인터넷 기업의 영업 이익과 업무 효율성을 높이기 위해 개인정보를 이용한 업무 위탁행위가 증가되고 있다. 개인정보를 위탁받은 업체들에서 개인정보 노출 사고가 발생하는 경우 업무를 위탁한 기업들이 고스란히 피해를 입게 된다. 본 연구는 개인정보를 위탁받은 업체들의 업무 속성들을 분석하고 개인정보의 중요도에 따른 가중치를 적용하여 개인정보 노출 위험성이 높은 업체를 식별할 수 있는 모델을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 개인정보 위탁관계, 개인정보 위탁서비스, 개인정보 이용항목들을 분석하고 사회연결망 분석과 군집분석을 활용하여 네트워크 중심성이 높은 업체 중 정보보호인증 획득이 필요한 업체를 식별하였다. 본 연구 결과는 개인정보를 이용하는 기업들을 관리하는 민간기업이나 공공기업의 정보보호 전략 수립에 활용될 수 있을 것이다.
2020년 신종 코로나 바이러스 감염증은 다시 한번 중국 경제의 구조 전환을 촉진했고 중국의 "인터넷+"업계의 경제 발전을 가속화하는 가운데, "패션 네트워크+플랫폼 마케팅"의 새로운 온라인 마케팅 모델이 주목받고 있다. 본문은 인지 모형에 기초하여 인지, 감정, 그리고 행위의 세 단계로부터 왕홍 경제 환경에서 소비자의 중복 구매에 대한 영향 요인을 분석하였다. 인터넷을 통해 수집된 438부의 설문지는 SPSS V 22.0와 AMOS V 22.0를 사용하여 수집된 데이터에 대한 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식 분석을 실행하였다. 연구에서 가정된 검증은 신형 전자상 거래 사업자에서 소비자의 구매의도에 대한 흡인력을 제시한다. 본 연구는 실증 분석을 사용하여 인터넷을 통한 경제 환경에서 소비자의 중복 구매의도에 미치는 영향 요인을 분석하였다. 그 결과 전자상 거래의 서비스 품질 중 전문성이 사회적 관계에 미치는 영향과 인지된 상호작용성이 소비자의 만족도에 영향을 미치지 않는 것 외에 모든 요소가 사회적 관계와 소비자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 관계와 소비자 만족도가 중복 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구를 통해 전자상거래가 진행될 때에는 인터넷 판매 전문 능력과 가치관, 제품 특징의 적절성을 중시해야 한다.
사물인터넷(IoT)은 다양한 디바이스가 유무선 네트워크를 통해 연결되어 정보를 수집, 처리, 교환, 공유하는 환경이다. 대표적 디바이스가 스마트폰 같은 모바일 IoT 디바이스인데, 사용자에게 고성능서비스를 제공하기 위해 파워를 많이 소비하지만 상시 공급할 수 없어서 주어진 IoT 환경에 적합하게 파워 관리를 하는 것이 필수적이다. 하지만 기존 모바일 IoT 디바이스의 파워 관리에는 AP, AP 내/외부 HW 모듈, OS, 플랫폼, 어플리케이션 등 다양한 요소가 복잡하게 얽혀 있어서 이 관계를 쉽게 파악하고 관리하는 체계적인 방법이 필요하다. 또한 파워 관리와 연관된 다양한 관리 정책, 운영 환경, 알고리즘 등 가변 요소를 분석하고 이를 파워 관리 개발에 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 모바일 IoT 디바이스 파워 관리를 체계적으로 개발하기 위한 공학 원칙과 이를 기반으로 한 방법을 제안한다. 실행가능성 검증을 위해 커넥티드 헬멧 시스템 파워 관리가 사례연구로 사용되었다.
스마트 폰, 태블릿 PC 등 스마트 디바이스를 통해 언제, 어디서나 인터넷에 접속하여 다양한 정보를 습득할 수 있다. 그러나 장애인의 경우 이러한 IT 환경을 적절히 활용하지 못하고 있으며, 이로 인해 발생하는 정보격차에 대한 사회적 문제가 많은 연구를 통해 지적되고 있다. 본 연구에서는 TAM을 활용하여 시각장애인의 스마트기기 수용의도 및 사용행위에 대한 실증연구를 진행하였다. 그 결과, 혁신성은 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 즐거움 모두에 유의미한 것으로 나타났으며, 자아존중감과 자아효능감은 지각된 용이성에만 유의미한 것으로 조사되었다. 또한 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 즐거움 모두 재사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 관련 실무자와 연구자들에게 많은 시사점을 제공할 것이다.
4차 산업 혁명과 데이터 환경의 급격한 변화는 기존 관계형 데이터베이스(RDB)는 기술적 한계를 드러내고 있다. IDC/금융/보험 등 전 분야에서 비정형 데이터에 대한 새로운 분석방안으로 그래프 데이터베이스(GDB) 기술에 관심이 높아지고 있다. 그래프 데이터베이스는 상호 연동된 데이터를 표현하고 광범위한 네트워크에서 연관 관계 분석에 효율적인 기술이다. 본 연구는 기존 RDB를 GDB 모델로 확장하고, 새로운 이상징후 탐지를 위해 기계학습 알고리즘(패턴인식, 클러스터링, 경로거리, 핵심추출)을 적용하였다. 성능분석 결과 이상 행위 성능(약 180배 이상)이 크게 향상되었고, RDB로 분석 불가능한 5단계 이후 이상징후 패턴을 추출할 수 있음을 확인하였다.
