• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.312-318
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• 2021

Lack of knowledge and digital skills is a threat to the information security of the state and society, so the formation and development of organizational culture of information security is extremely important to manage this threat. The purpose of the article is to assess the state of information security of the state and society. The research methodology is based on a quantitative statistical analysis of the information security culture according to the EU-27 2019. The theoretical basis of the study is the theory of defense motivation (PMT), which involves predicting the individual negative consequences of certain events and the desire to minimize them, which determines the motive for protection. The results show the passive behavior of EU citizens in ensuring information security, which is confirmed by the low level of participation in trainings for the development of digital skills and mastery of basic or above basic overall digital skills 56% of the EU population with a deviation of 16%. High risks to information security in the context of damage to information assets, including software and databases, have been identified. Passive behavior of the population also involves the use of standard identification procedures when using the Internet (login, password, SMS). At the same time, 69% of EU citizens are aware of methods of tracking Internet activity and access control capabilities (denial of permission to use personal data, access to geographical location, profile or content on social networking sites or shared online storage, site security checks). Phishing and illegal acquisition of personal data are the biggest threats to EU citizens. It have been identified problems related to information security: restrictions on the purchase of products, Internet banking, provision of personal information, communication, etc. The practical value of this research is the possibility of applying the results in the development of programs of education, training and public awareness of security issues.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.59-66
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• 2023

Text mining (TM) is most widely used to find patterns from various text documents. Cyber-bullying is the term that is used to abuse a person online or offline platform. Nowadays cyber-bullying becomes more dangerous to people who are using social networking sites (SNS). Cyber-bullying is of many types such as text messaging, morphed images, morphed videos, etc. It is a very difficult task to prevent this type of abuse of the person in online SNS. Finding accurate text mining patterns gives better results in detecting cyber-bullying on any platform. Cyber-bullying is developed with the online SNS to send defamatory statements or orally bully other persons or by using the online platform to abuse in front of SNS users. Deep Learning (DL) is one of the significant domains which are used to extract and learn the quality features dynamically from the low-level text inclusions. In this scenario, Convolutional neural networks (CNN) are used for training the text data, images, and videos. CNN is a very powerful approach to training on these types of data and achieved better text classification. In this paper, an Ensemble model is introduced with the integration of Term Frequency (TF)-Inverse document frequency (IDF) and Deep Neural Network (DNN) with advanced feature-extracting techniques to classify the bullying text, images, and videos. The proposed approach also focused on reducing the training time and memory usage which helps the classification improvement.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권3호
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• pp.59-77
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• 2015

소셜 네트워크 서비스(SNS; social network service)의 발전과 확산으로 사람들은 타인의 정보를 시간과 장소에 구애 받지 않고 쉽게 공유할 수 있게 되었고, 타인과의 관계형성 또한 더욱 쉽고 빠른 방법으로 가능하게 되었다. 특히 페이스북 같은 SNS는 광범위한 사용성과 빠른 확산성과 함께, 타인과의 풍부한 사회비교 기회를 갖게 한다. 본 연구는 소셜 미디어에 기반한 사회비교 노출이 사용자의 부정적인 감정과 SNS의 사용중단 의도에 끼치는 영향을 실증적으로 탐구하는데 그 목적이 있다. 먼저, 본 연구는 SNS 사용자의 사회비교 활동이 크게 3가지로 나뉜다고 보았는데, 가장먼저 본인의 위치와 비슷하다고 느끼는 상대와 자신을 평가하려는 자기평가욕구에서 시작하는 유사비교활동, 본인보다 더 열등한 사람과 비교함으로써 자신의 정서가 다치지 않게 하려는 자기방어욕구에서 비롯되는 하향비교활동, 마지막으로 자신보다 더 나은 상대와 비교함으로써 자신을 발전시키고자 하는 자기향상욕구와 관련되는 상향비교활동이다. 이러한 사회비교활동들은 사람들이 매일매일 SNS에 지나치게 의존하고 상향비교, 유사비교와 관련된 정보들에 자주 노출됨으로써, 빈번하게 발생될 수 있으며, 이는 결국 부정적인 감정들과 피로감으로 이어져 SNS 중단의도로 이어질 수 있다는 것이다. 본 연구는 209명의 SNS 사용자들을 대상으로 한 설문조사를 통하여 SNS 이용자들이 타인과 상향비교와 유사비교를 할수록 부정적 감정을 느끼게 되어, 이러한 감정들이 결국 SNS에 대한 부정적 태도(Attitude)를 거쳐 SNS 이용중단(Behavior)에 이르게 된다는 것을 밝히고자하였다. PLS 분석결과, SNS 사용 중 일어나는 사회비교와 타인탐색위주의 SNS의 사용은 사용자들에게 부정적인 감정들을 느끼게 하며 이 부정적인 감정들이 SNS 이용중단 의도에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 SNS 이용중단 의도에 관한 연구를 사회 심리학적 관점으로 확대하여 실증적 연구를 진행했다는 점과 상향비교 또는 유사비교가 부정적인 영향을 끼칠 수 있다는 기존의 심리학연구결과를 SNS 환경에서 실증적으로 증명하였다는 점에서 그 학술적 의의가 크다고 할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.55-76
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• 2022

