• 정보관리학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.29-44
• /
• 2007

본 연구는 왜 이용자들이 정보탐색에 많은 노력을 기울이지 않는가를 알아보기 위하여 교육심리학분야에서 개발된 정신적 노력에 관한 개념을 웹 검색엔진과 도서관시스템 정보탐색행위에 적용하여 보았다. 실험실 환경에서 학부학생 총 15명을 대상으로 탐색실험을 실시하여, 탐색전 설문조사, 탐색후 설문조사, 탐색후 인터뷰, 생각 소리내어 말하기(think-aloud), 로그데이터를 통하여 데이터를 수집하였다. 연구결과, 이용자들은 웹 검색엔진을 도서관시스템에 비하여 휠씬 쉽다고 인지하며 스스로 탐색에 대한 높은 자신감을 가지고 있었다. 이러한 이용자성향은 이용자들이 웹 탐색에 도서관 탐색때보다 더 적은 노력을 기기는 것과 깊은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이용자들의 정신적 노력에 관한 개념은 결과적으로 이용자들의 정보탐색 행위와 경험을 설명하는데 매우 유용한 것으로 밝혀졌다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.263-279
• /
• 2024

클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.207-228
• /
• 2022

학업 및 취업 준비에 대부분의 시간을 쏟는 20대 대학생에게 있어 학습 공간으로써 대학도서관의 역할은 필수적이다. 본 연구의 궁극적인 목적은 코로나19 시기의 이용 행태 변화를 통해 도출된 이용자의 요구를 대학도서관 열람실 공간에 반영하여 활용도를 높일 수 있는 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해 먼저 코로나19 전·후의 대학도서관 열람실 이용 행태를 비교하여 변화와 특성을 확인하였다. 연구 대상으로는 지역 거점 국립대학교인 J대학교를 선정, 중앙도서관의 코로나19 전·후 3개년도에 해당하는 2019~2021학년도의 열람실 이용로그 579,555건을 수집하여 열람실 활용도를 분석하였다. 또한 120,090건의 자료 이용 데이터를 기반으로 도서관 이용 방문 목적을 비교하였고 각 열람실별 특성과 이용률과의 관련성을 분석하였다. 본 연구 결과가 팬데믹 이후 뉴노멀 시대에 대응하기 위한 도서관 열람실 운영 및 공간 재구성 정책 수립 시 기초자료로 활용되길 고대한다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제50권3호
• /
• pp.455-490
• /
• 2016

본 연구는 한국의 다문화가정 청소년이 마주하고 있는 사회적, 문화적 요인이 그들의 일상 정보 행태, 특히 미디어 사용을 통한 정보 행태에 미치는 영향의 양상을 살펴보고자 하였다. 13세에서 18세 사이의 다문화가정 청소년 11명을 대상으로 정보요구기록지, 미디어 이용에 관한 설문조사, 두 차례에 걸친 심층 면담이 실시되었으며, 이를 통해 얻은 자료를 바탕으로 다문화가정 청소년의 일상 문제 상황과 미디어를 통한 정보 요구 해결의 양상을 다각적인 시각에서 분석하였다. 다문화가정 청소년이 일상의 문제 상황에서 필요로 하는 정보의 주제는 학업, 여가, 외모, 자기개발, 생활, 진로 등이었으며, 특히 학업과 여가에 대한 정보 요구가 압도적으로 높았다. 본 연구에 참가한 다문화가정 청소년들은 정보 요구의 해결을 위해 능동적으로 미디어를 사용하고 있었다. 이들에게 미디어는 심리적 도피처이자 안식처였고, 자기표현을 위한 도구였으며, 지식과 생활 정보를 얻을 수 있는 해답의 책이자 여가 시간의 동반자였다. 본 연구에서 제시된 미디어 이용 관련 방안들은 추후 도서관에서 다문화가정 자녀를 대상으로 한 서비스를 기획하는데 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.591-603
• /
• 2018

윈도우 이벤트 로그는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식이며, 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 특정 이벤트 로그는 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기업 보안 감사 및 악성코드 탐지와 관련된 이벤트 로그(외부장치 연결, 응용 프로그램 설치, 공유 폴더 사용, 프린터 사용, 원격 연결/해제, PC 시작/종료, 로그온/오프, 절전모드, 네트워크 연결/해제, 이벤트 로그 삭제, 시스템 시간 변경, 파일/레지스트리 조작, 프로세스 생성, DNS 질의, 윈도우 서비스 추가)들을 선정하고, 발생하는 이벤트 ID를 분류 및 분석하였다. 또한, 기존의 이벤트 로그 분석도구는 EVTX 파싱 기능만을 포함하고 있어 이를 포렌식 수사에 이용할 경우 사용자의 행적을 추적하기 어렵다. 이에 본 연구에서 새로운 분석도구를 구현하였으며, EVTX 파싱과 행위 분석이 가능하다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
• /
• pp.1466-1483
• /
• 2008

