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국내 정보보호 교육 표준 프레임워크 개발; 연령 및 직무 맞춤의 이원화(Two-track) 교육과정을 중심으로 (Development of a Standardized Framework for Domestic Information Security Education; Focusing on a Two-Track Curriculum Customized by Age and Job)

  • 박민정;이기혁;채상미
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권5호
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    • pp.1083-1095
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    • 2021
  • 최근 사용자의 인터넷 의존성 증가와 각종 IT 디바이스의 보급과 확산에 따라, 과거에 비하여 개인 생활 전반에 정보보호가 미치는 영향력이 확대되었다. 이와 더불어 보안을 위협하는 침해 요인들이 지속적으로 복잡, 다양해지고 가짜뉴스 확산, 온라인 신분 도용, 사이버 불링 등을 비롯한 개인의 안전한 온라인 환경을 위협하는 요소들이 사회적으로 증가함에 따라, 정보보호 전문 인력 양성의 필요성이 증가하고 있다. 나아가 기업의 정보보호 업무 종사자 이외에 사회의 모든 구성원이 정보보안의 위협에서 자유로울 수 없게 됨에 따라, 개인의 정보보호에 대한 인식 제고와 자발적인 정보보호 행동을 유도하기 위한 다양한 정보보호 교육 과정의 마련이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 현재 이루어지고 있는 국내·외 정보보호 교육 과정의 현황과 특징에 대하여 분석한다. 이를 통하여 정보보호 교육 필요성과 교육 체계 수립의 전략을 모색하여 본 연구에서는 국내 환경에 적용 가능한 정보보호 교육 표준 프레임워크를 제시하고자 한다. 이는 개인의 정보보호 인식과 지식 수준을 제고하여 국내 정보보호 전문 인력 양성과 더불어 개인과 조직, 사회 전반의 정보보안 수준을 향상시켜 국가 경쟁력 향상에 기여할 것으로 판단된다.

패션 브랜드의 디지털 트랜스포메이션 전략에 관한 연구 - 버버리 사례를 중심으로 - (A study on the digital transformation strategy of a fashion brand - Focused on the Burberry case -)

  • 김소영;마진주
    • 복식문화연구
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    • 제27권5호
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    • pp.449-460
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    • 2019
  • Today, the fashion business environment of the 4.0 generation is changing based on fashion technology combined with advanced digital technologies such as AI (Artificial Intelligence), big data and IoT (Internet of Things). "Digital Transformation" means a fundamental change and innovation in a digital paradigm including corporate strategy, organization, communication, and business model, based on the utilization of digital technology. Thus, this study examines digital transformation strategies through the fashion brand Burberry. The study contents are as follows. First, it examines the theoretical concept of digital transformation and its utilization status. Second, it analyzes the characteristics of Burberry's digital transformation based on its strategies. For the research methodology, a literature review was performed on books and papers, aligning with case studies through websites, social media, and news articles. The result showed that first, Burberry has reset their main target to Millennials who actively use mobile and social media, and continues to communicate with them by utilizing digital strategy in the entire management. Second, Burberry is quickly delivering consistent brand identity to consumers by internally creating and providing social media-friendly content. Third, they have started real-time product sales and services by using IT to enhance access to brands and to lead consumers towards more active participation. In this study, Burberry's case shows that digital transformation can contribute to increased brand value and sales, keeping up with the changes in the digital paradigm. Therefore, the study suggests that digital transformation will serve as an important business strategy for fashion brands in the future.

The COVID-19 Pandemic: Fears and Overprotection in Pediatric Patients with Inflammatory Bowel Disease and Their Families

  • Reinsch, Steffen;Stallmach, Andreas;Grunert, Philip Christian
    • Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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    • 제24권1호
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    • pp.65-74
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    • 2021
  • Purpose: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has influenced the lives of people worldwide. Little is known about the effects of the COVID-19 pandemic on the behavior and fears of pediatric patients with inflammatory bowel disease (IBD) and their families. We conducted a survey to determine the COVID-19 exposure, related perceptions, and information sources; medication compliance; and patients' and parents' behaviors, fears, and physician contact. Methods: An anonymous cross-sectional survey of pediatric patients with IBD and their parents at one pediatric gastroenterology unit of a university medical center was performed. Results: A total of 46 pediatric patients with IBD and 44 parents completed the survey. Parents of pediatric patients with IBD had high fear of their children becoming infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. They perceived schools as the most hazardous environment, whereas the children did not. Half the pediatric patients with IBD feared infection. Patients and parents felt sufficiently informed about COVID-19. The primary source of guidance for pediatric patients was their parents (43%), followed by television and social media, whereas the parents mainly consulted internet news websites (52.2%), television, and public health institutes. Pediatric patients with IBD adhered to their prescribed medication. They also showed cautious behavior by enhancing hand hygiene (84%) and leaving the house less frequently than before. However, in-person medical visits remained favored over video consultations. Conclusion: Although parents expressed overprotective concerns, both parents and pediatric patients with IBD are coping well with the COVID-19 pandemic. IBD-relevant information should be actively conveyed.

