• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.864-881
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• 2021

연구목적: 본 연구는 빅데이터와 인공지능 기술을 기반으로 다양한 위험 특성과 개개인의 상황을 고려한 맞춤형 예방 솔루션을 제공하는 생활안전 예방서비스 연구개발의 일환으로, 일상 생활안전과 관련하여 개인의 현재 안전수준을 정량적 수치로 나타내는 생활안전지수를 산출하는 방안을 제시하여, 안전사고를 예방하고 대응하기 위한 맞춤형 종합지수 서비스를 제공하는 데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 리커트 척도(Likert Scale)를 혼용하는 방법으로, 전문가 그룹의 합의형성 모델을 기반으로 산출된다. 생활안전 예방서비스를 평가할 수 있는 평가항목을 위험지표, 취약지표, 예방지표 등으로 구분하고, 이를 AHP 의사결정 방법론에 따라 AHP 계층구조로 정의하여 각 레벨 항목의 쌍대비교를 통해 평가항목 간 상대적 가중치를 산출하는 방법을 제안한다. 또한 평가항목을 적용한 개별 예방서비스에 대한 평가는 향후 생활안전 예방서비스의 확대를 고려하여 AHP 쌍대비교를 대신하여 리커트 척도 기반으로 절대평가하고 그 결과를 상대비교하는 방법으로 개별서비스 간 가중치를 산출하는 방안도 함께 제시한다. 연구결과: 생활안전 예방서비스에 대한 서비스 가중치를 도출하고, 이를 생활안전 예방서비스의 인공지능 예측모델을 통해 산출된 개별위험지수에 반영하여 종합지수를 산출하였다. 결론: 구현한 모델의 적용을 위하여 생활안전 예방서비스 앱과 플랫폼으로 구성된 테스트 환경을 구축하고, 사용자 시나리오를 바탕으로 기능에 대한 효능을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 생활안전지수는 사용자에게 현재 자신의 안전수준을 종합하여 나타냄으로써 안전 위험에 진단과 대응 및 예방 골든타임을 지원하는 것으로 기대된다.

• 정보화정책
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• 제30권2호
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• pp.22-45
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• 2023

AI 기반 음성비서 서비스 이용에 관한 연구에서는 서비스 이용 경험으로 인한 이용자의 신뢰 및 프라이버시 보호와 관련된 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 AI에 대한 개인의 신뢰와 온라인 프라이버시 염려가 AI 기반 음성비서의 지속적인 사용에 미치는 영향, 특히 상호 작용의 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 설문문항을 구성하고 응답자 405명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 인공지능에 대한 사용자의 신뢰와 개인정보보호 관심이 인공지능 기반 음성비서 서비스 도입 및 지속 이용의도에 미치는 영향을 Heckman 선택모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 주요 결과로 첫째, 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태는 기술수용 촉진요인인 지각된 유용성, 지각된 이용편의성, 사회적 영향에 의해 긍정적인 영향을 받았다. 둘째, 인공지능에 대한 신뢰는 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으나 지속 이용의도에는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 프라이버시 염려 수준은 AI에 대한 신뢰와의 상호작용을 통해 지속적인 이용의도를 억제하는 효과(β=-0.153)가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 디지털 정부를 구현하기 위한 거버넌스로서 기술에 대한 신뢰를 높이고 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 완화할 수 있는 이용자 의견수렴과 조치를 통한 이용자 경험을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 수단으로서 인공지능 기반의 정책서비스를 도입할 때, 인공지능 기술의 적용 범위를 공론화 과정을 통해 투명하게 공개하고, 프라이버시 문제가 사후적으로 추적 및 평가될 수 있는 제도의 마련과 프라이버시의 보호를 고려한 알고리즘의 개발이 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제18권2호
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• pp.35-52
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• 2023

