전자상거래가 일상생활에서 급격히 확산되고 있다. 그 중 하나의 분야가 티켓, 쿠폰, 라이센스 등과 같은 권한(rights)을 발행 전달해주는 디지털 권한$.$전달 시스템이다. 현재까지 제안된 디지털 권한 전달 시스템은 크게 디지털 권한을 계좌의 형태로 관리하는 계좌 기반 방식(온라인 방식)과 디지털 권한을 스마트카드에 저장하여 전달하는 스마트카드 기반 방식(오프라인 방식)으로 분류할 수 있다. 최근 NTT는 스마트카드 기반 권한 전달 시스템에서 권한의 복사방지를 할 수 있는 기능을 제공하는 FlexToken 시스템을 제안하였다. 이들의 방식에서는 사용자들의 익명성을 보장하기 위해 Petersen과 Horster의 방식을 사용할 것을 제안하였다. 그러나, Petersen과 Horster의 방식은 사용자들이 불연계성(unlinkablity)을 만족하는 서명을 생성하기 위해 매번 다른(one-time) 공개키와 개인키 쌍(pseudonym public key/secret key)을 생성하여 등록해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 그룹서명을 사용하여 익명성이 보장되는 디지털 권한$.$전달 시스템을 제안하고자 한다. 이 논문은 디지털 권한$.$전달 시스템에 스마트카드기반 그룹서명을 처음 적용하였다는 점에서 의의가 있다.
전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
가상학습 시스템에서의 효율적인 평가를 위해 문제 출제 방법 및 문제의 난이도 재조정에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 온라인상에서의 학습은 학습자 스스로 자신의 학업 성취도에 대한 올바른 진단을 함으로써 다음의 학습 진도 및 방향을 스스로 판단해야 하기 때문에 평가 방법 및 평가 문제가 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 따라서 문제 은행에 문제를 등록하는 시점에서 출제자의 주관적인 판단에 의해 부여되는 문제 난이도의 객관성 입증과 학습자의 학업 성취도를 출제 문제에 반영하는 방법으로서 평가 결과에 따른 문제의 난이도 재조정으로 인한 출제 문제의 신뢰성이 아주 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 초기 문제 난이도에 대한 객관성을 최대한 높임과 동시에 보다 실질적인 평가를 위한 문제 출제 방법과 보다 신뢰할 수 있는 학업 성취도를 출제 문제에 반영하는 난이도 재조정 방법을 적용함으로써 보다 효율적이고 객관적으로 문제은행의 문제를 관리할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문은 국내외 중소형 국제물류기업들 간의 화물 운송을 위한 화물 및 공간에 대한 등록과 검색, 공개입찰과 협상, 계약, 지급과 안전보장, 그리고 운송 등에 관해 인터넷, 무선 통신 수단, 또는 스마트폰 등으로 접속 및 중개할 차별화된 IGILMS(internet-based global integrated logistics management system)의 구조를 제시한다. 그리고 IGILMS를 위한 B2B 온라인 시장의 고객 맞춤형 서비스 제공 모형과 이행 단계의 구조 및 통제에 대해 설명하고, 인터넷 기반의 글로벌 물류 관리 시스템을 위한 IGILMS의 기술적인 구성을 제공한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안한 시스템의 효율성을 검증한다.
5G 네트워크와 사물인터넷 기술의 빠른 발전과 보급으로 빅 데이터 분석 기술 및 서비스 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, AI 기술 활용에 대한 폭발적인 수요 증가로 수집된 데이터에서 새로운 의미를 추출할 수 있는 머신/딥러닝 모델의 활용을 위한 경쟁이 치열해 지고 있다. 다양한 분야에서 AI 기술을 도입하기 위해서는 고성능 GPU를 탑재한 시스템을 구축하고 딥러닝 모델을 실행하기 위한 복잡한 설정을 할 필요가 있다. AI 기술을 활용하기 위해 소요되는 노력을 줄이기 위해, AIaaS 플랫폼은 사전준비과정 및 운영을 위한 복잡함을 클라우드 인프라에 감추고, AI 연구개발자들이 고성능 AI 분석기술을 쉽게 활용할 수 있게 하는 온라인 서비스로써 큰 주목을 끌고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 모델 등록부터 온라인 서비스 운영에 이르기까지 Docker 및 OpenFaaS 기반 AI 서비스 생성을 지원할 수 있는 새로운 AIaaS 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템에서 AI 서비스를 쉽게 생성, 활용하는 방법을 보여주는 사례 연구도 설명한다.
강원도는 대표적인 레저휴양 관광지이다. 그러나 관광정보 제공이 기존의 이미지와 텍스트 위주의 단순성을 벗어나지 못하고 있다. 따라서 관광지 활성화를 위한 콘텐츠 사업의 연계 전략이 필요하다. 본 논문에서는 첫째, 360도 회전 VR 콘텐츠 저작기능을 제공하며 둘째, VR 콘텐츠를 맵 상에 등록한 후 사용자가 손쉽게 투어스케줄링을 저작하는 기능을 포함한 동적 플랫폼을 제안한다. 최종적으로 제안 시스템은 예비 관광여행 고객들에게 온라인 선체험을 제공하여 만족도를 높일 수 있는 기회를 제공한다.
