본 논문에서 제시하는 통합 관리 지능형 에이전트 기술은 개인정보보호 사고의 원인분석을 통해 도출된 요구기능을 통합 구현하는 기술이다. 본 기술은 PC 및 인터넷 이용자들의 개인정보 침해에 따른 경제적 피해를 줄이고, 안전한 인터넷 문화를 정착하여 인터넷 이용자들의 인터넷 경제활동 활성화에 기여할 뿐만 아니라, 개인정보 노출방지 등을 통해 명의도용 등의 사고를 예방하여 실물경제활동도 촉진하는 효과가 있다. 먼저, 피싱 파밍 등의 개인정보 침해에 대응한 상황인식 기반 피싱 파밍 자동분석 기술을 적용함으로써 인터넷 사이트를 통한 경제활동의 신뢰가 확보되어 인터넷 금융, 온라인 쇼핑몰 등의 인터넷 경제활동을 촉진하게 되며, 개인정보 노출에 따른 피해를 줄임으로써 다양한 형태의 명의도용 사고를 방지할 수 있다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 통해 구현된 위험 운전상황에서 운전자의 문화성향(개인주의 문화성향과 집단주의 문화성향)에 따른 귀인양식(상대운전자의 운전태도를 포함한 성향 귀인 또는 도로여건 등을 포함한 상황귀인)에서의 차이를 비교하였다. 실험참가자들의 문화성향은 Singelis 등(1995)의 문화성향 척도를 사용하여 분류하였고, 위험 운전상황은 상대운전자에 의한 갑작스러운 끼어들기와 급정거 상황으로 나누어 제시하되, 각각의 위험 운전상황은 상대운전자의 의도가 분명히 드러나는 조건과 도로여건 등과 같은 상황변인이 강조되는 방식으로 시나리오 조건을 다시 구분하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 살펴보면 '급정거: 상황강조' 시나리오 조건을 제외한 모든 시나리오 조건에서 실험참가자들의 귀인점수는 상황귀인 점수보다는 성향귀인 점수가 더 높았다. 둘째, 실험참가자들의 문화성향을 동시에 고려할 경우 문화성향의 유형에 따라 매우 상이한 결과를 보였다. 즉, '끼어들기: 성향강조' 시나리오 조건을 제외한 모든 시나리오 조건들에서 개인주의 문화성향 집단의 경우에는 시나리오 유형과 상관없이 상대운전자의 성향요인으로 귀인하는 경향이 강했던 반면, 집단주의 문화성향의 집단의 경우 상황요인에 대한 귀인점수가 높아져 성향귀인 점수와 상황귀인 점수 사이에서의 차이가 감소하였다. 본 연구의 시사점과 추후의 연구주제 및 연구방법에 대해 논의하였다.
스마트폰 사용자 수가 늘어남으로써 스마트폰으로 개인에 맞는 서비스를 제공하는 것은 중요한 연구 주제가 되었고 사용자 개인의 데이터를 이용하여 기호나 취향에 맞는 상품 및 서비스 제공에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 개인에게 적합한 서비스를 제공하기 위해 데이터를 수집하는 것, 정보를 추출하는 것 및 상황 행위에 대한 특정을 하고 사용자에 대한 로그(log)를 축적하고 분석하는 작업이 가장 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 환경 기반의 멀티모달 센서 및 문자/통화/사진/음악 이용 로그를 활용하여 라이프로그를 저장하고 사용자의 취향을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 스마트폰의 향상된 성능, 추가된 다양한 기능에 따라 생성되는 방대한 양의 데이터들을 수집하고 상황인지, 행위인지 모듈을 통하여 사용자의 상황과 행위를 특정 짓는다. 결과 또는 키워드 들을 데이터와 함께 태깅하고 에피소드 형식으로 레코드를 체계적이고 정확하게 저장한다. 이러한 시스템을 이용해 저장된 라이프로그 및 개인맞춤형 정보화 모델은 개인 취향에 최적화된 서비스/상품 제공 연구에 활용 될 수 있도록 시스템 구현을 진행할 예정이다.
개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
본 연구의 목적은 아동 성폭력 상황 자체와 성폭력 가해자에 대한 간호사의 태도가 상황 판단에 미치는 영향을 규명하는데 초점을 둔다. 503명의 병원 간호사와 526명의 보건교사를 대상으로 vignette 디자인 설문조사를 실시하였다. 아동성폭력 상황 vignettes은 7가지의 특성 (성폭력 행위, 성폭력 빈도, 피해자의 연령, 피해자의 저항, 가해자의 연령, 가해자와 피해자의 교차성별, 가해자와 피해자와의 관계)을 조합하여 구성하였다. 1/4 factorial design의 결과로서 64개의 vignettes 이 도출되었으며 이 중 16개 vignettes을 무작위로 추출하여 그 vignettes에 나타난 각 성폭력 상황들의 심각정도를 표시하도록 하였다. 성폭력 가해자에 대한 문항들은 1) 가해자가 아동 성폭력을 하는 이유 2) 전형적인 성폭력 가해자3) 아동성폭력 가해자의 처벌방법에 관한 간호사의 태도를 묻는 것이었다. 자료분석은 Logistic Regression을 실시하였다. 연구결과에서 간호사들은 아동 성폭력 상황의 심각도를 판단할 때 주로 성폭력 상황에 의해 영향을 받고 아동 성폭력 가해자에 대한 개인적 태도는 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 아동 성폭력 상황 특성 중 피해자의 저항, 성폭력 행위, 성폭력 빈도, 가해자의 연령, 가해자와 피해자의 교차성별 순으로 아동 성폭력상황의 심각도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로, 간호사들은 아동 성폭력 상황에 직면하여 사례를 판단할 때 아동 성폭력 문제에 대한 개인의 태도에 영향을 받기보다는 사례 그 자체에 근거를 두고 판단하는 경향을 나타낸다. 본 연구 결과는 법적, 전문가적 의미에서 아동성폭력 신고자로서의 의무와 사례중재에 개입된 의료인으로서의 역할 수행에 긍정적인 면을 시사한다.
