As cyber attacks and crimes increase exponentially and hacking attacks become more intelligent and advanced, hacking attack methods and routes are evolving unpredictably and in real time. In order to reinforce the enemy's responsiveness, this study aims to propose a method for developing an artificial intelligence-based security control platform by building a next-generation security system using artificial intelligence to respond by self-learning, monitoring abnormal signs and blocking attacks.The artificial intelligence-based security control platform should be developed as the basis for data collection, data analysis, next-generation security system operation, and security system management. Big data base and control system, data collection step through external threat information, data analysis step of pre-processing and formalizing the collected data to perform positive/false detection and abnormal behavior analysis through deep learning-based algorithm, and analyzed data Through the operation of a security system of prevention, control, response, analysis, and organic circulation structure, the next generation security system to increase the scope and speed of handling new threats and to reinforce the identification of normal and abnormal behaviors, and management of the security threat response system, Harmful IP management, detection policy management, security business legal system management. Through this, we are trying to find a way to comprehensively analyze vast amounts of data and to respond preemptively in a short time.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.287-294
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2022
The purpose of this study is to find out consumers' perceptions of "metaverse," a newly spotlighted technology, through big data analysis as a non-face-to-face society continues after the outbreak of COVID-19. This study conducted a big data analysis using text mining to analyze consumers' perceptions of metaverse before and after COVID-19. The top 30 keywords were extracted through word purification, and visualization was performed through network analysis and concor analysis between each keyword based on this. As a result of the analysis, it was confirmed that the non-face-to-face society continued and metaverse emerged as a trend. Previously, metaverse was focused on textual data such as SNS as a part of life logging, but after that, it began to pay attention to virtual reality space, creating many platforms and expanding industries. The limitation of this study is that since data was collected through the search frequency of portal sites, anonymity was guaranteed, so demographic characteristics were not reflected when data was collected.
This paper conceptualizes the two-faced platform based on interface studies and two-sided market theory to critically analyze today's information technology culture such as the Internet. With this conceptual framework, the Internet can be investigated to have two faces, in which the square of user's openness, sharing, and participation is unfold on the front face, whereas the market of tracking, surveillance, and control of user's activities is formed on the other face. The two faces contradictorily coexist, resulting in technological and cultural dynamics on the Internet. Therefore, the Internet today as a two-faced platform can be described as a square-market interface. By analyzing on transformation of the web architecture, shift of informational commodity from content to data, and web bugs' user tracking across two faces, it examines how the world wide web itself can function as a two-faced platform. Lastly, implications and further works are suggested to improve the two-faced platform as a conceptual framework and to deeply analyze broader information technology culture based on it.
As the viewpoint of data evolves from business resources to value resources, the focus on the data processing is rapidly shifting from the cartesian (alphanumeric) to the contextual. In response to this trend, the government is actively promoting the utilization of public data by the private sectors. With a focus on the fact that the mainstream of public data users is the crowds, this study, therefore, seeks to identify differences between the members and the crowds from information processing view, followed by presenting directions and main points for the design of data platform. This study is perhaps to be a starting point for finding practical alternatives for creating 'collective intelligence ecosystem' and to be a basis for building a big data base in response to the opening of public data.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.435-438
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2016
재난에 대비하여 각 기관에서는 자체의 위기관리 매뉴얼을 보유하고 있고, 이를 기반으로 재난대응 훈련 등을 실시하고 있다. 그러나 이러한 매뉴얼은 개념적이어서 재난 발생 시 현장에서 즉각적으로 수행하기에는 구체성이 부족하다. 본 연구는 이러한 관점에서 위기관리 매뉴얼을 SOP 기반의 시스템으로 변환하여 운영할 수 있는 플랫폼 기술을 개발하는데 있다. 플랫폼은 단위 행동 모임인 SOP 관리 모듈, 위기관리 매뉴얼 기반 재난 대응 절차를 수행을 위한 시나리오 관리 모듈, 그리고 기관의 담당자가 직접 해당 SOP를 수행하기 위한 정보인 조직도 관리 모듈로 구성되어 있으며, 실제 재난 대응을 통하여 수행한 활동에 대한 정보를 기록하여 빅 데이터를 분석하여 보완할 수 있는 기반을 마련하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.308-310
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2023
IT 서비스는 지속성, 신속한 변경을 위해 클라우드 플랫폼에서 운영되는 가상머신을 바탕으로 제공되도록 변경되고 있다. 서비스의 지속성을 위해서는 의도치 않은 상황(예를 들어, 정전, 화재 등의 재해상황)에 대해 신속하게 대처하거나, 방지하는 방안이 필요하다. 기존 클라우드 플랫폼은 이러한 상황에 대비하여 가상머신 백업을 위한 스냅샷, 이미지 기반 저장 등의 다양한 방법을 제공하였다. 그러나, 기존의 방법들은 IT 서비스 제공자의 클라우드 플랫폼적인 지식이 요구되며, 성능적 측면의 이슈가 해결될 필요가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지속적인 서비스 수행을 보다 유연하게 수행할 수 있는 방안으로 가상머신 풀을 구성하고 풀 내의 가상머신을 바탕으로 유사성 검증을 통해 복구하는 기법을 제시한다. 또한, 해당 기법을 보이는 사례 시스템을 구축하여 실 구현 가능함을 나타낸다.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.16
