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코로나 블루와 여가 활동 : 한국 사례를 중심으로

Corona Blue and Leisure Activities : Focusing on Korean Case

사혜지 ( Hye Ji Sa ) , 이원상 ( Won Sang Lee ) , 이봉규 ( Bong Gyou Lee )
  • : 한국인터넷정보학회
  • : 인터넷정보학회논문지 22권2호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 04월
  • : 109-121(13pages)
인터넷정보학회논문지

DOI


목차

1. 서 론
2. 연구방법
3. 연구 결과
4. 논 의
5. 결론 및 제언
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초록 보기

세계적으로 코로나19 팬데믹이 장기화되면서 코로나19와 우울감(blue)이 합쳐진 코로나 블루(Corona Blue) 현상이 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 전과 후의 스트레스와 여가활동과의 연관성에 대해 알아보고, 스트레스에 따른 여가활동의 도움에 관하여 분석하는 것이다. 본 연구는 토픽모델링방법을 통한 코로나 블루 뉴스기사 분석과 설문조사의 2가지 연구방법을 활용하여 분석하였다. 즉, 첫째, 코로나19가 “경계”단계로 격상된 2020년 1월부터 사회적 거리두기 2.5단계까지 강화된 9월까지의 신문 기사를 토대로 총363건의 뉴스 기사를 토픽모델링을 통해 분석하였다. 연구 결과 총 28개의 토픽이 추출되었으며, 비슷한 주제끼리 멘탈데믹(mentaldemic), 세대확산, 우울증 가속 원인, 피로감 증가, 장기전에 대처하는 자세, 소비변화, 우울 극복을 위한 노력 총 7개로 그룹화 하였다. 둘째, SPSS 통계 프로그램을 활용하여 코로나19 전, 후 여가활동에 따른 스트레스 변화수준과 여가활동에 따른 주된 도움을 분석하였다. 연구 결과 코로나19 전 여가활동 참여에 따른 스트레스 감소 평균 차이가 코로나19 후 보다 큰 것으로 확인할 수 있었으며, 코로나19 후에도 여가활동은 스트레스 완화에 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 코로나 19전 여가활동에 따른 주된 도움이 신체적, 사회적 활동을 통한 기분전환, 재충전의 의미였다면, 코로나19 후에는 자연, 야외 활동, 지적 활동을 통한 기분전환, 잠깐 잊음과 같은 심리적 역할이 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 코로나 블루 현황 파악과 극심한 스트레스 상황에서 여가 대처를 통해 완화 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 코로나 블루 극복을 위한 현실적이고 바람직한 여가 정책 및 대응 방안 마련에 기초 자료가 될 수 있을 것이다.
As the global COVID-19 pandemic is prolonged, the Corona Blue phenomenon, combined with COVID-19 and blue, is intensifying. The purpose of this study is to analyze the current trend of Corona Blue in consideration of the possibility of increasing mental illness and the need for countermeasures, especially after COVID-19. This study tried to find out the relationship between stress and leisure activities before and after COVID-19 by using Corona Blue news article analysis through the topic modeling method, and questionnaire find out the help of stress and leisure activities. This study was compared and analyzed using two research methods. First, a total of 363 news articles were analyzed through topic modeling based on newspaper articles from January 2020, when COVID- 19 was upgraded to the “border” stage, until September, where the social distancing stage was strengthened to stage 2.5 in Korea. As a result of the study, a total of 28 topics were extracted, and similar topics were grouped into 7 groups: mental-demic, generational spread, causes of depression acceleration, increased fatigue, attitude to coping with long-term wars, changes in consumption, and efforts to overcome depression. Second, the SPSS statistical program was used to analyze the level of stress change according to leisure activities before/after COVID-19 and the main help according to leisure activities. As a result of the study, it was confirmed that the average difference in stress reduction according to participation in leisure activities before COVID-19 was larger than after COVID-19. Also, leisure activities were found to be effective in stress relief even after COVID-19. In addition, if the main help from leisure activities before COVID-19 was the meaning of relaxation and recharging through physical and social activities. After COVID-19, psychological roles such as mood swings through nature, outdoor activities, or intellectual activities were found to play a large part. As such, in this study, it was confirmed that understanding the current status of Corona Blue and coping with leisure in extreme stress situations has a positive effect. It is expected that this research can serve as a basis for preparing realistic and desirable leisure policies and countermeasures to overcome Corona Blue.

