[논문]정보보안에 대한 국내외 연구 트렌드 비교

김원필

doi:10.6109/jkiice.2015.19.8.1811

정보보안에 대한 국내외 연구 트렌드 비교
Comparison of Domestic and International Research Trend on Information Security 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.8, 2015년, pp.1811 - 1817

김원필 (CK academy)

초록
AI-Helper

본 논문은 국내에서 수행된 정보보안에 연구 트렌드를 분석하고, 국제적 연구 트렌드와 비교함으로써 향후 국가차원에서 나아가야할 방향에 대해 고찰해보고자 한다. 이는 기존에 수행된 정보보안의 국제 연구 트렌드 분석에 대한 후속작으로, 기존 연구의 결과와 정확한 비교를 위해 동일한 분석 방법을 이용한다. 이를 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 국내 논문을 활용하며, 보안과 깊이 관련된 기술들 사이의 시간별 연관성을 측정하여 국내 연구 트렌드를 분석하고, 그 결과를 비교한다. 또한 국내외의 미래 기술 시장을 함께 고려함으로써 향후 우리가 나아가야 할 발향을 살펴보고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper analyzes domestic research trend on information security, compares its results with international trends, and studies future directions we should have on national level. This research is a successor of the work for analysis of global research trend on information security. Therefore we select the same analysis method to compare domestic and international research trends exactly. To do this, we use domestic papers presented or published from 2001 to 2014, measure temporal relationship between technologies related to information security, analyze domestic research trends, and compare the results. Finally we will suggest our future direction through considering international future markets of technologies.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이미 많은 연구에서 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 모델들을 제안하면서 다양한 분야에 대한 예측과 인사이트를 얻고 있다[1-3]. 본 논문 또한 국내에서의 정보보안에 대한 연구 트렌드 분석을 다루고 있으며, 이를 이미 수행된 국제 연구 트렌드와 비교하고 향후 국가 차원에서 나아가야 할 방향에 대해 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 보안 분야에서 국내 연구 트렌드를 분석하고, 기존에 수행된 국제 트렌드와 비교함으로써 향후에 대한 예측까지 수행하였다. 이를 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 국내 논문을 활용하였으며, NDSL에서 제공되는 Open API를 이용하여 통계 수치를 얻었다.
있었다. 본 연구에서는 국내에서 이루어진 연구 논문들을 분석함으로써, 국내의 연구 동향을 파악해보고 나아가 본 장에서 설명된 글로벌 트렌드와 비교를 해보고자 한다.
앞의 과정에서 확보한 검색 결과를 바탕으로 기술들이 보안 측면에서의 발전 동향과 향후를 예측해 보기 위해 연도별 연관성을 측정한다. 연도별 연관성은 단어들 사이의 공기정보(Cooccurrence)를 측정하는 수식에서 시간(연, 월, 일 등) 제약을 추가로 고려한 것으로 수식 (1)로 계산한다.

제안 방법

-상위 연관 키워드 선정 및 트렌드 분석: 최종적으로 선정된 36개 연관 키워드에 대해 2001년부터 2014년을 장기와 단기로 나누어 트렌드를 분석하였으며, Security와 관련하여 현재와 향후에 유망한 키워드로 android, big data, internet of things, smart phones, cloud computing, long term evolution, smart grid, social network services, virtualization 을 뽑음.
이를 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 국내 논문을 활용하였으며, NDSL에서 제공되는 Open API를 이용하여 통계 수치를 얻었다. 검색된 기술별 수치를 보안과의 시간별 연관성을 측정하였으며, 이를 장·단기적 측면에서 상승, 유지, 하강으로 나누어 분석하였다. 결과는 대체적으로 국제적 트렌드와 유사한 추이로 연구가 수행됨을 확인하였다.
검색 질의어로는, 국내 논문의 경우 제목, 초록, 키워드를 한글과 영어를 동시에 포함하고 있어 표 1에서 보인 영어와 한글을 모두 검색 질의어로 활용한다. 동시에 한글의 경우는 유사용어가 있기 때문에 이를 추가하여 질의어를 구성하였다. 표 2는 2011년의 국내 발표 논문에서 “스마트폰”과 “보안”을 동시에 포함하고 있는 검색을 위한 API의 형식과 예를 보이고 있다.
단기(2010~2014)로 나눈다. 또한 장기와 단기를 다시 각각 전·후반(Ex. 장기의 경우 2001~2007와 2008~ 2014, 단기의 경우 2010~2012, 2012~2014)으로 나누고, 각 기술에 대해 전반과 후반의 연관성 평균을 비교하여 상승, 유지, 하강으로 구분한다. 상승, 유지, 하강의 기준은 연구[5]에서와 동일한 조건이며, 전반과 후반을 비교하여 2배 이상이 증가하면 상승, 1/2 이하로 감소하면 하강, 그 사이에 있으면 유지로 결정한다.
이에 기존 연구에서 파악된 영어 키워드를 그대로 활용한다. 매칭되는 한글 키워드를 파악하기 위해 영어 키워드를 NDSL 에서 검색 질의로 입력하고, 반환되는 논문들에서 대표대역어를 선정하였다. 표 1은 그 결과를 보이고 있다.
특정 해에 논문의 양이 급수로 늘어날 수 있기 때문이다. 이에, 각 해의 전체 논문 및 보안과 관련한 논문의 수를 파악하기 위해 표 2의 검색 질의어에서 “data”, “paper”, “the”, “this”, “데이터”, “논문”을 “OR” 연산자로 엮어서 검색된 수치와, “security” 또는 “보안”을 포함하는 수치를 파악하였다. 표 3은 그 결과와 비율을 나타내고 있다.