no.6
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pp.249-267
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2021
The use of big data accumulated along with the progress of digitalization is bringing disruptive innovation to the global agricultural industry. Recently, the government is establishing an agricultural big data platform and a support organization. However, in the domestic agricultural industry, the use of big data is insufficient except for some companies in the field of cultivation and growth. In this context, this study identifies factors affecting the intention to use big data in terms of technology, organization and environment, and also confirm the moderating effect of technical field, focusing on agricultural ventures which should be the main entities in creating innovation by using big data. Research data was obtained from 309 agricultural ventures supported by the A+ Center of FACT(Foundation of AgTech Commercialization and Transfer), and was analyzed using IBM SPSS 22.0. As a result, Among technical factors, relative advantage and compatibility were found to have a significant positive (+) effect. Among organizational factors, it was found that management support had a positive (+) effect and cost had a negative (-) effect. Among environmental factors, policy support were found to have a positive (+) effect. As a result of the verification of the moderating effect of technology field, it was found that firms other than cultivation had a moderating effect that alleviated the relationship between all variables other than relative advantage, compatibility, and competitor pressure and the intention to use big data. These results suggest the following implications. First, it is necessary to select a core business that will provide opportunities to generate new profits and improve operational efficiency to agricultural ventures through the use of big data, and to increase collaboration opportunities through policy. Second, it is necessary to provide a big data analysis solution that can overcome the difficulties of analysis due to the characteristics of the agricultural industry. Third, in small organizations such as agricultural ventures, the will of the top management to reorganize the organizational culture should be preceded by a high level of understanding on the use of big data. Fourth, it is important to discover and promote successful cases that can be benchmarked at the level of SMEs and venture companies. Fifth, it will be more effective to divide the priorities of core business and support business by agricultural venture technology sector. Finally, the limitations of this study and follow-up research tasks are presented.
The purpose of this exploratory study is to compare the differences in public perceptual characteristics of Korean and Chinese societies regarding the metaverse using big data analysis. Due to the environmental impact of the COVID-19 pandemic, technological progress, and the expansion of new consumer bases such as generation Z and Alpha, the world's interest in the metaverse is drawing attention, and related academic studies have been also in full swing from 2021. In particular, Korea and China have emerged as major leading countries in the metaverse industry. It is a timely research question to discover the difference in social awareness using big data accumulated in both countries at a time when the amount of mentions on the metaverse has skyrocketed. The analysis technique identifies the importance of key words by analyzing word frequency, N-gram, and TF-IDF of clean data through text mining analysis, and analyzes the density and centrality of semantic networks to determine the strength of connection between words and their semantic relevance. Python 3.9 Anaconda data science platform 3 and Textom 6 versions were used, and UCINET 6.759 analysis and visualization were performed for semantic network analysis and structural CONCOR analysis. As a result, four blocks, each of which are similar word groups, were driven. These blocks represent different perspectives that reflect the types of social perceptions of the metaverse in both countries. Studies on the metaverse are increasing, but studies on comparative research approaches between countries from a cross-cultural aspect have not yet been conducted. At this point, as a preceding study, this study will be able to provide theoretical grounds and meaningful insights to future studies.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.45-48
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2014
최근 국내외에서 모든 사물이 인터넷에 연결되는 초(超)연결혁명이 진행 중이며, 앞으로 사물인터넷 기반의 다양한 혁신과 사업기회가 창출될 것으로 전망되고 있다. 하지만 국내의 경우 세계 최고 수준의 광대역 방송통신 인프라 및 IoT 기기 제조역량 등을 갖추고 있으나, 표준 기반의 개방형 IoT 플랫폼의 부재로 국내 기업의 시장 진입이 어려운 상황이다. 대기업은 개별적으로 플랫폼을 개발중이나 글로벌 시장에 대한 주도력이 부족하고, 중소기업은 플랫폼 부재로 시장진입이 어려워 향후 스마트 폰 산업에 이어 IoT 산업마저 글로벌 기업에 종속될 우려가 있다. 이에 본 논문에서는 국내외 다양한 분야의 기업들이 참여하여 다양한 홈 IoT 제품과 서비스를 개발할 수 있도록 특정 플랫폼이나 솔루션에 제약 없이 다양한 IoT 기기를 연결, 제어가 가능한 표준 기반의 개방형 홈 IoT 서비스 제공 방안을 연구하였다. 실험 결과에서는 제안된 개방형 홈 IoT 플랫폼을 통해 Z-Wave, IP, ZigBee, IrDA 등 다양한 통신 방식을 사용하는 홈 IoT 기기를 제어하고 정보 수집하여 사용이 가능함을 보여주었고, 이를 기반으로 플랫폼을 빅데이터 기술 및 기계학습 기능을 추가적으로 고도화하면 다양한 사물로부터 수집된 정보와 방송 정보, 웹 정보 등을 융합한 서비스 제공 등 소비자 중심의 창의적인 신규 방송통신 융합서비스 제공이 가능할 것으로 기대가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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