사람들은 SNS를 일상적으로 사용하고 있다. SNS를 사용함에 있어 사람들은 의도적이든 그렇지 않든 자신의 개인정보를 노출하고 있다. SNS은 사람들이 자주 볼 수 없는 사람들과 소통할 수 있게 하는 등 장점을 제공하긴 하지만, 어두운 면도 가지고 있다. SNS 사용자 중에 일부는 정보제공자의 동의없이 SNS상에 있는 개인정보를 도용하기도 해 사회적인 문제로 대두되고 있다. 본 논문은 SNS상의 개인정보 침해에 영향을 미치는 요인에 대한 연구이다. 본 논문에서 SNS상에서 개인정보 침해는 수동적과 능동적 침해로 나눈다. 수동적 침해는 정보제공자의 동의 없이 정보를 수집하는 것을 말하는 것이며 능동적 침해는 정보제공자의 동의없이 정보를 유포하는 행위를 말한다. 본 연구를 통해 낮은 윤리의식이 수동적 침해와 능동적 침해를 즐거움으로 생각하는 것에 긍정적으로 영향을 미친다는 결과를 도출했다. 또한 낮은 윤리의식을 가진 사람일수록 다른 사람의 개인정보를 수집하는 것에 호기심이 많다라는 결론도 도출했다. 본 연구는 낮은 윤리의식 이외에도 즐거움, 호기심, 개인정보 침해의 피해자로서의 경험과 가해자로서의 경험 그리고 타인의 개인정보를 수집하거나 유포할 수 있다는 자기효능감이 수동적 그리고 능동적 개인정보 침해에 미치는 영향을 설문 자료를 통해 조사하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.191-210
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• 2014

