• 시큐리티연구
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• 제21호
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• pp.75-94
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• 2009

기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신기기로 구성되기 때문에 사회전반적인 환경, 범죄동향적인 환경적인 면에서 기계경비시스템 등에 영향을 미치게 되며 RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 반입, 감시, 통제 등을 위해 유용하게 쓰여질 부분으로 사회전반적인 환경 즉 고령화사회에 맞는 실버를 위한 케어 및 여성의 사회진출이 늘어가고 동시에 흉악범죄의 증가로 인한 첨단 도난방지기계시스템의 본격화 할 것으로 그 중요성은 더해가고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크의 이론적인 고찰을 알아보고, 기술 및 응용분야를 중점을 두고 향후 시큐리티업체의 발전적인 방향을 제시하는 것을 연구 목적으로 두고 있다. 시큐리티업체의 새로운 환경에 대응전략 제시를 한다면, 첫째, 시큐리티업체의 다각화 전략이 요구된다. 자율시장 경쟁의 원칙에 의하여 높은 수준의 시큐리티업체만 시장에 생존함으로써 시큐리티 시장의 질적 성장과 경쟁력을 가져올 것이다. 둘째, 시큐리티업체의 적극적 홍보가 요구된다. 현대사회를 살아가는 우리의 광고와 선전의 홍수에 묻혀 살고 있다해도 과언이 아니다. 시큐리티업체에 대한 국민들의 의식전환을 위해 대중매체를 이용하여 시큐리티의 활동영역이나 중요성을 강조하는 홍보활동을 활발하게 전개해야하며 최근에는 영화나 드라마에서도 시큐리티요원의 활동을 소재로 삼을 만큼 국민들에게 가깝게 부각되고 있는 점을 잘 활용하여 시큐리티의 공공적 측면을 함께 강조하는 홍보활동을 병행하는 방안을 강구해야한다. 셋째, 유비쿼터스 센서네트워크와 전자태그의 기술적 보안적 구축이 요구된다. U-Home, U-Health Care 등 모바일 전자태그서비스를 이용하기 때문에 모바일 전자태그 단말기의 상용화 지원, 통신요금 및 정보이용료 인하, 지속적인 기술개발 및 프라이버시 보호 강화하기 위해 기존 프라이버시 가이드라인을 기반으로 안전한 유비쿼터스 센서네트워크 안에 전자태그 환경을 조성하여 우리 생활 전반에 이용되며, 이러한 부분은 학계, 민간 연구소 등 산 학 연 협력체계를 구축해야 할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.363-378
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• 2006

디지털멀티미디어방송(Digital Multimedia Broadcasting, DMB)은 고품질의 방송 영상 및 부가 데이터를 이동 중인 차량 내에서나 모바일폰, PDA 등과 같은 휴대형 단말에서 수신할 수 있는 이동 멀티미디어 방송 서비스이다. 미디어 및 상호작용 정보의 인코딩 규격으로는 MPEG-4 표준을 사용하며, 대화형 컨텐츠의 사용자 상호작용 등의 정보는 장면기술정보인 MPEG-4 BIFS(Binary Format for Scene)에 의해서 이루어진다. 사용자와의 상호작용이 풍부하고 장면 구성이 복잡한 컨텐츠일수록 BIFS 데이터가 전송되기 위해서 요구되는 비트율도 증가한다. 그러나 이동 단말에 고품질의 비디오 및 오디오 데이터를 전송하는 DMB 환경에서는 BIFS 스트림의 전송율은 매우 제한적이다. 한편 사용자 단말기에서 DMB 컨텐츠를 재생하려면 비디오, 오디오 등 미디어 객체들을 디코딩하기 전에 장면 구성 정보인 BIFS 스트림을 디코딩 및 파싱하여야 한다. 그러므로 MPEG-4의 높은 미디어 압축율에도 불구하고 제한된 대역폭과 장면 구성 정보 등 부가 데이터 전송 및 디코딩으로 인한 지연이 발생될 수 있다. 따라서 방송 컨텐츠의 특성 상 사용자의 임의 접근 시에도 재생될 컨텐츠의 BIFS 데이터를 파싱하여 대기 시간을 최소화하도록 초기 장면 구성 정보를 효율적으로 전송해야 한다. 본 연구에서는 지상파 DMB 대화형 컨텐츠의 장면기술정보인 BIFS 스트림을 저전송율 환경에 적응된 형태로 전달하기 위해서, 장면기술정보를 최적화하는 기법을 제안한다.

• 경영정보학연구
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• 제18권1호
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• pp.157-175
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• 2016

시장 경제 자본주의 체제 하에서 부의 불평등, 재분배 기능의 한계, 자본의 흐름에 따른 비효율적 과대생산과 과대소비, 인간 존엄성과 자유의 제한 등의 한계점이 드러나고 있다. 이러한 한계를 조정하기 위하여 새로운 공생의 가치 마련이 요구되고 있으며, 개별 기업 단위에서도 사회적 책임과 공유가치에 대한 요구가 강조되고 있다. 기업의 사적 영리와 사회적 가치를 동시에 추구하고자 하는 사회적 경제 또는 사회적 기업의 형태가 사회공유 가치창출의 대안으로 제시되어, 그 가능성과 영역을 확대하고 있다. 기술적인 면에서 인터넷과 스마트폰을 비롯한 모바일 단말기의 급속한 보급은 대중 참여의 공유경제 확산을 가능하게 만들고 있다. 정보통신 플랫폼과 빅테이터 분석과 같은 초고속 네트워크 통신 및 대용량 데이터 처리 기술의 발달은 개인 대 개인, 기업 대 개인 간의 소통이 실시간으로 가능하게 함으로써 광범위한 수요자와 공급자를 연결해 주어 공유 시장을 확대함에 큰 역할을 하고 있다. 이 논문에서는 지역 협력적 소비를 바탕으로 정보통신기술(Information & Communication Technology)을 활용하여 자전거 관련 공유경제 시스템을 구축, 사회적 기업으로 창업한 (주)푸른바이크쉐어링의 사례를 살펴본다. 푸른바이크쉐어링은 공유, 공생, 공헌의 사회적 책임을 사업 모형 속에 접목하여, 지역 내의 다양한 협력 주체들과의 협업을 통한 사회적 기업을 운영하고 있다. 사례 분석을 통하여, 사회적 기업의 지속가능성을 추구하는 핵심적 요인으로 지역 사회 네트워크 활용이 가능하며, 사회적 기업과 공유경제의 융합 사업 모형을 통해 사회적 기업의 한계를 극복할 수 있는 대안이 될 수 있음을 검토하였다. 또한 정보통신기술의 발달에 따른 기술적 환경 변화가 어떻게 공유경제 시스템에 효과적으로 적용될 수 있는지를 보이고자 하였다. 선행적 이론 정리를 위하여, 사회적 기업의 개념과 현황, 기업의 사회적 책임에 대한 선행 연구의 내용을 살피고, 공유경제의 개념과 특징, 기업의 공유가치 확대에 대한 이론을 정리하였다.

• 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.