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  • : 공학분야  > 기타(공학)
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22권5호(2021년 10월) 수록논문
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1Interference Aware Fractional Frequency Reuse using Dynamic User Classification in Ultra-Dense HetNets

저자 : Ilhak Ban , Se-jin Kim

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-8 (8 pages)

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Small-cells in heterogeneous networks are one of the important technologies to increase the coverage and capacity in 5G cellular networks. However, due to the randomly arranged small-cells, co-tier and cross-tier interference increase, deteriorating the system performance of the network. In order to manage the interference, some channel management methods use fractional frequency reuse(FFR) that divides the cell coverage into the inner region(IR) and outer region(OR) based on the distance from the macro base station(MBS). However, since it is impossible to properly measure the distance in the method with FFR, we propose a new interference aware FFR(IA-FFR) method to enhance the system performance. That is, the proposed IA-FFR method divides the MUEs and SBSs into the IR and OR groups based on the signal to interference plus noise ratio(SINR) of macro user equipments(MUEs) and received signals strength of small-cell base stations(SBSs) from the MBS, respectively, and then dynamically assigns subchannels to MUEs and small-cell user equipments. As a result, the proposed IA-FFR method outperforms other methods in terms of the system capacity and outage probability.

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2End-to-End Delay Analysis of a Dynamic Mobile Data Traffic Offload Scheme using Small-cells in HetNets

저자 : 김세진 ( Se-jin Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 9-16 (8 pages)

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Recently, the traffic volume of mobile communications increases rapidly and the small-cell is one of the solutions using two offload schemes, i.e., local IP access (LIPA) and selected IP traffic offload (SIPTO), to reduce the end-to-end delay and amount of mobile data traffic in the core network (CN). However, 3GPP describes the concept of LIPA and SIPTO and there is no decision algorithm to decide the path from source nodes (SNs) to destination nodes (DNs). Therefore, this paper proposes a dynamic mobile data traffic offload scheme using small-cells to decide the path based on the SN and DN, i.e., macro user equipment, small-cell user equipment (SUE), and multimedia server, and type of the mobile data traffic for the real-time and non-real-time. Through analytical models, it is shown that the proposed offload scheme outperforms the conventional small-cell network in terms of the delay of end-to-end mobile data communications and probability of the mobile data traffic in the CN for the heterogeneous networks.

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3기가비트 이더넷 망에서 OFB 방식을 이용한 물리 계층 프레임 보안 기법

저자 : 임성렬 ( Sung-yeal Im )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 17-26 (10 pages)

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본 논문은 기가비트 이더넷 망에서 AES 알고리즘을 적용한 OFB 방식의 암호화/복호화를 이용한 물리 계층 프레임 보안 기법에 관한 것이다. 기가비트 이더넷 망에서 데이터 송수신시에 프레임을 보안 강도가 강력한 AES 알고리즘을 적용한 OFB 방식의 암호화/복호화를 수행하는 물리 계층에서의 데이터 보안 기법을 제안한다. 일반적으로 기가비트 이더넷망 운영 시에 보안 기능이 없으나 데이터 보안이 필요할 경우에 본 기법을 적용한 장치를 부가적으로 설치 여 보안 기능을 수행할 수가 있다. 기가비트 이더넷 망에서 데이터 전송 시에 이더넷 프레임은 IEEE 802.3 규격에 준하는 데 이 프레임에는 데이터 필드 외에도 수신 노드에서 데이터의 올바른 수신을 보장하기 위한 몇 개의 필드가 포함되어 있다. 암호화 시에는 이러한 영역을 제외한 데이터 영역만 암호화하여 실시간으로 전송하여 주어야 한다. 본 논문에서는 평문으로 구성된 IEEE802.3 프레임의 데이터 영역만 송신노드에서 암호화하여 전송한 프레임을 수신 노드에서 수신한 후 데이터 영역만 복호화하여 전송된 평문이 복구됨을 확인하여 암호화/복호화가 가능함을 보여준다. 일반적으로 보안 기능이 없이 운용하는 이더넷 망에서 데이터에 대한 보안이 요구될 시에 본 기법을 적용한 장치를 부가적으로 설치 함으로서 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다.


