고도화된 정보통신 기술에 부합하는 사용자-친화적인 서비스 제공을 위해서 많은 정보가 무분별하게 수집되어지고 있다. 최근 사용자 정보 관리의 문제점과 정보 누출의 후유증을 통해 알려진 바와 같이, 기존의 사용자 프라이버시 보호 모델은 매우 수동적이며 심각한 취약성을 내포하기도 한다. 본 논문에서는 사용자 정보 보호를 위한 새로운 접근방식으로 익명 인증 기반의 사용자 프라이버시 보호 방법과 이에 대한 법제적 가용성을 제시한다. 이를 위해, 프라이버시 또는 익명성 정도를 정량 및 정성적인 관점에서 정의하고 익명인증 프레임워크를 구성하는 형식적이고 체계적인 방법을 제안한다. 그리고 현재 알려진 인증 기법들을 다양한 프라이버시 수준 별로 분류하고 분석한다. 특히 사용자 및 서비스 제공자 측면에서 모두 유익한 익명 인증 기반의 사용자 프라이버시 보호 방안을 도출하고 모델링해 본다. 또한 현재의 법제적인 테두리 내에서 가용한 익명 인증 기반의 프라이버시 보호 기술에 대한 발전 방향을 제안하고 이에 대한 적용가능성을 제시한다.
습지를 대상으로 한 기능 평가는 습지의 현 상태를 면밀히 파악하기 위한 기본 단계일 뿐만 아니라 습지를 '우리에게 수많은 편익을 제공하는 하나의 자원이자 재화'로 인식하는 '생태계 서비스' 개념의 토대가 되는 중요한 과정이다. 20세기말 미국에서부터 시작된 습지 기능 평가는 WET, EMAP-wetlands 그리고 HGM의 순서로 발달하였다. 21세기에 접어들며 보다 간편하고 신속하게 수행 가능한 RAM이 기능 평가 개발의 주류를 이루기 시작하였다. 그 이후에는 세 가지 수준의 위계를 갖는 기능 평가의 체계가 갖추어졌으며 기능 평가의 대상과 목적 등에 따라 전략적으로 활용되는 형태로 발전하였다. 우리나라 또한 미국의 HGM과 RAM을 토대로 하여 일부 항목과 내용들을 개선하는 형태로 한 기능 평가가 2001년부터 수행되기 시작하였다. 이후 HGM과 RAM의 약점과 단점을 보완할 뿐만 아니라 우리나라의 환경 특성 및 실정에 맞게 개선된 형태의 기능 평가 도구들이 개발되기 시작하였다. 국내외 습지 기능 평가 연구 동향파악 및 선진국과의 비교 분석을 통해 국내 기능 평가에 있어 우선적으로 보완이 필요한 것들로 다음의 사항들을 제안하는 바이다: 1) 조류와 같이 우리나라의 현실을 고려한 지시자를 활용한 기능 평가 도구가 필요하다. 2) 우리나라 습지의 많은 면적을 차지하고 있는 연안습지를 대상으로 하는 최적화된 기능 평가 도구 개발이 필요하다. 3) 연구자 및 정책담당자들 간의 소통과 협력 공조를 유도할 수 있는 네트워크 구축과 확장이 필요하다.
클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.
