International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.212-220
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2021
The objectives of this research were to identify the digital competencies required for information science specialists at Saudi universities and to examine whether there existed conspicuous differences in the standpoint of these specialists due to years of work experience with regard to the importance of these competencies. A descriptive analytical method was used to accomplish these objectives while extracting the required digital competency list and ascertaining its importance. The research sample comprised 24 experts in the field of information science from several universities in the Kingdom of Saudi Arabia. The participants in the sample were asked to complete a questionnaire prepared to acquire the pertinent data in the period between January 5, 2021 and January 20, 2021. The results reveal that the digital competencies required for information science specialists at Saudi universities encompass general features such as the ability to use computer, Internet, Web2, Web3, and smartphone applications, digital learning resource development, data processing (big data) and its sharing via the Internet, system analysis, dealing with multiple electronic indexing applications and learning management systems and its features, using electronic bibliographic control tools, artificial intelligence tools, cybersecurity system maintenance, ability to comprehend and use different programming languages, simulation, and augmented reality applications, and knowledge and skills for 3D printing. Furthermore, no statistically significant differences were observed between the mean ranks of scores of specialists with less than 10 years of practical experience and those with practical experience of 10 years or more with regard to conferring importance to digital competencies.
빅데이터 관련 분석 기법에서 처방적 분석 방법론은 적극적인 학습이 양질의 학습 데이터를 확보함으로써 수동적인 학습모델의 성능을 개선하고, 해당 시스템을 최적화하여 성능의 극대화를 통해 처리 프로세싱 과정을 다루며 판단의 근거가 되는 이유를 제시하고 있다. 그리고 범주 정보가 없는 데이터의 경우 기계가 이를 분석하여 애매한 것과 경계지점에 놓인 것들을 찾아내 수동으로 판단하게 하여 값비싼 범주 데이터를 매우 효과적으로 구축하는 방식이다. 연구자 역량을 강화하기 위하여 연구자의 연구 분야, 연구 성향, 연구 활동정보 등을 수집하여 데이터가 가진 가치를 확장하기 위해 데이터 전처리 후 실행 시점의 상황 예측하고 실행 가능한 대안 도출을 통해 상황 변동에 따른 대안 유효성 검토 등 처방적 분석을 통하여 연구자 맞춤형 연구정보 서비스를 제공한다.
은행업에 있어서 정보시스템의 중요성은 다른 산업에 비해서 매우 높다. 본 논문에서는 한 은행의 사례를 토대로 은행에서 실시하고 있는 정보시스템 감사 제도의 전반적인 현황을 분석하여 문제점 및 발전 방향을 제시한다. 주요한 문제점은 다음과 같다. 전반적으로 정보시스템 프로세스의 수행 정도가 미흡하고, 감사 실시 정도는 전반적으로 중요한 프로세스에는 적절히 대응하고 있으나 금융 및 전산사고 예방에만 초점을 맞추어 전략적인 측면의 대응이 미흡한 것으로 나타났다. 또한 감사 활동이 프로세스 수행에 긍정적인 영향을 미치지 못하고 있어서 감사 사후 관리를 개선할 필요성이 제기되었다. 감사 인력/조직적인 측면에서는 인력의 충원이 필요하고, 전략 기획 분야와 연구·개발 활동이 미흡하고, 감사인의 적격성 및 독립성 분야에서 기준 대비 미흡한 면이 있는 것으로 분석되었다. 여기에 대한 발전 방향으로는 내부 감사 부서들간의 적절한 감사 분담, 외부 감사의 활용, 감사 자동화 도구 도입, 자가통제평가 제도 도입, 감사인력에 대한 경력개발 제도 실시, 위험 기반 감사 제도 도입 등이 있다. 본 연구의 결과는 은행업, 더 나아가서 다른 산업의 기업들이 참고할 수 있는 사시점을 제공하고, 본 연구에서 활용한 분석 프레임워크는 향후 정보시스템 감사 분야의 학술적인 연구에서 활용될 수 있을 것이다.
현재 많은 중앙행정기관 및 지방자치단체, 공공 민간기관들이 사이버 침해사고 대응을 위해 보안관제서비스를 운영하고 있다. 과거와는 달리 서비스 도입보다는 효율적인 운영을 위해 노력하고 있다. 때문에 많은 정책과 방향, 지침들을 수립하고 안정적으로 운영되길 원한다. 하지만 보안관제는 사람이 운영하는 업무이기 때문에 개개인의 능력에 따라 많은 차이를 보이게 된다. 이에 따라 본 논문에서는 보안관제 기술과 방법에 대해 살펴본 후 인적역량에 대한 평가 방법과 예시를 통해 기관의 보안관제 업무 시 인적 관리에 효율적인 운영 방안 및 향후 발전 방향에 대해 모색해 보고자 한다.
With the recent application of deep learning to Natural Language Processing (NLP), the performance of NLP has improved significantly and NLP is emerging as a core competency of organizations. However, when encountering NLP use cases that are sporadically reported through various online and offline channels, it is often difficult to come up with a big picture of how to understand and interpret them or how to connect them to business. This study presents a framework for systematically analyzing NLP use cases, considering the characteristics of NLP techniques applicable to almost all industries and business functions, environmental changes in the era of the Fourth Industrial Revolution, and the effectiveness of adopting NLP reflecting all business functional areas. Through solving research questions based on the framework, the usefulness of it is validated. First, by accumulating NLP use cases and pivoting them around the business function dimension, we derive how NLP techniques are used in each business functional area. Next, by synthesizing related surveys and reports to the accumulated use cases, we draw implications for each business function and major NLP techniques. This work promotes the creation of innovative business scenarios and provides multilateral implications for the adoption of NLP by systematically viewing NLP techniques, industries, and business functional areas. The use case analysis framework proposed in this study presents a new perspective for research on new technology use cases. It also helps explore strategies that can dramatically improve organizational performance through a holistic approach that encompasses all business functional areas.