This paper is about a physical layer frame security technique using OFB-style encryption/decryption with AES algorithms on Gigabit Ethernet network. We propose a data security technique at the physical layer that performs OFB-style encryption/decryption with AES algorithm with strong security strength when sending and receiving data over Gigabit Ethernet network. Generally, when operating Gigabit Ethernet network, there is no security features, but data security is required, additional devices that apply this technique can be installed to perform security functions. In the case of data transmission over Gigabit Ethernet network, the Ethernet frames conform to IEEE 802.3 specification, which includes several fields to ensure proper reception of data at the receiving node in addition to the data field . When encrypting, only the data field should be encrypted and transmitted in real time. In this paper, we show that only the data field of the IEEE802.3 frame is encrypted and transmitted on the sending node, and only the data field is decrypted to show the plain text on the receiving node, which shows that the encryption/decryption is carried out correctly. Therefore, additional installation of devices that apply this technique can increase the reliability of the system when security for data is required in Ethernet network operating without security features.

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4Efficient Resource Slicing Scheme for Optimizing Federated Learning Communications in Software-Defined IoT Networks

저자 : 담프로힘 ( Prohim Tam ) , 맛사 ( Sa Math ) , 김석훈 ( Seokhoon Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 27-33 (7 pages)

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With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.

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5LDA 토픽 모델링을 이용한 액티브 시니어 콘텐츠 트렌드 분석

저자 : 이동우 ( Dongwoo Lee ) , 김유신 ( Yoosin Kim ) , 신은정 ( Eunjung Shin )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 35-45 (11 pages)

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베이비 부머 세대가 고령인구로 진입하면서 기존의 시니어와는 달리 활동적인 모습을 보이는 시니어들이 액티브 시니어라는 신조어로 불리며 새로운 소비자 층으로 떠오르고 있다. 많은 국가들과 기업들도 이들을 주목하고 관련 정책이나 서비스를 제공하고자 하지만 액티브 시니어 트렌드에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 액티브 시니어에 대한 특징과 이들이 생산하고 소비하는 온라인 미디어 콘텐츠 트렌드를 파악하여,액티브 시니어를 적극 포용하고 지원할 수 있는 온라인 미디어에 대한 정책 및 서비스 방향성을 제시하고자한다. 이를 위해 소셜 미디어에서 액티브 시니어를 수집 키워드로 2018년 1월 1일부터 2021년 6월 31일까지 8,740건의 데이터를 수집하여 키워드 빈도 분석, TF-IDF 분석, LDA 토픽 모델링 분석을 하였다. 키워드 빈도 분석 및 TF-IDF 분석을 통해서 액티브시니어에 대한 관심도가 급증하고 있다는 것을 파악하였으며 LDA 토픽 모델링 분석을통해서 온라인 콘텐츠의 주제 영역을 10가지로 분류하고 라이프 스타일, 혜택, 쇼핑, 정부 사업, 정부 교육, 건강, 사회/경제, 케어 산업, 실버 주택, 여가로 명명하였다.


