본 연구의 목적은 사이버 언어의 발생 동기를 기반으로 모바일 지속적 사용의도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 예측변수로는 선행연구에서 제시된 경제적 동기, 오락적 동기, 관계강화 동기 그리고 심리적 해방 동기를 선택하였다. 연구대상은 경남과 전북지역에 거주하는 모바일 사용자 76명을 대상으로 설문을 통해 자료를 수집하였다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수들 간의 인과관계에 대한 경로분석을 실시하였다. 분석결과 경제적 동기와 유대강화 동기가 인지된 가치에 이르는 경로가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 경제적 동기가 인지된 위험에 이르는 경로가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.1-6
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2023
Text mining (TM) is most widely used to process the various unstructured text documents and process the data present in the various domains. The other name for text mining is text classification. This domain is most popular in many domains such as movie reviews, product reviews on various E-commerce websites, sentiment analysis, topic modeling and cyber bullying on social media messages. Cyber-bullying is the type of abusing someone with the insulting language. Personal abusing, sexual harassment, other types of abusing come under cyber-bullying. Several existing systems are developed to detect the bullying words based on their situation in the social networking sites (SNS). SNS becomes platform for bully someone. In this paper, An Enhanced text mining approach is developed by using Ensemble Algorithm (ETMA) to solve several problems in traditional algorithms and improve the accuracy, processing time and quality of the result. ETMA is the algorithm used to analyze the bullying text within the social networking sites (SNS) such as facebook, twitter etc. The ETMA is applied on synthetic dataset collected from various data a source which consists of 5k messages belongs to bullying and non-bullying. The performance is analyzed by showing Precision, Recall, F1-Score and Accuracy.
사이버안보의 일선에 있는 국가·공공기관 시스템을 대상으로 하는 사이버 공격이 고도화 되면서 꾸준히 증가하고 있다. 이에 국가·공공기관 시스템의 사이버 공격 사고 예방에 대한 보안 평가 기술 개발이 필요하다. 현재 국가·공공기관 정보 시스템의 취약점 분석에 대한 연구는 거의 자동화 분석에 초점을 맞추어 연구되고 있고, 실제로 보안 점검을 수행하다보면 자동화하기 어려운 부분들도 존재한다. 위협에 대한 보안대책만 생각해보더라도 관리적, 물리적, 기술적 분야에서 각기 다른 방안들을 생각하고 실행할 수가 있는데, 이에 대해서는 주관적이든, 상황적이든 간에 특정한 답변들이 제시된다. 이러한 경향들은 OCIL(Open Checklist Interactive Language)로 규격화되어 부분적인 자동화를 이룰 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 평가문항을 OCIL기반으로 보안수준평가를 할 수 있게끔 XML Converter를 구현하고자 한다.
최근 학교 내 폭력문제가 심각하게 증가하고 있고 사회적인 문제로 발전하고 있다. 더욱이 현실에서의 물리적인 폭력 행위뿐만 아니라, 스마트폰을 이용한 사이버 폭력의 심각성은 매우 높아지고 있어 더욱 심각하다. 초등학생과 같이 사물에 대한 식별이나 인간에 대한 이해가 완전하지 못한 상태에서 위와 같은 사이버폭력에 노출될 경우, 그 심각성은 매우 높다. 본 논문에서는 초등학생을 대상으로 집단 따돌림이나 욕설 등과 같은 사이버폭력으로부터 보호할 수 있는 대비책으로 스마트 안전 지킴이 앱을 제안하고 설계 및 구현하였다. 제안한 융복합 스마트 안전지킴이 앱은 초등학생 어린이를 가진 가정에서 아동의 위치를 파악하여 안전한 귀가를 도울 수 있을 뿐만 아니라, 아동들이 사용하는 메신저에서 욕설이나 비속어 등에 대한 사용을 언어지수와 관계지수로 정의하고 이에 대해 분석하는 실험 시나리오를 제안하였다. 향후 본 연구에 대한 금지어 검색율과 응답시간을 측정함으로써 제안 시스템에 대한 타당성 검토를 수행하고자 한다.
본 논문은 차량 내부 네트워크에서 메시지 인증을 사용하여 사이버 공격을 탐지할 수 있는 보안 시스템을 제안한다. 자동차 내부 네트워크는 브로드캐스트 방식으로 메시지를 전송하고 노드의 식별자를 사용하지 않으므로 송신자를 식별할 수 없다. 송신 노드는 제어 데이터를 암호화 해시함수를 사용하여 메시지인증코드를 생성하여 제어 데이터와 같이 전송한다. 메시지인증코드 생성 시, 결과의 임의성을 증가시키기 위해서 다차원 카오틱 맵을 적용하였다. 수신 노드는 수신한 메시지의 제어 데이터에 대해 생성된 메시지인증코드를 수신 메시지에 존재하는 메시지인증코드 값과 비교하여 전송된 메시지의 위조 여부를 탐지한다. CANoe와 CAPL(Communication Access Programming Language)을 사용하여 차량 내부 네트워크 환경을 구성하고 사이버 공격을 수행하여 성능을 평가하였으며 탐지율 100%의 성능을 보였다.
