최근 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사용자들의 인맥 관계 형성뿐만 아니라 다양한 형태의 정보를 생성하고 공유하는 개방형 플랫폼으로 변화하고 있다. 기존 사용자 평판 관리 기법은 사용자 프로필, 명시적 관계, 명시적 평가를 기반으로 사용자 신뢰성을 판별하기 때문에 명시적 평가가 잘 이루어지지 않는 소셜 미디어에서 사용자 신뢰성을 판별하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 미디어에 대한 소셜 행위들을 분석하고 명시적인 평가 뿐만 아니라 암시적 평가를 고려한 사용자 평판 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 행위로부터 긍정적 암시적 평가와 부정적 암시적 평가를 도출한다. 또한, 사용자의 전문성을 고려하기 위해 분야별로 사용자 평판 정보를 생성하고 사용자의 영향력을 판단하기 위해 평가에 참여한 사용자들의 수를 반영한다. 이를 통해 명시적 평가가 없는 사용자도 평판 정보를 생성할 수 있도록 하고 소셜 미디어에 더 적합한 사용자 평판 정보를 생성한다.
P2P 서비스는 서비스 참여자들의 행동을 관리하고 악의적인 행동을 수행하는 참여자들을 제어할 수 있는 별도의 관리 기관을 가지지 알기 때문에 악의적인 목적을 가진 참여자들은 더 많은 이익을 얻기 위해 올바르게 행동하는 사용자들에게 피해를 줄 수 있다. 그러므로, P2P 서비스 이용자들은 사전 트랜잭션 수행 경험이 없는 사용자들과 안전하게 트랜잭션을 수행하기 위하여 과거에 트랜잭션을 수행한 경험이 있는 사용자들에 의해 제공되는 정보인 '평판' 정보의 참조를 통해 악의적인 목적을 가진 사용자와 올바른 사용자를 구별할 수 있다. 그러나. 사용자들은 수행된 트랜잭션에 대해 고의적으로 거짓 평가를 줄 수 있고, 이러한 사용자들을 'liar'라 부른다. 본 논문에서는 평판 정보에 대한 정확성을 위해 liar를 감소시키는 새로운 평판 시스템을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 보인다.
평판 기반 시스템(reputation-based system)은 현재 활발히 사용되고 있는 P2P(Peer-to-Peer) Network System에서 가장 주목받고 있는 인증 방식이다. 본 논문에서는 새로운 평판 기반 시스템인 Self-Reputation system을 제안한다. Self-Reputation system은 사용되어지는 P2P network에 무관하게 적용 가능하기 때문에, 여러 가지 P2P 네트워크에서의 평판을 하나로 통합 관리할 수 있는 방안을 제공한다. 또한, 이 시스템은 기존의 Xrep 방식에서 broadcast를 통해서 평판을 수렴하는 방법 대신 각 사용자들이 자신의 평판 테이블을 관리하도록 하여 평판을 알아보는 과정에서의 통신량을 현격하게 줄였고, 그 결과로 효율성을 크게 향상시켰다.
최근 빠르게 확산되고 있는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)는 사용자의 인맥을 관리하며 새로운 인맥을 형성하는 것을 목표로 한다. 또한 사용자들이 자신의 관심사에 관한 지식이나 정보를 공개함으로써 정보의 효율성을 높이고 다른 사용자들에게 정보를 전파한다. 하지만 현재의 소셜 네트워크 서비스는 새로운 인맥을 형성하는 것보다 실제 사회에서의 인맥을 가상의 공간에서도 유지하고 관리하여 실제로 만나지 않더라도 관계를 유지할 수 있도록 하는 용도로 사용되어 소셜 네트워크의 목표를 달성하지 못하고 있다. 하지만 특정한 공간의 동일한 관심사를 가진 사람들 간의 제한적 정보 공유는 소셜 네트워의 단점을 보안하고 궁극적 목표를 달성할 수 있다. 또한 특정 관심사를 기반으로 그룹을 생성함으로써 정보의 신뢰도를 높이며 새로운 인맥을 형성에도 효과적 일 것이다. 하지만 이러한 네트워크는 모바일 환경의 특징으로 인해 빠르게 변화할 수 있으며 위치를 기반으로 특정 공간의 다른 사용자들과 통신함으로 완전히 새로운 인맥을 형성하게 된다. 그러므로 안전하게 신뢰관계를 구축하기위해 사용자의 평판 관리가 필요하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 동일한 관심사를 가진 폐쇄적 정보공유에서의 악의적 노드의 고립을 위한 평판 메커니즘을 제안한다.