An Observational Study in Manipur State, India on Preventive Behavior Influenced by Social Media During the COVID-19 Pandemic Mediated by Cyberchondria and Information Overload

  • Bala, Renu;Srivastava, Amit;Ningthoujam, Gouri Devi;Potsangbam, Thadoi;Oinam, Amita;Anal, Ch Lily
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제54권1호
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    • pp.22-30
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    • 2021
  • Objectives: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is a public health emergency posing unprecedented challenges for health authorities. Social media may serve as an effective platform to disseminate health-related information. This study aimed to assess the extent of social media use, its impact on preventive behavior, and negative health effects such as cyberchondria and information overload. Methods: A cross-sectional observational study was conducted between June 10, 2020 and August 9, 2020 among people visiting the outpatient department of the authors' institution, and participants were also recruited during field visits for an awareness drive. Questions were developed on preventive behavior, and the Short Cyberchondria Scale and instruments dealing with information overload and perceived vulnerability were used. Results: The study recruited 767 participants with a mean age of about 45 years. Most of the participants (>90%) engaged in preventive behaviors, which were influenced by the extent of information received through social media platforms (β=3.297; p<0.001) and awareness of infection when a family member tested positive (β=29.082; p<0.001) or a neighbor tested positive (β=27.964; p<0.001). The majority (63.0%) of individuals often searched for COVID-19 related news on social media platforms. The mean±standard deviation scores for cyberchondria and information overload were 9.09±4.05 and 8.69±2.56, respectively. Significant and moderately strong correlations were found between cyberchondria, information overload, and perceived vulnerability to COVID-19. Conclusions: This study provides evidence that the use of social media as an information- seeking platform altered preventive behavior. However, excessive and misleading information resulted in cyberchondria and information overload.

A Comparative Analysis of Research Trends in the Information and Communication Technology Field of South and North Korea Using Data Mining

  • Jiwan Kim;Hyunkyoo Choi;Jeonghoon Mo
    • Journal of Information Science Theory and Practice
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    • 제11권1호
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    • pp.14-30
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    • 2023
  • The purpose of this study is to compare research trends in the information and communication technology (ICT) field between North and South Korea and analyze the differences by using data mining. Frequency analysis, clustering, and network analysis were performed using keywords from seven South Korean and two North Korean ICT academic journals published for five years (2015-2019). In the case of South Korea (S. Korea), the frequency of research on image processing and wireless communication was high at 16.7% and 16.3%, respectively. North Korea (N. Korea) had a high frequency of research, in the order of 18.2% for image processing, 16.9% for computer/Internet applications/security, and 16.4% for industrial technology. N. Korea's natural language processing (NLP) sector was 11.9%, far higher than S. Korea's 0.7 percent. Student education is a unique subject that is not clustered in S. Korea. In order to promote exchanges between the two Koreas in the ICT field, the following specific policies are proposed. Joint research will be easily possible in the image processing sector, with the highest research rate in both Koreas. Technical cooperation of medical images is required. If S. Korea's high-quality image source is provided free of charge to N. Korea, research materials can be enriched. In the field of NLP, it calls for proposing exchanges such as holding a Korean language information conference, developing a Korean computer operating system. The field of student education encourages support for remote education contents and management know-how, as well as joint research on student remote evaluation.

딥러닝 텍스트 요약 모델의 데이터 편향 문제 해결을 위한 학습 기법 (Training Techniques for Data Bias Problem on Deep Learning Text Summarization)

  • 조준희;오하영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.949-955
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    • 2022
  • 일반적인 딥러닝 기반의 텍스트 요약 모델은 데이터셋으로부터 자유롭지 않다. 예를 들어 뉴스 데이터셋으로 학습한 요약 모델은 커뮤니티 글, 논문 등의 종류가 다른 글에서 핵심을 제대로 요약해내지 못한다. 본 연구는 이러한 현상을 '데이터 편향 문제'라 정의하고 이를 해결할 수 있는 두 가지 학습 기법을 제안한다. 첫 번째는 고유명사를 마스킹하는 '고유명사 마스킹'이고 두 번째는 텍스트의 길이를 임의로 늘이거나 줄이는 '길이 변화'이다. 또한, 실제 실험을 진행하여 제안 기법이 데이터 편향 문제 해결에 효과적임을 확인하며 향후 발전 방향을 제시한다. 본 연구의 기여는 다음과 같다. 1) 데이터 편향 문제를 정의하고 수치화했다. 2) 요약 데이터의 특징을 바탕으로 학습 기법을 제안하고 실제 실험을 진행했다. 3) 제안 기법은 모든 요약 모델에 적용할 수 있고 구현이 어렵지 않아 실용성이 뛰어나다.