최근 코로나19, 환경오염 등으로 비대면 환경이 전개되면서 온라인 디지털 헬스케어의 중요성이 커지고 있으며 관련하여 건강관리, 원격진료, 디지털 치료제 등의 벤처창업 및 활동도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 디지털 헬스케어 스마트워치 수용성에 미치는 영향을 확장된 통합기술수용모형(UTAUT2)과 행동추론모형(BRT)의 통합적 접근으로 진행하였다. 첨단 ICT와 의료가 융합된 디지털 헬스케어에 적합한 요인 발굴은 혁신기술 수용연구에 가장 진보적으로 평가받는 확장된 통합기술수용모형을 활용하여 효용기대, 사회영향, 사용편의, 가격장벽, 대안부족, 이용장벽 등의 주요 요인을 도출하였고, 소비자의 가치-이유-태도-행동의도를 일괄 검증 할 수 있으면서 수용이유뿐만 아니라 비수용이유-소비자 스마트워치 디지털 헬스케어 인식의 긍정적 측면뿐만 아니라 부정적 측면까지-분석 할 수 있는 행동추론모형을 활용하여 인과관계 영향과 크기를 검증하였다. 연구를 위해 전국에 있는 10대에서 60대에 이르는 일반인을 대상으로 약 410여건의 설문 응답을 취합하여 이를 바탕으로 데이터에 대한 신뢰성 및 타당성 검정을 거쳐 구조방정식을 이용하여 가설을 검증하였다. 연구 분석에는 SPSS 23, AMOS 23 등을 활용하였다. 연구 결과, 개인혁신성은 수용이유(효용가치, 사회영향, 사용편의), 태도, 비수용이유(가격장벽, 대안부족, 이용장벽)에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 혁신된 ICT의 주요 가치의 사용자 수용의도에의 영항을 확인한 선행연구 연구결과와 동일하다. 그리고 수용이유는 태도에 유의미한 영향을 미치나 비수용이유의 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 소비자들이 ICT 신제품·신규서비스에는 관심이 크지만 이의 구입은 보다 신중하게 선택적으로 한다고 보여 진다. 본 연구는 학술적으로는 기존의 소비자 범용 혁신기술 수용성 분석을 새롭고 향후 중요분야인 스마트워치 디지털 헬스케어 분야의 소비자 가치 수용성 분석으로 발전시켰으며 확장된 통합기술수용모형과 행동추론모형의 장점을 살려 통합적으로 실행한 점 등이 있겠으며, 산업적으로는 기존 소비자의 수용성 이유 분석 중심에서 소비자 수용·비수용 이유 통합 검증으로 스마트워치를 구매하는 이유뿐만 아니라 구매하지 않는 이유까지 분석하여 제품·서비스 기획, 개발, 마케팅에 기여 할 수 있게 했다는 점 등이 있겠다. 본 연구가 향후 우리 생활에 중요한 역할을 할 디지털 헬스케어 분야의 연구 증대에 기여 할 수 있기 바라며 또한 본 연구와 같은 통합적 접근 모형과 소비자 수용·비수용 이유 통합 분석 등을 통하여 혁신과 향후 관련 연구들이 좀 더 소비자 가치에 적합한 심도 있는 요인 발굴과 검증으로 발전하기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.577-586
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• 2014

SNS가 사회전체에 미치는 영향이 커지면서 기업들도 SNS의 신속성, 공유성, 상호작용성 등에 관심을 갖고, 이를 어떻게 활용할 것인가에 대해 고민하기 시작했다. 본 연구도 SNS의 업무적 활용에 초점을 두고 과업 지원도구인 SNS와 과업과의 적합성, 사용자특성 그리고 성과와의 관계를 실증하고자 한다. 연구를 위해 과업-기술적합모형을 토대로 사회적 요소, 정보기술로서 SNS의 특성 그리고 사용자 특성을 고려하여 연구모형을 제안하였다. 연구결과 과업-매체 적합성에 직무특성, 가상능숙도, 매체특성 모두 유의한 영향관계를 가지며, SNS이용에는 가상능숙도와 SNS 특성 변수가 유의한 영향관계를 보였다. 또한 과업-매체 적합성은 SNS이용과 업무성과에, SNS이용은 업무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 SNS의 전략적 활용은 업무성과 향상에 도움이 되며, SNS활용 전략 수립시에 개인특성이 고려되어야 함을 시사하고 있다.

• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.219-232
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• 2005

현대인은 시각, 제품, 환경 디자인뿐 아니라 웹 콘텐츠, 애니메이션, 영상자료 등의 홍수 속에서 생활하고 있다. 그러므로 현대의 소비자는 그 어느 때 보다도 많은 선택권을 가지고 있으며 모든 디자인 결과물은 소비자에게 다양성을 제공할 수 있어야 한다. 우리는 디자인의 발전과 더불어 색채를 통한 새로운 감성을 개발함으로써 소비자에게 한 발 더 가까이 접근해야 한다. 그리고 새로운 감성을 창출하여 소비자에게 제안해야 한다. 본 MCC 팔레트는 디자인 할 떠 보다 정확한 감성을 적용하여 개인적인 편견을 없애고, 사용자에게 디자인 의도를 정확하게 호소하기 위한 것이다. MCC 팔레트는 한국적인 정거와 감성언어를 연구하고, 문헌적인 자료와 사진자료를 통해 감성 형용사를 수집하였다. 그리고 수집된 형용사를 균등하게 배분하였으며, 배분된 형용사를 각각 감성의 분야별로 정리하여 체계를 수집하였다. 그리고 각각 형용사별로 3색, 4색 배색을 하고 이들의 결과를 색채 전문가와 디자이너에게 설문 및 자문을 통하여 팔레트를 구성하였다. 그 결과 보다 실용성이 높은 색채 팔레트를 완성하였다. 완성된 배색은 웹상의 www.mcdri.net에서 운영되고 있으며, 또한 winders로 프로그램 되어 CD-ROM형 소프트웨어로 개발하였다. 인구결과로 만들어진 MCC 팔레트는 감성 자료 검색 데이터베이스를 구축함으로써 개발 후 실질적으로 적용이 가능하며, 각 매체별 색채오차 해소, 색채 배색의 검색을 통한 아이디어 개발, 사용층 및 사용대상에 대한 체계적인 접근을 용이하게 한다. 즉 산업체 활성화, 실무 사용자의 편의 도모, 디자인 교육 활성화를 위한 정보제공 등 산업계 및 교육계에 많은 도움이 될 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제12권3호
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• pp.75-86
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• 2017

웹 기술의 발전과 스마트폰의 보편화는 인터넷을 활용한 소셜미디어 이용자 수를 폭발적으로 증가 시켰다. 이로 인해 기업에서는 소셜미디어를 주요 마케팅 수단으로 인지하고 다양한 SNS채널을 운영하고 있다. 특히 한정된 자원으로 비즈니스를 실행하는 스타트업(Start-up)에게 소셜미디어는 적은 비용으로 많은 잠재고객들을 만날 수 있는 효율적인 마케팅 수단으로써 활용되고 있다. 본 연구는 소셜미디어 이용자의 네 가지의 개인특성에 따른 만족도와 구매의도와의 영향관계를 분석하였고 소셜미디어 콘텐츠 유형과 구매의도간의 관계에 있어 만족도의 매개효과를 측정하였다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 콘텐츠를 세 가지 유형으로 분류하고, 대표적인 숙박관련 스타트업 중 하나인 '민박다나와(이하, 민다)' 페이스북의 팬(fan) 200명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문은 총 145부가 회수되었고 회수된 설문 전체를 SPSS 18.0을 통한 통계분석에 이용하였다. 실증 분석 결과 홍보성, 정보성, 소통성의 세 가지 유형의 콘텐츠 모두 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그 중 홍보성 콘텐츠는 만족도가 구매의도에 매개 역할을 하고 있음이 확인되었다. 그리고 이용자 개인특성은 콘텐츠 유형에 따라 부분적으로 만족도에 조절 효과를 하는 것으로 나타났다. 따라서 소셜미디어 콘텐츠는 소비자의 만족과 구매에 중요한 영향을 미치기 때문에, 스타트업이 시장에서 경쟁우위를 선점하기 위해서는 체계적인 콘텐츠 분석과 기획을 통해 지속적으로 고객과 소통하는 운영전략이 필요하다. 본 연구의 결과를 통해 스타트업에게 효율적인 소셜미디어 마케팅 전략구축 방안과 인터넷 이용자의 특성을 고려한 콘텐츠 활용 방안에 대한 시사점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.435-447
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• 2016

