• 시큐리티연구
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• 제62호
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• pp.35-63
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• 2020

최근 대형복합 재난 및 테러 등 발생으로 국가위기 및 재난관리의 중요성이 한층 증가되고 있으며, 재난 및 안전사고 강도와 빈도가 높아짐에 따라 정부의 재난 대응과 복구능력만으로는 한계가 있다는 인식이 확산되기 시작했다. 즉, 범사회적 재난안전 관리의 역량 강화 및 복원력 제고를 위해서는 국가 위주의 재난안전 관리가 아닌, 민간영역과·지역사회와의 협력적 체계를 구축이 필수적이라는 것이다. 특히, 최근 스마트 정보통신기술을 이용한 재난 및 안전사고 대응 사례들을 볼 때, 새로운 스마트 모바일 기기를 활용한 민간의 참여확대가 현실적으로 가능해졌음을 알 수 있다. 실제 국가 재난 및 안전 관리 체계를 효율적으로 구축하기 위해서는 스마트 정보통신기술의 접목이 필수적이며, 특히 최근 스마트앱 사회연결망서비스(SNS) 등의 등장 및 이용 영향으로 기존 '명령과 통제' 방식의 재난 및 안전관리에도 변화가 요구되기 시작했다. 해외에서의 스마트 기술 기반 시민참여 사례로는 지난 2010년 아이티 대지진 당시 재난복구에 시민과 민간기업의 자발적 참여를 이끈 크라우드 소싱 플랫폼 우샤히디(Ushahidi) 사례, 2011년 3월 일본 대지진과 지진해일 발생 시 트위터, 페이스북 등과 같은 SNS 등을 통한 생사확인 등의 위기소통 사례, 2011년 5월 미국 조플린 토네이도 발생 시 페이스북 사이트를 통한 시민주도 실종자 찾기 및 생사확인 그리고 긴급구조와 지원 사례 등이 있다. 국내에서는 2010년 부산해운대 오피스텔 화재 발생 시 시민의 동영상 촬영 및 뉴스 제공, 2012년 대풍 볼라벤 북상시 SNS를 통한 시민주도 정보 공유 및 확산, 2014년 세월호 참사 당시 카톡 등 SNS를 통한 생사확인 및 구조현황 공유 등 다양한 스마트 기기와 소셜 미디어를 활용한 민간참여 확대가 재난 및 안전관리에 가져오는 시너지 효과를 볼 수 있었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 스마트 기기를 활용한 민간참여에 대해 한국정부 재난안전 실무자가 느끼는 인식 및 기존 재난 및 안전관리에 스마트 민간참여를 수용할 수 있는 준비도(readiness)를 실증 조사해 분석하고자 한다. 스마트 민간참여 확대에 대비한 정부 재난관리 조직과 실무자의 준비 수준을 종합적으로 분석하기 위해 본 연구는 SMART 모델(System, Motivation, Ability, Response, Technology)을 제시한다. SMART 모델에 따라 재난안전 실무자의 법제도(System), 동기(Motivation), Ability(역량), 반응(Response), 및 기술(Technology) 등 5개 영역별 준비 수준을 측정, 분석해 향후 정책적 함의를 도출하고자 하였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권4호
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• pp.419-438
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• 2023

본 연구에서는 20-30대 성인을 대상으로 개인별 식습관 목표를 설정하고 인스턴트 메신저를 활용한 스마트폰 기반의 영양상담이 대상자의 영양지수, 식이 자아효능감, 영양소 섭취상태를 향상시킬 수 있는지를 평가하고자 하였다. 총 30명을 대상으로 모바일 메신저의 1:1 채팅방을 통해 주 1회 1시간 내외로 8주간 비대면 영양상담을 진행하였다. 상담 첫째 주에는 사전 온라인 설문조사와 식사섭취조사를 실시하였고, 두 번째 주에는 사전 조사 결과를 바탕으로 2가지의 식습관 목표를 설정하였고, 목표 달성 여부를 매일 기록할 수 있는 체크리스트를 제공하였다. 3주차부터는 상담영양사가 체크리스트를 바탕으로 피드백 메시지와 식생활 지침에 대한 정보를 카드뉴스 형식으로 제공하였다. 7주차 상담 후에는 사후 온라인 설문조사와 식사섭취조사를 실시하였고, 8주차에는 그 동안의 변화된 식습관을 살펴보고 상담 과정 평가에 대한 온라인 설문조사를 실시하였다. 영양상담 전후의 결과를 분석한 결과, 영양상담 후 대상자의 영양지수와 주위 환경 자극 조절 효능감 점수가 영양상담 전보다 유의하게 높았다. 영양지수 문항별로는 과일, 우유 및 유제품, 견과류, 채소류, 패스트푸드, 라면, 달고 기름진 빵류, 가당음료류의 섭취 빈도 점수가 영양상담 후 유의하게 높았다. 단백질, 비타민 A, 티아민, 리보플라빈, 엽산, 칼슘, 철의 섭취량과 비타민 A, 리보플라빈, 엽산, 칼슘, 철의 INQ도 영양상담 전보다 후에 높았다. 또한 참가자들은 영양상담 프로그램과 제공되는 영양정보에 대해 높은 만족도를 보였다. 이와 같이 개인별 목표 설정과 스마트폰 기반 영양상담은 20-30대 성인의 영양지수, 주위 환경 자극 조절 효능감, 그리고 영양소의 양적, 질적 향상에 효과적인 것으로 나타났으며, BMI에 따라 분류한 저체중·정상체중군과 과체중·비만군 모두 유사한 결과를 얻었다. 본 연구 결과 개인별 목표 설정, 자기 모니터링, 목표 달성에 대한 피드백과 격려가 행동 변화에 긍정적인 효과를 주는 것으로 보이며, 스마트폰을 편하게 사용하는 젊은 성인에게는 대면 상담이 아닌 스마트폰 채팅 기반 영양상담도 효과적인 방법이라고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.