본 논문에서는 정보보안에 대한 글로벌 연구 트렌드에 대한 분석을 다룬다. 정보를 이용하는 모든 분야에서 보안을 필요로 하기 때문에, 새롭게 생성되거나 급격하게 발전하는 분야를 발굴하는 것이 정보보안의 방향을 설정하는 것이 될 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 정보보안과 관련한 기술들을 파악하고, 이들을 트렌드 관점에서 해석함으로써 향후를 전망해보고자 한다. 현재의 수준은 거시적 관점에서의 분석을 위한 초기 연구로써, 기술들 사이의 연도별 공기정보를 이용하여 2001년부터 2014년까지의 연관성을 측정하고, 상위 연관 기술 자체의 트렌드와 상호 비교하여 그 의미를 분석하였다. 결론적으로는 안드로이드 플랫폼, 빅데이터, 사물인터넷, 모바일 분야, 클라우드 컴퓨팅이 정보보안에 유망한 기술 분야라 할 수 있다.
본 논문에서는 정보보안에 대한 글로벌 연구 트렌드에 대한 분석을 다룬다. 정보를 이용하는 모든 분야에서 보안을 필요로 하기 때문에, 새롭게 생성되거나 급격하게 발전하는 분야를 발굴하는 것이 정보보안의 방향을 설정하는 것이 될 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 정보보안과 관련한 기술들을 파악하고, 이들을 트렌드 관점에서 해석함으로써 향후를 전망해보고자 한다. 현재의 수준은 거시적 관점에서의 분석을 위한 초기 연구로써, 기술들 사이의 연도별 공기정보를 이용하여 2001년부터 2014년까지의 연관성을 측정하고, 상위 연관 기술 자체의 트렌드와 상호 비교하여 그 의미를 분석하였다. 결론적으로는 안드로이드 플랫폼, 빅데이터, 사물인터넷, 모바일 분야, 클라우드 컴퓨팅이 정보보안에 유망한 기술 분야라 할 수 있다.
This paper analyzes global research trend on information security. All technical fields based on information requires security so that discovering technologies (technical terms) which are developing newly or dramatically is able to guide the future direction of the field of information security. In ...
This paper analyzes global research trend on information security. All technical fields based on information requires security so that discovering technologies (technical terms) which are developing newly or dramatically is able to guide the future direction of the field of information security. In this paper, the ultimate of this research is to figure out the technologies related to information security and to forecast the future through understanding their trends. The paper, as a beginning for the analysis on macroscopic viewpoint, contains measurement of yearly relatedness between technical terms from 2001 to 2014 by using temporal co-occurrence and interpretation of its meaning through comparing the relatedness with trends of top-related technical terms. And to conclude, we could find that Android platform, Big data, Internet of things, Mobile technologies, and Cloud computing are emerging technologies on information security.
This paper analyzes global research trend on information security. All technical fields based on information requires security so that discovering technologies (technical terms) which are developing newly or dramatically is able to guide the future direction of the field of information security. In this paper, the ultimate of this research is to figure out the technologies related to information security and to forecast the future through understanding their trends. The paper, as a beginning for the analysis on macroscopic viewpoint, contains measurement of yearly relatedness between technical terms from 2001 to 2014 by using temporal co-occurrence and interpretation of its meaning through comparing the relatedness with trends of top-related technical terms. And to conclude, we could find that Android platform, Big data, Internet of things, Mobile technologies, and Cloud computing are emerging technologies on information security.
본 연구 또한 최근 정보보안의 국제적 동향을 데이터 기반으로 분석하고 파악하기 위한 내용을 다루고 있으며, 궁극적으로는 정보보안의 발전을 위한 수단으로써 의 기술 분야와 정보보안의 적용이 필요한 기술 분야로 나누어 살펴보고자 한다.
