• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1060-1070
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• 2022

정보 기술의 발달로 시스템의 규모는 대형화되고 역할의 종류도 다양해져서 기존의 역할기반 접근제어로는 확장성, 호환성, 복잡성 등의 한계에 부딪히게 되었다. 블록체인 기술은 기존 보안 취약점에 새로운 해법을 제시하며 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 저장소의 접근 빈도와 저장 용량에 따라 요구되는 가스 및 처리 시간이 달라지는 블록체인 환경에서 효율적인 역할기반접근제어를 제안하였다. 제안하는 방식은 재사용 가능한 단위의 역할을 재정의하고, 동적인 상태를 효율적으로 반영할 수 있는 계층적 구조를 도입하여 복잡성을 해결하고 효율성 및 확장성을 강화하였고, 암호화폐 연동이 가능할 수 있도록 사용자 중심의 인증기능을 포함하였다. 제안하는 모델은 마르코프체인을 이용하여 이론적으로 먼저 검증하고, 이더리움 프라이빗 네트워크에서 구현하여 대표함수에 대한 비교 실험을 실행하여 사용자 추가 및 트랜잭션 등록 시에 요구되는 시간과 가스 효율성에 대하여 검증하였다. 향후 이를 기반으로 예외 상황 등을 고려한 구조 확장 및 실험 등이 요구된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제19권3호
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• pp.457-485
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• 2013

본 연구는 기존의 Hofstede(1980, 1991), Schwartz(1992, 1994), Trompenaars & Hampden-Turner (1997), House et al.(2004) 등과 같은 국가 간 비교문화연구가 한국과 같은 비서구권 문화를 설명하는 데에는 한계가 있다는 인식 하에 한국사회의 문화적 특성을 발견하여 범주화 및 개념화를 시도하였다. 한국사회의 문화적 특성에 대한 기존의 국내연구들은 연구자의 경험과 직관에 의한 발견적인(heuristic) 접근방법이라는 한계가 있다. 이에 본 연구는 한국사회의 문화적 특성을 보다 타당하게 기술할 수 있는 범주를 찾기 위해 문화합의이론을 적용하였다. 구체적으로 자유목록에 대한 빈도분석, 파일분류, 다차원척도법 및 네트워크 분석을 실시하였다. 결과적으로 한국문화는 '공적자아인식, 집단중시, 온정적 인간관계, 위계성 중시, 결과중시' 라는 5개의 범주로 구분할 수 있었다. 한국문화의 특성에 대한 이러한 범주의 발견은 앞으로 한국사회현상을 설명하는데 중요한 변수로 응용되고 적용할 수 있을 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제15권4호
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• pp.565-589
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• 2009

본 연구에서는 게임 사용의 부정적 결과에 초점을 둔 선행 연구와 달리, 게임활용의 긍정적 결과로서의 적응적 게임활용도를 측정하는 도구를 개발하고 타당화하였다. 예비조사를 통해 적응적 게임활용 측정 도구를 개발하고, 유층표집을 통해 선정된 전국 중고등학생 600명을 대상으로 본조사를 실시하였다. 연구결과 활력 경험, 생활경험 확장, 여가 선용, 몰입 경험, 자긍심 경험, 통제력 경험, 사회적 지지망 유지 및 확장 등 7개의 요인으로 구성되는 척도의 신뢰도와 시간에 걸친 안정성이 확인되었다. 또한, 척도의 구성타당도, 변별타당도, 및 공인타당도를 확인하였다. 게임 연구의 외연 확장과 관련한 본 연구의 시사점과 장래 연구 방향을 논의하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권1호
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• pp.150-190
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• 2024

This article proposes a framework to elucidate the structural dynamics of the generative AI ecosystem. It also outlines the practical application of this proposed framework through illustrative policies, with a specific emphasis on the development of the Korean generative AI ecosystem and its implications of platform strategies at AI platform-squared. We propose a comprehensive classification scheme within generative AI ecosystems, including app builders, technology partners, app stores, foundational AI models operating as operating systems, cloud services, and chip manufacturers. The market competitiveness for both app builders and technology partners will be highly contingent on their ability to effectively navigate the customer decision journey (CDJ) while offering localized services that fill the gaps left by foundational models. The strategically important platform of platforms in the generative AI ecosystem (i.e., AI platform-squared) is constituted by app stores, foundational AIs as operating systems, and cloud services. A few companies, primarily in the U.S. and China, are projected to dominate this AI platform squared, and consequently, they are likely to become the primary targets of non-market strategies by diverse governments and communities. Korea still has chances in AI platform-squared, but the window of opportunities is narrowing. A cautious approach is necessary when considering potential regulations for domestic large AI models and platforms. Hastily importing foreign regulatory frameworks and non-market strategies, such as those from Europe, could overlook the essential hierarchical structure that our framework underscores. Our study suggests a clear strategic pathway for Korea to emerge as a generative AI powerhouse. As one of the few countries boasting significant companies within the foundational AI models (which need to collaborate with each other) and chip manufacturing sectors, it is vital for Korea to leverage its unique position and strategically penetrate the platform-squared segment-app stores, operating systems, and cloud services. Given the potential network effects and winner-takes-all dynamics in AI platform-squared, this endeavor is of immediate urgency. To facilitate this transition, it is recommended that the government implement promotional policies that strategically nurture these AI platform-squared, rather than restrict them through regulations and stakeholder pressures.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.111-119
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• 2024

