본 연구는 최근 활발하게 진행되고 있는 AI 기반의 프로그래매틱 광고 전략 중 개인화 광고와 맞춤화 광고전략이 소비자의 광고태도에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 두 광고 전략을 선행변인으로 설정하여 행동 과정에서 발생하는 총체적 감정 경험인 트랜스포테이션을 거쳐 광고태도에 이르는 영향 관계를 살펴보았다. 일반인 110명을 대상으로 조사한 결과, 개인화 광고는 소비자의 트랜스포테이션에 영향력이 유의미하지 않았으나, 맞춤화 광고 전략이 정(+)적 영향력을 미치고 있었다. 또한, 트렌스포테이션은 광고태도에 정(+)의 영향력을 가지고 있었다. 이러한 결과는 소비자의 적극적 선택으로 만들어진 맞춤화 광고 상황은 소비자의 긍정적 감정 경험을 유도할 수 있으므로, 기업의 기계적인 분석과 노출 중심의 광고 전략보다는 소비자를 적극적으로 광고 선택 상황 즉, 맞춤화 광고상황으로 유도해야 할 필요성을 제시하고 있다.
본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 일차 논리 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서는 무선 네트워크 연결의 불안정으로 발생되는 비즈니스 프로세스의 부분 연결문제를 관리하는 네트워크 상황정보와 개인 취향 정보, 사무 환경 정보들을 지능적으로 취합, 상황분석, 및 관리하는 서비스 개발이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 온톨로지 기반 상황인식 구조인 상황인식 추론 시스템을 제안하였다. 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 일반적인 상황인식 메커니즘을 제공함에 따라 어플리케이션 개발 시 가상공간에서 상황인식 어플리케이션 구현에 대한 비용을 절감하고 복잡성을 줄여 확장성을 갖게 되었다.
코로나19와 같은 재난 상황에서 우리 사회는 개인정보 공개에 대해 부정적인 또는 비협조적인 태도를 가진 확진자들로 인해 코로나19의 피해가 확산되는 경험을 해왔다. 이에 따라 본 연구는 코로나19 확진자의 개인정보 공개에 대한 인식을 개선시킬 수 있는 정책적 방향을 모색해보고자 한다. 본 연구는 수용성의 개념을 개인적 수용성과 사회적 수용성으로 구분하여 그것들의 영향요인들과의 관계를 통계적으로 검증하였다. 본 연구에서는 온라인 설문조사를 통해 수집한 594부의 자료를 사용하였다. 분석 결과, 정부의 개인정보 관리역량에 대한 신뢰가 클수록 개인정보 공개에 따르는 위험성에 대한 인식이 낮아지는 것으로 나타났으며, 이러한 인식이 낮을수록 코로나19 확진자의 개인정보 공개에 대한 개인적, 사회적 수용성이 높아지는 것으로 나타났다. 또한, 개인정보 공개에 대한 효용성을 크게 인식할수록 개인정보 공개에 대한 개인적, 사회적 수용성에 대한 인식이 높게 나타났다. 본 연구의 분석 결과와 논의는 향후 코로나 19 뿐만 아니라 미래의 새로운 재난 상황에서도 국민들의 정보공개 거부감을 감소시킬 수 있도록 보다 성숙된 사회적 분위기를 조성하기 위한 정책 개발에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 최근 개정된 데이터 3법에 맞추어 조직 내 실무자들이 개인정보를 활용함에 있어 비식별 조치 수행 시 위험도에 따른 처리 수준 산정을 위한 새로운 측정방법을 제안한 것이다. 우리가 제안한 방법은 위험도 측정 시 데이터만이 아닌 데이터를 둘러싼 주위 상황을 고려하였고, 모든 분야에 적용이 가능하도록 범용 환경에서 데이터 상황을 크게 데이터 활용방법, 데이터 이용환경, 그리고 데이터(자체) 3가지 카테고리로 나누어 보다 체계적으로 분류하였으며, 제시된 분류에 따라 각 상황별 위험도에 기반하여 정량적으로 계산할 수 있도록 새로운 측정 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 비식별 정보의 위험도 산정을 전문가들의 정성적 판단에만 맡기는 것이 아니라 일반 조직 내 개인정보처리자가 실무에 활용할 수 있도록 정량적인 방법으로 위험도를 산정할 수 있도록 설계하였다.
최근 개인건강기록(PHR)은 환자중심의 건강정보교환 모델로 각광받고 있다. PHR 소유자는 언제 어디서나 쉽게 자신의 기록을 저장하고 회수할 수 있는 접근 권한을 누릴 수 있다. 하지만, PHR의 민감성과 신뢰성 특성 때문에 PHR은 개인이 접근할 수 있는 권한을 결정할 수 있도록 안전하게 유지되어야 한다. 본 논문에서는 응급상황에서 사용자의 PHR에 접근할 수 있는 시스템을 제안하였다. 환자가 의식이 없는 응급상황에서 응급센터요원은 PHR에 대해 미리 정의된 권한에 의하여 PHR 서버에 응급접근을 요청한 응급 정보를 사용할 수 있다. 제안된 시스템에서 PHR 사용자는 응급상황에서 좀 더 정교한 접근제어를 명세화 할 수 있다.
모바일 디바이스의 발전으로 인해 사람들에 대한 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 컴퓨팅 기술과의 결합으로 모바일 컴퓨팅을 이용한 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 또한 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 맞는 추천 서비스의 필요성은 더욱 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개개인의 성향과 적절한 추천 서비스를 제공하기 위해서 사용자의 현재 상황을 인식한 뒤 각각의 사용자에 따른 능동적 추천 서비스를 위해 각 개인의 프로파일을 분석하여 추론 및 분석을 통해 서비스를 도출할 수 있는 상황인식 프로토타입을 제안하였다.
본 연구는 기존 연구들이 일반 성격특성과 위험운전행동의 관계를 살펴본 것과 달리, 운전상황에서 특정적으로 나타나는 개인의 특성(운전분노, A형 운전행동)이 교통안전에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 또한 생활스트레스가 운전자의 위험운전행동을 예측하는 중요한 변수임을 고려하여 일반성격(자극추구성향, A형 성격유형, 법규위반성향)과 생활스트레스, 교통안전의 관계를 검증하였다. 이를 위해, 전국의 사업용 운전자 1158명을 대상으로 설문조사를 실시하고 사고관련 자료(교통안전도지수)를 수집하였다. 연구결과, 운전분노와 A형 운전행동 등 운전 상황에서의 개인특성은 일반성격을 통제하고도 유의하게 사고위험(교통안전도지수)을 예측하였으며, 생활스트레스는 일반 성격특성과 교통안전도지수 사이를 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 운전자의 위험운전행동을 예측할 때, 일반성격 뿐만 아니라 운전 상황에서의 특성 및 생활스트레스 수준을 함께 고려해야 함을 시사한다. 이 밖에 연구의 의의와 제한점, 추후연구 방향 등을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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