빅데이터 분석을 통한 아두이노 강의에 대한 사회적 인식 (Social perception of the Arduino lecture as seen in big data)

  • 이은상
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.935-945
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    • 2021
  • 이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 '아두이노+강의'를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 '교육', '코딩' 등이 상위 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 '아두이노 관련 교육', '피지컬 컴퓨팅 관련 강의', '아두이노 특강', 'GUI 프로그래밍' 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다.

코로나19 발생 후 지역농산물 이용 간편식에 대한 시장 이슈 변화: 온라인 빅데이터의 텍스트마이닝 (Change in Market Issues on HMR (Home Meal Replacements) Using Local Foods after the COVID-19 Outbreak: Text Mining of Online Big Data)

  • 주유정;변우진;윤지현
    • 한국식생활문화학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.1-14
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    • 2023
  • This study was conducted to explore the change in the market issues on HMR (Home Meal Replacements) using local foods after the COVID-19 outbreak. Online text data were collected from internet news, social media posts, and web documents before (from January 2016 to December 2019) and after (from January 2020 to November 2022) the COVID-19 outbreak. TF-IDF analysis showed that 'Trend', 'Market', 'Consumption', and 'Food service industry' were the major keywords before the COVID-19 outbreak, whereas 'Wanju-gun', 'Distribution', 'Development', and 'Meal-kit' were main keywords after the COVID-19 outbreak. The results of topic modeling analysis and categorization showed that after the COVID-19 outbreak, the 'Market' category included 'Non-face-to-face market' instead of 'Event,' and 'Delivery' instead of 'Distribution'. In the 'Product' category, 'Marketing' was included instead of 'Trend'. Additionally, in the 'Support' category, 'Start-up' and 'School food service' appeared as new topics after the COVID-19 outbreak. In conclusion, this study showed that meaningful change had occurred in market issues on HMR using local foods after the COVID-19 outbreak. Therefore, governments should take advantage of such market opportunity by implementing policy and programs to promote the development and marketing of HMR using local foods.

소셜미디어 내 의료소비자의 환자안전 관심에 대한 구조적 토픽 모델링 분석 (Structural Topic Modeling Analysis of Patient Safety Interest among Health Consumers in Social Media)

  • 김나리;이남주
    • 대한간호학회지
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    • 제54권2호
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    • pp.266-278
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    • 2024
  • Purpose: This study aimed to investigate healthcare consumers' interest in patient safety on social media using structural topic modeling (STM) and to identify changes in interest over time. Methods: Analyzing 105,727 posts from Naver news comments, blogs, internet cafés, and Twitter between 2010 and 2022, this study deployed a Python script for data collection and preprocessing. STM analysis was conducted using R, with the documents' publication years serving as metadata to trace the evolution of discussions on patient safety. Results: The analysis identified a total of 13 distinct topics, organized into three primary communities: (1) "Demand for systemic improvement of medical accidents," underscoring the need for legal and regulatory reform to enhance accountability; (2) "Efforts of the government and organizations for safety management," highlighting proactive risk mitigation strategies; and (3) "Medical accidents exposed in the media," reflecting widespread concerns over medical negligence and its repercussions. These findings indicate pervasive concerns regarding medical accountability and transparency among healthcare consumers. Conclusion: The findings emphasize the importance of transparent healthcare policies and practices that openly address patient safety incidents. There is clear advocacy for policy reforms aimed at increasing the accountability and transparency of healthcare providers. Moreover, this study highlights the significance of educational and engagement initiatives involving healthcare consumers in fostering a culture of patient safety. Integrating consumer perspectives into patient safety strategies is crucial for developing a robust safety culture in healthcare.

이질성 학습을 통한 문서 분류의 정확성 향상 기법 (Improving the Accuracy of Document Classification by Learning Heterogeneity)

  • 윌리엄;현윤진;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.21-44
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    • 2018
  • 최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.