This study aimed to identify the differences in pitch perception between tonal and non-tonal language listeners. A total of 60 Korean and Chinese listeners participated in the perception test. A two-syllable nonsense word /paba/ was manipulated in five steps. The pitch height or contour on the second syllable was raised or lowered. Both groups were asked to select which of the two syllables had the higher pitch. The findings showed that the majority of Korean listeners (GK) perceived decreased pitch as each peak of the syllable was lowered and perceived increased pitch as it was raised, which means the pitch height is a primary perceptual cue for GK. However, Chinese listeners (GC) perceived sensitive pitch movements as the pitch contour changed. GC's perception may presumably be affected by the L1's tone sandhi. We found it reasonable to assume that language experience has a significant effect on the cross-linguistic perceptual differences between tone and non-tonal language listeners.
최근, 인터넷어학원에서부터 가상대학까지 사이버강좌에 대한 관심이 크게 고조되고 있으며 이의 구현이 활성화되고 있다. 하지만 사이버강좌를 구현하는데 필요한 솔루션의 도입과 콘텐츠의 구축에 있어서는 많은 어려움과 시행착오를 겪게 마련이다. 본 연구에서는 사이버강좌의 구현을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 측면에서의 기본적인 필요 사항을 조사하였다. 하드웨어는 멀티미디어 편집장비, 서버, 교육기자재 둥으로 구분해 볼 수 있는데 실시간강의를 할 것인지 주문형강의를 할 것인지에 따라 기자재 도입의 차이가 있다. 또한 교육솔루션은 크게 콘텐츠 저작도구와 사이버강좌 운영을 위한 학습관리시스템(Learning Management System)으로 구분할 수 있는데 이의 도입에 있어 핵심적인 고려 요소를 제시하였다.
플립러닝 방식의 프로그래밍 언어 학습 시스템에서 사이버 강의에 대한 평가는 일반적으로 온라인에서 객관식 문제로 진행된다. 이때 출제되는 문제는 문제은행에서 랜덤하게 추출하여 학습자 개개인에게 주어진다. 이러한 평가 결과가 성적에 반영되기 위해서는 시험 문제의 형평성이 무엇보다 중요하다. 특히 프로그래밍 언어 과목에서는 문제의 유형에 따라 학습자가 생각하는 난이도가 서로 다를 수 있다. 본 논문에서는 객관식 문제의 유형을 2가지로 분류하여, 각 유형별로 난이도를 관리한다. 그리고 문제의 난이도와 유형을 함께 고려한 문제 출제 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 프로그래밍 언어 과목의 특성을 고려할 때 기존의 출제 방식에 비해 보다 공정하고 효율적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 최근 증가하고 있는 다양한 사이버범죄에 대한 대응강화를 위해 국내에서 발생하고 있는 사이버범죄의 발생현황과 경찰청의 디지털 포렌식 활용실태를 살펴 본 후 사이버범죄의 수사와 범인검거에 있어 좀 더 효율적으로 활용할 수 있는 사이버범죄 대응 디지털 포렌식 모델을 제안하고자 한다. 이 모델은 디지털 포렌식 분석기를 통하여 수집된 데이터를 언어지원시스템에 의해 다양한 개별언어를 표준화된 데이터로 처리하고, 처리된 데이터는 범죄혐의를 입증하는데 있어 법적 증명력이 있는지 여부를 검토하여 법적증명력이 있다고 분석된 데이터들은 다시 경찰 등의 수사기관에 알려주게 되어 신속한 수사를 가능하게 한다. 또한 수사기관은 파일시스템에 직접 접근하여 디지털 증거능력 여부를 조회 확인 할 수 있게 함으로써 보강수사에 대한 수사절차와 시간을 최소화 하고, 디지털 포렌식에 의해 분석된 데이터는 디지털 포렌식 저장기에 다시 저장하여 모아진 데이터를 통해 향후 범죄예측과 예방에 활용하게 함으로써 궁극적으로는 사이버범죄 감소의 효과를 가져 올 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.67-80
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2023
Rice is an important food crop for most of the population in Nowadays, psychologists consider social media an important tool to examine mental disorders. Among these disorders, depression is one of the most common yet least cured disease Since abundant of writers having extensive followers express their feelings on social media and depression is significantly increasing, thus, exploring the literary text shared on social media may provide multidimensional features of depressive behaviors: (1) Background: Several studies observed that depressive data contains certain language styles and self-expressing pronouns, but current study provides the evidence that posts appearing with self-expressing pronouns and depressive language styles contain high emotional temperatures. Therefore, the main objective of this study is to examine the literary cyber writers' posts for discovering the symptomatic signs of depression. For this purpose, our research emphases on extracting the data from writers' public social media pages, blogs, and communities; (3) Results: To examine the emotional temperatures and sentences usage between depressive and not depressive groups, we employed the SentiStrength algorithm as a psycholinguistic method, TF-IDF and N-Gram for ranked phrases extraction, and Latent Dirichlet Allocation for topic modelling of the extracted phrases. The results unearth the strong connection between depression and negative emotional temperatures in writer's posts. Moreover, we used Naïve Bayes, Support Vector Machines, Random Forest, and Decision Tree algorithms to validate the classification of depressive and not depressive in terms of sentences, phrases and topics. The results reveal that comparing with others, Support Vectors Machines algorithm validates the classification while attaining highest 79% f-score; (4) Conclusions: Experimental results show that the proposed system outperformed for detection of depression trends in literary cyber writers using sentiment analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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