The purpose of this study is to understand the characteristics and trends of active senior. As the baby boom generation become the age of the elderly, they are more active than senior. These seniors are called active seniors, a new consumer group. Many countries and companies are also interested in providing relevant policies and services, but there is lack of researches on active senior trends. This study collects the 8,740 posts related to active seniors on social media from January 1st, 2018 to June 31st, 2021, and conducted keyword frequency analysis, TF-IDF analysis and LDA topic modeling. Through LDA topic modeling, topics are classified into 10 categories: lifestyle, benefits, shopping, government business, government education, health, society and economy, care industry, silver housing, leisure. The results of this study can be utilized as fundamental data to help understand the academic and industrial aspects of active senior.

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6LDA 토픽모델링을 활용한 인공지능 관련 국가R&D 연구동향 분석

저자 : 양명석 ( Myungseok Yang ) , 이성희 ( Sunghee Lee ) , 박근희 ( Keunhee Park ) , 최광남 ( Kwangnam Choi ) , 김태현 ( Taehyun Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 47-55 (9 pages)

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특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.


Analysis of research trends in specific subject areas is performed by examining related topics and subject changes by using topic modeling techniques through keyword extraction for most of the literature information (paper, patents, etc.). Unlike existing research methods, this paper extracts topics related to the research topic using the LDA topic modeling technique for the project information of national R&D projects provided by the National Science and Technology Knowledge Information Service (NTIS) in the field of artificial intelligence. By analyzing these topics, this study aims to analyze research topics and investment directions for national R&D projects. NTIS provides a vast amount of national R&D information, from information on tasks carried out through national R&D projects to research results (thesis, patents, etc.) generated through research. In this paper, the search results were confirmed by performing artificial intelligence keywords and related classification searches in NTIS integrated search, and basic data was constructed by downloading the latest three-year project information. Using the LDA topic modeling library provided by Python, related topics and keywords were extracted and analyzed for basic data (research goals, research content, expected effects, keywords, etc.) to derive insights on the direction of research investment.

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7Hybrid in-memory storage for cloud infrastructure

저자 : Dae Won Kim , Sun Wook Kim , Soo Cheol Oh

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 57-67 (11 pages)

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Modern cloud computing is rapidly changing from traditional hypervisor-based virtual machines to container-based cloud-native environments. Due to limitations in I/O performance required for both virtual machines and containers, the use of high-speed storage (SSD, NVMe, etc.) is increasing, and in-memory computing using main memory is also emerging. Running a virtual environment on main memory gives better performance compared to other storage arrays. However, RAM used as main memory is expensive and due to its volatile characteristics, data is lost when the system goes down. Therefore, additional work is required to run the virtual environment in main memory. In this paper, we propose a hybrid in-memory storage that combines a block storage such as a high-speed SSD with main memory to safely operate virtual machines and containers on main memory. In addition, the proposed storage showed 6 times faster write speed and 42 times faster read operation compared to regular disks for virtual machines, and showed the average 12% improvement of container's performance tests.

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8국내 오픈뱅킹 품질요소가 사용자 이용의도에 미치는 영향분석

저자 : 정보천 ( Bo-chun Jung ) , 홍석기 ( Suk-ki Hong )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 69-77 (9 pages)

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금융업의 주요 채널이 모바일로 빠르게 변화하는 추세이다. 이러한 환경에서 은행들은 자사의 경쟁력 확보를 위해 정보통신기술을 이용하는 방안에 대해 많은 관심을 기울이며 특히 지급결제 분야에서 빠른 혁신이 추진되고 있다. 국내도 금융결제망의 개방형 전환, 간편 결제의 이용한도 확대 등 금융혁신을 가속화하기 위해 2019년 10월 오픈뱅킹서비스를 실시하였다. 본 논문은 국내 오픈뱅킹서비스의 품질요소가 이용의도에 미치는 영향에 관해 실증연구를 진행하였다. 오픈뱅킹을 구성하는 서비스 품질요소를 인터페이스 디자인, 혁신성, 보안성, 데이터 공유성으로 분류하고 기술수용모형(TAM)을 활용하여 인지된 편의성과 유용성, 이용의도에 유의미한 영향을 미치는지 검증하였다. 검증결과 혁신성과 보안성은 편의성과 유용성에 유의미한 영향을 미치지 못하였으나 인터페이스 디자인과 데이터 공유성은 인지된 편의성에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 연구결과는 학계와 더불어 오픈뱅킹서비스를 도입하려는 기업들에게 이용자의 서비스 이용품질에 관한 시사점을 제공한다.