최근 랜섬웨어 탐지는 디지털 콘텐츠 보호를 위한 컴퓨터 보안 분야에서 중요한 주요한 이슈가 되고 있다. 그러나 불행하게도 현재 시그니쳐 기반이나 정적 탐지 모델의 경우 압축 및 암호화 등의 기법을 이용하여 탐지를 피해갈 수 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 RF, SVM, SL, NB 알고리즘 같은 데이터 마이닝 기법을 이용한 다이나믹 랜섬웨어 탐지 시스템을 제안하였다. 이 기법은 실제 소프트웨어를 구동 시켜 동작 행위를 추출해 API 호출 흐름 그래프를 만들고 그 특징을 분석에 이용하였다. 그 후 데이터 정규화, 특징 선택 작업을 진행하였다. 우리는 이러한 분석과정을 더욱더 개선 시켰다. 마지막으로 데이터 마이닝 알고리즘을 적용시켜 랜섬웨어인지를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 더 적합한 추가 샘플 랜섬웨어 데이터를 수집하여 실험하였고 탐지성능이 향상되었음을 보여주었다.
분자의 병진운동과 회전운동의 상관함수에 대한 감쇠함수 모델을 사용하여 분자액체의 비간섭중성자 산란단면적을 분석하였다. 이러한 방법은 직접적으로 산란함수를 구한다는 점에서 중간함수를 거치는 종래의 방법과는 판연히 다르다. 감쇠함수는 그장파장극한과 일반진동수 분포함수간의 간단한 관계에서 결정하였고 병진운동과회전 운동의 결합관계는 무시된다고 가정하였다. 분자질량중심의 병진운동은 그 짧은 시간과 장시간에서의 행위를 적절히 기술하는 물리적 모텔을 사용하였고 회전운동은 쌍극상관함수 또는 적외선진동 홈수스펙트럼의 푸리어 변환으로 된 감쇠함수에 관계된다고 가정하였다. 액체메탄에 대한 이론적 절대 산란강도를 계산하였으며 이는 열 및 냉중성자 측정치와 만족할만한 일치를 보여주고 있다.
본 연구는 최근 전자 금융거래의 증가와 동시에 금융거래 정보의 탈취 혹은 변조 등 보안위협 또한 급증하면서 안전한 보안 방안과 대응이 시급한 실정이다. 이에 종래에 사용된 사기방지시스템 혹은 이상금융거래 탐지시스템(FDS, Fraud Detection System, 이하 FDS)을 최근 주목 받고 있는 빅데이터 관련 기술(이상금융거래에 대한 다양한 형태의 정형/비정형 금융거래 이벤트 데이터를 실시간으로 수집/저장하고 과학적 연관 분석 기법을 활용하여 비정상 행위를 탐지 및 차단할 수 있는 기능)을 활용하여 국내 금융회사인 A사에 개선 모델을 구축 하였다. 구축결과 시나리오 고도화 분석을 통한 오검출을 최소화 하여 기존 시나리오 Detect탐지 대상의 감소 효과를 나타냈다. 아울러 FDS고도화에 대한 향후 발전방향을 제안하고자 한다.
소셜 미디어에서 일반적으로 게시물을 올릴 때 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 태그를 이용하여 주로 검색이 이루어지기 때문이다. 사용자는 태그를 게시물에 붙임으로써 게시물을 많은 사람들에게 노출시키길 원한다. 또한, 사용자는 게시물과 함께 태깅될 태그를 붙이는 행위를 번거롭게 여겨 태깅하지 않은 게시물도 올리게 된다. 본 논문에서는 입력 이미지와 유사한 이미지를 찾아 해당 이미지에 부착된 레이블을 추출하여 그 레이블이 태그로 존재하는 인스타그램의 게시물들을 찾아 게시물 속 존재하는 다른 태그들을 추천해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법의 모델을 통하여 이미지로 부터 레이블을 추출하여 추출된 레이블로 인스타그램을 크롤링하여 레이블 외의 태그를 정렬하여 추천해준다. 추천된 태그를 이용하여 이미지를 게시하기도 편해지고, 검색의 노출을 높일 수 있고, 검색오류가 적어 높은 정확도를 도출할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 VHDL '87 및 '93 LRM의 전체 사양을 지원하며 VHDL-to-C 사상의 전처리 과정을 수행하는 VHDL 컴파일러 전반부의 설계 및 구현에 대해서 논한다. VHDL 컴파일러 전반부는 I)VHDL의 계층적 구조체, 선언 영역 및 가시성, 다중 정의 및 동형 이의어, 병행적 다중 스택 구조를 표현하기 위해서 분석 터미널 데이터에 심볼 트리를 구성하였으며, 2) VHDL 고유의 객체, 타입 및 서브타입, 속성과 연산자 등을 나타내기 위한 구조체 및 지원 함수를 설계하였고, 3) VHDL의 병행문/순차문, 행위/구조 기술, 동기 메커니즘 등을 분석하여 VHDL-to-C 사상에 필요한 어의 정보를 구축하고, 4) VHDL 분석 과정에서 어의 데이터의 저장 및 검색이 효과적으로 이루어 지도록 어의 토큰 정의 및 어의 전파 기능 등을 설계하였다. Validation suite를 이용한 실험에서 VHDL 컴파일러 전반부는 LRM 전체 사양을 분석할 수 있음을 확인하였고, VHDL의 계층성/가시성/병행성/어의 검사 등을 효과적으로 처리하기 위해 설계 및 구현된 심볼 트리와 어의 토큰 등의 분석 데이터 모델에 대한 성능 분석 실험에서 VHDL컴파일러 전반부는20- 30%의 개선 효과를보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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