본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 '전문형', '일반형', '확대형'으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.89-96
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2023
Intrusion detection has been widely studied in both industry and academia, but cybersecurity analysts always want more accuracy and global threat analysis to secure their systems in cyberspace. Big data represent the great challenge of intrusion detection systems, making it hard to monitor and analyze this large volume of data using traditional techniques. Recently, deep learning has been emerged as a new approach which enables the use of Big Data with a low training time and high accuracy rate. In this paper, we propose an approach of an IDS based on cloud computing and the integration of big data and deep learning techniques to detect different attacks as early as possible. To demonstrate the efficacy of this system, we implement the proposed system within Microsoft Azure Cloud, as it provides both processing power and storage capabilities, using a convolutional neural network (CNN-IDS) with the distributed computing environment Apache Spark, integrated with Keras Deep Learning Library. We study the performance of the model in two categories of classification (binary and multiclass) using CSE-CIC-IDS2018 dataset. Our system showed a great performance due to the integration of deep learning technique and Apache Spark engine.
국내 공공도서관은 1, 2차 도서관 발전 종합계획을 토대로 양적 성장을 이루었으나, 질적으로는 다소 부족한 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되었다. 대다수 선행연구에서는 사회·경제적 요인과 통계분석에 한정되어 수행된 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적 개념을 적용하여 강우와 폭염으로 인한 공공도서관 대출 수요 감소를 정량적으로 산출하고, 기상 변화로 도서 대출 수요 감소가 높은 지역과 그렇지 않은 지역을 군집화하여 공공도서관 내·외부 요인들과 결합한 후 기상변화에 따른 공공도서관 대출 수요 변화를 분석하였다. 분석 결과 공공도서관별 기상으로 인한 감소 차이가 존재하였으며, 공공도서관의 특성과 공간적 위치에 따라 일부 다르게 나타났다. 또한, 기온이 35℃ 이상인 폭염일 경우 도서 대출 수요 감소 폭이 많이 증가하였으며, 랜덤포레스트 모형으로 분석한 결과 유의미한 요인이 도출되었다. 내적 요인으로는 좌석 수, 장서 수, 면적이 도출되었으며, 외적 요인으로는 공공도서관 접근 경사로, 카페, 독서실, 10대 유동인구, 30/40대 여성 유동인구가 중요한 변수로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 특정 시즌 기상을 고려한 공공도서관 이용 활성화 정책 수립에 이바지할 것으로 판단되며, 연구의 한계점도 제시하였다.
이 연구에서는 1990년부터 2018년까지 29년간의 도서관을 주제로 한 뉴스 기사 37,818 건을 대상으로 양적 분석과 내용분석을 통해 도서관에 대한 언론 보도 경향을 분석하였다. 이를 위해 먼저, 시기별, 주제별, 언론사 유형별 기준에 따라 언론 보도의 양적 변화 추이를 분석한 후, 키워드 빈도 분석과 언어 네트워크 분석을 통해 시기별 보도 내용의 변화 추이와 기사에 내재된 언론 프레임을 분석하였다. 분석 결과, 언론은 도서관의 정보제공 기능과 교육적 기능, 그리고 문화적 기능에 주된 관심을 보였으며, 언론의 관심 주제 변화 추이는 사서직 처우 문제를 제외하고는 대체적으로 도서관계 이슈의 변화 추이와 일치하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 언론이 도서관 기사 보도에 대해 취하는 주된 태도는 보도기능과 광고기능인 것으로 나타났다.
본 연구는 초·중·고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초·중·고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 '인공지능 기초' 교육과정과 미국 AK4K12의 '5 Big Ideas'와 초·중·고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초·중·고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.
본 연구는 텍스트마이닝 기법을 중심으로 빅데이터 분석을 활용하여 대전시 공공도서관에 대한 이용자의 인식과 경험을 살펴보고자 수행되었다. 이를 위하여 첫째, 소셜미디어에 나타난 이용후기 데이터를 수집하여 대전시 공공도서관에 대한 이용자들의 전반적인 인식과 평가를 탐색하였다. 둘째, 온라인 뉴스 기사 분석을 통해 사회적으로 논의되고 있는 현안을 파악하였다. 분석 결과, 첫째로 어린이 동반 이용자 비중의 높다는 것과 다음으로 LDA 분석을 통한 토픽이 '문화행사/프로그램', '자료 이용', '물리적 환경 및 시설', '도서관 서비스'의 네 가지 분류로 나타난다는 것, 마지막으로 뉴스기사 데이터에 도서관 및 복합문화공간 추가 건립과 도서관 협력 체계 구축에 대한 키워드가 핵심적으로 등장한다는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 지역 균형을 고려한 공공도서관 건립과 육아 및 보육 기관과의 업무협약을 통한 사회적 육아공동체 네트워크 조성을 제안하였다. 본 연구를 활용하여 대전시 공공도서관의 정책적·사회적 흐름을 알아보고 지역사회 수요를 반영하는 공공도서관 운영을 데이터에 기반하여 실행할 수 있기를 기대한다.
