본 연구는 청소년들의 SNS 이용동기와 이용실태를 알아보고자 하였다. 연구를 위해 부산에 살고 있는 고등학생들을 대상으로 조사를 실시하였으며, 사회적 동기, 유희적 동기, 기능적 동기, 심리적 동기, 정보공유, 탈출욕구, 교우실현, 전문적 혜택 등에 대한 설문문항을 토대로 설문조사를 진행하였다. 설문 결과, 대부분의 학생들이 페이스북을 사용하고 있었으며, 그 다음으로 인스타그램을 많이 이용하는 것으로 나타났다. 그리고 청소년들은 기능적 동기와 유희적 동기와 교유관계 유지를 위한 동기 때문에 SNS를 이용하고 있는 것으로 나타났다. 현재 청소년들이 SNS를 활발히 활용하고 있고 왜 이용하고 있는지에 대한 동기를 파악하여 청소년들의 심리상태를 점검해 볼 수 있다는 차원에서 연구의 의의가 있다고 볼 수 있다.
정보기술의 발달로 전 세계에서 발생하는 사건 사고들은 실시간으로 확인 가능하며 정보의 중요성은 더욱 더 중요해지고 있다. 이런 사회 현상에 맞춰 인적자원 솔루션에서도 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인적자원 의사결정에 도움을 주는 기술이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인사채용과 관련된 데이터들을 추출하고 분석하여 구직자의 적성과 능력에 맞는 직업을 예측하는 시스템을 설계하였다. 구직자 및 이직을 원하고 있는 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 사용하고 있는 특정 단어와 특정 단어의 언급 빈도의 데이터를 추출하고 추출 된 데이터는 통계를 내어 데이터의 특성에 맞게 분류하여 분류된 데이터는 연관된 속성에 의해 그룹화 한다. 그룹화 된 정보를 분석하여 구직자의 적성과 능력을 고려한 직업을 예측하는 정보로 도출하여 직업을 추천 할 수 있는 예측 시스템을 설계하였다.
Web 2.0 이 도래한 이후 SNS(Social Network Service)에 대한 관심이 널리 퍼짐에 따라 인터넷 사용자들은 SNS 를 통하여 수 많은 정보를 교류하고 있다. SNS 에서는 사용자들을 중심으로 수많은 메시지가 생성되고 있으며, 그러한 메시지에는 사람들의 성향이 그대로 묻어 있다. 수많은 사람들이 만들어내는 메시지들은 매우 방대하며 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 본 논문에서는 트위터를 이용하여 특정 사용자 중심의 네트워크에서 생성되는 메시지들을 집단지성의 측면에서 수집, 분석하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 사용자 주변에서 오가는 키워드들을 찾아내고, 그런 키워드를 생성하고 있는 사람들이 누구인지를 알아본다. 그 결과 한 사용자 주변에 분포되어 있는 집단들의 특성을 알아볼 수 있다. 특정 사용자 주변에는 어떠한 집단이 있는지 알 수 있고, 그 집단들의 연관성을 분석한다면 이는 마케팅, 서비스 차원의 사회 여러 분야에서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
본 연구는 코로나19 상황에서 대한민국 긴급재난지원금의 모습을 주요 신문사 뉴스 기사들을 통해 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다. 분석대상은 2020년 3월 22일부터(긴급재난지원금 첫 보도) 5월 31일까지, 중앙일간지(11개 신문사)의 '긴급재난지원금' 관련 신문기사들이다. 신문기사 분석방법론은 관련 연구주제가 선행연구가 축적되지 않는 상황에서 나름 가치 있는 연구접근법이다. 본 연구에서는 뉴스기사 빅데이터 분석 서비스인 빅카인즈를 활용하여, 관련기사의 뉴스 트렌드, 연관어, 관계도 등을 분석하여 제시하였다. 본 연구는 향후 해당 분석대상을 가지고, 보다 밀도 있고 깊이 있는 언어네트워크(의미망) 분석으로 확장해 나갈 계획이다.
2020년 초 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해 전 세계적으로 사회적 거리두기 가 권고 되면서, 많은 사람들이 집에서 소비 할 수 있는 콘텐츠로 IT 네트워크 서비스를 기반한 장르의 소비가 증가했고, 게임산업에서도 신규 이용자의 유입이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 코로나바이러스감염증-19(이하 COVID-19)로 혼란스러운 상황에서 게임이 어떤 역할을 할 수 있을지를 고찰해본다.