대상 데이터

-메타데이터 수집: 전체 3, 630, 276개 (2015년 3월 29일 기준) 중에서 2001년부터 2014년까지의 전체 논문 메타데이터 1, 937, 412건을 확보함.
-활용 데이터: 글로벌 연구 트렌드를 분석하기 위해 IEEE Xplore1)에서 제공하는 논문 메타데이터를 활용함.
기존의 연구에서는 보안과 관련된 키워드를 추출하기 위해 연도별 공기정보를 계산하여 상위 36개를 선정하였다. 본 연구의 계획 단계에서는 동일한 방식으로 국내 논문들을 분석하여 상위 N개를 선정하고자 하였으나, 국내 논문의 대량 메타데이터 수집에서의 한계점을 발견하였다.
대한 예측까지 수행하였다. 이를 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 국내 논문을 활용하였으며, NDSL에서 제공되는 Open API를 이용하여 통계 수치를 얻었다. 검색된 기술별 수치를 보안과의 시간별 연관성을 측정하였으며, 이를 장·단기적 측면에서 상승, 유지, 하강으로 나누어 분석하였다.
본 연구의 계획 단계에서는 동일한 방식으로 국내 논문들을 분석하여 상위 N개를 선정하고자 하였으나, 국내 논문의 대량 메타데이터 수집에서의 한계점을 발견하였다. 이에, 수집이 아닌, NDSL2)에서 제공하는 Open API 결과를 활용한 분석을 위해 기존 연구를 통해 확보된 36개의 영문 키워드를 그대로 활용한다. 보안과 관련하여 국내만의 독립된 연관 키워드를 추출하는 것은 국제 기술 트렌드와 국내 기술 트렌드의 방향성을 파악하는데 도움이 될 수 있다.

성능/효과

볼 수 있다. 이를 국제적인 관점에서의 분석 결과와 비교하면, 대체적으로 유사하나 long term evolution과 소셜네트워크서비스 기술 분야에서의 보안이 국내에서 최근까지 더 상승임을 확인할 수 있다. 장기적으로 상승이지만 단기적으로(최근에) 유지를 보이는 국제 트렌드의 경우는 이 기술들을 위해 보안이 안정화 단계에 접어든 것으로 해석할 수 있는 반면, 국내의 경우는 국제 트렌드를 뒤따라가고 있는 것으로 해석할 수 있다.

후속연구

위와 과정을 통하여 보안 분야에서의 글로벌 트렌드를 분석하였으며, 향후 연구의 방향까지도 고찰해 볼 수 있었다. 본 연구에서는 국내에서 이루어진 연구 논문들을 분석함으로써, 국내의 연구 동향을 파악해보고 나아가 본 장에서 설명된 글로벌 트렌드와 비교를 해보고자 한다.
연구 [5]에서 빅데이터는 지속적으로 발전할 것으로 이미 분석되었다. 이를 고려할 때, 국내에서도 IT 강국으로써의 명성을 계속 이어가기 위해 빅데이터 측면에서의 더 많은 연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
또한 사물인터넷이 개개인의 정보와 긴밀하게 상호작용하기 때문에 정보의 보안은 아주 중요한 역할을 수행한다. 이에, 사물인터넷, 빅데이터, 안드로이드, 클라우드컴퓨팅 등에서 보안에 대해 더 많은 수요가 있을 것으로 예측해본다.
국내의 연구자들이 국내 논문만을 작성하는 것이 아니라, 국제적으로도 많은 논문 발표와 게재가 이루어지고 있기 때문이다. 향후에는 이러한 연구 결과물들을 확보할 수 있는 방안을 강구하고, 다양한 관점의 분석 방법을 적용하여 볼 계획이다.

참고문헌 (7)

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.

상세보기
O.P. Rud, Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy. Hoboken, N.J: Wiley&Sons, 2009.
L. Hernandez, C. Baladron, J.M. Aguiar, B. Carro, A.J. Sanchez-Esguevillas, 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.

상세보기
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.
W. Kim, “Analysis of global research trend on information security”, J. Korea inst. inf. commun. eng, v.19, no.5, pp. 1110-1116, 2015.

원문보기 상세보기
http://businesspost.co.kr/news/articleView.html?idxno9866
http://fnnews.com/news/201411132228122199

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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