대학 web도서관은 web으로 도서관에 소장된 서지나 기타 자료의 검색, 대출, 반납에 관한 정보의 처리가 가능하도록 되어 있는 도서관의 형태이다. 정보화 사회에 진입 한 이후 네트워크와 멀티미디어란 것의 등장으로 인해 정보전달 및 획득의 수단과 과정에 있어서 엄청난 변화를 겪고 있다. 이미지 화, 동영상 화 된 방대한 멀티미디어 정보들이 네트 워크를 통해 정보 제공자와 정보 사용자간의 물리적 거리에 대한 한계를 느끼지 못하게 되었다. 하지만, 이에 따르는 문제점으로는 저작잔 인식부족, 인프라의 미비, 기술적, 신뢰성 등으로 인해 발전이 요구되는 상태이다. 본 논문에서는 국정 대학 평가 기준에 근거하여 20개 대학의 web기반 도서관 site에서, 각 시스템별 검색 형식과 user interface를 비교, 분석하였다. 이에 기초하여 web기반 대학 도서관의 실험적 user interface를 제작하고, 이 interface에 대한 설문조사 및 데이터를 수집, 정리, 분석하였다. 이 결과를 현재web기반 대학도서관의 일반검색 시스템의 인터페이스에 적용하여 도서의 위치, 도서의 대출 및 검색회수, 대학 web도서관 내에서의 도서구입에 대한 기능을 포함하는 새로운 user interface를 제안하였다.
이 논문에서는 NoSQL 데이터베이스의 동작 과정에서 발생하는 라이브러리 콜과 관련 정보들을 기록하여 내부 동작 과정을 심층적으로 분석하는 방법을 제안한다. 이를 통해 지정한 라이브러리 콜을 관찰 및 기록하며, 기록된 라이브러리 콜 정보를 통해 NoSQL 데이터베이스 간 내부 동작 차이를 비교하고, 입력 데이터 개수의 변화에 따라 발생하는 라이브러리 콜의 변화를 관찰하여 각 데이터베이스의 특징 및 확장성을 평가한다. 컴퓨팅 성능의 발전과 빅테이터의 활성화에 따라 다양하고 많은 양의 데이터를 기록 및 분석하기 위한 여러 종류의 NoSQL 데이터베이스가 등장하였으며, 각 환경에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 각 데이터베이스의 확장성을 평가할 필요가 있다. 그러나 벤치마크, 성능 모델을 통한 외부 동작 관찰 또는 설계에 따른 구조적 특징 분석과 같은 기존의 방식으로는 데이터베이스가 동작하는 과정을 분석 또는 예측하기 어렵다. 따라서, 더욱 심층적인 분석을 통해 동작 과정 및 확장성을 파악하는 본 논문에서 제안하는 기법의 활용이 필요하다.
이 논문에서는 일반적인 웹 접근 방법으로 접근하기 어려운 프레임 내 웹 페이지의 데이터를 프로그램에 의해 자동으로 수집하기 위한 세부 주소 확보 기법을 제안하였다. 제안한 세부 주소 확보 기법과 HTML 실렉터를 활용할 수 있는 Python 언어와 Beautiful Soup 라이브러리를 이용하여 여러 페이지로 작성되어 있는 게시판 텍스트 데이터를 자동으로 모두 수집할 수 있었다. 제안한 기법을 활용하여 어떠한 형태의 주소 형식으로 되어 있는 웹 페이지들에 대해서도 Python 웹스크래핑 프로그램에 의해 자동으로 대량의 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해 빅데이터 분석에 활용될 수 있을 것으로 예상한다.
본 연구는 국내에 경제·금융전문도서관을 대표하는 한국은행 도서관의 전반적인 운영현황 분석과 이용자 만족도 및 수요를 조사하고, 더불어 국내외 주요 도서관의 외부환경 변화에 따른 대응사례 조사하여 향후 경제·금융전문도서관의 발전 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 국내외 주요 도서관 외부환경 변화 사례조사, 이용자 설문조사 등을 진행하였다. 그 결과, 향후 과제로 미래지향적 최첨단 도서관으로의 강화에는 스마트 시스템 도입, 일부 도서관 서비스의 로봇화, 시대상을 반영한 비대면 서비스 대응공간 등을, 경제금융인을 위한 특화된 서비스 제공에는 빅데이터 분석서비스 도입, 이용자 맞춤형 시스템 강화, SNS 커뮤니케이션 활성화 등을 제시하였다. 국내외 경제·금융 도서관과 협력 네트워크 구축으로는 클라우드 서비스, 유관기관 간 협력사업 유지 및 확대, 공유체계를 통한 국가 지식정보 망라적 수집 등을, 마지막으로 전문성 강화를 위한 정보서비스를 위해 특성화 장서 개발, 온라인을 활용한 참고 및 연구지원 서비스 확대, 발간물 원문 DB 구축 및 제공을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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