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토픽모델링과 시계열 분석을 활용한 클라우드 보안 분야 연구 동향 분석 : NTIS 과제를 중심으로

원문정보

Analysis of Research Trends in Cloud Security Using Topic Modeling and Time-Series Analysis : Focusing on NTIS Projects

윤선영, 조남욱

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초록

영어

Recent expansion in cloud service usage has heightened the importance of cloud security. The purpose of this study is to analyze current research trends in the field of cloud security and to derive implications. To this end, R&D project data provided by the National Science and Technology Knowledge Information Service (NTIS) from 2010 to 2023 was utilized to analyze trends in cloud security research. Fifteen core topics in cloud security research were identified using LDA topic modeling and ARIMA time series analysis. Key areas identified in the research include AI-powered security technologies, privacy and data security, and solving security issues in IoT environments. This highlights the need for research to address security threats that may arise due to the proliferation of cloud technologies and the digital transformation of infrastructure. Based on the derived topics, the field of cloud security was divided into four categories to define a technology reference model, which was improved through expert interviews. This study is expected to guide the future direction of cloud security development and provide important guidelines for future research and investment in academia and industry.

한국어

최근 클라우드 서비스 사용이 확산하면서 클라우드 보안의 중요성이 증가하였다. 본 연구의 목적은 클라우드 보안 분야의 최근 연구 동향을 분석하고 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 2010년부터 2023년까지 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) 에서 제공하는 R&D 과제 데이터를 활용하여 클라우드 보안 연구 동향을 분석하였다. LDA 토픽모델링과 ARIMA 시계열 분 석을 통해 클라우드 보안 연구의 핵심 토픽 15개를 도출하였으며, AI를 활용한 보안 기술, 개인정보 및 데이터보안, IoT 환경 에서의 보안 문제 해결이 연구에서 중요한 영역임을 확인했다. 이는 클라우드 기술의 확산과 기반 시설의 디지털 전환으로 인해 발생할 수 있는 보안 위협에 대응하기 위해 관련 연구가 필요함을 시사한다. 도출된 토픽들을 기반으로 클라우드 보안 분야를 네 가지 범주로 나누어 기술참조모델을 정의하였으며, 전문가 인터뷰를 통해 해당 기술참조모델을 개선하였다. 본 연구는 클 라우드 보안 발전의 방향을 제시하며 학계 및 산업계에 미래 연구와 투자에 대한 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 클라우드 보안 연구
2.3 연구동향 분석 연구
3. 연구 방법
3.1 분석 대상 데이터
3.2 연구 프레임워크
3.3 데이터 분석
4. 연구 결과
4.1 LDA 토픽모델링 결과
4.2 ARIMA 시계열 분석 결과
4.3 기술참조모델
5. 결론
참고문헌

저자정보

  • 윤선영 Sun Young Yun. 서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 박사과정
  • 조남욱 Nam Wook Cho. 서울과학기술대학교 산업공학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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