개인정보유출 방지 솔루션으로 사용되고 있는 DLP 방식 기술은 데스크톱 컴퓨터 중심의 온라인 작업환경에서는 고객 정보 유출 방지에 효과적이었으나 스마트 폰이 일반화되고 스마트 워크가 도입되면서 스마트폰에 의한 개인정보유출과 APT공격에 취약하다는 점이 문제점으로 지적되고 있다. 본고에서는 DLP 기술이 갖고 있는 기본적인 문제점을 해결하기 위해 DLP기술의 내용 검색 기능을 정보 유출 방지 솔루션 E-DRM과 통합한 새로운 개인정보 보호 기술을 제안한다. 내용 검색기능을 활용하되 E-DRM이 갖고 있는 암호화 모듈과 접근제어 기능을 활용함으로 스마트워크 환경에서도 문서가 내부와 외부의 어느 사용자에게 전달되더라도 개인정보 유출을 효과적으로 막을 수 있을 것으로 기대되고 있다.
데이터의 성격과 시각화의 목적에 따라 비즈니스 차트를 선택하는 것은 비즈니스 분석에 유용한 지식이다. 그러나 현재 시각화 도구에는 상황에 맞는 비즈니스 차트를 선택할 수 있는 기능이 부족하다. 또한 매번마다 시각화 방법에 대해 전문가의 도움을 요청하는 것은 비용과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인으로 게시된 문서로부터 비즈니스 차트 선정 규칙에 대한 지식을 추출하여 비즈니스 차트 생산성을 향상시키는 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 인터넷에서 비즈니스 차트를 묘사하는 한국어, 영어 및 중국어 비정형 데이터를 수집하고 TF-IDF를 사용하여 컨텍스트와 비즈니스 차트 간의 관계를 계산했다. 또한 Galois 래티스를 사용하여 비즈니스 차트 선택 규칙을 생성했다. 제안된 방법으로 생성된 규칙의 품질을 평가하기 위해 실험군과 대조군에 대해 실험을 수행했다. 그 결과 제안된 방법으로 의미 있는 규칙이 추출되었음을 확인했다. 본 연구의 결과물로 시각화 전문가의 도움 없이도 사무직 직원들이 비즈니스 차트를 효율적으로 선택할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 작업 중인 문서를 기반으로 비즈니스 차트를 추천함으로 직원 교육에 유용할 것이다.
그동안 기업의 사회적 책임(CSR)관련 활동의 결과가 기업 성과에 미치는 단기적 및 장기적 영향에 대한 다양한 연구가 진행되었지만 그 결과는 일관되지 못한데 그 주된 원인은 기업의 사회적책임이라고 하는 개념의 불일치였다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스와 같은 비정형 공개 데이터로부터 기업의 사회적책임에 관련한 키워드를 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 추출하고 그 개념에 대한 통계치와 기업 성과와의 관계성을 이해하려고 했다. 이를 위해 개념과 관련한 키워드는 뉴욕타임즈와 구글 스칼러에서 CSR이라고 하는 단어로 검색한 비정형 데이터로부터 인식하였다. 그런 다음 점검 대상이 되는 기업에 대한 글이 실려 있는 온라인 문서를 수집하여 기업의 사회적 책임과 기업 단기적 및 장기적 성과 사이의 인과관계를 분석하였다. 그 결과, 기업의 사회적 책임에 대한 전문적인 평가 보고서의 도움 없이도 본 연구에서 개발한 기업의 사회적 책임 인덱스만으로 기업의 단기적 성과에는 영향이 없지만 장기적 성과와는 통계적으로 유의하게 정비례관계가 있는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 효율적이고 의미 있는 기업의 사회적 책임 평가 방법을 개발한 첫 번째 시도라는 의미가 있다.
본 연구는 코로나19로 촉발된 뉴노멀 시대의 예술정책에 관한 이론과 국내외 정책 동향을 바탕으로 언어네트워크 분석을 시도하였다. 이를 위해 2020년 3월부터 9월까지의 '코로나'와 '예술'의 키워드가 들어간 자료를 구글(Google)뉴스와 웹(web)문서에서 수집하여 227개의 정제된 주제어를 추출하였고, 추출된 주제어를 넷마이너 프로그램을 통해 주제어 빈도분석과 중심성을 지표로 분석하였다. 또한 각 주제어 간의 관계 분석을 위해 언어네트워크의 시각화 분석을 시도하였다. 분석결과 가장 많은 빈도수를 드러낸 주제어는 '코로나'였고, '문화예술', '예술', '공연', '온라인', '지원'이 최다 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 중심성 분석에서는 '코로나'가 가장 빈도가 높았고, '시대', '이후', '포스트', '예술', '문화예술' 순으로 나타나 빈도수가 높은 '코로나'와 '예술', '문화예술'은 대부분의 중심성에서도 우위를 차지했다. 특히, 주제어 빈도수와 중심성 분석에서 공통으로 상위를 차지하는 주제어는 '온라인'과 '지원' '정책'이다. 이는 코로나19로 인해 사회적 거리두기의 일상화에 따라 비대면·온라인콘텐츠의 급부상과 예술계에 대한 지원정책이 필요함을 나타내고 있다고 볼 수 있다.