정보통신기술의 발달로 생활밀착형 등의 업종에서 다양한 O2O플랫폼이 개발되고 있다. 이 연구의 목적은 O2O 비즈니스의 특성에 따라 O2O서비스의 만족도에 영향을 미치는 온라인과 오프라인의 품질의 요인들이 각각 무엇인지 고찰하고자 하며, 만족도와 재이용의도와의 인과관계를 규명하는데 있다. 온라인 품질의 요인들로는 정보품질, 시스템품질, 서비스품질을 사용하였고, 오프라인 품질은 지각된 품질과 지각된 가격을 요인으로 하여 199명의 O2O서비스 사용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 탐색적 요인분석과, 다중회귀분석을 이용한 매개분석을 하여 시스템품질과 지각된 가격이 사용만족도에 긍정적인 영향을 미치며, 사용만족도가 재이용의도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인했다. 이는 O2O플랫폼을 구축하는 사업자는 최우선으로 시스템품질에 초점을 맞추어야하고, 플랫폼에 등록하는 오프라인 사업자는 경쟁력 있는 가격을 책정할 수 있도록 하여야 한다. 이러한 결과는 소비자가 요구하는 온라인서비스를 위해 정보통신기술을 활용한 서비스개발과 서비스제공자인 오프라인 업체 선정을 위한 가이드라인을 제공하는 것에 기여 할 것이다. 본 연구에서 다루지 못한 업종별, 서비스별 세분화된 추가적인 연구를 수행 한다면 소비자의 개인 특성에 맞는 맞춤형 O2O서비스를 제공할 수 있을 것이다.
최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.
컴포넌트 기반의 재사용 기술이 소개되면서 소프트웨어 컴포넌트의 유통이 인터넷을 통한 온라인 기반의 유통 형태로 변하게 되었다. 이를 위해서는 유통 모델이 필요하며, 유통 시스템의 구축이 이루어져야 한다. 더욱이 유통 시스템이 효율적으로 운영되기 위해서는 컴포넌트들을 효율적으로 관리, 검색하기 위한 분류 체계가 마련되어야 한다. 본 논문은 이러한 유통 시스템 구축에 필요한 컴포넌트 분류 체계를 6가지 관점을 기반으로 한 컴포넌트 분류체계를 제시하고 BNF 표기법을 이용하여 명세한다. 제시된 분류체계의 효율성을 검증하고 기존의 분류체계들과 비교하기 위해 개발된 컴포넌트들을 적용하여 적중율과 정확도를 측정하여 실험 및 평가한다. 본 논문에서 제시한 기법이 기존의 분류기법에 비해서 여러 각도에서 분류하기 때문에 컴포넌트의 검색이나 등록이 효율적으로 이루어질 수 있도록 한다.
급변하는 환경 속에서 지속적인 경쟁우위와 혁신을 위한 지식의 중요성이 증대되면서, 그 동안 지식공유에 관한 많은 연구들이 있었다. 그런데, 이러한 연구들의 대부분이 응답자의 인지오차가 내재된 서베이에 의존해왔다. 본 연구는 대표적인 온라인 지식협업 커뮤니티인 위키피디아 유저들의 온라인 행위만을 토대로 지식공유 참여정도에 대한 행위 특성들간의 관계를 도출하였다. 그런데, 유저들의 편집 참여 패턴이 서로 다르기 때문에 편집횟수는 같아도 재방문기간은 달라질 수 있고 이에 따라 지식공유 결과가 달라질 수 있으므로, 지식공유 참여정도를 아티클 편집 참여횟수와 재방문기간의 두 가지 관점에서 접근하였다. 지식공유 참여정도에 영향을 미치는 행위특성으로는 위키 플랫폼에서 관찰이 가능한, 공적인 토론툴인 아티클 톡과 사적인 메시징 툴인 유저 톡 참여여부 및 정도, 그리고 커뮤니티 등록여부를 사용하였다. 행위 분석은 먼저, 행위특성 차원에 의한 유저 카테고리별 참여정도를 비교하였고, 행위 특성의 정도를 반영하는 독립변수들과 참여정도를 나타내는 종속변수간의 관계에 대한 로버스트 회귀분석을 수행하였다. 특히, 연구가설을 설정하는 단계에서 온라인 환경에 적합한 모티베이션 이론을 도입함으로써, 온라인 지식공유 참여정도에 관한 이론적인 설명 모델을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구는 이론적인 시사점 외에 다음과 같은 실제적인 행위 결과를 얻었다. 첫째, 공적인 토론 및 사적인 메시징 참여와 지식공유 참여정도간에는 양의 관계가 성립한다. 둘째, 공적인 토론이 사적인 메시징 보다 지식공유 참여정도에 더 큰 영향력을 미친다. 셋째, 아티클 편집 참여횟수에 대해서는 공적인 토론과 사적인 메시징의 시너지 효과가 존재하는 반면에, 재방문기간에 대해서는 아주 약한 음의 상호작용효과를 나타낸다. 넷째, 커뮤니티 등록 여부는 재방문기간에 대해서는 절대적인 양의 영향력을 미치지만, 실질적인 편집 참여횟수에 대해서는 유의한 영향력을 나타내지 않는다. 다섯째, 사적인 메시징에 의한 관계성을 고려할 때, 관계의 범위보다는 빈도 또는 깊이가 더 중요한 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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