• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.328-330
• /
• 2022

현재 다양한 분야에서 메타버스를 도입하고, 콘텐츠 또는 아이템 등의 거래에 NFT를 사용하는 가상융합경제가 등장하여 '메타버스 환경'으로 발전할 것으로 전망하고 있다. '메타버스 환경'은 앞으로 우리사회의 변화를 주도할 것이며 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인, 차세대 네트워크 기술과 융합될 것이다. 하지만 메타버스 이용자가 서비스 이용을 위해 제공하는 개인정보, 기기정보, 행위정보는 주요 공격대상 된다. 따라서 사용자의 안전한 이용 환경 제공과 관련 기업의 비즈니스 기반 확대를 위하여 민·관 협력체계 구축 및 보안 가이드 개발이 선두과제이다. 따라서 본 연구에서는 메타버스 특징과 기술을 비교분석하며 이에 발생할 수 있는 보안 위협과 대응방안을 살펴본다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
• /
• pp.211-217
• /
• 2011

소셜 네트워크 서비스의 부각과 다매체 환경에서의 사용자 참여 확대와 같은 최근 IT 기술 환경의 변화로 이러닝 시스템 역시 다양한 환경에서 변화하고 있다. 메타데이터는 시스템 간의 상호운용성을 위한 데이터의 규약이며, 이러닝 메타데이터는 국내외 기판에 의해 표준화가 이루어지고 있으나, 주변 환경의 다양한 변화를 고려하는 메타데이터 요소의 제안이 요구되는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 학습 시스템을 위한 메타데이터 모형을 분석 및 설계하는 방법을 연구 제안하고, 표준 메타데이터인 KEM 3.0을 기반으로 향후 필요할 것으로 예상되는 메타데이터 요소의 요구사항을 도출하였다. 도출된 요구사항을 바탕으로 요구사항을 중요도에 따라 분류할 수 있는 카노 모형에 따라 3-Layer 모델로 설계하였다. 향후 본 논문의 모형 설계를 기반으로 이러닝 기술 환경의 변화를 반영한 지능형 학습 시스템을 개발하여 국제적 표준화로 발전되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권11호
• /
• pp.81-87
• /
• 2023

네트워크 패킷의 메타데이터를 학습한 침입탐지시스템이 최근 많이 제안되었다. 그러나 이러한 방식은 모델 학습에 사용할 메타데이터 생성을 위해 패킷을 분석하는 시간, 그리고 학습 전 메타데이터를 전처리하는 시간이 필요하다. 또한, 특정 메타데이터를 학습한 모델은 실제 네트워크로 유입되는 원본 패킷을 그대로 사용하여 침입을 탐지하는 것이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 패킷 페이로드를 하나의 문장으로 학습시켜 침입을 탐지하는 자연어 처리 기반의 침입탐지시스템을 제안하였다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 UNSW-NB15와 Transformer 모델을 활용하였다. 먼저, 데이터세트의 PCAP 파일에 대한 라벨링을 실시한 후 2종의 Transformer 모델(BERT, DistilBERT)에 문장 형태로 직접 학습시켜 탐지성능을 분석하였다. 실험 결과 이진분류 정확도는 각각 99.03%, 99.05%로 기존 연구에서 제안한 기법들과 유사하거나 우수한 탐지성능을 보였으며, 다중분류는 각각 86.63%, 86.36%로 더 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권5호
• /
• pp.221-230
• /
• 2016

사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.77-90
• /
• 2019

게임개발대회는 만들기 과정을 통해 참가자가 축적한 경험과 지식을 나누고 공유하는 사회적이고 교육적인 움직임이다. 참가자는 아이디어를 발굴, 개발, 제작하는 일련의 과정에서 문화교류와 친목을 도모하고, 네트워크를 형성한다. 본고는 국내외 게임개발대회의 사회문화적 속성과 기능을 연구하기 위해 대회 속성을 메타분석하고 게임개발 경험이 있는 학생에게 설문조사하였다. 게임메이커는 개발자인 동시에 이용자의 속성을 지닌다는 점에서 메이킹 과정에서 게임개발 및 이용을 포함한 게임문화에 대한 폭넓은 인식의 변화를 기대할 수 있었다. 또한 게임개발대회는 미래지향적인 역량 함양을 위한 교육 플랫폼의 기능을 수행함을 확인할 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.247-267
• /
• 2011

본 연구는 내용분석과 네트워크 분석을 사용하여 국내 정보조직분야 지식구조를 조사하고자 하였다. 이를 위해 2000년부터 최근까지 정보조직분야 논문을 바탕으로 저자키워드, 초록, 저자, 저자소속기관을 추출하여 용어의 빈도를 측정하는 것은 물론 용어 간 연관관계를 분석하였다. 이를 위해 네트워크상에서 각 노드의 연결중심성, 근접중심성, 위세중심성을 산출하였다. 그 결과 정보조직 연구주제어는 좁고 복잡한 네트워크를 형성하고 있으며 주제어 사이에 직접적인 연결이 많이 이루어지고 있음을 알 수 있다. 목록과 분류는 여전히 정보조직의 중심축을 담당하고 있는 반면, 메타데이터, 온톨로지가 새로운 연구 분야로 부상하였다. 반면에 저자소속기관 및 저자는 넓은 네트워크를 형성하고 있었으며 협력이 활발하지 않았다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권6호
• /
• pp.295-306
• /
• 2016

본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.64-67
• /
• 2021

가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.289-295
• /
• 2000

인터넷에서 제공되는 멀티미디어 데이터의 서비스 품질 및 트래픽 파라메타인 사용자 트래픽의 최대 발생률, 데이터 전송시간지연과 변동 허용치, 최대 버스트 길이의 자기유사 특성을 가진 트래픽 모델로 분석 하므로써, 네트워크의 확장성, Quality of Service 그리고 최적화된 설계를 유추하였으며 시뮬레이션 네트워크를 통한 트래픽 지연 특성과 처리율을 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.472-482
• /
• 2013

본 논문에서는 실내 위치 인식 및 네트워크 성능 향상을 고려한 무선 랜 토폴로지의 구성 방안을 제안하였다. 먼저 위치 인식 및 네트워크 성능 향상을 고려하여 최적화된 무선 랜 토폴로지를 생성하는데 사용되는 4개의 목적 함수들을 설계하였다. 그리고 주어진 목적 함수로부터 근사 최적해를 생성하는 시뮬레이티드 어닐링과 타부 탐색 및 유전자 알고리즘 기반 메타 휴리스틱 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로, 목적 함수와 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 제안한 무선 랜 토폴로지의 구성 방안에 대한 성능 분석을 수행하였다.