현재 화장품 연구업무 및 수출입업무 종사자들이 많이 사용하고 있는 ICID 및 장원기 등의 화장품 원료규격집과 각종 원료메이커들이 제공하는 원료의 기술자료, MSDS 등의 기술문서를 연관 데이터베이스로 처리하여 인터넷 서버&클라이언트의 구조를 통해 사용자들에게 제공되어질 수 있는 온라인형 데이터베이스 프로그램을 개발하였고, 이를 완성한 도구로서 서버로는 Linux Machine을 사용하였고, 데이터베이스서버로는 MySQL Server를, CGI Tool로는 PHP를 사용하였다. 또한 데이터베이스 구조상 차후 확장성을 대비하여 데이터베이스를 연관구조로 작성하였으며, 이는 데이터의 중복성을 피하여 화장품 원료정보의 검색 효율을 높일 수 있었고, 차후 다른 화장품관련데이터베이스와의 상호 연계의 인터페이스를 마련할 수 있었다. 데이터베이스의 특성상 한번 구축되면 원하는 형태로의 자료변환 및 재구성이 용이하여, 아직까지 화장품 원료 데이터베이스가 구축되어 있지 못한 국내현실을 볼 때 본 프로그램이 화장품업계의 소중한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
본 연구의 목적은 코로나19 확산으로 가족생활에서 급격한 변화가 일어난 1차 확산기에 블로그와 온라인 카페에 게시된 소셜 빅데이터를 분석하여 키워드를 파악하고, 게시글에 잠재된 주요 토픽을 발견하는 것이다. 강화된 사회적 거리두기가 처음 시행되었던 2020년 2월 23일부터 4월 19일까지 네이버와 다음의 블로그 및 카페에 게시된 글 중 '코로나'와 '가족' 또는 '코로나'와 '가정'이 함께 언급된 문서 총 351,734건을 분석하였다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. TF-IDF 가중치 값을 바탕으로 상위 100개 단어를 살펴보았으며, 잠재디리클레할당 방식의 토픽모델 분석을 통해 총 22개 토픽을 도출하고 토픽명을 부여하였다. 연구결과, 코로나19가 가족의 일상생활에 미친 전방위적 영향이 나타났으며, 특히 식생활, 주거생활, 여가생활, 종교생활, 자녀돌봄, 자녀교육, 가족관계, 가족의례 등에서 변화가 두드러졌다. 더불어, 가족 관련 국내 문헌에서는 잘 논의되지 않던 건강공동체로서의 가족을 시사하는 토픽도 등장하였다.
4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
컴퓨터가 상용화되면서 일반인들은 문서를 작성하기 위해 컴퓨터를 이용하는 방법을 자주 사용하게 되었다. 컴퓨터를 이용하여 문서를 작성하는 방법은 작성 속도가 빠르고 손의 피로가 적지만 철자오류가 발생할 확률이 매우 높다. 보통 철자오류는 발견하기 쉽기 때문에 곧바로 수정이 가능하지만, 사용자의 지식 부족 혹은 눈에 잘 띄지 않는 철자오류도 존재하기 때문에 철자오류가 존재하지 않는 문서를 작성하기 어렵다. 온라인상에서는 문서 작성에 대한 규칙 및 예절이 미비하기 때문에 철자오류에 의한 문제가 적지만 중요문서에서 발생하는 철자오류는 신뢰도 하락과 같은 큰 문제를 일으킨다. 철자오류 교정은 전문가 또한 완벽하게 수행하기 힘들기 때문에 비전문가인 일반인들을 위한 교정방법연구가 필요하다. 본 논문에서는 한글 편집거리 알고리즘을 이용해 철자오류를 교정하는 연구를 진행한다. 이전 연구를 통해 검출한 철자오류를 수집한 말뭉치 사전에서 등장하는 단어 중 철자오류 단어와 가장 유사한 단어를 발견하여 주위 단어와의 동시등장빈도를 계산하는 것으로 철자오류 교정을 수행하게 된다.
현재의 전자조립 산업계의 일반적인 VAN 기반 외주 관리 시스템은 대부분의 경우 협력 관계에 있는 특정 기업에 설치된 자체 VAN 시스템을 통해서만 운용되고 있어 최근의 국제화 가상기업 환경에 적합하지 않다. 이에 대한 대안으로써 부품관리 기능과 외주관리 기능을 통합적으로 운영할 수 있는 CITIS시스템의 도입을 적극 생각해볼 수 있다. 본 연구에서는 제품의 라이프 사이클을 통해 발생되는 기업간 외주관련 비즈니스 및 부품기술보를 CITIS의 개념을 바탕으로 CALS 표준을 이용하여 인터넷상에서 온라인으로 정보를 교환하고 공유하는 계약자정보통합시스템의 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 인터넷 EDI에 의한 기업간 비즈니스 전자문서교환 기술개발과 SGML을 통한 기술정보교환 기술개발, 기존의 기업내 시스템과의 원할한 인터페이스 지원방안연구, 인터넷을 이용한 고객지원 시스템의 네 가지 방향으로 연구가 수행되었다. 본 연구를 통하여 개방된 인터넷을 이용한 정보공유를 가능하게 함으로써 기업의 외주업무의 효율성 향상과 가상기업 환경에 대비한 인프라 구축을 기대할 수 있다.
현재 일선학교에서 대부분의 특기 적성 교육의 안내와 홍보, 신청은 인터넷을 활용하지 못하고 거의 가정통신문에 의존하고 있는 상황이다. 학교에서 이루어지고 있는 특기 적성 교육이 활성화되고 효율적이고 바람직한 교육활동으로 자리매김하기 위하여 XML에 기반을 둔 특기 적성 지원 시스템을 웹 상에서 가능하도록 설계하고 구현하였다. 특기 적성 교육을 온라인상에서 실현함으로써 학교와 강사, 학생 간에 상호작용이 가능하게 하였으며, 문서의 공유와 재사용성을 높이고 학생들에게 흥미와 동기 유발을 촉진시켜 높은 학습효과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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