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[제23권 제4호] 텍스트 마이닝을 이용한 정보보호인식 분석 및 강화 방안 모색
2016.12.30 조회수 1379 임동진 정책기획팀

[ 요 약 ]


최근 정보보호 분야에서는 사회공학, 랜섬웨어와 같은 정보보호 기술만으로는 막을 수 없는 공격이 증가하고 있으며, 이에 따라 정보보호인식의 중요성이 부각되고 있다. 또한 정보보호 업계의 수익악화가 두드러짐에 따라 정보보호 업계의 신성장동력을 탐색하고 해외시장을 개척하고자 하는 노력이 증대 되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사람들이 생각하는 정보보호 관련 이슈들을 도출하고, 온라인에서의 정보보호 관련 이슈의 국가간 비교 분석을 통하여 한국의 정보보호인식의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 기법을 적용하여 한국과 미국, 중국의 정보보호 관련 이슈를 확인 하고, 감성 분석을 통하여 점수를 측정해 비교 분석하였다. 본 연구의 학술적 시사점은 비정형 데이터인 트위터의 트윗을 텍스트 마이닝 기법인 토픽 모델링과 감성 분석 기법을 통해 분석하고, 도출된 이슈를 기반으로 국가간 비교 연구를 수행 하였으며 이를 바탕으로 한국의 정보보호인식 강화 방안을 탐색하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 실무적 시사점은 트위터 API를 통한 실제 데이터를 이용한 연구로 본 연구 모델을 활용하여 국내 이슈 및 해외 시장 분석에 활용 가능할 것 이라는 점에 있다.


주제어: 정보보호인식, 텍스트 마이닝, 토픽 모델링, 감성 분석, 소셜미디어, 트위터




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