As mobile devices that can be connected to the Internet have spread and networking has become possible whenever/wherever, the Internet has become central in the dissemination and consumption of news. Accordingly, the ways news is gathered, disseminated, and consumed have changed greatly. In the traditional news media such as magazines and newspapers, expert editors determined what events were worthy of deploying their staffs or freelancers to cover and what stories from newswires or other sources would be printed. Furthermore, they determined how these stories would be displayed in their publications in terms of page placement, space allocation, type sizes, photographs, and other graphic elements. In turn, readers-news consumers-judged the importance of news not only by its subject and content, but also through subsidiary information such as its location and how it was displayed. Their judgments reflected their acceptance of an assumption that these expert editors had the knowledge and ability not only to serve as gatekeepers in determining what news was valuable and important but also how to rank its value and importance. As such, news assembled, dispensed, and consumed in this manner can be said to be expert-based recommended news. However, in the era of Internet news, the role of expert editors as gatekeepers has been greatly diminished. Many Internet news sites offer a huge volume of news on diverse topics from many media companies, thereby eliminating in many cases the gatekeeper role of expert editors. One result has been to turn news users from passive receptacles into activists who search for news that reflects their interests or tastes. To solve the problem of an overload of information and enhance the efficiency of news users' searches, Internet news sites have introduced numerous recommendation techniques. Recommendations based on popularity constitute one of the most frequently used of these techniques. This popularity-based approach shows a list of those news items that have been read and shared by many people, based on users' behavior such as clicks, evaluations, and sharing. "most-viewed list," "most-replied list," and "real-time issue" found on news sites belong to this system. Given that collective intelligence serves as the premise of these popularity-based recommendations, popularity-based news recommendations would be considered highly important because stories that have been read and shared by many people are presumably more likely to be better than those preferred by only a few people. However, these recommendations may reflect a popularity bias because stories judged likely to be more popular have been placed where they will be most noticeable. As a result, such stories are more likely to be continuously exposed and included in popularity-based recommended news lists. Popular news stories cannot be said to be necessarily those that are most important to readers. Given that many people use popularity-based recommended news and that the popularity-based recommendation approach greatly affects patterns of news use, a review of whether popularity-based news recommendations actually reflect important news can be said to be an indispensable procedure. Therefore, in this study, popularity-based news recommendations of an Internet news portal was compared with top placements of news in printed newspapers, and news users' judgments of which stories were personally and socially important were analyzed. The study was conducted in two stages. In the first stage, content analyses were used to compare the content of the popularity-based news recommendations of an Internet news site with those of the expert-based news recommendations of printed newspapers. Five days of news stories were collected. "most-viewed list" of the Naver portal site were used as the popularity-based recommendations; the expert-based recommendations were represented by the top pieces of news from five major daily newspapers-the Chosun Ilbo, the JoongAng Ilbo, the Dong-A Daily News, the Hankyoreh Shinmun, and the Kyunghyang Shinmun. In the second stage, along with the news stories collected in the first stage, some Internet news stories and some news stories from printed newspapers that the Internet and the newspapers did not have in common were randomly extracted and used in online questionnaire surveys that asked the importance of these selected news stories. According to our analysis, only 10.81% of the popularity-based news recommendations were similar in content with the expert-based news judgments. Therefore, the content of popularity-based news recommendations appears to be quite different from the content of expert-based recommendations. The differences in importance between these two groups of news stories were analyzed, and the results indicated that whereas the two groups did not differ significantly in their recommendations of stories of personal importance, the expert-based recommendations ranked higher in social importance. This study has importance for theory in its examination of popularity-based news recommendations from the two theoretical viewpoints of collective intelligence and popularity bias and by its use of both qualitative (content analysis) and quantitative methods (questionnaires). It also sheds light on the differences in the role of media channels that fulfill an agenda-setting function and Internet news sites that treat news from the viewpoint of markets.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 시큐리티연구
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• 제23호
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• pp.21-39
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• 2010

