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인터넷정보학회논문지 update

Journal of Internet Computing and Services (JICS)

  • : 한국인터넷정보학회
  • : 공학분야  >  기타(공학)
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수록정보
수록범위 : 1권1호(2000)~22권5호(2021) |수록논문 수 : 1,641
인터넷정보학회논문지
22권5호(2021년 10월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

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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