최근 들어 클라우드, 소셜네트워크, 빅데이터 등 보안시장에 영향을 미칠 수 있는 새로운 성장동력원이 등장하면서 정보보호산업이 급격히 진화하고 있다. 본고에서는 정보보호산업의 국내외 시장 전망과 주요국의 정보보호정책을 개관한 후, 최근 주요 선진국을 중심으로 이슈화되고 있는 IoT 정보보호 관련 법 규제 동향을 살펴보았다. 본 분석을 통하여 국내 정보보호산업을 육성하기 위해서는 제품시장도 중요하지만, 상대적으로 부가가치가 높은 서비스시장에 보다 중점을 둔 시장육성 전략이 요구된다는 점과 기존의 정보보호법을 사물인터넷에 적용하기 위한 대책을 서둘러야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다.
본 고에서는 다양한 네트워크를 표현하는 그래프에서 삼각형을 검색하는 알고리즘과 그 응용을 다룬다. 삼각형은 그래프에서 서로가 연결된 세 정점의 집합을 의미한다. 삼각형 검색 문제는 폭 넓은 응용이 가능하기 때문에 데이터 마이닝, 네트워크 분석 등 다양한 분야에서 중요하고 기본적인 문제로서 인식되어왔다. 삼각형 검색 문제의 중요성이 널리 인식되면서 여러 알고리즘이 제안 되어 왔지만, 최근의 소셜 네트워크, 웹 등의 크기가 방대해 기존의 방법은 이러한 네트워크를 분석하기가 사실상 불가능하다. 최근 맵리듀스를 활용한 분산/병렬 처리를 통해 대용량 그래프에서 삼각형을 검색하는 알고리즘들이 여럿 제안되었다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 알고리즘들을 설명하고 삼각형 검색의 응용에 대해서 소개한다.
소셜 네트워크 서비스(SNS)에서는 사용자들의 친한 관계를 나타내는 여러 가지 특징을 발견할 수 있다. 본 논문에서는 트위터 이고-네트워크(ego-network) 데이터를 이용한 분석 실험을 통해 유저 간 친밀한 정도를 나타내는 여러 특징들과 관심사 유사도의 상관관계를 밝힌다.
소셜 미디어는 정보원천에 따라 기업이 운영하는 소유미디어(Owned Media)와 고객 등 제3자가 콘텐츠를 생산하며 기업이 통제할 수 없는 획득미디어(Earned Media)로 구분된다. 소셜 미디어 선행연구는 소셜 미디어의 브랜드 관련 콘텐츠가 잠재고객의 브랜드의 인지도를 높이고, 브랜드 태도를 긍정적으로 변화시킴으로써 궁극적으로 매출과 기업성과를 증가시킨다는 논리를 전개하고 있다. 하지만 선행연구는 대부분 소셜 미디어의 정보원천에 따른 미디어 시너지 효과의 차이를 충분히 설명하지 못한다는 한계점이 있다. 소비자는 정보처리 상황에 따라 미디어의 정보를 취사선택할 가능성이 높기 때문에, 통합된 미디어 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 리뷰사이트의 온라인 구전과 소셜 미디어 구전(소유미디어, 획득미디어)이 영화 매출에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 2017년 개봉한 국내영화의 리뷰 데이터 3,589개를 분석하였다. 연구결과 리뷰사이트 구전과 소셜 미디어 구전(소유미디어, 획득미디어)은 모두 영화 매출에 긍정적인 영향을 미쳤다. 하지만 리뷰사이트 구전을 조절하는 효과는 소유미디어와 획득미디어가 다른 것으로 나타났다.
정보를 전달하고 여론을 형성하는 전통적인 매스미디어의 기능이 ICT 기술의 발전으로 소셜미디어를 통해 정보와 의견을 공유하는 환경으로 급격하게 변해 왔으며, 그 영향력을 더욱 강화시키고 있다. 즉, 일반 대중들이 소셜미디어를 통해 정치 사회 경제 변화에 대한 여론을 생산하고 공유하는 여론의 영향력이 갈수록 커지고 있는 것이 확인되고 있으며, 그 변화는 선거활동과 같은 정치 분야에서 활용되고 있다. 소셜미디어를 활용해서 대중들의 의사를 파악하고, 반영하기 위한 노력은 정치 영역뿐만 아니라 공공 영역에서도 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 교육분야 정책과정에서 소셜미디어 기반 여론을 활용하기 위한 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육정책 중 소프트웨어교육에 관한 키워드를 중심으로 데이터를 수집하고, 문서의 주요 토픽과 토픽별 출현 확률, 토픽 트렌드를 분석하였다. 그 결과 '국내 컴퓨터 교육 시간'토픽이 전체의 43.99%를 차지하였으며, '프라임 사업 선정' 토픽이 36.81%, '인공지능 프로그램'토픽이 7.94%의 출현 확률을 나타내어, 대중의 소프트웨어교육 정책에 대한 주요 관심도를 파악할 수 있었다. 또한, 시기별 토픽 추세 및 연관성 있는 토픽간의 트렌드 비교 분석을 통하여 동일한 주제의 정책이라도 교육과정의 시기와 정책의 대상에 따라 유연한 정책수립이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.
