본 논문에서는 개인의료정보를 타병원이나 어플리케이션 등과 교환하기 위한 프로토콜을 설계하기위하여 개인의료정보 교환 프로토콜에 포함되는 정보를 정의하고 요청메시지의 구조를 설계하였으며, 설계한 메시지에는 초진기록, 인적사항, 수술내역 등 다양한 정보가 포함된다. 또한 실제 프로토콜을 구현할 때에는 몇 가지 상황에 따라 다양한 메시지 유형으로 구분하고 각각의 메시지를 설계하였다.
최근 다양한 형태의 에듀테인먼트 시스템 내에서 사용자와 상호작용이 가능한 에이전트를 통하여 사용자에게 참여 동기 유발을 향상시키기 위한 시도가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 에이전트와의 상호작용을 통해 사용자에게 사회적 감정에 대한 이해를 향상시킬 수 있도록 하기 위하여 에이전트의 사회적 감정 생성 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 대부분 사회적 감정 생성에 중요한 영향을 끼치는 개인성에 대해 추상적인 면을 다루는데 그치고 있는 실정이다. 본 논문에서는 개인성에 따라 에이전트가 사회적 상황을 이해하는 경향에 대한 차이점을 중점적으로 다루는 평가 모델을 개발하고 이러한 평가 모델이 에이전트의 감정 생성에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 이를 위하여 인간의 개인성과 상황 인지에 대한 관계성을 구체적으로 다룬 심리학적 설명 양식(Explanatory style) 이론을 기반으로 하여 에이전트로 하여금 개인성에 따라 자신이 처한 상황에 대해 서로 다른 설명 성향을 나타낼 수 있도록 하는 프레임워크를 제안한다. 이는 심리학적 설명 양식에서 언급하는 주요 설명 변수들을 에이전트에 적용 가능한 형태로 모델링하고 설명 변수의 정도에 따라 에이전트로 하여금 상황을 인지하는 성향을 결정할 수 있는 방법론을 제시한다. 그리고 에이전트로 하여금 설명 경향에 따라 상황을 인지 및 자율적으로 해석할 수 있도록 하고 이에 따라 감정 상태를 선택할 수 있도록 한다. 더 나아가 제안한 프레임워크를 기반으로 사용자와 상호작용이 가능하며 자율적으로 상황을 해석할 수 있는 증강 에이전트를 개발하였다. 또한 구현한 증강 에이전트를 상호작용형 원예 체험 시스템에 적용하여 사용자로 하여금 서로 다른 설명 양식을 표현하는 에이전트를 경험할 수 있는 기회를 제공하였다. 궁극적으로 이러한 체험을 통하여 사용자의 감정조절 능력 개발 수단으로서의 개발한 에이전트의 적용 가능성을 검토하고자 한다.
최근의 개인 휴대 장치들의 급속한 발전에 힘입어 pervasive computing 환경은 인프라 시스템의 제약에서 벗어나 개인 장치들의 협력에 의해서 상황에 맞는 서비스를 제공 받을 수 있도록 변하고 있다. 하지만 이러한 ad hoc pervasive 환경은 기존의 스마트 스페이스에서 보다 동적인 변화가 더욱 많은 환경이기 때문에 pervasive computing을 위한 기능들 중에서도 자원 관리가 가장 중요한 역할을 해야 한다. Pervasive computing 환경에서 자원 관리는 자원 모니터링(Resource Monitoring), 자원 발견(Resource Discovery), 자원 할당(Resource Allocation), 자원 적응(Resource Adaptation)의 4가지의 주요 기능으로 구분 될 수 있고, 동적인 변화가 많은 환경에서는 무엇보다도 자원 모니터링이 가장 중요시 되어야 한다. 자원 모니터링에서 정보의 수집은 pull이나 push 방식으로 이루어질 수 있는데, pull 방식은 사용자 요구에 맞춰 요구 했을 때의 가장 최신의 정보를 모아 줄 수 있다. 따라서 이는 자원 발견에 가장 적합하지만 언제 정보 수집을 요청할지는 정보 소비자의 입장에서는 알 수 없기 때문에 push 방식이 다른 여러 기능들을 지원하기 위해서 보다 적절하다. 하지만 대부분의 push 방식은 주기적으로 자신의 정보를 광고하는 방식으로 이루어 진다. 하지만 상황 적응(adaptation)입장에서 봤을 때 특정 수준의 민첩성을 요구하기 위해서는 광고주기를 조절 해야 하고, 이때 필요 이상으로 네트워크의 사용량을 늘릴 수 있다. 뿐만 아니라 변화가 많은지 적은지 등의 각 단말의 상황은 무시된 채 모든 단말들이 동일한 주기로 정보를 광고한다. 이러한 문제점을 해결 하기 위해서 본 논문은 자원 정보 제공자의 상황을 고려한 자원 정보 광고 기법을 제안한다.
