SDN(Software Defined Networking)은 효율적인 방법과 저렴한 비용으로 네트워크를 직접 프로그램 하여 즉각적인 제어를 할 수 있다. 본 논문에서는 SDN 의 특성을 활용, SDN 구성요소인 컨트롤러와 스위치를 활용하여 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈 등을 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 서비스 거부(DoS, Denial of Services)공격을 차단하는 방법을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1313-1325
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2017
GDP, 소비자물가, 국세수지, 실업률 등 경제통계는 시간에 따라 주기적으로 측정되고 있다. 또한 경제통계는 산업, 상품, 지역 등의 분류에 따라 측정된다. 우리의 관심은 경제통계가 시간에 따라 어떤 패턴으로 움직이고, 현시점에서 경제통계는 어떻게 구성되어 있으며, 다른 나라 또는 지역과는 어떤 차이가 있는지 살펴보는 것이다. 통계청, 한국은행 등 통계작성 기관은 보도자료와 웹 등에서 경제통계를 시각화하여 경제통계에 대한 이용자 측면의 편의성을 높이고 있다. 본 연구에서는 통계청, 한국은행의 경제통계 시각화를 검토 정리한 후 언론 등의 경제통계 시각화 결과를 참고하여 향후 경제통계 시각화의 과제를 정리하였다.
본 논문에서는 한국과 중국의 쇼핑몰 웹 사이트 디자인 요인에 차이가 있는지에 대해 15개의 가설을 설정하여 연구하였다. 한국의 쇼핑몰 웹 사이트로는 "G마켓"과, 중국의 쇼핑몰 웹 사이트로는 "taobao마켓"을 선정하였다. 쇼핑몰 웹 사이트 디자인 요인으로는 (1)색상과 디자인, (2)사진, 그래픽, 글자의 크기, (3)정보전달의 명확성(이해성), (4)웹 사이트 구조, (5)화면의 조화, (6)상품의 진열, (7)상품의 조화, (8)글자나 아이콘의 형태, (9)시각적인 분위기, (10)차별화되는 색상, (11)흥미를 유발하는 단어, (12)기술력, (13)전체적인 시각적 디자인 및 분위기, (14)항해구조, (15)상품이나 정보검색 기능 등 15가지 요인을 선정하였다. 본 논문에서는 한국과 중국의 쇼핑몰 웹 사이트가 이들 요인들 간에는 차이가 있는지에 대해 SAS9.2 통계 패키지를 이용하여 검증한 결과 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 이들 차이점을 분석하여 효과적인 쇼핑몰 웹 사이트 디자인을 위한 방안을 제시하였다.
웹과 같은 대량의 문서집단에서 단일 문서에 대한 자동 요약은 일반적으로 통계요약 방법을 이용한다. 그러나 단순한 통계 요약 방법은 문서내의 빈도수가 높은 단어를 포함하는 문장들이 중복되어 나타날 확률이 높다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 통계기반 요약방법에 MMR 기법을 적용하여 요약의 질을 향상시켰다(약 λ=0.6에서 최고의 성능을 보임). 또한 본 논문에서는 인위적 요약을 수행하여 MMR 통계기반의 요약 결과의 성능을 평가하였다.
식품의약품안전청은 산발적으로 흩어져 있던 임상시험 관련 정보를 통합하여 서비스하기 위한 방안으로 임상시험정보방을 개설하게 되었다. 임상시험승인현황 등 원시자료는 종이형태로 생산, 관리된다. 이를 통계자료로 활용하기 위해서 식품의약품안전청의 관련 시스템인 KiFDA 시스템에 입력을 하게 된다. 이 시스템에 입력된 데이터는 실시간으로 임상시험관련 웹서비스 시스템에 구축된다. 이때에 실시간 통계정보의 정확성이 무엇보다 중요하다. KiFDA 시스템의 데이터베이스의 실시기관명과 임상시험계획승인제도(IND) 승인리스트 원본의 실시기관명이 틀린 것도 있었다. 이는 동일한 실시기관도 화면에서는 서로 다른 실시기관으로 보일 수 있다는 것을 의미한다. 결국 통계자료가 부정확하게 표출되는 데는 이런 원인들이 있었던 것이다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기위해 임상시험정보방의 효율적인 통계모델링을 설계하여 물리적 데이터베이스를 구축하였다.
최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견정보를 참조하고자 하는 수요가 높아지고 있다. 하지만, 이러한인터넷상에존재하는의견들은개개의웹사이트들에만존재하여, 이러한 의견정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재하는 문제점이 있다. 본 논문은 웹 콘텐츠에서의 통계기반 웹 마이닝(Web Mining)을 통한 의견 추출 및 분석 시스템에 관한 것으로, 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹문서에서 사용자 의견정보들을 자동으로 추출 및 분석한다. 또한, 긍정/부정 의견별로 실시간으로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견정보 검색 서비스를 간편하게 제공할수 있으며, 의견정보 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견정보를 손쉽게 실시간으로 검색 및 모니터링(Monitoring)할 수 있는 시스템이다. 제안한 기법들은 기존의 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견정보를 추출하는 기능의 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.