LLM(Largescale Language Model)의 성능 향상을 위한 비용 효율적인 방법으로 ChatGPT, GPT-4와 같은 초거대 모델의 output에 대해 SLM(Small Language Model)을 finetune하는 방법이 주목받고 있다. 그러나, 이러한 접근법은 주로 범용적인 지시사항 모델을 위한 학습 방법으로 사용되며, 제한된 특정 도메인에서는 추가적인 성능 개선의 여지가 있다. 본 연구는 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 성능 향상을 위한 새로운 방법인 Self-Guided Approach를 제안한다. Self-Guided Approach는 (1) LLM을 활용해 시드 데이터에 대해 도메인 특화된 metric(유용성, 관련성, 정확성, 세부사항의 수준별) 점수를 매기고, (2) 점수가 매겨진 데이터와 점수가 매겨지지 않은 데이터를 모두 활용하여 supervised 방식으로 SLM을 미세 조정한다. Vicuna에서 제안된 평가 방법인, GPT-4를 활용한 자동평가 프레임워크를 사용하여 Self-Guided Approach로 학습된 SLM의 성능을 평가하였다. 평가 결과 Self-Guided Approach가 Self-instruct, alpaca와 같이, 생성된 instruction 데이터에 튜닝하는 기존의 훈련 방법에 비해 성능이 향상됨을 확인했다. 다양한 스케일의 한국어 오픈 소스 LLM(Polyglot1.3B, PolyGlot3.8B, PolyGlot5.8B)에 대해서 Self-Guided Approach를 활용한 성능 개선을 확인했다. 평가는 GPT-4를 활용한 자동 평가를 진행했으며, Korean Novel Generation 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.547점에서 6.286점의 성능 향상이 발생했으며, Korean scenario Genration 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.038점에서 5.795 점의 성능 향상이 발생했으며, 다른 유사 도메인들에서도 비슷한 점수 향상을 확인했다. Self-Guided Approach의 활용을 통해 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 SLM의 성능 개선 가능성을 확인했으며 이는 LLM에 비용부담을 크게 줄이면서도 제한된 도메인에서 성능을 유지하며, LLM을 활용한 응용 서비스에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 급격한 사회 경제적 여건의 변화에 따라 중소병원의 설립에 대한 선택요인 및 입지 선정 요인의 중요성이 점점 커짐에 따라 의료서비스 시설의 선택요인 및 입지선정 요인에 대해 실증 분석하였다. 본 연구는 중 소 병원 선택요인 및 입지선정요인에 관한 연구를 통하여 각 평가항목 요인들 간의 중요도에 따른 우선순위를 분석하고, 부동산 입지적 요인과 비입지적 요인을 구분하여 기존 중소병원의 경쟁력에 미치는 중요 요인이 무엇인지 도출하여, 신규 중 소 병원 개원을 준비하고 있는 의료 공급자에게 중소병원 선택요인의 중요 요인에 따른 입지특성을 고려한 중소병원의 개원전략의 기초 자료로 할용 하는데 목적이 있다. 기존의 선행연구와 사례연구 결과를 바탕으로 의료수준, 의료서비스, 병원의 접근성, 병원의 편리성, 물리적 환경 측면에서 28개의 평가요인을 도출 하였으며, 수집된 28개의 세부평가요인은 관련 전문가들과의 인터뷰를 통하여 의료수준, 의료서비스, 병원의 전문성, 병원의 편리성, 물리적환경 등 5개 요인을 상위 계층 평가요인으로 선정하였고 각 상위 계층에 따라 총 28개의 하부 평가 요인을 선정하였다. 선정된 최적 정평가요인들은 의료전문가 200명을 대상으로 AHP 설문조사를 실시하여 최적 입지요인을 선정하였다. AHP 분석결과는 선행연구의 사례와 유사하게 의료수준, 의료서비스, 병원의 접근성, 물리적 환경, 편리성의 순으로 중요도가 나타났으며, 병원의 시설과 관련된 요인은 낮게 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 중 소병 입지선정 의사 결정을 위한 기초를 제공하는데 응용할 수 있을 것이다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 한정된 배터리 자원은 네트워크 수명에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서 불필요한 전력 소모를 줄이기 위해, 많은 경우 최소한의 센서 노드만을 활성 모드로 유지하고 나머지는 휴면 모드로 유지한다. 그러나 이러한 경우, 예상하지 못한 결함으로 인해 센서 노드가 감지 및 전송 기능을 수행하지 못하게 되면 네트워크 서비스를 안정적으로 제공할 수가 없다. 따라서 센서노드의 결함에도 불구하고 감지수준을 일정하게 유지하는 것은 신뢰성 있는 감지환경을 제공하는 데 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 노드의 결함으로 인한 감지수준 저하의 문제를 효과적으로 극복하기 위해 FCP(Fault-tolerant Coverage Preserving) 기법을 제안한다. FCP 기법에서는 각 활성 노드에 대해 백업 노드 집합을 미리 선정하여, 활성 노드의 결함 시 결함 노드를 대신하도록 한다. 성능 평가 결과, FCP 기법이 기존 결함 허용 기법들에 비해 평균 87.2% 향상된 감지범위 보존 성능을 보일 뿐 아니라, 추가 백업 노드 수와 추가 제어 메시지 전송량 측면에서도 각각 평균 57.6%, 평균 99.5% 향상된 효율성을 제공함을 보였다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 최근에 이루어진 '건강보험 보장성 확대' 정책의 효과를 개인의 의료이용 및 건강수준을 중심으로 평가하였다. 2005년부터 시행된 건강보험 보장성 확대 정책은 암 등의 중증질환자에 대한 본인부담 경감, 입원환자 식대의 급여전환, 비급여항목의 급여전환, 본인부담상한제 시행 등을 주요 내용으로 한다. 이러한 정책 변화에 대해 만성질환을 보유하고 있어 의료욕구가 일반적으로 높은 제도의 주요 수혜집단에 비해 급성질환 등으로 의료서비스를 이용한 집단의 입원이용이 상대적으로 증가한 것과 제도의 직접적인 수혜집단인 중증질환자 집단의 입원이용이 상당 정도 증가한 것을 확인하였다. 또한 이러한 건강보험제도의 변화가 입원이용에서 혜택을 누린 중증질환자의 단기간의 건강평가지표인 2주간 이환경험 면에서 긍정적인 개선을 이끌어내고 있음을 확인하였다. 본 연구는 건강보험제도가 의료이용 및 건강수준에 인과적인 효과를 나타내고 있음을 확인하였고, 이후 건강보험 보장성 확대의 정책설계에 대한 정책적 함의를 제공한다.
