이동통신망이나 GPS 등을 통해 획득되어진 위치정보로 이용자에게 제공되는 서비스 시스템인 LBS를 주축으로 정보프라이버시 보호를 위하여 제정된 위치정보법은 스마트폰 보급률에 힘입어 새로운 국면을 맞이하고 있다. 개인정보보호의 차원에서 이동성이 있는 물건 또는 개인이 특정한 시간에 존재하거나 존재하였던 장소에 관한 정보 중 생존하는 자연인에 관한 것인 개인위치정보는 위치정보법이라는 개별적인 규율에 의하여 권리 보호와 구제에 있어 특수한 환경을 구축하고 있지만, 기술적 변이에 대응하는 중립적 규범으로서 위치정보활용에 대한 다른 측면에의 가치 역시 고려하고 있는 입법취지를 안고 있어 가치충돌의 대립각을 제도적으로 완충하고 그 조화를 꾀해야 할 현실적 논의가 필요한 시점이다. 이 같은 논의는 경제적 사실적 관점에서의 필요적 수요에 그치는 것이 아니라 규범적 법리적으로도 검토되어야 할 쟁점인바, 정보인권론적 견지에서 개인정보에 관한 정보주체의 권리와 개인정보활용에 관한 사업자의 재산권적 긴장관계와 갈등양상이 이익교량의 차원에서 재론되어야 할 시대적 요청이 존재하는 것은 바로 정보사회의 정점에 치달은 현재 헌법합치적 정보질서에 부합하는 기본적 인권의 바람직한 조망틀의 형성이 필수적이기 때문이다. 그럼에도 불구하고 본고에서 다루는 애플사(社)의 위치정보 수집 사례는 법익 형량에 있어서뿐만 아니라 현행법의 해석과 적용에 있어서 가치충돌의 규범적 재정립으로서 법집행의 미흡함을 보여주고 있다. 이를 되짚어 봄으로써 여기서는 정보인권적 논의로써 위치정보법을 둘러싼 입법정책적 구도의 이론적 논점을 실질적으로 살펴본다.
오늘날 일상에서의 인터넷과 스마트폰처럼 가까운 미래에는 현실과 가상이 공존하는 혼합현실 환경 속에서 살 것으로 전망된다. 현재 구체화하고 있는 혼합 현실의 개념을 바탕으로 관련 콘텐츠가 확장되고 있으며, 이에 대한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 연구는 혼합현실 콘텐츠의 현황과 분석을 통하여 발전방향을 고찰하고자 한다. 혼합현실 콘텐츠 방식은 웨어러블 기기 착용 방식과 기기 착용이 없는 방식으로 나눌 수 있다. 웨어러블 기기 착용 방식의 대표적인 사례인 머리에 착용하는 혼합현실 웨어러블 기기인 홀로렌즈(HoloLens)를 분석하고 기기 착용이 없는 방식의 사례인 텔레프레즌스 아바타로 영상을 합성한 커뮤니케이션 시스템인 룸투룸(Room2Room)을 중심으로 살펴보고자 한다. 혼합현실의 콘텐츠는 현실, 가상현실, 그리고 증강현실의 인터랙티브한 결합을 통한 확장된 정보 활용과 더욱 더 자연스러운 현실감을 구현하는 방향으로 발전될 것이다. 혼합현실 콘텐츠의 발전전망으로써, 머리에 착용하는 웨어러블 기술이 발달함에 따라 편의성과 가격 경쟁력을 확보하면 혼합현실 디바이스 사용자의 확대를 통해 대중화될 것이다. 편의성을 증대하기 위해 웨어러블 혼합현실 디바이스를 통합할 수 있는 방식을 구축하고, 여가 활용 콘텐츠의 다양화를 통해 혼합현실을 기반으로 하는 환경이 조성될 것이다. 텔레프레즌스 아바타는 장소의 한계를 벗어나 언제 어디서나 출현 가능한 혼합현실 콘텐츠로써 모바일 홀로그램 아바타 형태로 발전될 것으로 전망된다. 텔레프레즌스 아바타의 다른 발전가능성은 사용자의 생각대로 움직이는 아바타와 증강휴먼기술과 혼합현실의 결합이다.