SNS 사용자의 폭발적인 증가와 함께 최근 이에 따른 여러 가지 부작용이 대두되고 있다. 가장 대표적인 것은 'SNS 피로감(SNS Fatigue)'으로 이는 SNS를 이용하며 느끼는 스트레스와 피로감을 의미한다. SNS 피로감은 사용자를 SNS 중단 및 전환에 이르게 하며, 정신적 그리고 신체적 건강에 부정적 영향을 미치고 있다. 이와 같은 현상에 따라 최근 국내에서는 SNS 역기능과 관련된 연구들이 이루어졌지만 세부적인 SNS 피로감 유발요인과 지속 및 중단의향과의 관계에 대한 규명은 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 (1) SNS 피로감을 유발하는 요인을 구체적으로 알아보고 (2) 각 피로감 유발 요인들이 SNS 지속사용의도와 중단의향에 미치는 영향을 밝히고자 하였다. 그 결과 SNS 사용자의 피로감을 유발하는 요인은 세부적으로 7가지; 상대적 박탈감, 관계부담, 관리부담, 정보 과부하, 프라이버시 염려, 평판걱정(게시 후), 평판걱정(게시 전);로 추출되었다. 또한 지속사용의도에는 상대적 박탈감 요인이 부적으로 유의미한 영향을 미쳤으며, 관리부담과 평판걱정(게시 전)요인이 정적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 반면 중단 의향에는 상대적 박탈감과 정보 과부하 요인이 정적으로 유의미한 영향을 미쳤으며, 평판 부담(게시 전)요인이 부적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 본 연구는 게시물에 노출되는 독자 입장에서 발생하는 피로감 유발요인이 SNS 중단에 영향을 미치는 반면, 게시물을 작성하는 작가 입장에서 발생하는 피로감 유발요인은 SNS 지속사용에 영향을 미침을 조명하였다.
최근 인터넷이 웹 2.0 시대에 들어서면서부터 페이스북, 트위터, 유튜브 등과 같은 많은 소셜 네트워크 서비스들이 생겨났다. 이를 통해 사용자들은 온라인 상에서 다른 사용자들과 관계를 맺고 그룹에 가입할 수 있으며 타인의 생활을 실시간적으로 확인할 수 있다. 하지만 무방비한 온라인 상의 정보 노출은 악의적인 사용자들로 하여금 쉽게 타인의 개인정보를 수집하고 이용할 수 있게 만들 수 있다. 이에 본 논문에서는 개인 정보의 남용을 방지하고 권한이 부족한 사용자들이 타인의 개인 정보에 접근하는 것을 제어하기 위한 접근 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 접근 제어 메커니즘은 마스터키를 핵심키와 부분키로 구분하고, 요청자의 평판도에 따라 접근 권한을 제한하는 특징을 가지고 있다. 이러한 제안 접근 제어 메커니즘의 성능 분석을 위해 기존 소셜 네트워크에서 고려하는 정보 보호 메커니즘과의 성능을 비교 분석한 결과 복잡도와 계산 시간 소모량 그리고 키 관리의 안전성 측면에서 성능 향상이 가능함을 확인할 수 있었다.
중국은 세계 무역기구에 가입하면서 세계경제에서 차지하는 위치가 강화되고 디지털 경제체제에 편입되면서 산업구조를 고부가가치 산업으로 개편하고 있다. 동안 상대적으로 외국기업에 대해 폐쇄적이었던 중국의 유통시장은 2006년부터 전면개방이 시작될 것으로 전망되고 있다. 그러나 중국전자상거래 시장에서 정보 기초화와 물류배송 금융체계의 문제는 나날이 안정화되어 온라인 구매환경은 나아지고 있으나, 오히려 해마다 인터넷쇼핑물 구매율의 하락은 온라인 쇼핑몰 상거래에 대한 불신 문제가 그대로 남아있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중국의 소비자수준에서의 온라인 구매가 활성화되지 못하는 주요 장애요인으로써 불신(distrust)을 제기하고자 하며 신뢰를 신뢰와 불신의 2차원으로 파악하여 각각의 차원(신뢰와 불신)이 마케팅 성과에 차별적으로 공헌하고 있음을 밝히고자 한다. 본 연구에서 선행변수로 상호작용, 지각된 평판, 정보유용성, 지각된 보안위험, 지각된 거래위험을 설정했으며 매개변수로는 신뢰와 불신을, 결과 변수로는 관계몰입과 구매의도로 구성하였다. 결과에서는 온라인 맥락에서는 신뢰와 불신의 선행요인이 온라인 쇼핑몰에 대한 관계몰입과 구매의도에 서로 차별적으로 공헌한다는 것을 밝혔다. 이는 기존의 신뢰를 2차원으로 구분하여 신뢰와 불신으로 분리하여 관리하는 것이 필요하다는 것을 시사한다고 할 수 있다.
최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.
