• 경영과정보연구
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• 제39권1호
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• pp.93-114
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• 2020

플랫폼은 기존 전통적인 선형적 파이프라인 기반 비즈니스 모델에 대응하는 대안으로 떠오르고 있다. 특히 최근의 4차 산업혁명시대에 효율성 주도의 파이프라인 기반은 조정 주도의 플랫폼 기반으로 변환되어야 한다는 것이 일반적인 인식이다. 플랫폼 성공사례는 애풀, 구글, 아마존, 우버 등에서 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 규모가 크지 않은 기업에서는 플랫폼 비즈니스로의 전환 전략을 찾기가 쉽지 않다. 플랫폼 비즈니스의 핵심은 네트워크 효과를 경영활동에 도입하여 활용하는 것이다. 따라서 플랫폼 비즈니스는 경영활동 기능에서 네트워크 효과 관리를 어떻게 할 것인가와 유사하다. 플랫폼 관련 연구는 최근 활발하고 다양하다. 그러나 이 분야의 연구 동향에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 주요 목적은 최근 국내에서 수행된 플랫폼 관련 연구를 통하여 연구동향을 이해하는 것이다. 이를 위해서 우리는 연구가설과 명제를 제시하였다. 데이터는 연구논문으로 한국학술지인용색인 시스템에서 "플랫폼" 혹은 "platform"을 키워드 속성으로부터 얻었다. 수집된 논문집합은 "경영학" 분야로 국한하여 구성하였다. 선택된 논문들을 대상으로 연구된 플랫폼 요소, 플랫폼 유형, 주요 연구 내용 등에 대해 56개의 논문에 대해 분석을 하였다. 56개의 데이터를 이용하여 탐색적인 연구가설을 검증하였고, 명제를 제안하였다. 본 연구의 시사점은 연구자들에게 연구 영역 중, 많은 연구가 수행되어 온 성숙 영역과 아직 더 많은 연구가 필요한 분야를 제시하였다. 또한 실무자들에게는 파이프라인 비즈니스로부터 플랫폼 기반 비즈니스로 변화를 추구하는 가이드라인을 제시한 것이다. 가이드라인의 핵심은 극대화하기 위해서는 IT플랫폼 시스템을 기반으로 소비자와 공급자 네트워크를 점진적으로 조정하고 관리하여야 한다는 것이다. 본 연구는 데이터 수집과 수집된 데이터의 구분 및 주요 연구내용 등 주관적인 판단 요소가 많아 추론적이 아닌 탐색적 연구로 간주되어야 할 것이다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권4호
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• pp.207-215
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• 2020

Part of speech (POS) tagging is an indispensable part of major NLP models. Its progress can be perceived on number of languages around the globe especially with respect to European languages. But considering Indian Languages, it has not got a major breakthrough due lack of supporting tools and resources. Particularly for Odia language it has not marked its dominancy yet. With a motive to make the language Odia fit into different NLP operations, this paper makes an attempt to develop a POS tagger for the said language on a HMM (Hidden Markov Model) platform. The tagger judiciously considers bigram HMM with dynamic Viterbi algorithm to give an output annotated text with maximum accuracy. The model is experimented on a corpus belonging to tourism domain accounting to a size of approximately 0.2 million tokens. With the proportion of training and testing as 3:1, the proposed model exhibits satisfactory result irrespective of limited training size.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.119-128
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• 2016

컴퓨터 게임에서 대부분의 사용자 인터페이스 방법은 키보드, 마우스, 터치스크린이다. 사운드 형태 명령어의 전체 처리 시간은 크게 명령어 입력 시간과 인식 시간으로 구성된다. 본 논문은 명령어 신호 전체를 입력받지 않고 일부 앞부분 신호만을 받음으로써, 입력 시간을 줄여 전체 처리 시간을 단축하는 방법을 제안한다. 우리의 방법에서는 HMM(Hidden Markov Process)를 이용해 명령어 신호를 인식하는데, 전체 신호 및 부분 신호들에 대해 별도의 HMM을 구성한다. 플랫홈 게임의 대표 명령어들을 음성과 손바닥 소리로 표현해, 본 논문의 방법을 실험했다. 실험 결과, 인식률의 큰 저하 없이 명령어 처리 시간을 줄임을 알 수 있었다. 본 연구는 게임의 사용자 인터페이스 방법을 다양화하는데 기여할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.519-529
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• 2019

지능화된 안드로이드 악성코드는 안티바이러스가 탐지하기 어렵도록 악성행위를 숨기기 위하여 다양한 분석 회피 기법을 적용하고 있다. 악성코드는 악성행위를 숨기기 위하여 백그라운드에서 동작하는 컴포넌트를 주로 활용하고, 자동화된 스크립트로 악성 앱을 실행할 수 없도록 activity-alias 기능으로 실행을 방해하고, 악성행위가 발견되는 것을 막기 위해 logcat의 로그를 삭제하는 등 지능화되어간다. 악성코드의 숨겨진 컴포넌트는 기존 정적 분석 도구로 추출하기 어려우며, 기존 동적 분석을 통한 연구는 컴포넌트를 일부만 실행하기 때문에 분석 결과를 충분히 제공하지 못한다는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 악성코드의 동적 분석 성공률을 증가시키기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 분석 시스템은 악성코드에서 숨겨진 컴포넌트를 추출하고, 서비스와 같은 백그라운드 컴포넌트인 실행시키며, 앱의 모든 인텐트 이벤트를 브로드캐스트한다. 또한, 분석 시스템의 로그를 앱이 삭제할 수 없도록 logcat을 수정하고 이를 이용한 로깅 시스템을 구현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 시스템을 기존의 컨테이너 기반 동적 분석 플랫폼과 비교하였을 때, 악성코드 구동률이 70.9%에서 89.6%로 향상된 기능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.45-50
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• 2023

