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복잡한 사이버-물리시스템의 확장성, 안전성 및 보안성 연구
서예령,이재우 한국산업보안연구학회 2021 한국산업보안연구 Vol.11 No.1
Cyber-physical system is a system in which physical objects interact with external environments to perform complex functions, and it is expected to be complicated by the fourth industrial revolution. Components and mixed-criticality, which are the main design methods of cyber physics systems, are expected to be difficult to meet the advanced requirements. Especially, the design method of the current cyber-physical system needs to be improved from the perspective of scalability, security and safety. The reason is the lack of scalability due to the convergence between each design object, the design method without security in mind, and the stability due to the expansion of the application range of the cyber-physical system. In this paper, we propose the design method that mixes existing components and mixed-criticality as a solution to the three requirements. In the future, this study aims to spread the cyber physics system with security by allowing scalability, security, and safety to be considered in the future design of cyber-physical system. 사이버-물리시스템이란 외부 환경과 물리적 개체가 상호작용하여 복잡한 기능을 수행하는 시스템으로, 4차 산업혁명에서는 기반 기술로써 다양한 영역에 적용되고 있다. 이러한 환경의 흐름 속에서 사이버-물리시스템은 복잡해질 것이며, 그로 인해 현재 사이버-물리시스템의 주된 설계 방식인 컴포넌트와 다중 중요도 방식으로는 고도화되는 요구사항을 충족하기 어려울 것으로 전망된다. 특히 현재의 사이버-물리시스템의 설계 방식은 확장성, 보안성, 안전성의 관점에서 개선이 필요하다. 해당 관점에서 봤을 때 현재의 설계방식은 설계 대상간 융합에 따른 확장성의 부족, 보안을 염두에 두지 않은 설계방식, 사이버-물리시스템의 적용 범위 확대에 따른 안전성 요구사항의 증대가 문제로 분석되기 때문이다. 본 논문에서는 3가지 요구사항에 대한 해결방안으로써 기존의 컴포넌트와 다중 중요도 설계 방식을 혼합한 설계방식을 제시하였다. 향후 본 연구를 통해 앞으로의 사이버-물리시스템의 설계에서 확장성, 보안성, 안전성을 염두에 둘 수 있도록 하여 보안성을 갖춘 사이버-물리시스템이 확산할 수 있도록 하고자 한다.
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빅데이터 LDA 토픽 모델링을 활용한 국내 코로나19 대유행 기간 마스크 관련 언론 보도 및 태도 변화 분석
서예령,고금석,이재우,Suh, Ye-Ryoung,Koh, Keumseok Peter,Lee, Jaewoo 한국정보통신학회 2021 한국해양정보통신학회논문지 Vol.25 No.5
This study applied LDA topic modeling analysis to collect and analyze news media big data related to face masks in the three waves of the COVID-19 pandemic in Korea. The results empirically show that media reports focused on mask production and distribution policies in the first wave and the mandatory mask wearing in the second wave. In contrast, more reports on trivial, gossipy events consist of the media coverage in the second and third waves. The findings imply that Korea's governmental interventions to address the shortage of face masks and to regulate mask wearing were successful relatively in a short time. In contrast, the study also reports that there may be relative less number of science-based news reports like the ones on the effectiveness of face masks or different levels of filter types. This study exemplifies how a big data analysis can be applied to evaluate and enhance public health communication. 본 연구는 LDA 토픽모델링 분석을 적용하여 한국 내 세 번의 코로나19 대유행 시기를 기준으로 마스크와 관련된 뉴스 빅데이터를 수집, 분석하였다. 분석 결과 각 시기별 마스크라는 단어를 중심으로 언론보도가 마스크 정책과 관련된 주제에서 사건사고 위주로 바뀌어가는 것을 실증적으로 살펴볼 수 있었다. 즉 제1차 시기의 경우 마스크 생산과 공급이, 제2차 시기에서는 마스크 착용 의무화 및 관련 사건사고가, 마지막인 제 3차 시기에는 주로 사건사고 위주로 토픽이 다뤄진 것을 확인 할 수 있었다. 해당 연구를 통해 마스크 공급, 확보, 착용 외 다른 보건정보에는 상대적으로 소홀했을 가능성을 확인할 수 있었으며, 제2,3차 시기 보도가 사건사고에 치우친 부분은 향후 언론보도의 접근성 및 태도에 대한 개선점이 있음을 시사한다. 따라서 코로나19에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 보다 거시적이고 사회 전체적인 논의가 진행될 수 있도록 언론보도가 변화해야 할 것이다.
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빅데이터 LDA 토픽 모델링을 활용한 국내 코로나19 대유행 기간 마스크 관련 언론 보도 및 태도 변화 분석
서예령,고금석,이재우 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.5
This study applied LDA topic modeling analysis to collect and analyze news media big data related to face masks in the three waves of the COVID-19 pandemic in Korea. The results empirically show that media reports focused on mask production and distribution policies in the first wave and the mandatory mask wearing in the second wave. In contrast, more reports on trivial, gossipy events consist of the media coverage in the second and third waves. The findings imply that Korea’s governmental interventions to address the shortage of face masks and to regulate mask wearing were successful relatively in a short time. In contrast, the study also reports that there may be relative less number of science-based news reports like the ones on the effectiveness of face masks or different levels of filter types. This study exemplifies how a big data analysis can be applied to evaluate and enhance public health communication. 본 연구는 LDA 토픽모델링 분석을 적용하여 한국 내 세 번의 코로나19 대유행 시기를 기준으로 마스크와 관련된 뉴스 빅데이터를 수집, 분석하였다. 분석 결과 각 시기별 마스크라는 단어를 중심으로 언론보도가 마스크 정책과 관련된 주제에서 사건사고 위주로 바뀌어가는 것을 실증적으로 살펴볼 수 있었다. 즉 제1차 시기의 경우 마스크 생산과 공급이, 제2차 시기에서는 마스크 착용 의무화 및 관련 사건사고가, 마지막인 제 3차 시기에는 주로 사건사고 위주로 토픽이 다뤄진 것을 확인 할 수 있었다. 해당 연구를 통해 마스크 공급, 확보, 착용 외 다른 보건정보에는 상대적으로 소홀했을 가능성을 확인할 수 있었으며, 제2,3차 시기 보도가 사건사고에 치우친 부분은 향후 언론보도의 접근성 및 태도에 대한 개선점이 있음을 시사한다. 따라서 코로나19에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 보다 거시적이고 사회 전체적인 논의가 진행될 수 있도록 언론보도가 변화해야 할 것이다.
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