인터넷의 활용이 급속도로 증가하고 있는 실정에 비추어 볼 때 인터넷은 머지 않아 세계 상거래무역의 새로운 장으로서 큰 역할을 담당하게 될 것이다. 이런 상황하에서 인터넷의 도입이 무역에 어떠한 영향을 미치며, 그에 대한 국제적인 논의는 어떤 방향으로 전개되고 있는지를 살펴보고, 이러한 국제적 논의와 관련하여 무역에서 야기될 수 있는 문제점을 도출하고 그에 대한 우리의 대응방안을 제시하고자 하는 것이다.
최근 들어 전 세계적으로 추진되고 있는 5G가 4차 산업혁명에서 데이터의 흐름을 책임질 신경망 역할을 담당하고 향후 관련 시장에 대한 막대한 가치를 창출할 것으로 예상되고 있다. 하지만 5세대 네트워크의 장밋빛 전망과 5G 개통에 있어 선도적 위치에도 불구하고, 네트워크 사업자들은 5G 네트워크의 온전한 구축을 주저하고 있다. 이는 구축비용을 상회하는 사업모델이 부재하여 네트워크 사업들자이 막대한 구축비용의 회수가 어렵다고 판단하고 있기 때문이다. 더불어 5G의 사업 환경을 종합적으로 조사하거나 분석한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 5G 실용화 및 활성화에 필수불가결한 관련 기술, 서비스, 정부정책 그리고 사업모델에 관한 연구이슈를 포괄적으로 제안하고 발전적 제언을 제시하였다.
무선인터넷은 이동 단말기를 통해 무선으로 인터넷에 접속하여 데이터 통신이나 인터넷 서비스를 제공받을 수 있는 네트워크이다. 무선 접속망과 유선 인터넷의 다른 두 네트워크를 효율적으로 연동하기 위해서는 프로토콜 전환 시스템인 WAP게이트웨이가 필요하다. 무선인터넷 서비스를 안정적이고 비용 효율적으로 제공하기 위해서는 적절한 게이트웨이 시스템 용량산출이 필요하고 시설투자의 경제성을 획득하기 위해서는 트래픽 모델링 및 예측을 포함한 트래픽 엔지니어링 기법이 필요하다. 기존의 용량산출 기법은 직관적이고 정성적인 방식을 탈피하지 못했으나 본 논문에서는 보다 정량적이며 해석적으로 WAP 서비스에서 트래픽 기술 파라미터 정의하고 트래픽 예측 기법에 근거한 용량산출 기법을 다룬다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.305-318
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2022
Abusive behaviors have become a common issue in many online social media platforms. Profanity is common form of abusive behavior in online. Social media platforms operate the filtering system using popular profanity words lists, but this method has drawbacks that it can be bypassed using an altered form and it can detect normal sentences as profanity. Especially in Korean language, the syllable is composed of graphemes and words are composed of multiple syllables, it can be decomposed into graphemes without impairing the transmission of meaning, and the form of a profane word can be seen as a different meaning in a sentence. This work focuses on the problem of filtering system mis-detecting normal phrases with profane phrases. For that, we proposed the deep learning-based framework including grapheme and syllable separation-based word embedding and appropriate CNN structure. The proposed model was evaluated on the chatting contents from the one of the famous online games in South Korea and generated 90.4% accuracy.
분산되고 복잡한 정부 및 공공기관의 현행 기업지원체제의 어려움을 해소하기 위하여 창업, 자금, 기술, 입지, 판로, 무역투자 등 기업의 모든 경영활동에 관련된 정보를 체계적이고 종합적으로 구축, 제공하고 기업의 애로 및 민원을 신속히 발굴, 해소하기 위하여 정부 및 관련기관을 인터넷을 통해 상호 연계하는 종합기업서비스정보망의 구축과 이를 효율적으로 운영하기 위한 추진체계에 대하여 기술하였다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위한 가상 네트워크 구축에 필요한 중요 구성 요소 중의 하나인 가상스위치를 Intel DPDK(Data Plane Development Kit)를 이용하여 구현하고 DPDK에서 지원하는 가속화 가상스위치의 기능을 테스트 및 검증하였다. 최근 사물인터넷 등에서와 같이 지능형 IT 시스템들의 인터넷 접속을 통한 새로운 정보 서비스 플랫폼의 출현과 그에 대한 활용 및 응용 서비스를 기업 비즈니스에 적용하고자 하는 기업이 많아지고 있다. 기업들은 매우 빠른 소비자 환경변화에 민첩하게 대응할 수 있는 신규 서비스에 대한 사용자 입장에서의 클라우드 컴퓨팅 활용 측면으로 적은 비용으로 신규 서비스를 빠른 시일 내에 적용할 수 있다. 본 연구에서는 창조적 서비스 사업에 활용할 수 있는 스마트 클라우드 플랫폼 서비스를 효율적으로 구현하기 위한 고속 가상스위치를 Intel DPDK를 이용하여 구현하고 그의 기능 검증에 대한 연구를 수행하였다.