정보보안의 트렌드를 분석하기 위해 가장 기본적인 단계는 데이터 선정이라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 정보보안 자체의 트렌드 분석뿐만 아니라 정보보안이 활용되는 IT 전체의 과학기술을 고루 살펴보기 위함이다. 이를 위해 정보보안을 포함한 IT 중심의 다양한 과학기술을 포함하는 분야의 대표 데이터로는 IEEE라 할 수 있다.
제안 방법
본 논문에서는 정보보안에 대한 글로벌 연구 트렌드를 분석하기 위해 키워드들의 연도별 공기 정보를 활용하였다. 정보보안과 관련한 키워드를 선정하기 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 IEEE 논문의 키워드 필드들을 활용하였으며, 계산된 연도별 연관도와 기술 자체의 연도별 트렌드를 상호 분석하여 결과를 해석하였다.
정보보안과 관련한 키워드를 선정하기 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 IEEE 논문의 키워드 필드들을 활용하였으며, 계산된 연도별 연관도와 기술 자체의 연도별 트렌드를 상호 분석하여 결과를 해석하였다. 본 연구는 전체 데이터를 거시적 관점에서 분석하기 위한 초기 연구로, 각 연도별로 연관도가 높은 상위 기술에 대해서만 분석하여 결과를 해석하였다. 이에 대한 결과만을 고려할 때, 정보보안에 유망한 기술로는 안드로이드 플랫폼, 빅데이터, 사물인터넷, 모바일 분야, 클라우드 컴퓨팅이라 할 수 있다.
본장에서는 분석된 데이터를 바탕으로 정보보안과 관련된 기술 분야들에 대한 트렌드를 해석하고 각 해석에 대한 의미를 기술한다.
이와 같이 측정된 시계열에 따른 상호 트렌드 분석은 둘 사이가 어떠한 영향력을 보이는지 파악할 수 있도록 해준다. 이러한 결과를 바탕으로 정보보안에 활용되는 중요한 기술(분야)들과, 정보보안이 활용될 수 있는 기술들의 현재와 미래를 분석한다.
본 논문에서는 정보보안에 대한 글로벌 연구 트렌드를 분석하기 위해 키워드들의 연도별 공기 정보를 활용하였다. 정보보안과 관련한 키워드를 선정하기 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 IEEE 논문의 키워드 필드들을 활용하였으며, 계산된 연도별 연관도와 기술 자체의 연도별 트렌드를 상호 분석하여 결과를 해석하였다. 본 연구는 전체 데이터를 거시적 관점에서 분석하기 위한 초기 연구로, 각 연도별로 연관도가 높은 상위 기술에 대해서만 분석하여 결과를 해석하였다.
대상 데이터
이 수치는 국내 최대 라이브러리인 NDSL(National Digital Science Library)의 국내논문(국내에서 발행되는 모든 분야의 국내학술지와 국내학술회의) 보유량이 1,909,398건3)임을 고려할 때 큰 수치라 할 수 있다. 본 연구에서 정보보안의 트렌드 분석을 위해 2001년부터 발간된 논문의 메타데이터를 수집하여 활용한다. 활용되는 IEEE 논문의 연도별 통계는 [표 1]과 같다.
위와 같이 수집된 IEEE 논문 메타데이터는 제목, 저자, 초록, 학회, 출판일, 페이지, ISBN, DOI, 출판사, 키워드 등을 포함한다. 특히 키워드는 저자 키워드(Author Keywords), 인스펙(Inspec) 키워드, IEEE 용어(IEEE Terms) 등을 구분하여 제공하고 있다.
본 연구의 목적은 정보보안 자체의 트렌드 분석뿐만 아니라 정보보안이 활용되는 IT 전체의 과학기술을 고루 살펴보기 위함이다. 이를 위해 정보보안을 포함한 IT 중심의 다양한 과학기술을 포함하는 분야의 대표 데이터로는 IEEE라 할 수 있다. IEEE는 전세계 연구자들이 작성한 논문들을 저널, 프로시딩 등의 유형으로 포함하고 있으며, 1963년에 설립1)되어 현재2) 3,630,276개의 논문들을 포함하고 있다.
