• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.219-224
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• 2020

이 연구의 목적은 뉴스 빅데이터 분석사이트인 '빅카인즈'를 통해 민간경비의 시대적 구분과 업무에 따라 언론에 보도된 자료들을 통하여 민간경비의 인식과 흐름을 분석하여 민간경비산업의 이론적 근거를 제시하는 데 주된 목적을 두고 있다. 연구방법은 다양하게 흩어져있는 비정형 데이터를 분석이 가능하도록 정형화된 데이터로 바꾸고, 민간경비 성장기에 민간경비 업무별 키워드 트렌드와 연관어 분석을 실시하였다. 연구결과에 따른 민간경비 인식은 각종 범죄 및 사건·사고 및 정규직 관련 이슈를 통해서 언론에 많이 노출되었다. 또한 민간경비업무 영역별로 인식하지 못하고 단순 경비원으로 인식하는 경향이 강했으며 민간경비와 경찰의 연관성이 높은 것으로 보아 경찰력을 보조하는 역할로 인식함은 물론이고 치안을 담당하는 공동의 주체로서 인식되고 있다고 볼 수 있다. 따라서 민간경비에 대한 인식을 객관적으로 판단하고 이를 통해 국가의 안전을 책임지고 사회질서를 유지하는 주체로써 민간경비를 인식하는 초석이 되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.257-266
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• 2023

본 연구의 목적은 언론빅데이터를 활용하여 1990년 이후 최근까지 치매환자의 배회와 실종에 관련된 기술특성과 변화를 이해하는데 있다. 언론빅데이터인 빅카인즈를 활용하여 두 단계로 분석하였다. 1단계는 기술변화의 일반적 특성을 분석하였고 2단계는 1단계에서 추출된 가중치가 높은 연관키워드의 상세분석을 하였다. 연구결과, 첫째, 언론보도는 2000년 초반부터 보도되기 시작하였고 2014년 이후에야 점차 보도가 증가되는 추세를 나타냈다. 둘째, 기술 및 기기활용의 변화특성으로 GPS를 중심으로 AI, IoT등의 기술과 융합되는 특성을 보였다. '드론'은 고도의 기술로 최근에 보도가 증가하였지만 실제 적용을 위한 윤리적 문제해결이 요구되었다. 마지막으로, 경찰과 보호자를 중심으로 위치확인 기술에 집중된 특성이 나타났다. 본 연구결과를 토대로 지역사회에서 치매환자의 배회와 실종을 예방하고 안전보행을 지원할 수 있는 기술개발 및 지역사회 협력에 대해 논의하였다.

• 상하수도학회지
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• 제33권5호
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• pp.329-339
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• 2019

Recently, the advancement of information and communication technology(ICT) is expanding the connectivity through Internet of Things(IoT), and the media of connection is also expanding from wire/cable transmission to broadband wireless communication, which has significantly improved mobility. This hyperconnectivity has become a key element of the fourth industrial revolution, whereas the supervisory control network of purification plants in korea is operated as a communication network separated from the outside, thereby lagging in terms of connectivity. This is considered the best way to ensure security, and thus there is hardly any consideration of establishing alternatives to operate an efficient and stable communication network. Moreover, security for management of a commercialized communication network and network management solution may be accompanied by immense costs, making it more difficult to make new attempts. Therefore, to improve the conditions for the current supervisory control network of purification plants, this study developed a industrial security L2 switch that supports modbus TCP(Transmission Control Protocol) communication and encryption function of the transmission section. As a result, the communication security performance improved significantly, and the cost for implementing the network management system using Historical Trend and information of HMI(Human Machine Interface) could be reduced by approximately KRW 200 million. The results of this study may be applied to systems for gas, electricity and social safety nets that are infrastructure communication networks that are similar to purification plants.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.177-193
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• 2014

