• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.46-53
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• 2022

오늘날 4차 산업 혁명과 대규모 R&D 지원으로 인해 국내 기업은 세계 기술력 수준의 산업기술을 보유하기 시작하였으며 중요한 자산으로 변모하였다. 국가는 기업의 중요한 산업기술을 보호하고자 국가핵심기술로 지정하였으며, 특히 원자력, 조선, 반도체와 같은 기술이 유출될 경우 해당 기업뿐만 아니라 국가 차원에서도 심각한 경쟁력 손실로 이어질 수 있다. 매년 내부자 유출, 랜섬웨어 그룹의 해킹공격, 산업스파이에 산업기술 탈취 시도가 증가하고 있으며, 탈취된 산업기술은 다크웹 환경에서의 은밀하게 거래가 이루어진다. 본 논문에서는 다크웹 환경에서 은밀하게 이루어지는 산업기술 유출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 먼저 OSINT 환경에서 수집한 정보를 이용하여 다크웹 크롤링을 통한 데이터베이스를 구축한다. 이후 KeyBERT 모델을 이용한 산업기술 유출 키워드를 추출한 후 다크웹 환경에서의 산업기술 유출 징후를 정량적 수치로 제안한다. 마지막으로 식별된 다크웹 환경에서의 산업기술 유출 사이트를 기반으로 PageRank 알고리즘 통한 2차 유출 가능성을 탐지한다. 제안된 모델을 통해 27,317개의 중복 없는 다크웹 사이트를 수집하였으며, 100개의 원자력 특허에서 총 15,028개의 원자력 관련 키워드를 추출하였다. 가장 높은 원자력 유출 다크웹 사이트를 기반으로 2차 유출을 탐지한 결과 12개의 다크웹 사이트를 식별하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.181-203
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• 2023

기존에 우수한 인재를 유치하기 위한 기업들의 경쟁이 심화됨에 따라, 직원들의 직무 만족도 관리가 중요해지고 있다. 이에 많은 기업의 관리자들은 직원들의 일상적인 경험과 고충을 파악하여 직무만족도를 개선하기 위해 투자하고 있다. 그러나 직원 경험에 대한 충분한 이해의 부족으로 관리자들의 투자는 효과를 보지 못하고 있다. 본 논문은 전 세계적으로 가장 큰 직장인 커뮤니티인 글래스도어의 직원 리뷰와 기업 평점을 활용하여 직원 경험의 세부 요인들과 직무 만족도 간 관계를 조사한다. 이때 K-평균 군집화, Sentiment LDA Topic Modeling 등 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 직급에 따른 주요 경험을 추출하고, DistilBERT 감성 분석을 통해 각 직원경험 요인의 감성점수를 측정한다. 이후 도출된 직원 경험 요인과 감성 점수를 계량적으로 분석하여 각 직원 경험 요인과 직무 만족도 간의 관계를 파악한다. 그 결과, 조직 관리자와 일반 직원의 직장 내 경험에는 상당한 차이가 있는 것으로 발견되었다. 또한 고객관계, 자율성 등은 관리자의 만족도에 영향을 미치지 않는 등, 직무 만족도에 영향을 미치는 직원경험 역시 직급 간 상이했다. 본 연구는 직업적응이론을 기반으로 텍스트 마이닝과 계량 모델링 방법을 이용하여 직원경험의 주요 요인을 확인하고 이를 검증함으로써 관련 연구분야의 문헌을 확장한다. 더불어, 본 연구결과는 직원들의 직무 만족도 개선을 위한 인사관리 전략에 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 기업의 생산성을 개선할 것으로 기대한다.