자율주행자동차는 속도제어를 통해 교통류의 용량을 증대시키고, 위험 상황 발생 시 차량을 제어함으로써 인적요인으로 인한 사고를 감소시키는 첨단기술로 대두되고 있다. 그러나 자율차와 비자율차가 혼재되어 있는 상황에서 개별자율차의 주행행태가 인근 비자율차에 영향을 미쳐 교통류의 성능이 저하될 것이라는 기존 연구결과들이 꾸준히 발표되고 있다. 이러한 연구 결과는 자율주행환경에서 도로교통시스템의 운영효율성과 안전성을 증대시키기 위한 교통운영관리의 필요성을 나타내며, 본 연구에서는 자율주행기반의 교통운영 관리를 위한 새로운 개념을 제안하고 이를 통한 교통운영관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 개별자율차의 주행특성을 반영한 자율주행강도라는 새로운 개념을 정의하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 자율주행강도에 따른 교통류의 변화와 적정 자율주행강도를 도출하는 방법론을 제시하였다. 분석 시나리오 설정 시 자율주행강도, 서비스수준, 시스템보급률, 사고유무를 고려하였으며, 운영효율성과 안전성 평가를 위해 주행속도와 상충건수를 평가지표로 활용하였다. 분석결과 시나리오 구성요소와 자율주행강도간의 관계를 파악하였으며, 운영효율성과 안전성 지표간의 패턴을 분석하였다. 통행자유도가 낮은 경우, 자율차의 주행 적극성이 높아질수록 안전성이 저하되는 것으로 나타났으며 소극적인 자율주행강도가 적정함을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 자율주행강도는 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 기법 및 전략 수립의 기반이 되어 보다 안전하고 효율적인 자율주행환경 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
운전자의 안전성 및 편의성을 향상시키기 위하여, 최근 자동차에는 다수의 전자제어장치가 탑재되고 있다. 전자제어장치들은 차량의 상태를 서로 공유하기 위하여 일반적으로 CAN 통신 프로토콜을 이용하여 통신한다. 현대의 자동차는 안전성 및 편의성과 관련된 최첨단 서비스를 제공하고 있지만, 사이버보안 위협에 대한 Attack Surface가 증가하는 문제점이 있다. 자동차 해킹의 경우에는 운전자 생명과 직접적 영향이 있기 때문에, 이에 대응하기 위한 자동차 보안 기술 개발은 매우 중요하다. 차량용 침입탐지 기술은 자동차 해킹에 대응하기 위해 연구되고 있는 가장 대표적인 자동차 보안 기술 중 하나지만, 현재 제품화 가능한 수준의 차량용 침입 탐지 기술은 모두 주기 메시지에 대한 침입 탐지 여부만 분석이 가능하고 주기 메시지와 이벤트 메시지가 혼합된 형태인 PE (Periodic-and-on-Event) 메시지에 대해서는 분석이 어렵다. 본 논문에서는 PE 메시지를 이용하여 자동차 내부 네트워크에 침입하는 공격자 유형을 분류하고 이를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 실제 차량에서 제안하는 기법을 우리의 공격자 모델에서 평가한 결과 0%의 FPR과 FNR을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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