개인정보 분야에서의 다양한 정보 보안 이슈가 발생함에 따라 해당 분야의 전문가를 확인하기 위한 프레임워크는 매우 중요한 영역이 되었다. 전문가 탐색과정은 주로 연구 업적 등을 통한 주관적인 평가가 일반적이지만 보다 객관적인 방식을 통한 선정이 매우 중요하다. 소셜 네트워크 분석기법의 응용이 다양한 영역에서 활용됨에 따라 본 연구는 개인정보보호분야의 전문가를 확인하고 해당 전문가들의 연구실적을 판단하기 위한 분석 프레임워크를 제시하고자 하였다. 본 연구는 연구 목적에 따라 개인정보보호 연구영역의 연구성과 자료를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 실시하고 핵심연구자의 성과를 분석하였다. 수집된 데이터는 연구의 공저자, 발행기관, 소속기관 등의 네트워크 구성에 활용되어 핵심전문가 집단을 관리하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구는 NDSL에서 최근 5년 동안 발표된 논문들을 중심으로 자료를 수집하였다. 연구자들이 학술 정보를 교환하는 정기 간행물인 학술지를 바탕으로 연구 네트워크를 형성하는 네트워크 자료를 수집함으로써 연구활동에 대한 정보를 분석할 수 있었다. 일반적으로 연구자들은 연구 결과를 논문으로 발표하고, 발표된 논문들이 다수의 관련 분야 전문가들에게 공유된다는 점에서 학술연구지는 연구자들의 지식관련 의사소통 공간이며 지식의 구조화에 핵심적인 역할을 수행한다. 그에 따라 본 연구의 연구 대상 분야로 설정한 개인정보보호 분야의 연구 구조를 이해하기 위해 국내에서 발표된 관련 분야의 논문들을 연구 대상으로 자료가 수집되었다. 특히 자료의 선별 기준은 국내 최대의 데이터베이스를 보유하고 있는 NDSL에서 개인정보보호 관련 키워드를 보유한 논문 데이터를 수집 및 정제하여 분석 자료로 사용하였다. 2005년부터 2013년까지 약 2,000개의 연구결과 중 주제 관련성, 공저자 추출 등을 수집하였다. 데이터 수집 이후 연구 분석을 위한 데이터 처리를 통하여 통해 총 784개의 논문을 선정하고 분석대상으로 확정하였다. 분석 결과, 개인정보보호 연구영역의 전문가 집단을 이용한 연구논문 성과에 대한 분석은 핵심 연구자들을 추출해내고 전문가 집단을 관리하는 데 도움을 제공할 수 있다. 특히 소속집단 및 연구논문 발행기관을 분석함으로써 개인정보보호 연구영역에서 확인되지 않았던 연구자들의 연구 논문 게재의 공저자 네트워크가 매우 밀접함을 확인할 수 있다. 또한 연구논문의 발행기관 및 소속집단의 특성을 추출함으로써 개인정보보호 영역의 전문가 평가지표로서 소셜 네트워크 지표들의 활용가능성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.127-140
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• 2015

본 연구는 알츠하이머에 대한 의료 웹포럼 컨텐츠의 감성 분석과 사회연결망 분석을 연계하여 감성을 표현하는 정도와 사회연결망상의 영향력 사이의 관계를 살펴보았다. 최근 사회가 고령화가 됨에 따라 치매환자는 증가하고 있는데 이에 환자뿐만 아니라 환자 보호자들은 질병에 관한 정보뿐만 아니라 위로를 얻기 위하여 의료 웹포럼을 이용하고 있다. 웹포럼상에서의 정보적/감성적 지지의 형태로 나타나는 사회연결망을 분석한 결과, 네트워크 중앙에 위치한 사용자의 감성표출이 다른 사용자의 감성 표출보다 높게 나타나는 것을 관찰하였다. 또한 긍정적 단어를 많이 사용하는 그룹이 부정적 단어를 많이 사용하는 그룹에 비해 연결중심성 및 보나시치중심성 값이 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 웹포럼 상의 감성전달에 있어서 일반 사용자에게 큰 영향력을 줄 수 있는 오피니언 리더를 도출하고, 알츠하이머 환자의 우울증을 완화할 수 있는 정책의 일환으로 활용할 수 있을 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.112-119
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• 2023