본 논문에서는 해상에서 수집되는 다양한 출처의 정보들을 수집할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 현재 운영되는 해양 관련 빅데이터 플랫폼들은 만들어진 데이터를 저장 및 공유하는데 초점이 맞추어져 있고 데이터 수집과 전처리는 데이터 제공자가 각자 담당한다. 지상 대비 열악한 통신망을 사용하는 해양 환경에서 데이터를 수집 및 통합하는 것은 높은 비용과 비효율성이 존재하며, 이로 인해 관련 인프라의 구현이 쉽지 않다. 특히 기상 정보, 레이더 및 센서 데이터 등 실시간 데이터 수집 및 분석이 필요한 분야의 경우 통신망 문제와 더불어 데이터 보안, 조직과 선박의 특성, 데이터 수집 비용 문제 등 지상 대비 다수의 문제를 고려해야 한다. 먼저 본 논문에서는 이 문제들을 정의하고 해결방안을 제시한다. 그리고 이를 반영한 빅데이터 플랫폼 설계를 위해 데이터 소스, 계층적 MEC, 데이터 전송 구조를 우선 제안한 후 이를 모두 통합한 전체 플랫폼 구조를 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.1986-2009
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• 2024

The integration of blockchain technology with the rapid growth of Internet of Things (IoT) devices has enabled secure and decentralised data exchange. However, security vulnerabilities and performance limitations remain significant challenges in IoT blockchain networks. This work proposes a novel approach that combines transaction representation and machine learning techniques to address these challenges. Various clustering techniques, including k-means, DBSCAN, Gaussian Mixture Models (GMM), and Hierarchical clustering, were employed to effectively group unlabelled transaction data based on their intrinsic characteristics. Anomaly transaction prediction models based on classifiers were then developed using the labelled data. Performance metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-measure were used to identify the minority class representing specious transactions or security threats. The classifiers were also evaluated on their performance using balanced and unbalanced data. Compared to unbalanced data, balanced data resulted in an overall average improvement of approximately 15.85% in accuracy, 88.76% in precision, 60% in recall, and 74.36% in F1-score. This demonstrates the effectiveness of each classifier as a robust classifier with consistently better predictive performance across various evaluation metrics. Moreover, the k-means and GMM clustering techniques outperformed other techniques in identifying security threats, underscoring the importance of appropriate feature selection and clustering methods. The findings have practical implications for reinforcing security and efficiency in real-world IoT blockchain networks, paving the way for future investigations and advancements.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.81-96
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• 2013

웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.118-131
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• 2019

대용량의 8K UHD(Ultra High Definition) 콘텐츠를 지상파 방송으로 제공하기 위해서는 현 지상파 방송 시스템으로는 제한된 대역폭 등 여러 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 UHD 콘텐츠 전송 기술이 연구되었고, 그 중 하나로 지상파 방송망과 통신망을 이용한 8K UHD 방송 시스템이 제안되었다. 해당 기술은 8K UHD 콘텐츠를 영역 분할한 후 계층 분리를 통해 이종망으로 전송하여 지상파 방송망의 제한된 대역폭 문제를 해결하고자 하였다. 지상파 방송망을 통해 FHD(Full High Definition)에 해당하는 기본 계층과 4K UHD를 위한 부가 향상 계층 데이터를 전송하고, 통신망으로 8K UHD를 위한 부가 향상 계층 데이터를 전송한다. 이러한 방식으로 8K 콘텐츠를 제공할 경우, 지상파로는 최대 4K UHD 방송을 수신 할 수 있고 통신망을 추가로 이용할 경우 8K UHD까지 수신가능하다. 그러나 현재 국내 지상파 UHD 방송의 할당된 비트율 내에서 4K UHD 콘텐츠를 전송하기 위해서는 압축율을 높여 전송하는 상황도 존재하여 일정 수준의 화질열화는 필연적으로 발생한다. 그럼에도 UHD 콘텐츠의 특성상, 화질은어떤 요소보다 최우선적으로 고려되어야 하므로 제한된 비트율 내에서도 화질을 최대한 보장할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 방송 시스템 내의 콘텐츠 생성기의 패킷 스케줄링이 필요하다. 콘텐츠 생성기는 방송망과 통신망을 이용한 8K UHD 방송 시스템내에서 인코딩된 미디어 데이터들을 패킷화하고 다중화기로 송출하는 기능을 수행한다. 다중화기는 콘텐츠 생성기로부터 전달받은 패킷 순서대로 송출하기 때문에 콘텐츠 생성기에서 다중화기로 전송하는 과정의 전송 시간과 전송률을 일정하고 정확하게 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 일정 수준의 UHD 콘텐츠의 화질을 보장할 수 있도록 콘텐츠 생성기와 다중화기 간의 데이터 전송량 가변 전송 스케줄러를 제안한다. 이를 통해 UHD 방송 콘텐츠 종류에 관계없이 일정 수준의 화질을 보장하면서도 UHD 서비스의 끊김이나 지연을 최소화하여 사용자의 QoS(Quality of Service)를 향상시키고자 한다.

