• Title/Summary/Keyword: 인터넷

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잔류물질정보 제공을 위한 React 기반 웹 서비스 (React-based Web System Providing Residual Material Information)

  • 김보선;이민성;강민규;박지태
    • KNOM Review
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    • 제24권1호
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    • pp.29-37
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    • 2021
  • 인터넷이 확산되면서 웹을 통해 사용자는 쉽게 다양한 서비스를 제공받고 정보를 교환할 수 있게 되었다. 웹 시스템을 구축할 때 다양한 요구 사항들이 존재하며, 사용자 목적에 적합한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 웹 시스템을 구축해야 한다. 잔류물질정보란 식품 등에 첨가되는 의약품, 농약 들에 대한 정보들을 의미하며 그 중 잔류허용기준은 기업과 농민들이 생산하는 식품 내 잔류물질수치를 측정하여 해당 수치가 국내 혹은 국제 기준을 만족하는지 가늠하는 척도로 사용되고 있다. 현재 식품의약품안전처에서는 식품과 농약 및 동물용의약품을 포함한 식품첨가물에 대한 잔류허용기준을 문서 형태로 제공하고 있으며 이는 웹 시스템 구축을 통해 사용자가 원활하고 편리하게 서비스되어야 한다. 또한, 사용자 접근성을 포함하여 확장성, 호환성 등 다양한 요구 사항을 만족해야 한다. 본 논문은 사용자가 더 편리하게 접근할 수 있고 원활한 잔류물질정보를 제공받을 수 있는 React 기반 잔류물질정보 웹 시스템을 제안한다. 우리는 정보 제공에 있어 중요한 3가지 기능에 대한 속도를 측정하여 기존 잔류물질정보 웹 시스템과 비교하였으며 확장성, 호환성, 접근성 등 7가지 필수 요구 사항에 대하여 정성적으로 평가하였다.

신뢰실행환경기반 엣지컴퓨팅 환경에서의 암호문에 대한 효율적 프라이버시 보존 데이터 중복제거 (Efficient Privacy-Preserving Duplicate Elimination in Edge Computing Environment Based on Trusted Execution Environment)

  • 구동영
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권9호
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    • pp.305-316
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    • 2022
  • 사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.

공공 데이터 기반 소비자 상황을 고려한 시간대별 미디어 추천 시스템 연구 (A Study on the Media Recommendation System with Time Period Considering the Consumer Contextual Information Using Public Data)

  • 김은비;이청용;장필식;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제28권4호
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    • pp.95-117
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    • 2022
  • 인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다

Tag2vec 기반의 지능형 불법 도박 사이트 탐지 모형 개발 (Development of an Intelligent Illegal Gambling Site Detection Model Based on Tag2Vec)

  • 송찬우;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제28권4호
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    • pp.211-227
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    • 2022
  • 오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

스마트팜 전기 사용에 대한 웹기반 실시간 모니터링 시스템 운영 및 전력사용량 분석 (A Web-based Monitoring of Electrical Energy Consumption and Data Analysis of Smart Farm Facilities)

  • 이무열;심소정;김은정;한영수
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.366-375
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    • 2022
  • 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

한국과 일본의 지진재해 및 우주이용 기술예측에 대한 최근의 변화 분석 (Analysis on Results and Changes in Recent Forecasting of Earthquake and Space Technologies in Korea and Japan)

  • 안은영
    • 자원환경지질
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    • 제55권4호
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    • pp.421-428
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    • 2022
  • 본 연구는 2022년 발표한 한국의 제6회 과학기술예측조사와 2019년 발표한 최신의 일본 과학기술예측조사 결과에 주목하여 최근 지질자원 분야에서 국가·사회적으로 높은 기대를 받고 있는 지진재해와 우주이용에 관한 미래기술을 분석하였다. 한국의 2022년 발표한 지진재해 관련 미래기술은 2017년 제시한 지진 예측 및 조기경보 기술 형태와 달리 지진·복합재난 정보기술과 공공데이터 플랫폼으로 제시되었고, 건물·도시의 재난대응 생활밀착 로봇에 적용하는 형태로 제시되었다. 일본 2019년 과학기술예측조사에서는 한국의 3배 수준의 많은 미래기술이 제시되었으며, 지진재해 기술 또한 대규모 지진 예측, 지층 주입에 따른 유발 지진 예측, 전국 액상화 위험 규명, 규모 광역 응력 측정, 사물인터넷(IoT) 혹은 인공지능 관측 영상 분석에 의한 지진 재해 감시·예측 등 상세 기술이 제시되었다. 최신 한국과 일본의 과학기술예측조사의 우주이용 기술은 물/얼음, 헬륨-3, 희토류 금속 등의 자원을 채굴하는 로봇 기술과 달·화성에서 현지자원을 활용한 유인기지 기술 형태로 더욱 구체화되었다. 일본의 기술적 실현시기를 비교해 보면 2019년에 예측한 실현시기가 2015년의 조사결과보다 4~10년 정도 지연되었다. 2019년 이후에도 코로나19 전염병 상황, 2020년 한국과 일본의 탄소중립 선언, 2022년 러시아-우크라이나 전쟁 등 환경변화에 따라 한국과 일본의 미래기술 실현시기의 예측 결과의 불확실성이 더 커질 수 있다. 하지만 앞으로 지질자원 분야에서 정보기술과 연계한 지진재해 및 우주이용 기술에 대한 더욱더 활발한 연구개발이 요구된다.