현재 도로의 공사뿐만 아니라 각종 공사 현장으로 인하여 자동차의 소통에 위험한 영향을 초래하고 있다. 나아가 공사지역의 주민과 통행자들에게까지 막대한 영향을 미치며 안전조치의 미흡으로 대형 사고를 야기할 가능성도 높다. 이러한 문제의 대안으로 선진국에서는 '교통유도경비'가 시행되고 있으며 특히, 일본의 경우 '교통유도경비' 제도의 시행 이후 교통사고 사망자 수가 크게 감소한 것으로, 교통유도경비가 상당한 역할을 한 것으로 분석되고 있다. 현재 우리나라의 경우 교통유도경비 제도가 시행되고 있지 않으며, 일부 건설 공사장에서 한정적으로 시행되고 있으나 대부분 전문성이 결여된 상태에서 임시적, 임의적으로 이루어지고 있는 상태이다. 우리나라에서 교통유도경비 제도의 도입으로 인하여 교통안전과 교통정체 등 안전문화를 한 단계 앞당길 수 있는 계기로 활용될 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 시민들의 요구에 기초하여 선진사례를 분석하고 현행 우리의 제도의 비교분석 한 후, 합리적인 교통유도경비 제도의 도입에 대한 대안을 마련하는데 목적이 있다. 본 연구를 통해 도출된 우리나라에서 교통유도경비의 도입방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 교통유도경비 업무를 국내에 정착시키기 위해서는 경비업무의 종류에 교통유도경비 업무를 추가하는 등 교통유도업무의 법적 검토가 이루어져야 할 것이다. 둘째, 교통유도경비는 교통안전의 증진에 기여할 수 있는 제도로서 사회적 비용의 내부화에 기여할 수 있기 때문에 전문성과 안전지식, 표준화된 교통안전지도가 필요한 교육과 이를 위한 교육 시스템과 커리큘럼, 교재의 제작 등 자격신설을 갖추어야 할 것이다. 셋째, 교통유도경비원의 교육은 구체적인 교육과목을 갖추어 이론교육과 기능교육(실기)으로 구분하여 실시해야 할 것이다. 넷째, 시행방안을 위해서는 교재개발, 실기교육 내용 확정과 전문강사 양성, 운전학원 등 실기교육 공간의 확보가 필요하다. 나아가 교통유도경비 전반에 걸쳐 체계적인 발전을 위한 표준화 노력이 중요하며, 경비업계, 학계, 관련전문가, 관련 연구기관 등 각계의 참여 아래 표준화를 위한 지속적인 협의와 합의 도출이 요청된다. 다섯째, 교통유도경비는 일자리 창출 규모가 크며, 사회적인 파급력이 상당히 크기 때문에 향후 추진사항으로는 다양한 관계기관과의 네트워크 구축이 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.77-90
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• 2023

본 연구의 목적은 SNS 사용특성과 대출상품의 특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 확인하여 SNS를 활용하는 대안신용평가가 기존 대출심사를 보완할 수 있는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 SNS를 활용하여 실제 대출심사에 반영하고 있는 T사 A 신용대출 프로그램 데이터를 이용하여 SNS 사용특성, 대출특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 이항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 사용자의 성격 및 개별 특성을 나타내는 프로필 사진의 경우 본인을 드러내지 않으려고 프로필 사진을 등록하지 않은 사람들과 달리 외향적인 경향의 사람이 선택할 가능성이 큰 본인 사진, 가족, 친구 등의 사적그룹 사진, 성실성의 경향이 강한 사람이 선택할 확률이 높은 취미 등 사회활동 사진, 개방성과 신경성이 높은 경향의 사람이 많이 선택하는 캐릭터·유머 사진, 개인의 사생활과 직결되는 가족·친구 등 사진을 SNS에 사용하는 사람들일수록 신용대출 상환에 적극적인 것으로 나타났다. 본인을 감추는 풍경 등의 사진 사용과 신용대출 상환과의 인과관계는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, SNS 사용량이 많을수록 신용대출 상환가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 SNS 소통량은 신용대출 상환가능성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 소통량이라는 변수가 사용자가 직접 작성한 글보다는 타인의 댓글에 대한 공감을 나타내는 수동적 측면이 강하기 때문에 나타난 결과라 판단된다. 대출채권이 가진 특성을 나타내는 대출기간과 대출횟수도 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대출기간과 대출횟수가 소액대출 상품에서도 중요한 영향요소로 고려되어야 함을 의미한다. 개인 특성 변수 중에서는 성별만 유의하게 나타났다. 이는 분석에 사용한 대출프로그램이 은행 등의 금융기관에서 대출이 불가능한 저신용 점수를 가진 20~30대 고객이 대부분인 상품으로 이용자의 나이와 신용점수에 있어서 차별성이 크지 않다는 것을 의미한다. 본 연구는 SNS사용량과 프로필 사진 등 기존 신용평가 연구에서 다루지 않은 변수를 사용하여 신용대출 상환과의 영향관계를 실증분석 하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. SNS와 같은 주관적 비정형정보를 서민지원 대출심사에 활용한다면, 신용거래가 없어서 신용등급이 낮거나 단기적 유동성 함정에 빠진 차입자 즉 금융이력부족자(Thin filer)들이 신용거래 등의 금융 이력이 축적될 때까지의 신용비용에 대한 불이익을 감소시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.