The main channels of the financial industry are rapidly changing to mobile. In this environment, banks are focusing on information and communication technology to secure their competitiveness, and rapid innovation is being pursued especially in the payment settlement sector. In October 2019, Korea also introduced open banking services to accelerate the financial innovation, such as the open conversion of financial settlement networks and the expansion of the use of simple payments. In this paper, an empirical study was conducted on the effect of domestic open banking quality factors on usage intention. The service quality factors for open banking were classified into interface design, innovation, security, and data sharing, and the technology acceptance model (TAM) was used to verify whether it has a significant effect on perceived convenience, usefulness and intention to use. According to the analysis results, while innovation and security did not have a significant effect on convenience and usefulness, interface design and data sharing were found to have an effect on perceived convenience. The results would provide implications for some quality issues for companies seeking to introduce open banking services as well as for the related academic arena.

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9머신러닝 기반의 기업가치 예측 모형: 온라인 기업리뷰를 활용하여

저자 : 이한준 ( Hanjun Lee ) , 신동원 ( Dongwon Shin ) , 김희은 ( Hee-eun Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 79-86 (8 pages)

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빅데이터 분석의 유용성이 주목을 받으면서 경영학 분야에서도 이를 활용하여 기업의 성과를 예측하고자 하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 선행연구들은 주로 뉴스 기사나 SNS 등 기업 외부의 자료에 의존하고 있다. 직원의 만족도나 기업에 대한 직원의 인식, 장단점 평가와 같은 기업 내부의 목소리는 기업가치에 대한 잠재적인 영향력에도 불구하고 상대적으로 확보가 어려워 관련 연구가 아직 충분치 못하다. 이에 본 연구에서는 국내 유가증권시장 상장 기업을 대상으로 임직원의 기업리뷰가 기업가치에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 기반으로 기업가치를 예측하는 모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 온라인 기업리뷰 사이트인 잡플래닛(Jobplanet)에 2014년부터 2019년까지 전·현직원이 남긴 97,216건의 기업리뷰를 수집하고 동 데이터에 근거하여 머신러닝 기반의 예측 모형을 제안하였다. 제안한 모형 중 LSTM 기반 모형의 정확도가 73.2%로 가장 높았고 MAE 또한 0.359로 가장 낮은 오차를 보였다. 본 연구는 국내에서 머신러닝을 활용한 기업가치 연구 분야에 유용한 사례가 될 것으로 기대한다.


As the usefulness of big data analysis has been drawing attention, many studies in the business research area begin to use big data to predict firm performance. Previous studies mainly rely on data outside of the firm through news articles and social media platforms. The voices within the firm in the form of employee satisfaction or evaluation of the strength and weakness of the firm can potentially affect firm value. However, there is insufficient evidence that online employee reviews are valid to predict firm value because the data is relatively difficult to obtain. To fill this gap, from 2014 to 2019, we employed 97,216 reviews collected by JobPlanet, an online firm review website in Korea, and developed a machine learning-based predictive model. Among the proposed models, the LSTM-based model showed the highest accuracy at 73.2%, and the MAE showed the lowest error at 0.359. We expect that this study can be a useful case in the field of firm value prediction on domestic companies.