오늘날 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)'의 시대가 도래 하였으며, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 교통분야에서는 전통적인 통행기반교통모형(Trip-Based Model)인 4단계 교통수요추정법의 한계가 드러나고 있으며, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)을 이용한 수요 추정 방법이 교통계획에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 교통은 사람이나 물류의 공간상의 시간적 이동을 의미한다고 봤을 때 공간데이터와 밀접한 관련이 있다. 따라서 공간정보를 포함하고 있는 SNS를 대상으로 시계열적 공간정보를 추출하고, 이를 현재의 통행기반교통모형(Trip-Based Model) O/D와 비교 분석하여 그 특성을 파악하고 유용성을 검증하였다. 또한, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)의 분석자료를 구축하여 교통시뮬레이터 프로그램을 이용해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 연구결과 다수의 활동기반 교통모형 분석자료를 구축할 수 있었으며, 이번 연구를 통해 교통분야 빅데이터 활용의 기술적 한계를 극복할 수 있는 가능성을 확인하였고, 향후 발전방향을 모색하는 기회가 되었다.
정보화 시대의 물결이 점진적으로 가속화를 이루며 대용량 텍스트 및 음성, 동영상 등 다양한 형태의빅데이터가 축적됨에 따라 이러한 지식데이터를 활용할 수 있는 융합 분석 솔루션이 증가하고 있으며, 이에 따라 데이터 저장 비용의 감소, 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발달 등은 데이터의 양적·질적 팽창을가져왔다. 이러한 상황은 기존에 시도하지 못했던 데이터의 활용을 가능하게 만들고, 데이터의 잠재적 가치와 영향력이 높아지고 있다. 이러한 융합 분석 체계를 교육제도 개선에 응용하여 미래지향적 교육 시스템을 제시하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 트위터를 대상으로 빅데이터 분석을 수행하여데이터에 대한 자연어 처리 및 단어의 빈도수 분석을 통한 국내의 창의교육에 대한 이슈와 성과에 대한정량적인 척도를 솔루션으로 제시하였다.
실제 이용자의 경험을 파악하는 것은 경관관리에 있어서 중요한 관점 중 하나이다. 본 연구는 이점에서 착안하여 블로그 글을 대상으로 텍스트마이닝을 활용하여 이용자들이 자발적으로 올린 글을 바탕으로 그 안에 담긴 경관인식을 파악하였다. 연구 대상지는 태안해안국립공원으로 하였다. '태안 여행'으로 검색하여 나타난 장소는 대부분 태안해안국립공원에 해당되는 곳이었고, 도출된 장소 중 상위 세 곳을 대상으로 에고네트워크 분석을 실시하고, 각 장소 명칭과 연결된 경관인식에 관련한 키워드(장소, 이미지, 활동, 경관대상물)를 추출하였다. 마지막으로, 중심성 분석과 응집성 분석을 통해 각 장소에 대한 사람들의 경관인식과 주요이슈를 도출하고 의미를 해석하였다. 연구결과로 태안 여행에서 인지되는 주요 장소, 그리고 구체적인 장소에서의 개별적인 경관체험과 경관인식을 파악할 수 있었다. 꽃지해수욕장은 장소 관련 키워드가, 신두리해안사구는 경관이미지에 대한 키워드가, 그리고 만리포해수욕장은 경관요소와 관련된 키워드가 주로 나타나고 있어, 방문객이 인식하는 세 장소의 경관 특성이 상이함을 유추할 수 있다. 구체적으로는 꽃지해수욕장은 일몰경관 감상의 명소이자 태안해안국립공원 트래킹 코스의 거점으로서 인식되고 있으며, 신두리해안사구는 비일상적 경관을 보유한 곳이자 생태적으로 가치가 높은 공간으로 보존의 대상으로 인식되고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 만리포해수욕장은 천리포수목원과 인접하고 있어 높은 방문이 이루어지며, 해변 자체의 모습이 인상적인 곳으로 인식되고 있었다. 소셜미디어 데이터는 이용자 관점에서의 분석자료이므로, 전문가의 관점에서 미처 보지 못했던 다양한 내용을 분석할 수 있어서 매우 유용한 자료이다. 본 연구에서는 경관인식 연구에 소셜미디어 데이터를 활용하여 경관대상, 경관이미지, 활동 등의 여러 내용을 종합하여 사람들이 어떻게 경관을 인식하고 향유하는지를 다각적으로 분석하였다. 다만 소셜미디어 데이터는 작성자의 기억과 인식이 증폭되거나 왜곡될 가능성이 있기 때문에, 보다 정확한 분석을 위해서는 추후 현장에서 설문조사 등을 실시하여 본 연구의 결과와 비교, 검증하는 후속 연구가 필요하다.
트위터는 대표적인 소셜 네트워크 서비스이며 스마트 기기의 발달로 사용자 수뿐만 아니라 생성되는 트윗의 수도 지속적으로 늘고 있다. 또한 트위터는 인증과정을 통하여 API 요청을 제한해 데이터의 수집이 어렵기 때문에 트위터 기반 연구를 위해서는 빅 데이터를 처리하기 위한 분산처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 네트워크로 연결된 다수의 클라이언트를 이용해 계정과 트윗의 수집에 용이하고 수집한 데이터를 분석할 수 있는 기능까지 추가한 분산처리 시스템인 DiSAnT을 소개한다.
본 연구의 목적은 지난 10년간 사회과학저널 전체에 대한 소셜 네트워크 분석을 수행하여 중심성과 연구성과 간의 관계를 분석하는 것이다. 절대적인 논문 수를 기준에 따른 상, 중, 하 그룹으로 연구성과와 상관관계 분석을 수행한 결과 대부분의 그룹에서 중심성과 연구 생산성의 상관관계는 높은 상관관계가 나왔지만 연구의 영향력과 인용 속도는 유의미한 결과가 도출되지 않았다. 또한, 종합적인 연구성과와의 관계에서는 중위 그룹의 상관관계가 상위 그룹보다 더 유의미하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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