본 논문에서는 기존의 일반 PC 화면에 적합하도록 작성된 웹 문서를 무선 환경의 핸드헬드 계열의 소형 단말기 화면에서도 효율적으로 표현되어지도록 변환하는 기법을 제시한다. 이는 선행 연구에서 나타나는 단순한 텍스트 위주의 추출 및 요약 형식의 변환과는 달리, 시각적인 분리에 근거한 내용 블록 단위를 설정하고 이를 기본으로 변환을 수행함으로써 보다 정확한 변환 결과를 얻으며, 내용 블록 단위들의 재배치와 새로운 인덱스 형식의 재표현을 통하여 편리한 인터페이스로 좌우스크롤 없는 웹 문서를 제공한다 이를 위하여 본 논문에서는 Layout-Forming Tag Analysis Algorithm과 Component Grouping Algorithm을 사용하여 시각적 표현을 주도하는 태그 정보에 대한 구조적인 분석 및 내용 블록 단위의 추출을 시도하고, 분리된 블록들의 분류와 재구성 및 인덱스 생성 과정을 통하여 소형 단말에 적합한 웹 문서를 생성한다. 웹문서 변환 시스템은 프락시 서버에서 동작하도록 설계되었고, 프로토타입의 구현을 통하여 제시하는 변환 기법을 평가하였다. 실제 웹 문서에 대한 검증 과정을 거쳤고, 복잡한 구조의 웹 문서에 대해 적합한 변환 결과를 보였다.
사이버 공격, 위협이 복잡해지고 빠르게 진화하면서, 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)을 이용하여 사이버 위협 탐지 시스템 구축이 계속해서 주목받고 있다. 특히, 기업 및 정부 조직의 보안 운영 센터(Security Operations Center)에서는 보안 오케스트레이션, 자동화, 대응을 뜻하는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 솔루션 구현을 위해 AI를 활용하는 사례가 증가하고 있으며, 이는 향후 예견되는 근거를 바탕으로 한 지식인 사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence, CTI) 구축 및 공유를 목적으로 한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽, 웹 방화벽(WAF) 로그 데이터를 대상으로 한 사이버 위협 탐지 기술 동향을 소개하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기술과 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 웹 트래픽 로그 공격 유형을 분류하는 방법을 제시한다.
웹 서비스로의 진화는 기존에 존재하고 있는 다양한 시스템들을 통합하여 운영해줌으로써 기업의 비즈니스 환경에 변화를 가져올 뿐 아니라 다양한 분야에서 활용될 것이다. 하지만 아직 웹 서비스 표준이 완전히 정립되지 않았고, 업체 간 상호운영성 및 보안 문제 등 웹 서비스가 실제적으로 운영되기 위해서 해결 되어할 문제가 아직 많다. 특히 웹 서비스 보안 문제를 해결하지 않는다면 웹 서비스 기술은 더 이상 활성화되지 않을 것이다. 그러므로 웹 서비스의 특성에 적합한 보안기술 개발이 요구된다. 본 논문은 웹 서비스가 실제적으로 운영되기 위한 몇 가지 문제점들 가운데 보안에 관련된 문제점을 해결하기 위한 웹 서비스 보안 기술의 개발 방향과 발전 방향을 분석하여 제시한다.
웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.
협력적 필터링을 개선하기 위하여 많은 기술들이 개발되고 실용화되었으나 아이템의 연관 관계를 정확하게 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 단어 빈도와 ${\alpha}$-cut에 의한 연관 웹문서 분류를 이용한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 형태소 분석을 통한 웹문서에서 단어를 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘을 이용해서 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 적용한다. 그리고 연관 규칙 하이퍼그래프 분할을 이용하여 연관 단어간의 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사 클래스를 기반으로 연관 웹문서를 ${\alpha}$-cut을 이용하여 분류하고 개선된 코사인 유사도를 이용하여 유사도를 계산한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수함을 확인하였다.