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1ResNet-Variational AutoEncoder기반 변종 악성코드 패밀리 분류 연구

저자 : 이영전 ( Young-jeon Lee ) , 한명묵 ( Myung-mook Han )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-9 (9 pages)

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전통적으로 대부분의 악성코드는 도메인 전문가에 의해 추출된 특징 정보를 활용하여 분석되었다. 하지만 이러한 특징 기반의 분석방식은 분석가의 역량에 의존적이며 기존의 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 탐지하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 도메인 전문가의 개입 없이도 변종 악성코드의 패밀리를 분류할 수 있는 ResNet-Variational AutoEncder 기반 변종 악성코드 분류 방법을 제안한다. Variational AutoEncoder 네트워크는 입력값으로 제공되는 훈련 데이터의 학습 과정에서 데이터의 특징을 잘 이해하며 정규 분포 내에서 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 Variational AutoEncoder의 학습 과정에서 잠재 변수를 추출을 통해 악성코드의 중요 특징을 추출할 수 있었다. 또한 훈련 데이터의 특징을 더욱 잘 학습하고 학습의 효율성을 높이기 위해 전이 학습을 수행했다. ImageNet Dataset으로 사전학습된 ResNet-152 모델의 학습 파라미터를 Encoder Network의 학습 파라미터로 전이했다. 전이학습을 수행한 ResNet-Variational AutoEncoder의 경우 기존 Variational AutoEncoder에 비해 높은 성능을 보였으며 학습의 효율성을 제공하였다. 한편 변종 악성코드 분류를 위한 방법으로는 앙상블 모델인 Stacking Classifier가 사용되었다. ResNet-VAE 모델의 Encoder Network로 추출한 변종 악성코드 특징 데이터를 바탕으로 Stacking Classifier를 학습한 결과 98.66%의 Accuracy와 98.68의 F1-Score를 얻을 수 있었다.

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2사용자 정의 네트워크를 위한 사용자 데이터그램 프로토콜 플로우 엔트리 관리 기법

저자 : 최한힘나라 ( Hanhimnara Choi ) , 샤이드무하마드라자 ( Syed Muhammad Raza ) , 김문성 ( Moonseong Kim ) , 추현승 ( Hyunseung Choo )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 11-17 (7 pages)

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소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 스위치의 데이터 플레인에서 컨트롤 기능을 분리해 프로그램 가능한 네트워크 관리법을 제시하는 차세대 네트워킹 기술이다. 하지만 SDN 스위치는 패킷 포워딩에 쓰이는 플로우 테이블의 부족한 용량으로 인해, 플로우 엔트리를 충분히 수용하지 못하는 문제가 있다. 이는 플로우 테이블의 오버플로우 등을 야기해 네트워크 성능을 저하시킬 수 있으므로, 본 논문은 비활성화된 플로우를 적시에 방출해 플로우 테이블 사용량을 최적으로 유지할 수 있는 정책을 제안한다. 특히, 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP) 플로우 엔트리들의 정보를 주기적으로 샘플링하여 비활성화된 엔트리들이 조기에 방출될 수 있도록 한다. 트래픽에 기반한 실험을 통하여, 우리는 본 정책이 Random, FIFO 정책과 비교해 오버플로우 및 플로우 재설치 발생 횟수를 크게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.

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3Hybrid Fireworks Algorithm with Dynamic Coefficients and Improved Differential Evolution

저자 : Lixian Li , Jaewan Lee

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 19-27 (9 pages)

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Fireworks Algorithm (FWA) is a new heuristic swarm intelligent algorithm inspired by the natural phenomenon of the fireworks explosion. Though it is an effective algorithm for solving optimization problems, FWA has a slow convergence rate and less information sharing between individuals. In this paper, we improve the FWA. Firstly, explosion operator and explosion amplitude are analyzed in detail. The coefficient of explosion amplitude and explosion operator change dynamically with iteration to balance the exploitation and exploration. The convergence performance of FWA is improved. Secondly, differential evolution and commensal learning (CDE) significantly increase the information sharing between individuals, and the diversity of fireworks is enhanced. Comprehensive experiment and comparison with CDE, FWA, and VACUFWA for the 13 benchmark functions show that the improved algorithm was highly competitive.

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4이산화 전처리 방식 및 컨볼루션 신경망을 활용한 네트워크 침입 탐지에 대한 연구

저자 : 유지훈 ( Jihoon Yoo ) , 민병준 ( Byeongjun Min ) , 김상수 ( Sangsoo Kim ) , 신동일 ( Dongil Shin ) , 신동규 ( Dongkyoo Shin )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 29-39 (11 pages)

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새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능 지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.