본 연구에서는 경기도 일대 2곳의 대형 아파트 현장의 외국인 작업자 165부의 유효 설문지를 바탕으로 외국인 작업자들의 습관적 행위, 공격성, 상황회피, 심리불안 요인이 위험행동과 안전사고 위험지수에 미치는 영향 관계를 가설검증을 통해 습관적 행위, 공격성, 상황회피 및 심리불안 요인은 위험행동에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 습관적 행위 요인은 안전사고 위험지수에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 공격성, 상황회피, 심리불안 요인은 안전사고 위험지수에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 위험작업 행동은 안전사고 위험지수에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 개인적인 성향과 연관이 있는 습관적 행위, 공격성, 상황회피 및 심리불안의 상태가 위험작업으로 발전할 수 있고, 이러한 위험작업행동은 안전사고로 이어질 수 있는 결과를 알 수 있었다. 따라서 외국인 건설현장 작업자의 증가로 인한 안전사고의 증가 문제는 외국인 작업자 때문이기 보다는 외국인 작업자 개인의 성향에 초점을 둘 필요성이 있다고 판단되며, 각 사업장에 직접 투입된 외국인근로자의 성향분석과 그에 따른 개선방안을 도출하면 사고를 줄일 수 있을 것으로 생각된다.
빠르게 변화하는 인터넷 환경과 미디의 변화는 온라인상에서 소통이라는 새로운 커뮤니케이션 방식을 만들고 있다. 누리꾼들은 온라인상에서 이전보다 더 많은 서비스를 제공받고, 이런 서비스를 통해 서로가 어려움 없이 소통할 수 있게 되었다. 하지만 이런 변화를 통해 얻어진 소통의 자유 확대는 이전보다 더 많은 개인 정보의 노출과 더 쉬운 개인 정보의 유출로 이어지고 있다. 더 큰 문제는 지금의 상황에서 개인 정보 유출을 통제하는 것이 과거보다 더 어렵게 되었다는 것이다. 우리 정부는 지속적으로 발생하는 개인정보 유출 사건을 해결하고 예방하기 위해서 개인정보 보호와 관련된 여러 정책들을 개발하고 시행하고 있다. 이 연구는 이렇게 시행되고 있는 개인정보 보호제도의 문제점을 찾아내고 대안을 모색하고자 한다.
PNS 시스템은 개인 휴대 단말기나 이동전화기로 제공되는 위치 지리 정보 서비스로 개인화된 서비스라 할 수 있다. 그러나 위치기반 PNS 서비스는 단순 위치 정보의 활용만이 아니라 위치 정보를 근간으로 POI(Poin of Interest)가 제공되어야 한다. 이를 위해서는 위치 및 위치에 부가되는 상황 정보를 바탕으로 개인의 개별화된 정보가 포함되어야 한다. 그러나 이러한 서비스에서 제공되는 위치 지리 정보는 개인의 성향이나 특성에 따른 정보를 포함하지 않기 때문에 개인 선호 특성 정보가 반영되지 않아 무분별한 POI 정보가 제공되고 있다. 본 논문에서는 사용자가 선 입력한 성향정보와 History 정보로부터 추출되는 사용자 선호 특성 정보를 데이터베이스로 구축하고, 개인 선호 특성 정보를 반영하여 웹 또는 모바일 기기를 통해 POI 서비스를 제공 받을 수 있는 PNS시스템을 제안하였다.