인터넷의 발전으로 우리는 많은 정보와 지식을 인터넷에서 제공받을 수 있으며 HTML, 뉴스그룹 문서, 전자메일 등의 웹 문서로 존재한다. 이러한 웹 문서들은 여러가지 목적으로 분류해야 할 필요가 있으며 이를 적용한 시스템으로는 Personal WebWatcher, InfoFinder, Webby, NewT 등이 있다. 웹 문서 분류 시스템에서는 문서분류 기법을 사용하여 웹 문서의 소속 클래스를 결정하는데 문서분류를 위한 기법 중 대표적인 알고리즘으로 나이브 베이지안(Naive Baysian), k-NN(k-Nearest Neighbor), TFIDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)방법을 이용한다. 본 논문에서는 웹 문서를 대상으로 이러한 문서분류 알고리즘 각각의 성능을 비교 및 평가하고자 한다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제2권1호
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pp.35-47
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2014
Korean researchers' scientific outputs are increasing rapidly with the growth of both Korea's economy and industry size. This is the time to analyze the scientific output (STEM area) of Korea over the last 40 years. For this analysis, this study used the SCIE database of Web of Science (WoS), which is a representative global Citation Index Service. The objects of analysis are every Korean document published in the SCIE journal, and the research scopes are (1) analysis of citation and subject categories and (2) analysis of co-authorship. Through this study, characteristics such as cited trend and research trend by subject, and the status of collaboration between Korea and other countries including the 50 states of the USA were revealed.
인터넷에 존재하는 웹문서와 사이트들은 충분히 학술적 가치를 갖고 있기 때문에 중요한 정보원으로 간주된다. 도서관은 이 새로운 정보원을 대상으로 도서관 이용자를 위한 새로운 검색기법과 관리기법을 개발할 필요가 증대되었다. 왜냐하면 현재 웹검색엔진에서 제공하는 분류체계는 도서관학적 관점에서 개발되지도 않았으며 또한 웹검색엔진간 분류체계의 설계원칙도 없기 때문이다. 본 논문에서는 이점에 착안하여 웹 문서를 효율적으로 검색할 수 있는 실험적인 새로운 웹문서 분류체계를 설계하였다. 설계는 해당 분류항목과 연관된 웹문서의 수와 접속비율에 근거하였으며, 설계의 수준은 1차적으로 류${\cdot}$강항목까지 제한하였다.
최근 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있는 XML 문서는 유연하고도 개방적인 특성으로 인해 정보교환이나 전송을 위한 수단으로 널리 이용되고 있다. 한편 XML 문서를 위한 시각적, 직관적 질의 언어인 XML-GL은 질의에 대한 의미와 결과 문서의 구조를 시각적으로 표현할 수 있기 때문에 XML 문서에 대한 구조 검색과 정보의 공유가 용이하다. 그리고 UML은 정해진 표기법과 다양한 다이어그램을 이용하여 객체지향 분석과 설계를 위한 도구로 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 XML-GL의 데이터 모델인 XML-GDM을 기반으로 표현된 XML 문서를 UML 클래스 다이어그램으로 사상하기 위한 새로운 객체 모델링 방안을 제안한다. 이를 통해서 XML 문서를 직관적인 방법으로 객체지향데이터로 변환하고 저장/관리할 수 있다. 또한 객체지향 검색방법을 적용하면 보다 효율적으로 XML 문서를 검색할 수가 있다.
웹 기반 시스템의 테스팅에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것은 시스템의 질을 향상시킬 수 있고 시스템 개발 및 유지보수에 대한 비용을 현저히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 웹 로그 분석을 통하여 테스팅 환경 설정에 필요한 정보와 사용자들에 대한 패턴 정보를 추출하였다. 그리고 웹 컨텐츠 분석을 통하여 링크 정보와 데이터베이스에 대한 접근 또는 사용자 입력을 요구하는 모듈에 대한 정보를 추출하였다. 추출한 정보를 이용하여 테스팅을 위한 시나리오 문서인 테스트 스크립트를 생성함으로써 실세계에 근접한 테스트 시뮬레이션을 구현하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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