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5효율적 일상 관리를 위한 일정관리 어플리케이션의 설계와 구현

저자 : 박은주 ( Eunju Park ) , 한승준 ( Seungjun Han ) , 윤지민 ( Jimin Yoon ) , 임한규 ( Hankyu Lim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 41-50 (10 pages)

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IT기술과 정보처리 기술의 발전에 따라 인터넷 사용량이 급증하고 다양한 스마트 기기들이 출현하고 있다. 이에 따라 현대인들은 장소와 시간에 구애받지 않고 원하는 정보 획득, 여가활동과 같은 일상생활에 스마트 폰을 사용한다. 본 논문에서는 일정을 기록하고 약속을 공유하는 등 일상생활의 효과적 관리에 도움이 되는 일정관리 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 본 논문의 일정관리 어플리케이션은 일정등록과 함께 일기작성 기능, 등록한 일정을 카카오톡을 이용하여 다른 사용자들과 공유할 수 있는 기능, 삭제 시 특정 폴더로 삭제한 일정이나 일기를 저장하는 기능, 하루 일정에 대한 연속적인 알림 기능 등을 제공한다. 다른 일정관리 앱들과 차별점을 가지며 사용성을 높인 본 논문의 어플리케이션은 바쁜 일상생활의 효율적 관리에 도움이 될 것이라 기대한다.

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6몰입형 비디오 품질 평가를 위한 슈퍼 메트릭

저자 : 정종범 ( Jong-beom Jeong ) , 김승환 ( Seunghwan Kim ) , 이순빈 ( Soonbin Lee ) , 김인애 ( Inae Kim ) , 류은석 ( Eun-seok Ryu )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 51-58 (8 pages)

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가상 현실 공간에서 실사 영상 및 그래픽 환경에 대해 사용자 움직임에 대응하는 영상을 제공하는 three degrees of freedom plus(3DoF+) 및 six degrees of freedom(6DoF) 시스템은 실감형 미디어를 제공하기 위해 서로 다른 위치에서 동시에 취득된 다수의 초고화질 및 고해상도의 영상 집합 전송을 요구한다. 다수의 영상들을 사용해 사용자 시점 영상을 생성할 때, 기존의 영상 압축 코덱에서 발생했던 것과는 다른 형태의 품질 저하가 발생하여 기존의 영상 품질 평가 기법들은 3DoF+ 및 6DoF 시스템 평가에 적합하지 않다. 본 논문은 3DoF+ 환경에서 합성된 사용자 시점 영상에 대한 다양한 객관적 영상 품질 평가 기법에 대한 성능 평가를 소개한다. 또한, 기존의 객관적 영상 품질 평가 기법을 조합하여 주관적인 평가와 상관관계를 더욱 높인 평가 기법인 슈퍼 메트릭(super metric)을 제시한다. 3DoF+ 몰입형 비디오 평가 시 제안한 기법을 사용하였을 때, 주관적 평가 점수와의 상관관계에서 peak signal-to-noise ratio(PSNR) 대비 0.4513의 상승이 있었음을 확인하였다.

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7고속 해상 객체 분류를 위한 양자화 적용 기반 CNN 딥러닝 모델 성능 비교 분석

저자 : 이성주 ( Seong-ju Lee ) , 이효찬 ( Hyo-chan Lee ) , 송현학 ( Hyun-hak Song ) , 전호석 ( Ho-seok Jeon ) , 임태호 ( Tae-ho Im )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 59-68 (10 pages)

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최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가 될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

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8음성 기반 상담의 품질 평가를 위한 자동화 기법

저자 : 이건수 ( Keonsoo Lee ) , 김중연 ( Jung-yeon Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 69-75 (7 pages)