세계 1위 메타버스 플랫폼인 로블록스(Roblox)의 경우, 30억개 이상의 가입 계정과 1억 5천만명이상에달하는월간 활성 이용자수(MAU)를 기록하고 있다. 이렇듯 메타버스에 대한 높은 관심에도, 메타버스 환경의사이버공격위험성과 보안에 관한 연구는 매우 부족하다. 따라서, 본 연구에서는 대표적인 메타버스 환경인 로블록스에서의스테가노그래피 기반 은닉통신 기법에 대해 연구하였다. 구체적으로, 로블록스 체험 환경을 통해 은닉 메시지를이미지에삽입하고체험 참가자(user)들의 단말기에 자동으로 해당 이미지가 저장된 후 은닉한 메시지 역시 성공적으로추출됨을실험을통해 확인하고 결과를 제시한다. 이를 통해, 메타버스 환경에서 은밀한 비밀 지령 전파, 스테가노그래피봇넷구축, 악성 Malware 대량 유포 등 다양한 사이버공격과 범죄에 악용될 가능성을 확인하고 알리고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제24권8호
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• pp.498-504
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• 2005

교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.75-80
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• 2018

본 논문에서는 헬스 빅데이터 플랫폼에서 이기종 라이프로그 마이닝 모델을 제안한다. 이는 사용자의 라이프 로그를 실시간으로 수집하고 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 마이닝 모델이다. 제안하는 방법은 이기종 라이프 로그 데이터를 분산처리하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 처리한다. 이를 이기종 온톨로지를 기반으로 구성한 환경에 적합하도록 상위 온톨로지 방식으로 지식베이스를 재구성한다. 재구성한 지식베이스는 Jena 4.0 추론엔진을 이용해 추론 규칙들을 생성하고, 규칙 기반 추론 방법으로 실시간 헬스 서비스를 제공한다. 라이프로그 마이닝을 숨겨진 관계에 대한 분석과 시계열적 생체신호에 대한 예측모델을 구성한다. 이는 관계나 추론규칙에서 포함되지 않은 음의 상관관계나 양의 상관관계를 탐색하여 사용자의 생체신호에 대한 변화를 감지하고 예방 의료 서비스를 현실화하는 실시간 헬스케어 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안한 이기종 라이프로그 마이닝 모델 방법이 정확도에서 0.734, 재현율에서 0.752로 다른 모델에 비해 우수하게 나타난다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제22권5호
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• pp.467-473
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• 2014

The purpose of this study is to investigate the memory enhancing effect and underlying molecular mechanism of arabinoxylan (AX), a major component of dietary fiber in wheat against scopolamine (SCO)-induced amnesia in Sprague-Dawley (SD) rats. Diverse behavior tests including Y-maze, Morris water maze, and passive avoidance tests were performed to measure cognitive functions. SCO significantly decreased the spontaneous alterations in Y-maze test and step-through latency in passive avoidance test, whereas increased time spent to find the hidden platform in Morris water maze test compared with the sham control group. In contrast, oral administration of AX (25 mg/kg and 50 mg/kg) effectively reversed the SCO-induced cognitive impairments in SD rats. Furthermore, AX treatment up-regulated the expression of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) in the cortex and hippocampus via promoting activation of cAMP response element binding protein (CREB). Therefore, our findings suggest that AX can improve SCO-induced learning and memory impairment possibly through activation of CREB and up-regulation of BDNF levels, thereby exhibiting a cognition-enhancing potential.

• Journal of Public Diplomacy
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• 제1권1호
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• pp.80-110
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• 2021

Public diplomacy (PD) scholars tend to consider two main principals: the country or agent that conducts PD (Actor A), and target groups in the host country in which PD is conducted (Actor B). The field currently lacks theories of how communications between Actors A and B can be disrupted by a third party, such as a group of motivated trolls, an organised advocacy group, or a hostile country and its agents. The purpose of this article is to outline some theoretical considerations for how the PD research field might move away from a two-actor model of PD to one in which disruption is part of the discussion. The case study explores the activities of an interest group called Media Watchdogs of Sweden (MEWAS). MEWAS was a group of around 200 members who met in a hidden Facebook group to coordinate off-platform activities aimed at influencing perceptions of how the Swedish government handled the COVID-19 pandemic in the eyes of foreign governments, researchers, decision-makers, and media. Much critical news coverage in the international press has been linked to this group. Unpacking some of MEWAS' activities, which can be considered a quite typical mixture of legitimate and illegitimate communication techniques used by activist groups, can help to shed light on some difficult questions regarding disruption in PD.

• Genomics & Informatics
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• 제19권3호
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• pp.23.1-23.7
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• 2021

Currently, coronavirus disease 2019 (COVID-19) literature has been increasing dramatically, and the increased text amount make it possible to perform large scale text mining and knowledge discovery. Therefore, curation of these texts becomes a crucial issue for Bio-medical Natural Language Processing (BioNLP) community, so as to retrieve the important information about the mechanism of COVID-19. PubAnnotation is an aligned annotation system which provides an efficient platform for biological curators to upload their annotations or merge other external annotations. Inspired by the integration among multiple useful COVID-19 annotations, we merged three annotations resources to LitCovid data set, and constructed a cross-annotated corpus, LitCovid-AGAC. This corpus consists of 12 labels including Mutation, Species, Gene, Disease from PubTator, GO, CHEBI from OGER, Var, MPA, CPA, NegReg, PosReg, Reg from AGAC, upon 50,018 COVID-19 abstracts in LitCovid. Contain sufficient abundant information being possible to unveil the hidden knowledge in the pathological mechanism of COVID-19.