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[일반논문]

데이터 마이닝 기반 메타버스 산업보안 연구의 국내 동향 분석
Analysis of Domestic Trends in Metaverse Industrial Security Research Based on Data Mining

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  • 발행기관
    한국산업보안연구학회 바로가기
  • 간행물
    한국산업보안연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제14권 제2호 (2024.08)바로가기
  • 페이지
    pp.57-76
  • 저자
    송승은, 김경곤, 이창무
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A454172

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원문정보

초록

영어
This study utilized Topic Modeling, one of the data mining techniques, to analyze domestic research trends and major topics in the field of Metaverse industrial security. For this purpose, 228 papers related to metaverse industrial security were selected from the Research Information Service (RISS) based on the title and subject terms related to the eight keywords. Topic modeling analysis was conducted on the Korean abstracts of the selected papers using LDA method. As a result of the analysis, three main topics were categorized. Based on the high probability of occurrence of each topic and the content of the assigned research paper abstracts, we named them ‘Metaverse Digital Security and Privac’, ‘Metaverse Copyright and Digital Content Protection’, and ‘Crime and Response in the Metaverse’. While previous research focused mainly on technical threats, this study revealed that social vulnerabilities, such as copyright issues and avatar-related sexual crimes, are also actively explored. This provides a comprehensive understanding of domestic research in metaverse security and offers foundational insights for future research directions. However, due to the relatively small sample size, the range of potential topics identified was limited, and so were the implications. Future research should consider comparative studies with international papers, expanding research subjects, using diverse analytical methods, and exploring social issues in greater depth. These efforts are expected to contribute to a more systematic and comprehensive development of metaverse industry security research.
한국어
본 연구는 메타버스 산업 보안 분야에서의 국내 연구 동향과 주요 주제를 분석하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 하나인 토픽 모델링(Topic Modeling)을 활용하였다. 이를 위해 학술연구정보 서비스(RISS)에서 8개의 키워드와 관련된 논문 제목 및 주제어를 기반으로 메타버스 산업 보안 과 관련된 논문 228편을 선정하였다. 선정된 논문들의 국문 초록을 대상으로 LDA 방법을 사용 하여 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과, 세 가지 주요 토픽으로 분류되었다. 각 주제의 출현 확률이 높은 단어들과 할당된 연구 논문 초록의 내용을 바탕으로, 각각의 토픽을 ‘메타버스 디지털 보안 및 개인정보 보호’, ‘메타버스 저작권 및 디지털 콘텐츠 보호’, ‘메타버스 내 범죄 및 대응’으로 명명하였다. 기존 연구들이 주로 기술적 위협에 집중한 반면, 본 연구는 저작권 문제 나 아바타 성범죄와 같은 사회적 취약점도 활발히 연구되고 있음을 확인하였다. 이를 통해 메타 버스 산업보안의 국내 연구의 현황을 포괄적으로 이해하고, 향후 연구 주제와 방향에 대한 기초 정보를 제공하였다. 하지만, 분석에 사용된 논문 수가 228편으로 적어 다양한 잠재 토픽을 도출 하지 못하고, 제시할 수 있는 향후 연구 시사점도 제한적이었다. 따라서 향후 연구에서는 국외 논문과의 비교 연구, 연구 대상의 확대, 다양한 분석 기법 도입, 사회적 이슈의 심화 연구, 그리 고 산업 및 정책적 연계를 수행할 필요가 있다. 이러한 제안들을 통해 메타버스 산업보안 연구가 더욱 체계적이고 다각적으로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

【 요 약 】
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
【Abstract】

키워드

산업보안 토픽모델링 데이터 마이닝 메타버스 연구동향 Industrial Security Topic Modeling Data Mining Metaverse Research Trends

저자

  • 송승은 [ Song, Seung-Eun | 중앙대학교 융합보안학과 석사과정 ] 제1저자
  • 김경곤 [ Kim, Kyeong-Gon | 나이프아랍안보과학대학교 사이버범죄 및 디지털포렌식센터 조교수 ] 공동저자
  • 이창무 [ Lee, Chang-Moo | 중앙대학교 융합보안학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국산업보안연구학회 [The Korean Association for Research of Industrial Security]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    학회는 기업, 연구소, 대학의 산업기술 등 물적, 인적자산 및 절ㅇ보에 대한 보보방안 연구를 통해 산업보안을 학문으로 체계화하고 국가경제 및 기업의 성장과 경쟁력 강화를 지원하는 한편 산업보안 관련 산업의 국제화 도모를 목적으로 한다.

간행물

  • 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

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