• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.1-22
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• 2011

개인화된 맞춤형 서비스와 네트워크화 된 시스템의 확산에 따라서 사용자 인증방법도 발전하고 있다. 그러나, ID와 비밀법호 등을 이용한 기존의 사용자 인증방법은 태생적인 보안의 취약성으로 인하여 개인정보 침해에 대한 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해 보안성이 뛰어난 사용자의 고유한 생체정보를 이용한 생체인식기술이 발전하였다. 본 연구에서는 사용자의 생체인식기술의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 Oliver(l980)의 기대 일치이론 및 Bhattacherjee(2001)의 지속사용모형의 기반위에 인지된 보안성, 인지된 프라이버시, 그리고 신뢰를 확장하여 고찰하였다. 특히, 지속사용의도에 대해서 긍정적 관점과 부정적 관점을 반영하는 브라이트 시나리오와 다크 시나리오를 각각 별개의 설문응답자에게 제시함으로써, 시나리오에 의해서 영향을 받는 요인에 대하여 비교분석하였다. 연구결과 브라이트 시나리오에서 인지된 유용성과 만족이 지속사용의도에 영향을 미치는 것으로 나나났다. 인지된 프라이버시는 인지된 보안성에 영향을 미치고, 인지된 보안성은 다시 신뢰에 영향을 미쳤으며, 신뢰는 인지된 유용성과 인지된 사용용이성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 생체인식기술의 지속사용의도를 높이기 위해서는 만족을 높여야 하며, 만족은 기대일치와 인지된 유용성의 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 반하여, 다크 시나리오에 노출된 설문응답자들은 생체인식기술에 대한 부정식인 인식이 심어지게 됨으로써, 인지된 프라이버시와 인지된 보안성이 낮아졌으며, 이는 신뢰에 영향을 미치게 된다. 다크 시나리오에 노출된 용자의 신뢰는 인지된 유용성에 영향을 미치지 않게 되었으나, 인지된 사용용이성에는 여전히 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.51-60
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• 2024

저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.