Traditionally used for networking computers and communications, the Internet has been evolving from the beginning. Internet is the backbone for many things on the web including social media. The concept of social networking which started in the early 1990s has also been growing with the internet. Social Networking Sites (SNSs) sprung and stayed back to an important element of internet usage mainly due to the services or provisions they allow on the web. Twitter and Facebook have become the primary means by which most individuals keep in touch with others and carry on substantive conversations. These sites allow the posting of photos, videos and support audio and video storage on the sites which can be shared amongst users. Although an attractive option, these provisions have also culminated in issues for these sites like posting offensive material. Though not always, users of SNSs have their share in promoting hate by their words or speeches which is difficult to be curtailed after being uploaded in the media. Hence, this article outlines a process for extracting user reviews from the Twitter corpus in order to identify instances of hate speech. Through the use of MPCA (Modified Principal Component Analysis) and ECNN, we are able to identify instances of hate speech in the text (Enhanced Convolutional Neural Network). With the use of NLP, a fully autonomous system for assessing syntax and meaning can be established (NLP). There is a strong emphasis on pre-processing, feature extraction, and classification. Cleansing the text by removing extra spaces, punctuation, and stop words is what normalization is all about. In the process of extracting features, these features that have already been processed are used. During the feature extraction process, the MPCA algorithm is used. It takes a set of related features and pulls out the ones that tell us the most about the dataset we give itThe proposed categorization method is then put forth as a means of detecting instances of hate speech or abusive language. It is argued that ECNN is superior to other methods for identifying hateful content online. It can take in massive amounts of data and quickly return accurate results, especially for larger datasets. As a result, the proposed MPCA+ECNN algorithm improves not only the F-measure values, but also the accuracy, precision, and recall.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권2호
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• pp.111-129
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• 2016

Purpose Today, world-wide societies share their daily life and many communities exchange their information through the explosive developed SNS and the social media systems. However, many SNS fatigue related factors forced the discontinuance of SNS. This paper is aim to examine effect of SNS feature and negative emotion to figure out the reason of SNS discontinuance. This is verifying the effect of maintenance of SNS, security concern and psychological concern on SNS fatigue and the effect of upward/lateral comparison on negative emotion. Moreover, the effect of SNS fatigue and negative concern on the SNS discontinuance intention was examined. Design/methodology/approach This research used to the survey method to test its hypotheses and the survey population is Facebook SNS users. A software tool called AMOS 18 is used to analyze the structural equation model. Findings The results showed that maintenance of SNS, security concern and psychological concern had a positive effect on SNS fatigue respectively and upward/lateral comparison did on negative emotion. In addition, SNS fatigue and negative emotion had significant effect on discontinuance intention.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.317-323
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• 2021

Social media is increasingly becoming a part of our daily life for communicating each other. There are various tools and applications for communication and therefore, identity theft is a common issue among users of such application. A new style of identity theft occurs when cybercriminals break into WhatsApp account, pretend as real friends and demand money or blackmail emotionally. In order to prevent from such issues, data mining can be used for text classification (TC) in analysis authorship attribution (AA) to recognize original sender of the message. Arabic is one of the most spoken languages around the world with different variants. In this research, we built a machine learning model for mining and analyzing the Arabic messages to identify the author of the messages in Saudi dialect. Many points would be addressed regarding authorship attribution mining and analysis: collect Arabic messages in the Saudi dialect, filtration of the messages' tokens. The classification would use a cross-validation technique and different machine-learning algorithms (Naïve Baye, Support Vector Machine). Results of average accuracy for Naïve Baye and Support Vector Machine have been presented and suggestions for future work have been presented.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.275-280
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• 2021

With the development of communication networks, the processes of exchanging and transmitting information rapidly developed. As millions of images are sent via social media every day, also wireless sensor networks are now used in all applications to capture images such as those used in traffic lights, roads and malls. Therefore, there is a need to reduce the size of these images while maintaining an acceptable degree of quality. In this paper, we use Python software to apply K-mean Clustering algorithm to compress RGB images. The PSNR, MSE, and SSIM are utilized to measure the image quality after image compression. The results of compression reduced the image size to nearly half the size of the original images using k = 64. In the SSIM measure, the higher the K, the greater the similarity between the two images which is a good indicator to a significant reduction in image size. Our proposed compression technique powered by the K-Mean clustering algorithm is useful for compressing images and reducing the size of images.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.79-86
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• 2021

Alzheimer's is a chronic progressive disease which exhibits varied symptoms and behavioural traits from person to person. The deterioration in cognitive abilities is more noticeable through their Activities and Instrumental Activities of Daily Living rather than biological markers. This information discussed in social media communities was collected and features were extracted by using the proposed fuzzy logic based algorithm to address the uncertainties and imprecision in the data reported. The data thus obtained is used to train machine learning models in order to predict the longevity of the patients. Models built on features extracted using the proposed algorithm performs better than models trained on full set of features. Important findings are discussed and Support Vector Regressor with RBF kernel is identified as the best performing model in predicting the longevity of Alzheimer's patients. The results would prove to be of high value for healthcare practitioners and palliative care providers to design interventions that can alleviate the trauma faced by patients and caregivers due to chronic diseases.