• 한국항해학회지
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• 제23권1호
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• pp.75-84
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• 1999

Although many studies on modelling of port competitive situation have been conducted, both theoretical frame and methodology are still very weak. In this study, therefore, a new algorithm called ESD (Extensional System Dynamics) for the evaluation of port competition was presented, and applied to simulate port systems in northeast asia. The detailed objectives of this paper are to develop Unit fort Model by using SD(System Dynamics) method; to develop Competitive Port Model by ESD method; to perform sensitivity analysis by altering parameters, and to propose port development strategies. For these the algorithm for the evaluation of part's competition was developed in two steps. Firstly, SD method was adopted to develop the Unit Port models, and secondly HFP(Hierarchical Fuzzy Process) method was introduced to expand previous SD method. The proposed models were then developed and applied to the five ports - Pusan, Kobe, Yokohama, Kaoshiung, Keelung - with real data on each ports, and several findings were derived. Firstly, the extraction of factors for Unit Port was accomplished by consultation of experts such as research worker, professor, research fellows related to harbor, and expert group, and finally, five factor groups - location, facility, service, cargo volumes, and port charge - were obtained. Secondly, system's structure consisting of feedback loop was found easily by location of representative and detailed factors on keyword network of STGB map. Using these keyword network, feedback loop was found. Thirdly, for the target year of 2003, the simulation for Pusan port revealed that liner's number would be increased from 829 ships to 1,450 ships and container cargo volumes increased from 4.56 million TEU to 7.74 million TEU. It also revealed that because of increased liners and container cargo volumes, length of berth should be expanded from 2,162m to 4,729m. This berth expansion was resulted in the decrease of congested ship's number from 97 to 11. It was also found that port's charge had a fluctuation. Results of simulation for Kobe, Yokohama, Kaoshiung, Keelung in northeast asia were also acquired. Finally, the inter port competition models developed by ESB method were used to simulate container cargo volumes for Pusan port. The results revealed that under competitive situation container cargo volume was smaller than non-competitive situation, which means Pusan port is lack of competitive power to other ports. Developed models in this study were then applied to estimate change of container cargo volumes in competitive relation by altering several parameters. And, the results were found to be very helpful for port mangers who are in charge of planning of port development.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-11
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• 2020

스마트 그리드 환경의 중요한 기본 구성 요소라 할 수 있는 스마트 미터기는 유틸리티 기관에게 실시간 전력소비 정보를 제공한다. 그렇지만, 스마트 미터기에 의한 전력 소비 데이터 집계 과정에서 정보 보안 및 사생활 보호를 보장하는 작업은 쉽지 않다. 최근 몇 년 동안 특정 소비자의 전력 소비 정보 추출을 방지하는 정보 보안 데이터 집계 프로세스에 관해 많은 연구가 있었으나 대부분 내부 공격자로부터 안전하지 않거나 데이터 무결성을 제공하지 못하고 있다. 게다가, bilinear pairing 또는 hash-to-point 작업이 스마트 미터기에서 수행되기 때문에 계산 비용이 만족스럽지 않은 상황이다. 현재 에너지 공급 회사, 신생 기업, 기술 개발자, 금융 기관, 국가 정부 및 학계에서 큰 관심을 끌고 있는 기술로 블록체인 또는 분산 원장 기술이 활발히 연구되고 있다. 특히, 전력 소비 네트워크와 관련하여 블록체인은 상당한 이점과 혁신을 가져올 것으로 소개되고 있다. 이에 본 연구에서는 블록체인 기술을 사용한 분산된 전력 소비 정보 보호 및 보안 미터 데이터 집계 시스템을 제안하고, 손쉽게 구현할 수 있는 자바 프로그램을 나타낸다. 여기에서 스마트 미터 데이터는 계층적 Merkle 트리에 의해 집계 및 검증되며, 비잔틴 결함 허용 프로토콜에 의한 합의 방식이 지원된다.