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언택트 시대의 시작으로, 온라인 산업의 성장 속도는 점차 빨라지고 있다. 온라인 산업이 성장할수록, 고객 관리에 대한 중요성은 높아지며, 그 접점에 존재하는 컨택센터 시장 역시 성장하고 있다. 언택트 시대의 주요 서비스 분야인 컨택센터의 업무가 노동 집약적이라는 아이러니를 극복하고 컨택센터 업무 효율을 증가시키기 위한 다양한 업무 자동화 기술 개발 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 업무 자체는 정형적이지만, 그 중요성이 높아 업무 자동화의 효율이 높은 대표적인 컨택센터의 업무 중 하나인 품질 평가 업무의 자동화 방법을 제안한다. 제안 방법은 채널 분리된 상담 내용 녹취 내용을 토대로, 음성 인식 결과를 획득한 뒤, 문장 단위 발화 내용을 분석하여, 정량 평가 항목인 도입부 평가, 응대 중 경청과 침묵 평가, 그리고 마무리 평가를 수행한 후 수행 결과를 평가표에 맞춰 출력하는 단계를 따른다. 제안 방법은 전문가의 평가 결과 대비 92.7% 일치율을 보였다. 불일치 케이스의 경우, 주로 음성 인식의 오류에 기인한 경우였다. 따라서 음성 인식 결과의 신뢰도가 보장된다면, 본 논문에서 제안한 방법을 통해 자동화된 품질평가로 해당 업무 효율을 증대시킬 수 있을 것이다.

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9베이지안 확률 및 폐쇄 순차패턴 마이닝 방식을 이용한 설명가능한 로그 이상탐지 시스템

저자 : 윤지영 ( Jiyoung Yun ) , 신건윤 ( Gun-yoon Shin ) , 김동욱 ( Dong-wook Kim ) , 김상수 ( Sang-soo Kim ) , 한명묵 ( Myung-mook Han )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 77-87 (11 pages)

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인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 “If 조건 then 결과, 사후확률(θ)” 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.

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10소셜 미디어 적소분석 연구 : 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 핀터레스트, 트위터의 이용자 충족을 중심으로

저자 : 차현주 ( Hyeon-ju Cha ) , 권상희 ( Sang-hee Kweon )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 89-107 (19 pages)

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본 연구는 주요 소셜(social) 미디어인 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 핀터레스트, 트위터에 대한 적소분석을 통해 어떠한 경쟁관계를 가지고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 적소이론을 활용하여 SNS 이용자를 대상으로 소셜 미디어의 이용과 충족에 관한 온라인 설문을 진행하였으며, 총 224명의 이용자를 분석대상으로 선정하였다. 온라인 설문조사 결과를 토대로 요인분석을 실시하여 관계성, 사회성, 편의성, 일상성, 오락성 등 5가지 차원의 공통요인을 추출하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 우선 적소이론을 이용한 미디어의 적소폭 차이를 분석한 결과, 페이스북이 사회성(.627) 및 편의성(.636)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났고, 유튜브는 일상성(.670)과 오락성(.615)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났으며, 인스타그램은 관계성(.520)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났다. 적소중복의 경우, 페이스북과 유튜브 간의 경쟁이 관계성(1.826)과 사회성(2.696)에서 가장 강한 것으로 나타났으며, 핀터레스트와 트위터 간의 경쟁은 일상성(1.937)과 오락성(2.263)에서 가장 높은 수준의 경쟁을 보였으며, 유튜브와 트위터 간의 경쟁은 편의성(2.583)에서 가장 높은 수준의 경쟁을 보였다. 마지막으로 적소이론을 이용한 미디어 간의 경쟁우월성을 비교한 결과, 페이스북, 인스타그램 그리고 유튜브는 핀터레스트와 비교하여, 관계성, 사회성, 편의성, 일상성, 오락성에서 경쟁적 우위에 있는 것으로 나타났으며, 페이스북, 인스타그램 그리고 유튜브는 트위터에 비해 일상성을 제외한 모든 요인에서 경쟁적 우위에 있음을 확인할 수 있었다.

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