테디베어 캐릭터를 응용한 3D 디자인 및 SNS 개발에 관한 연구 (A study on 3D design and SNS developmenst using teddy bear character)

  • 정유섭
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권4호
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    • pp.123-136
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    • 2021
  • 테디베어는 100년이 넘는 시간 동안 귀엽고 친근한 이미지를 바탕으로 전 세계인의 사랑을 받아온 대표적인 봉제 인형이며 오랜 시간 동안 함께 해온 만큼 단순한 동물 인형의 차원이 아닌 남녀노소 및 연령에 상관없이 추억이 담긴 사람들의 친구로서 여겨지고 있다. 테디베어는 완구를 넘어 한 시대의 사회상과 이슈를 상징하는 역할을 해오며 그 모습과 성격이 계속 발전해 오고 있으나 여전히 봉제 완구의 이미지에서 벗어나지 못하고 있다. 따라서 인터넷과 스마트폰을 바탕으로 큰 변화를 겪고 있는 현재의 환경과 시장 상황에 발맞춰 보다 발전된 테디베어 캐릭터가 탄생되어야 할 것이다. 이에 캐릭터의 개념과 시장의 발전을 돌아보고 테디베어가 지닌 의미와 현재의 이미지를 분석하여 현대사회의 흐름과 추세에 맞춰 탄생시킨 새로운 테디베어 이야기 및 세계관을 바탕으로 캐릭터의 형태와 성격을 스케치와 디자인 프로그램을 통해 개발하고 개발된 캐릭터를 3D 프로그램을 통해 입체화했으며 이렇게 만들어진 3D 결과물은 영상 채널, SNS 채널을 통해 전파될 수 있는 영상물로 만들어졌다. 또한 우리나라의 캐릭터 비즈니스가 전 세계적인 변화에 발맞춰 발전 할 수 있는 방향을 살펴보고 캐릭터 강국으로서의 진입 가능성을 제시하고자 한다.

영화 ≪그린북≫에 나타난 인종주의와 토의를 통한 해결 방안 (Racism in the movie ≪Green Book≫ and solutions through discussion)

  • 박주은
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권3호
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    • pp.159-165
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    • 2022
  • 이 연구의 목적은 영화 ≪그린북≫에 나타난 인종주의를 살펴보고 학생들과 토의를 통해 인종차별에 대한 해결 방안을 모색하고자 한다. 이 영화는 1962년 미국을 배경으로 인종차별 사회 속에서 흑인 피아니스트 셜리 박사와 운전기사 토니와 좋은 유대를 맺는 과정을 나타낸다. 이 연구는 2021년 2학기 S 대학교 글로벌 시대의 인문학 수업시간에 다룬 주제 중 하나인 인종 주제를 활용하였다. 왜냐하면 인종주의가 발생한 이래로 현재 코로나19 팬데믹 상황에서도 끊임없는 인종차별의 문제가 발생하고 있기 때문이다. 그러므로 연구자는 이론적 배경으로 인종주의와 상호문화교육에 대해 살펴보고 영화에 나타난 인종차별 사례와 현재 발생한 인종차별 사례를 살펴보았다. 인종주의 차별 역사는 중세 유럽으로 거슬러 올라가고 종교적 갈등으로 발생하였고 백인 우월주의에 기인하였다. 이 인종차별 해결방안으로 국제기구는 상호문화교육을 제시하였다. 그리고 이 연구에서 영화를 활용한 이유는 인터넷과 함께 태어나고 성장한 디지털 네이티브 세대라고 불리는 대학교 1학년 학생을 대상으로 학생들의 관심과 학습동기를 유발하고자 하기 때문이다. 이 연구는 토의를 활용하여 인종차별에 대한 학생들의 해결책을 제시한 후에 연구자의 해결 발안을 제시하였다.

웹취약점 자동진단 개선방안 (Improvement Mechanism for Automatic Web Vulnerability Diagnosis)

  • 김태섭;조인준
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.125-134
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    • 2022
  • 스마트폰 기술의 발전으로 인하여 2020년 기준 전 국민의 91.9%가 인터넷 이용[1]하여 수시로 홈페이지와 모바일 앱을 통해 정보를 습득하고 있다. 정보제공을 담당하는 홈페이지의 수가 점점 늘어남에 따라 홈페이지의 안전성을 진단하는 웹취약점 진단 신청수도 매년마다 증가하고 있는 상황이다. 기존 웹취약점 점검은 진단원이 수작업으로 홈페이지를 모의 해킹하여 취약점을 진단했기 때문에 진단대상 홈페이지 수에 비례하여 진단인력이 늘어나야한다. 하지만 현실적으로 웹취약점 진단인력 확보에 한계가 있고, 진단인력을 늘렸을 경우 많은 비용이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 자동진단 도구를 사용하여 수동진단의 일부를 대체하고 있다. 본 논문에서는 현재의 자동진단 범위를 확대하기 위한 방안을 새롭게 제안하였다. 즉, 웹취약점 진단항목의 영향도를 분석하여 자동진단 가능 항목을 도출하고, 실제 운영 중인 홈페이지에 수동 및 자동진단을 수행하여 진단결과에 대한 비교 분석을 통해 자동진단 가능항목을 파악하였다. 또한 자동진단 개선방안을 제시하여 자동진단 도구 개선을 통해 모든 취약점 항목은 아니지만 가능한 항목에 대해서 수동진단을 대체할 수 있다. 이를 통해서 진단 및 정밀진단이 필요한 부분에 집중하여 안전한 홈페이지 운영환경 조성에 기여할 수 있을 것이다.

토픽모델링 기반의 국내외 미래 자동차 연구동향 비교 분석: CASE 키워드 중심으로 (Analysis of domestic and foreign future automobile research trends based on topic modeling)

  • 정호정;김건욱;김나경;장원준;정원웅;박대영
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권5호
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    • pp.463-476
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    • 2022
  • 과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.