이론/모형
이는 시간의 기준(년, 월, 주, 일 등)을 정하고, 그 시간을 윈도우(Window) 사이즈로 활용하여 함께 출현하는 용어들의 연관성을 측정하는 것이다. 연도별 연관성 분석을 위해 다이스 계수(Dice-Coefficient)를 응용한 수식 (1)을 활용한다.
정보보안과 관련한 트렌드 분석을 위해 시간의 흐름에 따른 공기정보(Temporal Co-occurrence) 분석을 활용한다[4]. 이는 시간의 기준(년, 월, 주, 일 등)을 정하고, 그 시간을 윈도우(Window) 사이즈로 활용하여 함께 출현하는 용어들의 연관성을 측정하는 것이다.
성능/효과
본 연구는 전체 데이터를 거시적 관점에서 분석하기 위한 초기 연구로, 각 연도별로 연관도가 높은 상위 기술에 대해서만 분석하여 결과를 해석하였다. 이에 대한 결과만을 고려할 때, 정보보안에 유망한 기술로는 안드로이드 플랫폼, 빅데이터, 사물인터넷, 모바일 분야, 클라우드 컴퓨팅이라 할 수 있다.
후속연구
이제 신생기에 접어든 기술들에 대해서 발굴할 수 있도록 전체적인 분석 및 다양한 관점의 분석이 요구된다. 또한, 글로벌 관점에서 연구 트렌드를 분석하였으며, 국내의 연구동향과도 비교를 통해 우리나라가 해당 분야에서 어느 위치에 있는지, 차별성은 무엇인지, 격차는 어느 정도인지를 살펴볼 필요가 있다. 이 논문의 차기버전으로 수행되는 연구 결과물들을 내놓을 예정이다.
또한, 글로벌 관점에서 연구 트렌드를 분석하였으며, 국내의 연구동향과도 비교를 통해 우리나라가 해당 분야에서 어느 위치에 있는지, 차별성은 무엇인지, 격차는 어느 정도인지를 살펴볼 필요가 있다. 이 논문의 차기버전으로 수행되는 연구 결과물들을 내놓을 예정이다.
일단, 상위 기술(공기 빈도가 높은 것)만을 분석한 것이 첫 번째 한계점이다. 이제 신생기에 접어든 기술들에 대해서 발굴할 수 있도록 전체적인 분석 및 다양한 관점의 분석이 요구된다. 또한, 글로벌 관점에서 연구 트렌드를 분석하였으며, 국내의 연구동향과도 비교를 통해 우리나라가 해당 분야에서 어느 위치에 있는지, 차별성은 무엇인지, 격차는 어느 정도인지를 살펴볼 필요가 있다.
본 연구의 결과가 절대적이라 할 수는 없다. 일단, 상위 기술(공기 빈도가 높은 것)만을 분석한 것이 첫 번째 한계점이다. 이제 신생기에 접어든 기술들에 대해서 발굴할 수 있도록 전체적인 분석 및 다양한 관점의 분석이 요구된다.
참고문헌 (4)
J. Kim, M. Hwang, D.H. Jeong, and H. Jung, "Technology trends analysis and forecasting application based on decision tree and statistical feature analysis," Expert Systems and Applications, vol. 39, no. 16, pp. 12618-12625, 2012.
O.P. Rud, Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy. : Wiley&Sons, 2009.
L. Hernandez, C. Baladron, J.M. Aguiar, B. Carro, A.J. Sanchez-Esguevillas, and J. Lloret, and J. Massana, "A Survey on Electric Power Demand Forecasting: Future Trends in Smart Grids, Microgrids and Smart Buildings," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 16, no. 3, pp. 1460-1495, 2014.
M. Hwang, D.H. Jeong, J. Kim, J. Gim, S.K. Song, M. Sajjad, H. Jung, S. Xu, L. Zhu, "Application for Temporal Analysis of Scientific Technology Information," in Proceedings of the Mobile, Ubiquitous, and Intelligent Computing, pp. 191-195, 2013.
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