오늘날 마이크로블로그는 스마트폰의 보급과 더불어 대중적인 정보전달 방식의 하나로 자리 잡고 있으며, 기존의 정보매체에 비해 사용자들의 관심사 변화를 보다 빠르게 반영하는 특징을 지닌다. 특히 다수 사용자의 관심을 끌고 있는 토픽의 경우, 다양한 정보 출처로부터 풍부한 정보를 제공할 수 있는 잠재력을 보유하고 있기도 하다. 그럼에도 불구하고 높은 비율로 존재하는 노이즈 등으로 인해 마이크로블로그로부터 유용한 정보를 획득하기란 쉽지 않은 문제로 남아있다. 지금까지 특정 문서로부터 주제를 효율적으로 추출, 추적하는 다양한 방법이 제안되었으나, 마이크로블로그와 같은 단문의 문서가 대량으로 생산되는 경우에 활용하기에는 미흡한점이 있었다. 본 논문에서는 특정 주제어가 주어졌을 때, 키워드 그래프를 구성함으로써 그에 대한 사용자들의 관심사가 어떻게 변화하는지를 효과적으로 파악하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 크게 마이크로블로그 내에서의 단어 동시출현빈도를 이용하여 단어간 키워드 그래프를 생성하는 과정과, 네트워크 분할 기법을 이용하여 그래프를 적절히 분할함으로써 사용자의 관심사 별로 나누는 과정을 포함한다. 선별된 주제어에 대해 제안된 방법을 적용해 봄으로서 적은 비용으로 효과적인 주제 발견 및 분할이 가능함을 확인하였다.
유전자 및 단백질간의 복잡한 상호작용에 의해 기능이 결정되는 생명정보 데이터의 특성으로 인하여 생명정보 데이터 분석을 위해서는 이질적인 데이터를 통합적으로 분석할 수 있는 통합시스템이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 생물학 실험실 레벨에서 단백질 구조 관련 데이터를 통합할 수 있도록 XML 모델기반에 웨어하우스 미디에이터 통합시스템을 제안한다. 제안 시스템은 fact constellation 모델을 기반하여 이질적인 소스에 대한 통합 모델링을 진행하고 통합 스키마를 XML 스키마로 변환하여 유지한다. 또한 통합 데이터베이스에 포함된 소스 데이터의 변경 및 출처에 대한 추적 관리를 위해 데이터의 점진적 갱신방법과 서열에 대한 버전관리를 이용한다. 실제로 이 시스템을 단백질 구조(PDB), 서열(Swiss-Prot)과 도메인 분류데이터(CATH) 통합에 적용한 통합 모델링 과정을 보여준다.
수많은 로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 그리고 웹 로그 히스토리 정보에 대한 무결성이나 정보출처에 대한 인증을 적용한 웹 발신 로깅 시스템 구성실험을 한다. 회사의 이메일, 웹메일, HTTP(웹게시판, 블로그 등), FTP, Telnet 및 메신저(MSN, NateOn, Yahoo, DaumTouch, BuddyBuddy, MsLee, AOL, SoftMe)의 서버에서 웹 로그 히스토리 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.
생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.
본 연구에서는 FRBR의 저작 단위로 태그(tag)가 부여되고 있는 LibraryThing에 나타난 태그를 활용하여, 소설(Fiction) 분야 태그들의 특성, 패턴의 형식적인 측면과 동시에 태그의 내용 분석을 시도하였다. 저작의 서지사항 기술 용어, LCSH 용어와 비교하여 관련 정도를 파악하였고, 이에 포함되지 않는 기타 태그의 출처는 어디인지, 저작의 어떤 측면을 표현하고 있는지, 저작과 연계하여 태그의 용어를 살펴보았다. 특히 소설이란 한 분야로 한정함으로써, 소설만이 가지는 특성인 소설의 3요소(주제, 구성, 문체), 소설 구성의 3요소(인물, 사건, 배경)를 반영한 태그를 파악하여, 향후 소설 정보의 조직 및 검색 요소로서 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이를 통해 기존의 색인어를 보완하는 폭소노미 태그의 역할을 규명하고 태깅시스템이 나아갈 새로운 방향을 제시하였다.