일본은 2003년 5월에 개인정보보호에 관한 법률을 제정하여 2005년 4월부터 시행되고 있으며, 특이사항으로는 각 자치단체별로 개인정보보호조례를 제정하여 시행하고 있다. 또한 중국에서도 우리나라와 비슷한 시기에 개인정보보호법 입법을 추진 중이나 아직까지는 통합적인 개인정보보호법은 제정되고 있지 않은 상태로 개인정보보호법(전문가의견안) 초안이 제출되어 있는 상황이다. 본고에서는 일본과 중국에서의 개인정보보호 관련 법제도 추진 현황에 대해서 분석하였으며, 국내 개인정보보호법과도 비교 분석하였다.
대부분의 상황인식서비스는 공급자 또는 개발자에 의해 정의되고 있다. 그러나, 자신에게 무엇이 필요한지는 사용자가 가장 잘 알 수 있기 때문에, 사용자가 스스로 필요한 상황인식서비스를 정의할 수 있게 해주는 방법도 중요하다. 우리의 생활공간이 지능공간으로 변화되어 감에 따라 개인화된 상황인식서비스의 정의 수단은 더욱 중요해질 것이다. 본 논문은 사용자의 일상생활을 기록한 데이터로부터 유용한 서비스를 추출해주는 새로운 서비스 정의방법 CASPER를 소개한다. CASPER는 사용자의 생활 기록에 나타난 사건의 인과관계를 분석함으로써 유용한 서비스를 생성해주는 효과가 있다. 본 논문은 CASPER의 알고리즘과 그 유효성 검증 실험에 대해 설명한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 공유 가능한 자원들이 산재되어 존재하며 사용자는 이를 기반으로 최적의 서비스를 제공받기를 원한다. 그러나 환경 내에는 다양한 상황과 서비스들이 존재하며 사용자 개인의 선호 정보 역시 매우 다양한 것이 현실이다. 그러므로 사용자가 원하는 서비스의 제공을 위해서는 사용자가 어떠한 상황에서 어떠한 서비스를 요청했으며, 어떤 자원이 사용자의 현재 상황에 적절한지를 판단하여, 사용자 요구사항에 맞는 자원을 추론하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 최적의 서비스를 제공받을 수 있도록 주변의 공유 가능한 자원들을 추론하고 이들을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자의 상황을 인식하기 위한 방안으로 온톨로지를 이용한 상황추론 방법을 제안한다. 또한 사용자 선호 정보를 반영하여 개인 맞춤형 자원을 추천하기 위한 추론방법의 하나로 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다.
사람들은 다양한 매체를 통하여 음악을 청취하고 있으며, 느낌별, 장르별, 연령별, 날씨별, 시간별, 장소별, 상황별, 직업별, 악기별, 템포별 등으로 다양한 분류 방법으로 음악을 제공받고 있다. 이는 음악을 분류하는 방법들이 음악 자체에 대한 분석이나 음악을 듣는 환경에 대한 분류로만 제공되고 있기 때문이다. 같은 상황, 환경이라도 개인에 따라서 같은 음악을 듣더라도 다른 감정의 상태를 나타내기 때문에, 개인을 고려한 분류 방법이 요구된다. 본 논문에서는 인간의 성격을 통해 감정의 표현 방식에 차이가 있다는 면을 초점으로 접근하였다. 감정이 미치는 심전도에 미치는 영향과 음악이 신체와 감정에 미치는 영향들을 통해 심전도를 이용하여 개인의 성향에 따른 음원자극에 대한 반응 차이를 통해 개인의 성향이 반영된 분류 방법을 제시하고자 했다.
국내의 IT기업들은 개인정보보호에 관한 국내법의 규제와 집행이 엄격히 적용되는 반면, 해외 기업들에게는 여러 이유로 법의 적용과 집행이 동등하게 이루어지지 못하는 상황이다. 이에 따라 국내기업들은 해외기업에 비해 경쟁력이 약하여 규제의 역차별 상황에 놓여 있다. 이에 본 글에서는 개인정보보호법제상 규제항목을 5가지로 유형화하고 분석하였다. 또한 국내에 서비스를 제공하는 대표적 사이트(네이버(Naver), 다음(Daum), 구글(Google), 페이스북(Facebook))이 제시하는 개인정보처리방침(privacy policy)을 비교분석하고, 위의 규제항목별로 의무사항에 부합하는지 검토한다. 그리고 역차별 해소를 위한 종합적 법제 개선 방안을 3가지 측면으로 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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