This paper discusses the development of an up-to-date computerized CPT (Cone Penetration Test) based soil engineering classification system to provide geotechnical engineers with a handy tool for their daily design activities. Five CPT soil engineering classification systems are incorporated in this effort. They include the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods, both developed by Zhang and Tumay, the Schmertmann, the Douglas and Olsen, and the Robertson et al. methods. In the probabilistic region estimation method, a conformal transformation is used to determine the soil classification index, U, from CPT cone tip resistance and friction ratio. A statistical correlation is established between U and the compositional soil type given by the Unified Soil Classification System (USCS). The soil classification index, U, provides a soil profile over depth with the probability of belonging to different soil types, which more realistically and continuously reflects the in-situ soil characterization, which includes the spatial variation of soil types. The CPT fuzzy classification on the other hand emphasizes the certainty of soil behavior. The advantage of combining these two classification methods is realized through implementing them into visual basic software with three other CPT soil classification methods for friendly use by geotechnical engineers. Three sites in Louisiana were selected for this study. For each site, CPT tests and the corresponding soil boring results were correlated. The soil classification results obtained using the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods are cross-correlated with conventional soil classification from borings logs and three other established CPT soil classification methods.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• 제33권5호통권133호
• /
• pp.57-65
• /
• 2005

Following our previous reports for finger-jointed woods with various finger profiles studied for the efficient use of small diameter logs and woods containing various defects, twelve types of finger-jointed woods glued with three kinds of adhesives and with two sizes of finger pitches were made with sitka spruce and red pine. The effects of the adhesives and finger pitches on bending creep performances of finger-jointed woods were investigated. The shape of creep curves differed among the used adhesives and finger pitches of finger-jointed woods for both tested species. Their creep curves showed a linear behavior beyond about one hour, and the N values fitted to power law increased with increasing finger pitches. The initial deformation increased with increasing finger pitches, regardless of the tested species and kinds of adhesives, whereas the effect of finger pitches on the creep deformation was not clear. For finger-jointed woods glued with polyvinyl acetate (PVAc) resin, creep failure occurred in 106 hours after the load was applied. And the difference of the creep compliance between finger-jointed woods glued with resorcinol-phenol formaldehyde (RPF) resin and aqueous vinyl urethane (AVU) resin was small. The ratios for creep performances of finger-jointed woods glued with RPF resin and AVU resin versus solid wood were higher in creep deformation than initial deformation for both species, and the difference between both adhesives was not found. The relative creep decreased with increasing finger pitches, and the marked differences was not found between RPF resin and AVU resin.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.2059-2071
• /
• 2007

웹 사이트의 구조가 정확하게 주어진다면, 정보 제공자의 입장에서는 사용자의 행위 패턴이나 특성을 효과적으로 파악할 수 있어 보다 나은 서비스를 제공할 수 있고, 사용자의 입장에서는 더욱 쉽고 정확하게 유용한 정보를 찾을 수 있을 것이다. 하지만 웹상의 문서들은 빈발하게 수정되기 때문에 웹 사이트의 구조를 정확하게 추출하는 것은 상당한 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 웹 사이트의 구조를 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 웹 문서를 분석하여 그들 간의 하이퍼링크를 추출하고 이를 웹 사이트의 구조를 나타내는 방향 그래프로 표현한다. 하지만 플래시나 자바 애플릿에 포함된 하이퍼링크는 추출할 수 없는 한계가 있다. 두 번째 단계에서는 이러한 숨겨진 하이퍼링크를 추출하기 위하여 웹 사이트의 접근로그를 이용한다. 즉, 접근로그로부터 각 사용자의 클릭스트림을 추출한 후, 첫 번째 단계에서 생성한 그래프와 비교하여 숨겨진 하이퍼링크를 추출한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실험을 수행하였고, 이러한 실험을 통하여 웹 사이트의 구조를 보다 정확하게 추출할 수 있음을 확인하였다.

• Healthcare Informatics Research
• /
• 제24권4호
• /
• pp.253-262
• /
• 2018

Objectives: We reviewed digital epidemiological studies to characterize how researchers are using digital data by topic domain, study purpose, data source, and analytic method. Methods: We reviewed research articles published within the last decade that used digital data to answer epidemiological research questions. Data were abstracted from these articles using a data collection tool that we developed. Finally, we summarized the characteristics of the digital epidemiological studies. Results: We identified six main topic domains: infectious diseases (58.7%), non-communicable diseases (29.4%), mental health and substance use (8.3%), general population behavior (4.6%), environmental, dietary, and lifestyle (4.6%), and vital status (0.9%). We identified four categories for the study purpose: description (22.9%), exploration (34.9%), explanation (27.5%), and prediction and control (14.7%). We identified eight categories for the data sources: web search query (52.3%), social media posts (31.2%), web portal posts (11.9%), webpage access logs (7.3%), images (7.3%), mobile phone network data (1.8%), global positioning system data (1.8%), and others (2.8%). Of these, 50.5% used correlation analyses, 41.3% regression analyses, 25.6% machine learning, and 19.3% descriptive analyses. Conclusions: Digital data collected for non-epidemiological purposes are being used to study health phenomena in a variety of topic domains. Digital epidemiology requires access to large datasets and advanced analytics. Ensuring open access is clearly at odds with the desire to have as little personal data as possible in these large datasets to protect privacy. Establishment of data cooperatives with restricted access may be a solution to this dilemma.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.240-243
• /
• 2021

최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.