최근 안드로이드 스마트폰에서 리패키징을 이용한 악성코드가 급증하고 있다. 리패키징은 이미 배포되고 있는 앱의 내부를 수정한 후 다시 패키징하는 기법이지만, 악성코드 제작자가 기존 앱에 악성코드를 삽입하여 배포할 때 흔히 사용되고 있다. 하지만, 앱을 제공하는 안드로이드 마켓이 다양하고, 각 마켓에서 제공하는 앱이 매우 많기 때문에 모든 앱을 수집해서 분석하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 RePAD 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자의 스마트폰에 탑재된 클라이언트 앱과 원격 서버로 구성되는 시스템이다. 클라이언트는 적은 부하로 사용자가 설치한 앱의 출처와 정보를 추출하여 원격 서버로 전송하고, 서버는 전송된 정보를 바탕으로 앱의 리패키징 여부를 탐지한다. 따라서 리패키징 앱 판별을 위해 앱의 정보를 수집하는 시간과 비용을 줄일 수 있다. 실험을 위해 클라이언트 앱과 원격서버를 갤럭시탭과 윈도우즈 기반의 PC에 각각 구현하였다. 여러 마켓에서 수집된 앱 중 7 쌍의 앱이 리패키징된 것으로 판정하였고, 갤럭시탭에서 평균 1.9%의 CPU 부하와 최대 3.5M의 메모리 사용량을 보였다.
다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다.
전자상거래는 개인과 개인, 기업과 기업, 개인과 기업 상호간에 메시지의 교환을 통해서 이루어진다. 전자상거래를 활성화 할 수 있는 가장 중요한 요소는 메시지 인증으로서, 이는 거래당사자들이 수신된 메시지의 진정성을 확인하는 과정이다. 메시지의 진정성은 위조불가, 부인불가, 변경불가, 출처인증으로 구성되어 있고, 공개키 암호화를 통해 수행 할 수 있다. X.400 메시지처리 시스템과 공개키 암호화에 기반을 두고 있는 PGP가 메시지 교환에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 공개키 암호화와 X.400 프로토콜 그리고 PGP상에 존재하는 메시지 인증문제를 해결하기 위하여 NMAP로 명명된 공개정보 기반 암호화 시스템을 제안하고 이를 설계 구현하였다. 구현된 메시지 인증 프로토콜의 검증을 위해 퍼지적분을 사용하였다. 제안된 시스템은 전자상거래의 활성화와 비대화형 인증 서비스 제공에 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 정조가 초본 『사부수권』을 편찬한 목적이 선본 시리즈와는 다르다는 사실을 밝히고, 편찬 과정과 구성상의 특징을 검토한 뒤, 실제 절록 양상을 정리하여 『삼례수권』의 편찬 의도를 규명하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 『삼례수권』은 약 20일 간의 짧은 시간 동안에 편찬되었으며, 특히 『예기수권』의 편찬의 경우 절록 과정이 다소 세밀하지 못하다. 둘째, 그 구성은 목차나 초록된 구절의 출처와 같은 정보를 생략하거나 간단하게 표기하여 절록된 구절을 강조하고 있으며, 『의례』, 『주례』, 『예기』세 문헌마다 강목 설정을 다르게 하고 있다. 셋째, 정조는 삼례에 대해 『의례』와 『주례』를 존숭하였으며, 『예기』에 대해서는 앞의 두 문헌보다 부차적인 문헌으로 수용하고 있다. 넷째, 정조 특유의 섬세한 절록 양상이 나타나지 않고, 삼례 각 문헌마다 상이한 절록 규칙을 보인다.
본고는 링크드 데이터 및 LRM을 반영하여 2019년 RDA가 개정됨에 따라 RDA의 다양한 활용을 위해 RDA 응용 프로파일 작성시 고려사항을 연구하였다. 연구방법으로 문헌연구와 사례연구를 이용하였으며, 연구 결과로 RDA 응용 프로파일 구축시 다음의 고려사항을 제안하고자 한다. 첫째, 응용 프로파일의 내용으로 기존 연구자들이 제시한 항목인 요소명, 요소 ID, 요소 URI, 기술 방식, 출처, 출처값, 요소의 최소 및 최대 기술 횟수, 주기사항 이외에 추가사항으로 반대 요소, 상위 요소, 하위 요소, 도메인, 범주, 레이블의 여러 이름, MARC 매핑, BIBFRAME 매핑, RDA 기술 사례를 제안하였다. 둘째, RDA의 모든 요소별 규칙에는 4가지 기술 방식과 여러 조건과 선택사항이 제시되고 있는데 이를 보다 구조화시켜 응용 프로파일에 적용하기 위해 RDA 규칙 분석을 바탕으로 규칙을 플로우차트로 표현하는 방법과 이를 다시 응용 프로파일로 표현하는 방안을 제시하였다. 셋째, RDA와 BIBFRAME은 내용 표준과 입력 포맷으로서 상호 연계되고, RDA를 내용규칙 사용하는 BIBFRAME 입력기를 작성하기 위해서는 RDA 규칙과 이에 해당하는 BIBFRAME의 상호 연계가 필수이므로 RDA 응용 프로파일의 내용으로 RDA와 BIBFRAME의 매핑 정보를 추가할 것을 제안하였다. 본 연구를 통해 RDA 응용 프로파일 구축 방안을 모색할 수 있을 것이며, RDA 내용규칙을 바탕으로 한 BIBFRAME의 프로파일 작성에도 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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