환자 피폭선량 관리에 입사표면선량(ESD, entrance surface dose)이 국내외적으로 진단참고준위(국내 흉부촬영 $340{\mu}Gy$)로 사용되고 있지만, ESD측정을 위해서는 선량계가 필요하다. 하지만 대부분 병의원에서는 선량계가 구비되어 있지 않고 정기검사 시 전문 업체 측정에 의해 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 흉부 디지털촬영에서 사용자가 쉽게 ESD를 예측할 수 있는 방법에 대해 알아보았다. 흉부 디지털촬영에서 평판형 디텍터(FP, Flat-panel detector)와 IP (Imaging plate detector)를 대상으로 하였고, ESD는 선량계(XI-Platinum, Unfors, Sweden)를 흉부 팬텀(07-646 Duke QC chest phantom, Supertech, Elkhart, USA)의 중앙 표면에 부착시킨 후, 튜브와 디텍터를 180cm 거리를 유지시켜 각 노출조건 조합(관전압과 노출선량)에서 3회 반복측정한 후 평균값을 얻었다. 흉부 팬텀 영상의 다이콤 헤더 정보에서 FP영상은 선량면적곱(DAP, dose-area product)을 확인하였고, IP영상에서는 노출 지수(EI, exposure index)를 확인하였다. 단순선형회귀분석을 통해 FP촬영에서 DAP로부터, IP촬영에서 EI로부터 ESD를 예측할 수 있는 회귀방정식($y={\alpha}+{\beta}X$, ${\alpha}$=직선의 절편, ${\beta}$=직선의 기울기)을 구하였다. FP가 IP 보다 유의하게 낮은 선량을 보였고($85.7{\mu}Gy$ vs. $124.6{\mu}Gy$, p=0.017), 두 디텍터 모두 ESD와 화질 간에 높은 양의 상관성을 보였다. FP에서 수정된 R 제곱(adjusted R2)은 0.978로 ESD의 변동은 DAP 변동에 의해 97.8%의 높은 설명력을 보였다. 단순 회귀식은 $ESD=0.407+68.810{\times}DAP$ 이었다. 위의 회귀식을 이용하여 국내 권고선량($340{\mu}Gy$)과 같은 DAP를 추정한 결과($DAP=0.021+0.014{\times}340{\mu}Gy$), DAP는 4.781 이었다. IP에서 수정된 R 제곱(adjusted R2)은 0.645로 ESD의 변동은 EI 변동에 의해 64.5%의 설명력을 보였다. 단순 회귀식은 $ESD=-63.339+0.188{\times}EI$ 이었다. 위의 회귀식을 이용하여 국내 권고선량($340{\mu}Gy$)과 같은 EI를 추정한 결과($EI=565.431+3.481{\times}340{\mu}Gy$), EI는 1748.97 이었다. 흉부 디지털 촬영에서는 팍스 워크스테이션 영상의 다이콤 헤더 정보에서 ESD를 사용자가 쉽게 예측할 수 있다.
아스팔트 포장은 점탄성재료로서 포장체에 발생되는 토압은 차량하중의 크기와 재하속도, 아스팔트 포장층의 온도와 하부층의 재료구성에 따라 크기와 분포 양상이 다르게 발생된다. 본 연구는 이러한 다양한 조건에 따른 포장체 하부의 토압분포를 분석하고, 기층과 보조기층의 지지력을 평가하는 평판재하시험 기준과 실제 계측된 토압과의 비교를 통해 현재 적용되고 있는 지지력기준에 대한 타당성을 검토하고자 한다. 또한 실제 포장단면을 모사한 유한요소해석을 통해 포장체 하부에 발생되는 토압을 예측하고 계측결과와 비교함으로서 포장체의 거동을 예측할 수 있는 모델을 제안 하고자 한다. 이를 위해서 시험도로의 2004년 8, 9, 11월과 2005년 8월에 계측이 수행된 아스팔트 포장 동적재하시험 결과 중 계측기 상태가 양호한 A5, A7, A14, A15 단면에 대해 계측결과의 분석을 수행하였다. 토압계의 분석은 차량하중의 크기와 속도. 아스팔트 포장의 온도, 포장하부의 재료구성에 따른 토압의 크기 변화와 차량하중으로 인한 포장체 내부의 횡방향과 깊이방향 하중의 영향 범위를 분석하였다. 포장체의 유한요소해석은 ABAQUS 프로그램을 활용하였으며, 실제 포장체의 거동을 모사하기 위해 시험도로 포장단면을 그대로 반영하고 계측이 이루어진 당시의 온도계측 자료를 활용해 아스팔트 포장의 물성을 적용하였다. 토압계의 분석결과 차량의 하중이 크고 저속으로 주행 할 때 토압의 크기는 증가하고 아스팔트층의 온도가 높을수록 하중의 영향반경이 작아지고 최대 토압크기는 증가하였다. 또한 실제 포장단면과 물성을 적용한 해석결과 계측결과와 매우 유사한 형태의 토압분포와 크기를 보였다. 그리고 기존 보조기층 및 동상방지층의 다짐관리 기준은 실측된 토압과 비교해 볼때 상당히 높은 수준으로 나타났다.다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을
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[게시일 2004년 10월 1일]
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