소설 데이터는 인터넷 상의 수 많은 개인과 개인의 상호 작용에 의하여 연결되어 있으며, 이러한 데이터를 분석하여, 분석 대상에 내재하고 있는 구조와 특성을 파악하는 일은 중요하다. 특히, 개인 추천을 위해서는 개별 데이터들의 관계 그래프를 활용하여 빠르고 정확하게 추천 값을 도출하는 것이 효율적이다. 하지만, 기존 추천 기법으로는 신규 사용자와 아이템이 끊임없이 등장하는 상황을 즉각적으로 반영하기가 어렵고, 또한 많은 결측값을 포함하는 sparse 한 데이터일 경우에는 추천 시스템의 연산 공간과 시간에 많은 제약이 있다. 이에 본 논문에서는 Spark GraphX 를 활용한 개인 추천 시스템을 설계 및 개발하였으며, 이를 통하여 사용자와 아이템간에 내재하는 복합 요인이 반영된 그래프 기반 추천을 실행하여, 개인 추천 결과의 우수성을 확인하였다.
기존의 컴퓨팅환경에서 유비쿼터스 컴퓨팅환경으로의 전환이 이루어지면서 사용자는 언제 어디서나 네트워크에 연결될 수 있다. 이는 역으로 말하면 언제 어디서나 사용자의 정보가 네트워크에 유출될 수도 있다는 것을 의미한다. 컴퓨팅 환경에서 개인정보의 보호와 편리성의 추구는 서로 상반되는 문제이다. 이 논문에서는 오토노믹 컴퓨팅(Autonomic Computing)의 개념을 이용, 정해진 개인정보 보호정책(Privacy Policy)에 기반 하여 개인정보를 보호하고 서비스 사용자의 환경 변화에 대한 상황인지(Situation-Aware)를 통해 유연한 개인정보 보호정책을 적용 할 수 있는 아키텍쳐를 제안함으로서 유비쿼터스 환경이 주는 편리성과 개인 정보 보호를 극대화 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인터넷을 통한 개인정보 유출사례가 빈번히 발생하고 있으며, 유출된 개인정보는 변경 및 회수가 어렵고 제 2,3의 범죄로 이어지고 있다. 최근 국내 주요 사이트 및 데이터베이스의 개인정보 유출사고가 빈번했으며, 그에 대한 대책수립이 이루어지지 않은 상황임에도 불구하고 국내 포털사이트는 물론 소규모 웹 사이트에서도 주민등록번호(개인식별번호)를 요구하고 있다. 본 논문은 국내와 미국의 사례를 통해 개인 식별번호 관리 방법에 대해 비교하고 있다.
기존 Web2.0 시대의 플랫폼 기업은 서비스를 통해 생성된 개인 데이터로 다양한 비즈니스를 창출해왔다. 하지만 데이터 제공자인 개인은 해당 수익에서 제외되는 모순된 상황에 놓였다. 이에 개인이 자신의 데이터를 적극 관리·통제하면서 능동적으로 활용할 수 있는 개념인 마이데이터(MyData)가 등장했다. 국내에서는 '20.8월 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)이 통과되면서 신용정보법에 근거해 금융 분야 마이데이터 서비스가 활성화되기 시작했다. 그러나 현존하는 마이데이터 플랫폼은 중앙화된 시스템으로 본래 취지와 다르게 개인의 데이터 소유권과 통제권을 보장하기에 부족하다. 이에 본 논문에서는 기존 마이데이터 플랫폼의 한계점을 분석하고, Web3.0 등 변화하는 환경에서 개인의 데이터 주권을 보장하고, 데이터 가치를 공정하게 분배받을 수 있는 DID 플랫폼 기반의 마이데이터 서비스 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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