스마트폰의 빠른 보급과 함께 소셜네트워크서비스(Social Network Service, SNS)의 이용자 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 2018년 기준 전 세계 인구 약 71억명 중 27억명이 SNS를 사용하는 것으로 나타났으며, 대한민국에서는 약 5,100만명 중 약 3,120만 명이 SNS를 사용하는 것으로 나타났다. 이와 같이 지속적으로 성장해온 SNS 시장에 대해 다양한 분석연구가 존재해왔으나, 수리적 모델을 통한 정량적 분석 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 국내 SNS 시장에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 페이스북, 인스타그램, 트위터를 대상으로 경쟁 관계 분석을 수행하였다. 본 연구의 목적은 SNS 시장의 흐름과 경쟁관계에 관한 몇 가설을 제시하고 해당 가설을 검정하여 SNS 시장의 경향성을 분석하는 것이다. 경쟁관계분석을 위해 Lotka-Volterra(LV) 모형을 적용하였으며, 시간의 흐름에 따른 경쟁관계 변화를 파악하기 위해 Moving Window 기법을 함께 활용하였다. 제시한 가설을 검정 하기위해 Moving Window 기법을 활용하여 몇 가지 시뮬레이션분석을 진행하였다. 각 플랫폼 간의 상관관계와 시간의 흐름에 따른 경쟁관계의 변화를 확인하였다.
최근 COVID-19로 인해 비대면 온라인 강의가 전 세계적으로 진행되고 있다. 포스트 코로나 시대의 고등교육은 원격수업이 주요 교수 학습방법으로 자리 잡고 있다. 이러한 때에 메타버스(Metaverse)가 새로운 대안으로 제시되고 있다. 메타버스는 아바타, 3D 공간, 상호작용을 동반한 활동과 같은 기본요소를 가지고 있으며 이것은 기존VR(Virtual Reality) 콘텐츠와 비교되는 차이점이다. 본 연구는 메타버스의 3요소를 반영하여 실제 강의에 적용할 수 있는 교육용 메타버스 플랫폼을 설계하고 구축하였다. 즉, 중학교, 고등학교, 교사, 학부모 등의 사용성 평가를 통해 사용자의 요구사항을 반영하여 HMD, 스마트폰, 타블렛, PC 등 다양한 디바이스를 지원하는 크로스 디바이스 플랫폼을 구현하여 누구나 쉽게 메타버스 강의에 참여할 수 있도록 했다. 현재 메타버스 플랫폼은 다양하게 개발되어 서비스되고 있으나 교육용으로 설계된 서비스는 거의 찾아볼 수 없다. 기존 화상회의 솔루션인 Zoom과 같은 서비스를 비대면 교육용으로 사용했듯이 현재 서비스되는 메타버스의 일부 기능을 교육용으로 활용하여 일회성 이벤트 형태로 사용되고 있다. 본 연구를 통해 개발된 교육용 메타버스 플랫폼은 향후 교육을 위한 메타버스를 구축함에 있어서 참고가 될 수 있을 것으로 기대한다.
스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
'10분 이내의 짧은 동영상 콘텐츠'를 뜻하는 숏폼 콘텐츠(short-form contents)는 그 콘텐츠의 특성상 짧은 러닝타임으로 틈날 때마다 시청할 수 있다는 장점을 기반으로 MZ세대들 사이에서 최근의 트렌드로 급부상하고 있으며 이들은 물리적으로 짧고, 다채로우며, 그 압축된 시간 내에 많은 정보를 순식간에 전달하기 때문에 롱폼 콘텐츠와 내용과 형식에서 모두 상이점을 보인다. 또한 정보전달성 영상이나, 먹방, 웹예능, 댄스 챌린지 등 오락성을 띤 영상들이 주로 제작되고 유통되기 때문에 이전처럼 영상전문가의 창작물로서의 전문성을 띠지 않아도 되며 스마트폰과 같은 보급형 장비를 이용하여 제작에 직접 참여함으로써 소비자가 곧 생산자가 되는 경우가 많다. 이러한 이유들로 인해 숏폼 콘텐츠는 롱폼 콘텐츠(long-form contents)와 같은 일반적인 기존의 영상 형태가 아닌 새로운 영상 스타일을 만들어내고 있으며 본 연구는 그중 편집 스타일의 변화에 집중하여 연구한다. 본 연구는 롱폼 콘텐츠에 대비하여 달라진 숏폼 콘텐츠의 편집 스타일을 '시각적' 측면에 따라 분석하여 다음 다섯 가지의 특징적 변화를 정리하였다. 프레임의 사용, 밈의 활용, 화면분할, 블루 스크린 그리고 자막의 활용이 그것인데 각각의 특징을 정리함으로써, 최근 트렌드로 떠오르고 있는 숏폼 콘텐츠의 편집 스타일에 대해 파악하고, 그 변화에 대해 알아보았다.