스포츠계열 공공기관 채용에 대한 중요도 우선순위를 알아봄으로써 체육계열 학생들의 공공기관 취업에 대한 가능성을 높이는데 그 목적이 있다. 연구대상은 스포츠계열 교수 4명, 스포츠분야 NCS 전문위원 3명, 스포츠 공공기관 심사위원 2명, 공공기관 채용 담당자 2명 등 총 11명을 유목적 표집(purposeful sampling)하였다. 이와 같은 과정을 통하여 2020년 1월 3일부터 3월 12일까지 NCS 직업기초능력 주요 항목 요인을 사용하여 계층구조분석을 이용해 중요도 우선순위를 분석하였다. 모든 자료는 통계처리를 하기 위해 Window 용 SPSS/PC (ver. 21.0)을 이용하여 빈도분석과 EC-2000을 이용하여 계층구조분석 하였다. 첫째, 스포츠계열 공공기관 채용 대영역에서 의사소통능력(.231), 조직이해능력(.177), 자원관리능력(.128), 대인관계능력(.110), 직업윤리(.082), 문제해결능력(.061), 정보능력(.056), 수리능력(.054), 자기개발능력(.052), 기술능력(.049) 순으로 분석되었다. 둘째, 평가항목에 있어서는 의사소통은 의사표현능력(.442), 수리능력은 기초연산능력(.512), 문제해결능력은 사고력(.722), 자기개발능력은 자기관리능력(.587), 자원관리능력은 시간관리능력(.531), 대인관계능력은 팀웍크능력(.382), 정보능력에서는 컴퓨터 활용능력(.677), 기술능력에서는 기술이해능력(.599) 순으로 분석되었다.
본 연구는 특정 영역 소규모 업무(Small Unit Operation) 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형 개발에 관한 것이다. 기존 정보관리에서 효과적으로 진화된 지식시스템을 구축하기 위해서는 사전 작업인 온톨로지 개발이 필요하다. 대표적 SUO의 하나인 시민단체를 대상으로 선정하여 시민단체의 조직특성, 기대역할과 부진한 기능, 그리고 업무과정에서 발생되는 정보관리나 활용실태 등을 조사하였다. 그러나 온톨로지 구현의 기초 자료로 삼을 수 있는 시민운동이나 단체들에 대한 분류체계나 시소러스 등이 없는 상황에서 단체 특성 및 관련 업무 그리고 출판물 등의 생산정보나 사이트구성, 활동주제 및 내역 등의 기존 데이터만으로는 지식획득은 부족하다. 따라서 본 연구에서 채택된 모형 개발 방법론은 해당 분야 실무자 및 전문가와의 심도 높은 면담과 관찰이며 이를 통해 현장실무의 업무처리 과정에서 발생하는 지식을 추출하고 정보의 흐름 구조를 파악하여 그를 기반으로 시민단체의 역할 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형을 구현하였다.
AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.
The main purpose of this research is to describe comprehensively the processes of clinical decision making in novice critical care nurses through clinical experience. This research was an exploratory, longitudinal study using a fieldwork approach incorporating "think-aloud" method and in-depth interviews with the study participants. The study participants consisted of 5 novice nurses assigned to critical care units at a tertiary medical center located in Seoul, among a group of 27 novice nurses who started at the same period at this hospital. The data were collected from March 1999 to April 2000. The major findings of the study is that the novice nurses followed the analytic linear model of clinical decision making in the beginning, but were changed increasingly to follow the comprehensive, integrated model of clinical decision making. Through repeated experience that resulted in increasing repertoire of clinical schema and familiarity of task environments of clinical practice the novice nurses expanded their ability to arrive at comprehensive integration of information and to arrive at accurate and time-efficient decisions. Both the analytic, linear model mostly used at the beginning period and the comprehensive, integrated model that seems to be the mode significantly dependent upon experience seem to have strengths and weaknesses as decision making processes in clinical situations. Hence, it is imperative to develop an effective orientation and training program for novice nurses through the use of clinical preceptors. In addition, students should be exposed to the process of clinical decision making early in their nursing education through an appropriate clinical experiences and clinical assignments.
This study investigated the development and core mechanism of subitizing in children and adults as well as provides related theoretical and practical discussions. This study was conducted to determine if subitizing changed with the age of participants and if there were differences in subitizing according to the spacing, color, and shape of the stimuli. The subitizing task set (including forty main trials) was prepared. Forty-five children (fifteen each in groups of 3, 4, and 5-year-olds) and fifteen adults were recruited to perform the subitizing tasks. The results demonstrated that the subitizing speed and accuracy of children improved abruptly between age 3 and age 4. Furthermore, there were significant differences in children's subitizing speed according to the spacing and color of the objects. The children's response time decreased when the objects were fully apart or were of diverse colors. In addition, there were partial significant differences in the subitizing speed of children related to the shape of the objects. The subitizing speed of children decreased in a condition (subitizing 5 objects of diverse colors in fixed spacing) when the shapes of the objects were diverse. The subitizing speed of adults only differed according to the space of the objects. The results demonstrate the development of subitizing in early childhood along with the presence of object individuation processing stages underlying subitizing. This study also provides practical information and suggestions for educational curricula that can strengthen the competency of children in systematic and diverse activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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