초고속 글로벌 이동통신을 제공하기 위해서 3세대망인 UMTS와 WLAN시의 각각의 장단점을 보완하여 통합한다. 현재 B3G 망의 구조는 크게 장기적인 관점의 tightly-coupled방식과 현재 연구의 초점이 되고 있는 loosely-coupled 방식으로 나눌 수 있다. loosely-coupled 방식은 MIP의 HA/FA를 사용하여 수직적 핸드오버를 구현하는 방식이다. Loosely-coupled 방식은 tightly-coupled 방식에 비해 독립적 확장이 가능하고 비교적 구현이 쉬우나 핸드오버의 지연으로 인한 패킷 손실과 서비스 끊김 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 HMPv6의 MAP를 사용하여 WLAN과 UMTS의 인터워킹에 대한 수직적 핸드오버 프로시저를 제안한다. 각 단계별 총 지연시간을 통하여 블로킹 확률을 측정해 본 결과 제안된 HMIPv6를 사용한 방식이 기존의 MIP를 사용한 방식보다 성능이 우수함을 확인한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4191-4211
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2019
Software product lines (SPLs) are complex software systems by nature due to their common reference architecture and interdependencies. Therefore, any form of evolution can lead to a more complex situation than a single system. On the other hand, software product lines are developed keeping long-term perspectives in mind, which are expected to have a considerable lifespan and a long-term investment. SPL development organizations need to consider software evolution in a systematic way due to their complexity and size. Addressing new user requirements over time is one of the most crucial factors in the successful implementation SPL. Thus, the addition of new requirements or the rapid context change is common in SPL products. To cope with rapid change several researchers have discussed the evolution of software product lines. However, for the evolution of an SPL, the literature did not present a systematic process that would define activities in such a way that would lead to the rapid evolution of software. Our study aims to provide a requirements-driven process that speeds up the requirements engineering process using social network sites in order to achieve rapid software evolution. We used classification, topic modeling, and sentiment extraction to elicit user requirements. Lastly, we conducted a case study on the smartwatch domain to validate our proposed approach. Our results show that users' opinions can contain useful information which can be used by software SPL organizations to evolve their products. Furthermore, our investigation results demonstrate that machine learning algorithms have the capacity to identify relevant information automatically.
최근 등장한 IoT(Internet of Things)는 개인과 기업에게 효율성 및 편의성을 제공해 줄 것으로 예상되는 기술로 주목받고 있으며, 이에 대한 관심과 투자가 점점 증가하고 있다. IoT의 정착은 빅데이터를 생성시키는 환경을 만듦으로써, 빅데이터분석을 통해 사회전반에 걸쳐 효율성을 증대시킬 뿐만 아니라 새로운 서비스 창출의 기반이 될 수 있다. 하지만 일각에서는 IoT 기술이 새로운 가치를 제공해 주는 이면에, 다양한 프라이버시 침해요소가 존재한다고 주장한다. 사용자가 IoT 서비스를 사용할 때 느낄 수 있는 프라이버시 침해에 대한 우려는 장기적으로 사용자의 수용을 저해할 수 있기 때문에, IoT 산업의 빠른 발전속도에 제동을 걸 수 있다. 따라서 본 연구에서는 IoT 환경에서 발생할 수 있는 사용자 프라이버시 침해를 세 가지 측면(기술적 위협, 서비스제공자의 위협, 정책에 대한 신뢰)에서 살펴보고 프라이버시 우려에 미치는 영향 수준을 비교해 보고자 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권3호
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pp.83-103
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2015
The rapid development of internet technologies and social media over the last few years has generated a huge amount of unstructured text data, which contains a great deal of valuable information and issues. Therefore, text mining-extracting meaningful information from unstructured text data-has gained attention from many researchers in various fields. Topic analysis is a text mining application that is used to determine the main issues in a large volume of text documents. However, it is difficult to identify related issues or meaningful insights as the number of issues derived through topic analysis is too large. Furthermore, traditional issue-clustering methods can only be performed based on the co-occurrence frequency of issue keywords in many documents. Therefore, an association between issues that have a low co-occurrence frequency cannot be recognized using traditional issue-clustering methods, even if those issues are strongly related in other perspectives. Therefore, in this research, a methodology to reorganize social issues from a research and development (R&D) perspective using social network analysis is proposed. Using an R&D perspective lexicon, issues that consistently share the same R&D keywords can be further identified through social network analysis. In this study, the R&D keywords that are associated with a particular issue imply the key technology elements that are needed to solve a particular issue. Issue clustering can then be performed based on the analysis results. Furthermore, the relationship between issues that share the same R&D keywords can be reorganized more systematically, by grouping them into clusters according to the R&D perspective lexicon. We expect that our methodology will contribute to establishing efficient R&D investment policies at the national level by enhancing the reusability of R&D knowledge, based on issue clustering using the R&D perspective lexicon. In addition, business companies could also utilize the results by aligning the R&D with their business strategy plans, to help companies develop innovative products and new technologies that sustain innovative business models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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