이 연구의 목적은 노인의 장애여부에 따른 정보화기기의 사용과 불편함을 알아보는 것이다. 노인실태 조사 자료에서 총 10,097명의 자료를 활용하여 장애 여부에 따른 정보화기기 보유와 사용, 사용역량, 불v편함의 차이를 분석하였다. 일반적 특성과 장애관련 특성을 알아보기 위해 기술통계를 시행하였다. 장애 여부에 따른 정보통신기기 사용능력, 정보화기기 이용시 불편함의 차이를 알아보기 위해 카이제곱검정을 실시하였다. p값은 0.001로 정하였다. 연구 결과 국내 장애 노인은 비장애 노인에 비해 스마트폰, 태블릿 PC보유율과 사용률이 더 낮았고, 일상생활에서 메시지 받기, 메시지 보내기, 정보검색 및 조회, 사진 또는 동영상 촬영, 동영상 보기에서 활용능력이 저조하였다. 일상에서의 정보화기기 사용불편함을 조사하였을 때 장애 노인은 기차/고속버스/시외버스 온라인 예매, 식당 등에서 키오스크 주문, ATM사용 또는 은행점포 감소로 느끼는 불편함에 대해 비장애 노인에 비해 경험이 없거나 모른다고 응답하는 경우가 많았고 불편함 없이 이용하는 경우는 적었다. 결과를 종합하여 보면 국내 장애 노인의 정보화기기 보유, 사용능력은 비장애 노인에 비해 저조하며 일상에서는 정보화기기 사용에 더 큰 불편을 느끼고 있다. 급격히 진행되고 있는 장애인의 고령화와 우리 사회의 정보화의 상황에서 장애 노인들의 소외를 막고 알맞은 교육과 지원을 통해 정보화기기의 사용능력 증진과 불편함 개선이 필요할 것으로 판단된다.
본 논문은 인공지능 모델의 하나인 YOLO(You Only Look Once) 인식모델 기반의 이미지 내 객체인식을 위한 활용 환경에서 딥 러닝 네트워크를 통한 고속 이동 대상체 인식의 가능성 향상과 생활 속에서 쉽게 활용될 수 있도록 2차적인 정보의 가공을 통한 의미적 데이터 수집 방법을 연구하는데 그 목적이 있다. 인식모델에서 이동 대상체 인식오류는 카메라의 프레임 속도와 대상체의 이동속도 차이에서 발생하는 미인식과 대상체와 인접한 환경에서의 유사물체가 존재로 인한 오인식으로 확인되었으며 이를 보상하는 데이터 수집 방법을 제안했다. 실제 유사환경을 대표할 수 있는 스포츠(테니스 경기)를 대상으로 획득된 이미지에서 오류의 원인요소를 비전처리 기술을 적용하여 해당오류를 최소화하기 위한 방법과 처리구조를 연구하여 유효한 2차적인 데이터 수집의 효과성을 향상시켰다. 따라서 본 연구에서 제안된 데이터 수집 방법을 적용함으로써 일반인도 스마트폰 카메라의 간단한 촬영을 통해 스스로 건강 및 경기력 향상을 위한 스포츠 및 건강관련 산업에 적용될 수 있는 데이터의 수집 및 관리가 가능함을 보였다.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
본 논문에서는 자동항법 비행이 가능한 무인기를 활용하여 미세먼지 등의 대기 오염물질을 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 기존 대기 질 관리 시스템은 고정된 센서 박스를 통한 관제나 조종장치를 이용한 드론의 측정 센서를 통하여 정보를 취득하는 방식을 사용했다. 이는 한정된 공간과 모니터링을 위한 별도의 데이터 수집 및 전송들의 추가적인 절차가 진행되어야 하는 단점을 가진다. 본 논문에서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비행정보 지정을 통한 자율항법 비행이 가능한 무인기에 위치 정보를 위한 GPS 모듈과 미세먼지 측정을 위한 PMS7003 모듈을 내장하고 수집된 정보는 SD 모듈에 저장하고 비행 종료 후 전송버튼을 통해 블루투스로 연결된 스마트폰 앱을 통하여 원격 데이터베이스에 저장되는 원스톱 구조의 시스템을 구성한다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 HTML5 기반의 웹 모니터링 페이지를 구성하여 관심 사용자에게 제공된다. 본 연구의 결과는 무인 비행체를 통한 환경 모니터링 시스템에 활용될 수 있으며, 향후 아황산가스 및 이산화탄소 등의 다양한 오염물질 측정 센서를 추가하여 토털 환경 관제 시스템으로 발전시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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