 '강의를 신청한 이유', '강의에서 개선되어야 할 점'과 '강의에서 좋았던 점'에 대한 데이터 전처리부터 키워드 빈도 분석, 워드 클라우드 시각화 및 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과 M 대학의 2019년 2학기 ICT활용 과정은 자격증 취득을 위해 강의를 신청하며, 동시에 자격증을 취득할 수 있어 강의가 좋았다는 긍정적 분석을 알 수 있다. 부정적 요소로 강의실 사용 환경 불편에 대한 것을 알 수 있다.
With the rapid development of Internet of Things (IoT) and big data technology, a large amount of data will be generated during the operation of related industries. How to classify the generated data accurately has become the core of research on data mining and processing in IoT industry chain. This study constructs a classification model of IoT industry chain based on improved random forest algorithm and text analysis, aiming to achieve efficient and accurate classification of IoT industry chain big data by improving traditional algorithms. The accuracy, precision, recall, and AUC value size of the traditional Random Forest algorithm and the algorithm used in the paper are compared on different datasets. The experimental results show that the algorithm model used in this paper has better performance on different datasets, and the accuracy and recall performance on four datasets are better than the traditional algorithm, and the accuracy performance on two datasets, P-I Diabetes and Loan Default, is better than the random forest model, and its final data classification results are better. Through the construction of this model, we can accurately classify the massive data generated in the IoT industry chain, thus providing more research value for the data mining and processing technology of the IoT industry chain.
텍스트 형태의 자료에서 유용한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝 기법은 데이터 마이닝의 한 분야이다. 본 연구에서는 암반공학 분야의 대표적인 국제 학술지인 IJRMMS과 RMRE에 2001년 이후 게재된 논문의 제목과 주요어를 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구 동향과 시계열 트렌드, 연구 분야 상관관계 등을 파악하였으며 이를 이해하기 쉽도록 가시화하였다. 분석 결과 주요 연구 분야는 두 학술지 모두 유사하였으나 연관관계 분석 결과 IJRMMS의 경우 'rock'을 기반으로 1개의 큰 그룹과 소규모 그룹이 형성된 반면 RMRE는 중규모의 그룹이 형성되고 이 그룹 간에 연결이 형성되는 구조가 나타났다. 또한 시계열 자료로 변환하여 군집 분석과 각 주제어의 기울기 자료로 분석한 결과 일부 하강 주제어들이 있었으나 양적인 측면에서 차이가 있을 뿐 대부분 논문 수가 증가하는 것으로 나타났다.
최근 스마트워치 등 원형 기기들이 출시되고, 빅데이터 시대로 데이터 시각화 분야가 주목을 받으면서 글자의 원형 배치에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 현재 웹문서에서 글자를 원형이나 부채꼴로 배치하는 방법을 따로 지원하지 않는다. 이에 따라 본 연구는 웹브라우저 환경에서 CSS 스타일시트와 HTML로 표현되어 있는 웹문서 내의 글자를 원이나 부채꼴의 중심을 기준으로 하는 극좌표계로 배치할 수 있도록 CSS3 사양을 확장하였다. CSS3 사양 확장에 앞서 사례조사를 통하여 극좌표계 표현에 대한 요구사항을 분석하였으며 기존의 사각형이 아닌 부채꼴 서식모델을 제안하고 이에 맞추어 세부적인 텍스트 배치 사양을 정의하였다. 또한, 확장된 CSS3 사양으로 작성한 콘텐츠를 기존 브라우저에서 확인할 수 있도록 전처리기를 구현하고 샘플 콘텐츠를 작성하여 제안한 확장사양의 적합성을 검증하였다.
본 연구에서는 비정형적인 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석방법 중 텍스트 마이닝을 이용하여 시행 중인 정책과 제도에 대한 시민의견을 모니터링 할 수 있는지 확인하였다. '경기지역화폐'와 관련된 5,108건의 신문기사와 748건의 온라인 카페글을 수집하여 빈도분석, TF-IDF분석, 연관분석, 워드트리 시각화 분석을 수행하였다. 그 결과로 기사에서는 지역화폐의 도입 목적, 제공되는 혜택, 사용방법에 관련된 내용이 많았고 카페글에서는 지역화폐의 실사용과 관련된 내용 위주로 작성이 되어있음을 확인하였다. 또한 지역화폐 활성화를 위해서 뉴스는 정보전달자로서 지역화폐의 홍보에 관여하고 있었고 카페글은 지역화폐 사용자인 시민들의 의견으로 이루어져 사용과 관련된 실제적인 정보 교환의 장으로 기능하고 있었다. 지역화폐뿐만 아니라 다양한 정책과 제도에 관해서도 SNS와 텍스트 마이닝을 통해 시민들의 의견을 수렴하여 효과적으로 활성화시킬 수 있을 것으로 보인다.
디지털 공간에 익숙한 동시대 관람자들은 자기표현 욕구를 드러내며 의사표현 도구로 음성, 텍스트와 제스처를 많이 이용한다. 본 연구의 목적은 발화한 관람자의 내러티브를 관람자의 모습을 이용하여 콜라주 형식으로 표현하고, 관람자의 움직임에 의한 스토리를 재생산하고 확장하는 인터랙티브 아트의 창작이다. 제안된 인터랙티브 아트는 관람자로부터 획득한 음성, 영상 정보를 텍스트 콜라주로 시각화하고, 제스처 정보와 자연스러운 사용자 인터페이스(Natural User Interface)를 이용하여 쉽고 간편하게 실시간으로 상호작용하며 개인화된 감정을 표현할 수 있도록 한다. 관람자로부터 획득한 세 가지 정보는 서로 연결되어 관람자의 현재 일시적 감정을 표출한다. 텍스트의 경직된 내러티브는 관람자의 초상 이미지와 제스처를 통하여 약간의 자유도를 가지게 되고, 동시에 현실과 밀착된 스토리의 구조를 생산하고 확장해간다. 이렇게 창조된 작품 공간은 실시간으로 관람자의 내러티브를 반영하고 갱신되며 창작되는 체험 공간이며, 자신의 반영이다. 또한 관람자의 능동적인 개입과 행위를 통해 적극적인 감상 행위를 유도해낸다.
Purpose: This study aimed to identify the components of preterm birth (PTB) through women's personal narratives and to visualize clinical symptom expressions (CSEs). Methods: The participants were 11 women who gave birth before 37 weeks of gestational age. Personal narratives were collected by interactive unstructured storytelling via individual interviews, from August 8 to December 4, 2019 after receiving approval of the Institutional Review Board. The textual data were converted to PDF and analyzed using the MAXQDA program (VERBI Software). Results: The participants' mean age was 34.6 (±2.98) years, and five participants had a spontaneous vaginal birth. The following nine components of PTB were identified: obstetric condition, emotional condition, physical condition, medical condition, hospital environment, life-related stress, pregnancy-related stress, spousal support, and informational support. The top three codes were preterm labor, personal characteristics, and premature rupture of membrane, and the codes found for more than half of the participants were short cervix, fear of PTB, concern about fetal well-being, sleep difficulty, insufficient spousal and informational support, and physical difficulties. The top six CSEs were stress, hydramnios, false labor, concern about fetal wellbeing, true labor pain, and uterine contraction. "Stress" was ranked first in terms of frequency and "uterine contraction" had individual attributes. Conclusion: The text network analysis of narratives from women who gave birth preterm yielded nine PTB components and six CSEs. These nine components should be included for developing a reliable and valid scale for PTB risk and stress. The CSEs can be applied for assessing preterm labor, as well as considered as strategies for students in women's health nursing practicum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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