• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.121-124
• /
• 2007

최근, 사람과 사람사이의 상호작용이 증대됨에 따라 개인의 정보를 담고 있는 명함이 개인정보교환의 매개체로써 많이 이용되고 있다. 이로 인해 개인이 가지게 된 명함의 수는 날로 늘어나게 되어 중요한 명함이 유실되기 쉽고 방대한 명함들 속에서 원하는 명함을 찾기란 매우 어려운 일이 되었다. 그리고 명함은 개인정보교환의 수단일 뿐 만 아니라 최근에는 자신의 개성을 표현할 수 있는 매개체가 되기 때문에 사람들은 자신만의 개성이 담겨 있는 명함을 만들고자 하는 요구가 늘어나고 있다. 따라서 이런 오프라인상 명함관리체계의 문제점 해결과 명함 속 개성표현 측면 모두를 만족시키기 위해 명함제작과 명함관리를 통합시킨 명함 제작 및 관리시스템을 제안한다. 본 논문에서는 모바일디바이스를 통해 언제 어디서나, 시간에 구애받지 않고 개인이 창작한 사진과 동영상을 담아 자신만의 명함을 제작할 수 있게 한다. 그리고 개인정보표현 표준 규격인 vCard를 따름으로써 vCard를 지원하는 다른 응용프로그램에서도 제안하는 명함시스템을 이용 가능하도록 한다. 또한 버튼 하나로 명함을 쉽게 전송하는 방법을 제안함으로써 개인의 개성표현 뿐만 아니라 명함공유의 편리성을 제공한다. 마지막으로 명함에 삽입되는 아이템에 사용자가 원하는 기능을 첨부할 수 있는 기능기반 아이템 체계(facility-based item mechanism)를 제안한다. 지원한다. 따라서 표준화를 지원하는 명함에서부터 개인의 개성을 표현한 명함의 제작 및 관리까지 만족시키는 고객맞춤형 명함 제작 및 관리시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.185-191
• /
• 2022

개인정보에 대한 경각심 및 중요성 증대에 따라 텍스트 내 개인정보를 탐지하는 태스크가 주목받고 있다. 본 연구에서는 개인정보 탐지 및 비식별화를 위한 개인정보 특화 개체명 태그셋 7개를 고안하는 한편 이를 바탕으로 비식별화된 원천 데이터에 가상의 데이터를 대치하고 개체명을 주석함으로써 개인정보 특화 개체명 데이터셋을 구축하였다. 개인정보 분류 실험에는 KR-ELECTRA를 사용하였으며, 실험 결과 일반 개체명 및 정규식 바탕의 규칙 기반 개인정보 탐지 성능과 비교하여 특화 개체명을 활용한 딥러닝 기반의 개인정보 탐지가 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제47권2호
• /
• pp.201-229
• /
• 2016

이 연구의 목적은 KCR4와 그 후속 논의에서조차 배제되어 왔던 접근점, 그 중에서도 '개인'을 대상으로 하여 개인의 전거레코드 및 전거형 접근점의 작성 방안을 제안하는데 있다. 이를 위해, 이 연구에서는 (1) FRBR와 FRAD 개념모델, FRBR 실행 시나리오, ICP 등을 토대로 하여 개인명 전거레코드 및 전거형 접근점의 기능에 대해 고찰하고, (2) RDA와 일본목록규칙 개정(안)에 수록된 개인의 속성과 접근점에 관한 규정을 세밀하게 분석하였다. 이어, (3) 미의회도서관(LC)과 일본국립국회도서관(NDL)에서 구축한 개인명 전거레코드 및 전거형 접근점의 사례를 분석하고, (4) 관련 규정의 부재 속에서 그간 국내 도서관들이 나름의 방식에 따라 구축해 온 개인명 전거레코드의 사례를 참조하면서 향후 KCR 개정에 반영할 개인명 전거레코드 및 전거형 접근점의 작성 방안을 구체적인 예시와 함께 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.117-128
• /
• 2008