데이터의 영구 보관과 자유로운 복제 및 유통이 가능한 현대 디지털 사회의 특징으로 인하여 인터넷은 모든 것을 기억하는 세상으로 발전했다. 때문에 영원히 잊히지 않는 데이터들로 인해 피해를 입는 사례가 증가하였고, 인간의 본성인 '망각'을 인터넷상에 적용시키자는 소위 '잊힐 권리'를 요구하는 움직임이 많아지고 있다. 그러나 인터넷 사용자들이 보장받길 원하는 다양한 측면에 있어서의 더욱 높은 수준의 잊힐 권리는 다른 기본권과의 충돌 등 여러 가지 문제들에 막혀 법리적인 접근만으로 더 이상의 의미 있는 진전을 이루기 힘든 상황에 처해져 있는 실정이다. 반면 잊힐 권리를 보장받기 원하는 개인들의 요구들은 휘발성 SNS, 디지털 에이징 시스템(Digital Aging System) 등의 디지털 소멸 기술의 발전을 촉구시켰다. 디지털 정보에 소멸 기한을 설정하여 망각의 개념을 도입한 디지털 소멸기술은 인터넷상의 잊힐 권리 보장 확대에 있어 새로운 해결 방향을 제시해줄 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구에서는 다양한 영역의 잊힐 권리에 대해 세부 범위를 설정하고, 국내에서 잊힐 권리 어느 정도의 수준으로 보장되고 있는지 분석하며, 분석된 범위들에 대해 디지털 소멸 기술을 통한 잊힐 권리 보장 가능성을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권2호
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• pp.143-157
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• 2008

유비쿼터스 웹서비스는 어떠한 단말/네트워크 환경에서도 다양한 응용 서비스를 연계하여 이용할 수 있도록 하는 미래형 웹서비스 기술로 정의될 수 있다. 또한, 유비쿼터스 환경에서는 계속 유동적인 상태 변화를 갖는 디바이스가 가진 서비스의 동적인 검색과 이용이 요구되며, ad-hoc한 환경에서의 검색 방법 등을 보장해야 한다. 이에 관련하여 최근에 트랜잭션, 보안, QoS, 시멘틱과 웹서비스 조합 등 여러 분야로 연구되고 있다. 하지만 최근 컴퓨팅 및 네트워크 기술의 발전으로 유비쿼터스에 대한 관심이 증가하고 있지만 아직 이에 대한 연구는 초기 단계에 있다. 유비쿼터스 환경에서는 기존 프로토콜 중 하나가 각종 디바이스 및 서비스의 위치, 정보, 상태 등의 유동성과 같은 발생되는 문제를 모두 해결하기는 어렵다. 이를 위해, 다양한 이질적인 서비스 디스커버리 미들웨어가 존재함에도 불구하고, 개인 전자기기 및 가전제품에 특화된 새로운 서비스 디스커버리 미들웨어가 생겨나고 있다. 따라서 본 논문에서는 산재한 이질적인 서비스 디스커버리 미들웨어들 즉, 유니버설 네트워크(Universal Networks)간의 상호운용성을 제공하기 위한 프레임워크인 WSUN(Web Services on Universal Networks)을 제안하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 WSUN은 웹서비스의 관점으로 접근하고 있으며 SOA 기반의 유니버설 서비스 브로커(Universal Service Broker)를 통해 서비스 디스커버리 미들웨어들 간의 상호운용성을 제공한다. 또한, 시나리오를 통해 WSUN의 필요성을 도출하였고, 유니버설서비스 브로커가 지원해야 하는 요구사항과 범위를 정의함으로써 새로운 서비스가 등장하거나 퇴장하는 경우 등의 이벤트를 부가의 작업 없이 바로 적응하여 사용자로 하여금 유니버설 서비스(Universal Service)의 검색 및 연결이 가능하도록 한다.