Earticle

초록

영어

With the advent of the fourth industrial revolution in earnest recently, related new technologies such as artificial intelligence, Internet of Things (IoT), and big data have been growing rapidly. Companies have been pursuing the introduction and development of new technologies according to this trend, and are feeling the need for various securities such as cyber security and technology leakage. Accordingly, the interest in industrial security is increasing, and related studies are actively being conducted. However, there is a lack of research on whether the research is actually proceeding in the required direction. Therefore, an attempt to systematically grasp the current industrial security research trend is needed. Thus, this study applied the Latent Dirichlet Allocation (LDA) technique, one of the topical modeling techniques, to extract the data of domestic academic papers and articles related to industrial security over the last five years from January 1, 2015 to December 31, 2019, to analyze trends and predict future growth trends. In addition, a comparative analysis between the paper and the article data was conducted to examine whether the research was actively carried out, reflecting the latest trends and complements. The results of this study are expected to contribute to analyzing current trends and providing information to predict future trends.

한국어

최근 4차 산업혁명이 본격적으로 도래한 후, 인공지능, 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 관련 새로운 기술들이 빠르게 성장하고 있다. 기업들은 이러한 추세에 따른신기술의 도입 및 개발을 추진하고 있고, 이와 더불어 사이버보안, 기술유출 등과같은 다양한 보안에 필요성을 느끼게 되었다. 이에 따라 산업보안에 관한 관심이높아지고 있고, 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 연구의 진행이 실제 필요한 방향으로 진행되고 있는지에 대한 연구가 부족하다. 그러므로 현재 산업보안의 연구 동향을 체계적으로 파악하는 시도가 필요하다. 따라서 본 연구는 토픽 모델링(Topic Modeling) 기법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 적용하여 산업보안과 관련된 2015년 1월 1일부터 2019년 12 월 31일까지 최근 5년간의 국내 학술 논문과 보안 관련 기사 데이터를 수집하여 동향을 분석하였다. 또한 논문과 기사 데이터 간의 비교 분석을 통해 최신 트렌드와보완점을 반영하여 연구가 활발히 이루어지고 있는지 조사하였다. 본 연구의 결과가 현재 산업보안 동향을 분석하고 미래 트렌드를 예측할 수 있도록 정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 기대하는 바이다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 유승태 [ Yoo, Seung-Tae | 아주대학교 대학원 지식정보공학과 석사과정 ] 제1저자
• 박경선 [ Park, Kyung-Seon | 아주대학교 대학원 지식정보공학과 석사과정 ] 공동저자
• 이윤서 [ Lee, Yoon-Seo | 아주대학교 대학원 지식정보공학과 석사과정 ] 제2저자
• 황성진 [ Hwang, Seong-Jin | 아주대학교 대학원 지식정보공학과 석사과정 ] 제3저자
• 김강석 [ Kim, Kang-Seok | 아주대학교 사이버보안학과, 대학원 지식정보공학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국산업보안연구 [Korean Journal of Industry Security]

• 간기

  연3회

• pISSN

  2765-2327

• eISSN

  2733-8363

• 수록기간

  2009~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 330