사회가 다원화되고 발달하면서 생활환경과 행동양식에 따라 홍수 등의 수난(水難) 으로 인한 피해 정도와 양상은 크게 달라질 수 있으나, 수난으로 인한 체감 가능한 피해의 정도와 규모는 예측이 어려운 현실이다. 그리고, 최근 인터넷과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 급진적 발달은 재난 관리에 대중적 지식을 수집하여 활용하도록 촉진하고 있고, 이로 인해 재난 상황에서 '대중적인 정보가 기술자에 의해 어떻게 얼마나 신중하게 고려되어야 하는지와 어떻게 과학적으로 해석해야하는지'가 핵심 쟁점으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 최근 널리 사용되는 인공지능 및 딥러닝 기법을 조사 분석하였다. 분석을 통해 수문 예측 분야에서 이러한 기술이 적용된 사례와 신기술을 조망해 보고 기존 기술이 인공지능 및 딥러닝 기법의 적용으로 대체 가능한 정도를 가늠해 보았다.
사회현안을 해결하기 위한 데이터 분석을 위해서는 많은 양의 데이터 수집과 데이터 분석에 활용할 수 있도록 데이터 전처리가 필요하다. 많은 양의 데이터를 수집 및 처리를 위해 데이터 수집, 데이터 저장, 활용 시스템이 기능적으로 분리하여 시스템을 구성하고, 이에 따른 시스템간의 데이터 상호 연계가 필요하게 된다. 또한 외부 네트워크에 구성되어 있는 시스템간의 데이터 연계나, OpenAPI와 같이 다양한 데이터 서비스에서도 적용이 가능할 수 있도록 확장성과 유연성을 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 부산 지역현안 해결을 위한 시스템 구성에 있어, 확장성을 고려한 데이터 수집 시스템간의 효율적인 데이터 연계 방법을 제안하고자 한다.
해무는 해면에 인접한 층에서 수증기가 응결하여 대기 중에 부유하는 현상으로 기상학적으로 수평 가시거리가 1km이하 일때로 정의되며 해무로 인해 항공기 이착륙 지연, 교통사고, 운항 통제, 인명 피해 등 사회적, 경제적 피해를 유발하고 있다. 본 연구에서는 기존의 해무 발생, 탐지, 예측과 관련한 연구를 비교 분석하여 향후 연구개발의 방향을 제시하고자 한다. 해무 발생, 예측과 관련하여 연구개발이 진행되어 왔으나 해무의 특성상 규칙성이 약하고 고정적인 측정법이나 이를 다루기 위한 네트워크가 부족하여 예측하기가 어렵다. 특히, 국내에서는 국립해양조사원과 기상청에서 해무 탐지 및 예측에 관한 연구개발 및 서비스가 진행되고 있으나 현업화가 이루어지지 않거나 특정지점에 대한 정보만 제공되고 있는 한계가 있다. 따라서, CCTV영상, 인공위성 영상, 시정계, 기상자료, 수치모형을 통해 수집된 정보를 통합하여 예측할 수 있는 인공지능기반의 해무 탐지 및 예측 기술개발이 진행되어야 할 것이다.
최근 고령화 사회가 되면서 언제 어디서나 실시간으로 진료가 가능한 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용한 노인건강 관리시스템(이하 U-SilverCare)의 필요성이 급증하고 있다. 본 논문에서는 U-SilverCare에서 유용하게 사용될 수 있는 가속도 센서를 소개하고 U-SilverCare에서 가속도 센서 사용의 적합성 실험과 실험 결과를 분석한다.
웹 서비스 사용자가 증가하면서 웹 애플리케이션을 공격하는 방법들이 여러 가지 유형들로 나타나면서 웹 애플리케이션 보안에 관한 중요성의 인식도 증가하고 있다. 정보통신기술 발달과 함께 도래한 지식정보사회는 급변하는 사회에서 창의성과 인성 교육에 필요한 웹사이트의 구축이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 창의 인성 교육기반의 디지털 큐레이션 시스템에서 제공하는 교육 콘텐츠에 대한 SQL Injection과 XSS에 대한 공격 방법과 취약점을 분석한다. 그리고 SQL Injection과 XSS에 대한 웹 공격에 대응하는 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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