최근, 사람과 사람 사이의 상호작용이 증대됨에 따라 개인의 명함이 개인정보교환의 매개체로써 많이 이용되고 있다. 이로 인해 개인이 소유하게 된 명함의 수는 방대해져 중요한 명함이 유실되거나, 원하는 명함의 검색이 매우 어려운 일이 되었다. 그리고 명함은 자신의 개성을 표현할 수 있는 매개체이므로, 사람들은 개성이 담겨 있는 명함을 만들고자 하는 요구가 많다. 따라서 이런 오프라인 상 명함관리의 문제점 해결과 개성표현 모두를 만족시키기 위해 명함제작과 관리를 통합시킨 새로운 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 모바일 단말을 통해 시간과 장소에 구애 받지 않고 명함전송, 명함요청과 같은 기본적인 기능뿐만 아니라, 개인이 창작한 사진과 동영상을 담은 명함을 제작할 수 있게 한다. 그리고 개인정보표현 표준 규격인 vCard를 따름으로써 vCard를 지원하는 다른 응용 프로그램에서도 제작된 명함의 이용이 가능하다. 마지막으로 명함에 삽입된 동영상과 사진의 내용기반검색을 통한 새로운 명함검색 기법을 제공한다. 따라서 표준화를 지원하는 명함에서부터 개인의 개성을 표현한 명함의 제작 및 관리까지 만족시키는 하이브리드형 명함시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.499-504
• /
• 2023

본 연구에서는 민감한 개인정보의 유출과 남용 위험이 높아지고 있는 상황에서 정확한 개인정보 탐지 및 비식별화의 효율을 높이기 위해 개인정보 항목에 특화된 개체명 체계를 개발하였다. 개인정보 태그셋이 주석된 대화 데이터 4,981세트를 구축하고, 생성 AI 모델을 활용하여 개인정보 개체명 탐지 실험을 수행하였다. 실험을 위해 최적의 프롬프트를 설계하여 퓨샷러닝(few-shot learning)을 통해 탐지 결과를 평가하였다. 구축한 데이터셋과 영어 기반의 개인정보 주석 데이터셋을 비교 분석한 결과 고유식별번호 항목에 대해 본 연구에서 구축한 데이터셋에서 더 높은 탐지 성능이 나타났으며, 이를 통해 데이터셋의 필요성과 우수성을 입증하였다.

• 환경위생공학
• /
• 제15권2호
• /
• pp.10-17
• /
• 2000

현대 생활에서 대부분의 사람들은 90%이상을 실내(가정, 일반사무실, 실내작업장, 공공건물, 지하시설물, 상가, 음식점, 자동차, 지하철 등)에서 생활하기 때문에 실내공기질(indoor air quality)은 개인이 오염물질에 노출되는 주요한 요인이다. 이산화질소($NO_2$)는 고온의 연소과정에서 발생되는 부산물로써 차량, 발전소와 산업장 등에서 발생되고 있다. 실내에서 이산화질소의 농도는 가스레인지, 케로센(kerosene) 난방기, 흡연에 주로 영향을 받는다. $NO_2$는 호흡기 증상과 관련된 각종 질환을 유발시키는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 한국의 서울에서 직장인 95명의 시간활동도가 조사되었으며, 호주 브리스베인에서 직장인 57명의 시간활동도와 동시에 각 가정의 실내.외 및 직장의 $NO_2$ 농도를 측정하였다. 또한 개인 $NO_2$ 노출을 예상하여 각 도시의 빈도분포를 예상하였다. 본 연구의 결과를 보면 다음과 같다. 1. 서울의 95명의 직장인들은 실내에서 약 83.8%의 시간을 보냈으며, 브리스베인의 57명의 직장인들은 실내에서 약 88.3%의 시간을 보냈다. 2. 브리스베인에서 측정된 실내의 NO2 평균농도는 10.5ppb(${\pm}5.6$), 실외의 NO2 평균농도는 14.5ppb(${\pm}5.8$), 직장에서의 $NO_2$ 평균농도는 18.2ppb(${\pm}5.0$)였다. 개인의 $NO_2$ 노출은 평균 15.0ppb(${\pm}5.2$)였다. 개인의 $NO_2$ 노출은 실외의 $NO_2$ 농도(r=0.42)보다 실내의 $NO_2$ 농도(r=0.42)보다 실내의 NO2 농도(r=0.49)에 상관성이 더 높았다. 3. 시간 가중치 모델을 이용한 개인 $NO_2$ 노출은 측정된 개인 NO2 노출과 통계학적으로 상관성을 가지고 있었다(r=0.58). 예측된 개인 $NO_2$ 노출은 측정된 $NO_2$ 노출보다 낮게 나타났으며, 이것은 출퇴근 등에 의한 교통의 이동에 따른 노출 때문인 것으로 생각되었다. 4. $NO_2$ 농도 분포를 log-normal 분포, 시간활동도를 Normal 분포로 가정하고 Monte-Carlo 시뮬레이션을 했을 때 서울의 직장인의 개인 노출은 평균 36.7ppb(${\pm}10.9$)였으며, 브리스베인의 직장인의 개인 노출은 평균 13.7ppb(${\pm}4.1$)였다.