본 연구는 중국 IP산업에서 웹소설드라마 분석을 통해 소비자 대중심리를 알아보고 웹소설 파생상품의 제작방향을 파악하기 위한 연구이다. 이를 위해 중국 웹소설드라마 특성이 파생상품의 수용태도와 행동의도에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 자료수집은 2018.10.15일~10.22일까지 중국 현지인들을 대상으로 수집한 설문조사 자료 612부를 표본으로 삼았다. 통계처리는 데이터 코딩(data coding)과 데이터 크리닝(data cleaning)과정을 거쳐, SPSS v. 21.0 통계 패키지 프로그램을 활용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 탐색적 요인분석, 독립표본 t-test, 일원변량분석(One way ANOVA), 사후검정 Duncan test, 상관관계분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 웹소설드라마 특성인 화제성, 공감성, 흥미성이 파생상품 수용태도인 인지적인 태도 및 정서적인 태도에 유의적인 상관관계를 이루고 있다. 동시에 공감성이 화제성 및 흥미성보다 더 유의적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 화제성, 공감성, 흥미성으로 구성된 웹소설드라마 특성이 행동의도에 미치는 상관관계에서 웹소설드라마 모든 특성이 행동의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 특히 흥미성 및 화제성보다 공감성이 구매의도 및 추천의도에 더 유의미한 영향을 미친 것이다. 셋째, 정서적 태도가 구매의도 및 추천의도에 미치는 영향은 인지적 태도가 구매의도 및 추천의도에 미치는 영향보다 더 긍정적인 것으로 나타났다. 연구결과는 중국 웹소설의 파생상품 제작방향 설정을 위한 기초자료이자 제작지침으로서 유용한 의미를 갖는다.
본 연구는 표준 웹 탐색엔진에 색인되지 않는 Invisible Web에 대한 특성과 Invisible Web 탐색도구들을 파악하고, 이들 도구에서 Invisible Web 탐색의 성능을 비교 평가하기 위해 수행되었다. 표준 웹 탐색엔진이 Google과 Invisible Web 탐색엔진인 Incy Wincy, Invisible Web 메타탐색엔진인 Profusion과 Search. com 에서 11개의 탐색질문이 탐색되었다. Profusion과 Search. com, Incy Wincy에서의 Invisible Web(메타) 탐색 기능은 이 세 엔진에서 제공하는 웹 메타탐색기능과도 비교되었다. 탐색결과 Google이 Invisible Web 탐색에서 Invisible Web 탐색엔진보다 .15 -.35 높은 적합성순위정확률을 보였지만 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. (${\alpha}$=.055). Invisible Web 탐색엔진에서 웹 메타탐색은 Invisible Web(메타)탐색보다 통계적으로 유의한 수준에서 더 우수한 것으로 나타났다. 성능평가에 사용된 적합성순위정확률은 검색된 문헌의 질 (적합성)과 적합문헌의 순위를 반영하는 정확률 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.
웹사이트를 어떻게 디자인했을 때 지식을 보다 효율적으로 전달할 수 있는가에 많은 관심이 쏠리고 있다. 최근의 몇몇 커뮤니케이션 연구들은 인터넷의 독특한 정보 전달 구조인 하이퍼텍스트 구조가 정보 전달에 있어서 핵심적인 영향을 끼치고 있으며, 따라서 하이퍼텍스트를 어떤 방식으로 구조화하는지에 따라 지식의 전달 내용도 바뀔 수 있다고 주장하고 있다. 이 연구는 이러한 학자들의 의견과 궤를 같이 하여, 이용자의 사전 지식의 차이에 따라 비선형적 웹사이트 구조가 구조적인 지식과 선언적인 지식을 전달하는 데, 어떠한 차이점을 가지는지를 시험적으로 검증한 예비 조사적 연구이다. 관련된 기존 문헌 연구를 통해, 사전 지식이 높은 이용자는 선형 구조보다는 비선형 웹 구조를 통해서 구조적인 지식을 습득하는 데, 유리할 것이고 사전 지식이 낮은 이용자는 선형 구조보다는 비선형 웹구조를 통해서 학습할 때, 선언적인 지식을 습득할 확률이 높을 것이라고 예상되었다. 이를 소규모 집단 실험으로 검증한 결과, 통계적으로 유의한 수준은 아니었지만 비선형적 웹구조는 구조적인 지식을 증가시키는 경향성이 발견되었다. 또한 사전 지식이 높은 이용자 역시 비선형 구조에서 높은 구조적 지식을 습득하는 경향성이 있었다. 그러나 선언적인 지식의 경우에는 웹 구조의 영향이 크게 상관이 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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