• 감성과학
• /
• 제13권1호
• /
• pp.79-90
• /
• 2010

이 연구는 한국, 중국, 일본, 네덜란드의 개인주의를 비교하여 그 차이와 원인을 고찰하고, 개인주의에 미치는 국가, 성별, 연령 등의 영향 내용을 파악하는 것을 목적으로 하여, 한국 267명, 중국 271명, 일본 251명, 네덜란드 262명의 데이터를 통계분석하고 그 의미를 고찰한 연구이다. 요인분석 결과, 개인주의를 구성하는 하위개념들로 볼 수 있는 4가지 요인들('독자행동', '익과 의사결정', '타인 무관심', '자신의 의지')을 추출하였고, 이들 요인들이 특정 국가와 긴밀히 연관되어 있다는 점을 발견하였다. 이어 국가별 비교를 통해, '네덜란드,일본>중국$\gg$한국'의 순으로 개인주의 성향이 강하다는 것을 확인하였다. 네덜란드는 여러 문항에 걸쳐 개인주의 성향이 가장 강하게 나타났으나 타인무관심 관련 문항에서는 낮은 수치를 보인 반면, 일본은 타인무관심 관련 문항에서 가장 높은 개인주의 성향을 보였다. 한국은 가장 집단주의적인 것으로 나타났다. 성별에 있어서는 여성보다 남성이 개인주의성향이 강하였다. 연령에 있어서는 20대가 다른 연령대에 비해 집단주의 성향이 가장 강한 것으로 나타났다. 21개 문항 중 유의차를 보인 문항수는 국가별 비교에서는 21개 문항 모두, 성별은 6개 문항, 연령은 7개 문항으로 나타나, 국가가 개인주의 구분의 가장 유용한 변인임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.111-112
• /
• 2013

19대 총선에서 특정 후보를 홍보하기 위한 목적으로 개인 맞춤형 위치기반소셜네트워크서비스(LBSNS, Location Based Social Network Service) 앱(App)을 기획하여 개발하고 선거기간 동안 활용함으로써 선거 전후 해당 후보의 지지율 변화에 어느 정도 기여했는지 그 영향을 분석하였다. 대전광역시 6개 지역구 24명의 후보를 대상으로 개인 맞춤형 LBSNS 앱을 활용한 후보와 그렇지 않은 후보를 구분하여 선거운동 기간 동안 언론에 공개적으로 발표된 지지율과 개표 결과를 바탕으로 개인별 지지율 변화를 비교하였다. 해당 앱을 활용한 3명의 후보는 각각 12.6%, 11.4% 및 11.2%씩 두 자리 수의 지지율 상승이 있었지만 나머지 21명의 후보들은 지지율 변화는 모두 3% 이내로 머물러 개인맞춤형 스마트폰 앱을 활용함으로써 후보 지지율 상승에 상당한 효과가 있었음이 밝혀졌다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.406-408
• /
• 2001

인간 사이의 상호작용이 증대됨에 따라 명함과 같은 인적 정보의 교환도 더욱더 많아지고 있으며 이에 따른 효율적 사용과 관리에 어려움이 커지고 있다. 그러므로 인적정보를 디지털화하여 실세계와 사이버세계를 연결하여 관리할 수 있다면 보다 다양하고 편리한 서비스를 이용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 컬러 코드를 이용한 온.오프라인 통합 개인정보 관리 시스템인 CPIMS(Colorcode personal Information Management System)를 개발하였다. 사용자는 컬러 코드가 인쇄된 명함을 받았을 때 명함 중인의 개인 정보를 주소록에 자동으로 입력 받을 수 있게 된다. 그리고 명함주인의 정지화상 및 동영상이나 음성메시지 등과 같은 부가 정보도 제공받을 수 있는 특징을 가진다. 이러한 원리는 명함에 부착된 컬러 코드를 PC 카메라를 사용하여 인식하게 하고 상응하는 정보를 데이터베이스에서 불러오는 것이다. PC 카메라의 보급과 PDA, IMA-2000 등의 카메라가 장착되는 이동컴퓨팅 장비의 사용이 확대되고 있으므로 본 논문에서 제안한 시스템은 온.오프라인을 통합하는 효과적인 미디어 시스템이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1018-1021
• /
• 2020

최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.