세계 최고로 예상되는 급속한 인구구조의 고령화로 향후 우리나라는 보건, 의료, 복지 등에서 심각한 사회 문제에 직면할 것으로 예상되고, 고령화 사회로 인한 만성질환 증가는 의료비 증가로 이어져 국가 재정에 대한 부담으로 작용할 것이다. 정보통신기술을 이용하여 시간과 공간에 구애 받지 않고 언제 어디서나 건강과 생활을 관리하여 건강한 삶을 유지시키는 새로운 형태의 서비스인 유헬스(ubiquitous-Health)가 주목을 받고 있다. 일반인, 고령자, 만성질환자를 대상으로 하는 유헬스용 개인 건강 기기의 개발은 기존의 제품에서 네트워크와 연동이 되는 제품으로 보급되고 있으나, 데이터 상호 운용성이 고려되지 않은 제품이 주류를 이루고 있어 향후 진정한 유비쿼터스 개념의 건강관리를 위한 서비스를 실현하는데 문제가 될 것으로 예상되고 있다. 유헬스 기술이 표준화 되면, 생체정보 데이터의 취합 및 전송, 분석 및 피드백이 표준적인 방법으로 운용이 될 수 있으므로, 개인 건강 기기들과, 이들을 처리하는 유헬스 서비스간의 상호 운용성이 보장이 된다. 본 고에서는 최근 유헬스 분야에서 가장 활발한 표준화가 진행중인 IEEE 11073 PHD 표준화 동향에 대해서 살펴보고, 본 연구원에서 개발한 국제 표준기반 유헬스 플랫폼에 대한 소개를 한다.
본 논문의 목적은 비대면 교육 상황에서 왜 대학생들이 유튜브 중독에 빠지는지를 조사하는 것이다. 이를 위하여 연구모형을 개발한 후, 대학생들을 대상으로 한 설문조사를 실시하였다. 총 113부의 설문 자료로 구조 방정식 모형을 사용한 데이터 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 외로움 정도가 높을수록 유튜브 이용 동기는 높은 것으로 나타났다. 둘째, 시간 보내기와 즐거움 동기가 높을수록 유튜브 중독 정도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유튜브 중독의 한 원인은 시간 보내기 혹은 줄거움 동기의 유튜브 시청이며, 그 대책 중 하나는 외로움을 극복하는 것이라는 시사점이 있다.
해킹에 의한 개인정보의 유출 또는 기업의 관리 소홀로 인한 개인정보 유 노출 등의 침해사고가 다양한 형태로 발생하고 있으며, 이로 인한 피해범위도 확대되고 있다. 개인정보 유 노출 사고의 발생시 기업의 손실비용을 산출하는 일은 정보보호 투자에 대한 의사결정을 위해 필요하다. 본고는 개인정보 유 노출 사고로 인한 기업의 직접적이고 정량적인 손실비용 산출방안을 제시하고자 한다. 먼저 개인정보 침해사고에 의해 발생할 수 있는 손실비용을 범주에 따라 분류하고, 비용을 구성하는 요소들을 구체적으로 분석하였다. 또한 제시된 모형으로 2005${\sim}$2007년 동안 국내에서 발생한 개인정보 유 노출 사고의 손실을 추정하였고, 이를 일본의 사례와 비교 분석하여 시사점을 도출하였다.
이 연구는 유튜브 콘텐츠 이용자들을 대상으로 허위정보와 딥페이크 영상에 노출된 경험여부에 따른 허위정보 또는 딥페이크에 대한 인식에 대해 살펴 보고자 한다. 이를 위해 2018년 실시된 한국언론진흥재단의 "유튜브 동영상 이용 및 허위정보 유출경험' 온라인 설문조사자료를 활용하였다. 허위정보에 대한 인식의 차이를 보기 위해서 대응일치분석을 사용하였다. 분석 결과, 첫째 허위정보에 노출경험이 있는 남성이 한국에서의 유튜브 허위정보로 인한 문제점에 대해 가장 심각하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 딥페이크 영상에 대한 규제의 필요성에 대해서는 딥페이크 영상 노출경험이 있는 여성들이 동의하는 경향이 컸으며, 남성보다는 여성이 딥페이크 영상에 대한 피해로 인한 규제의 필요성에 대한 인식이 강한 것으로 나타났다. 전반적으로 유튜브 이용자들이 규제가 필요하다는 데 동의가 높은 가운데, 유튜브 이용자들에게 주로 사용되는 허위 정보와 딥페이크의 유형을 교육할 필요가 있다. 특히 정보 생산자와 유통자가 스스로 규율할 수 있도록 환경을 조성하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 노면상에 발생하는 다양한 유형의 유고정보를 센싱 및 처리하기 위한 미들웨어를 제안한다. 유고정보란 도로 및 노면에서 발생될 수 있는 센싱자료들을 분석하여 제공하는 정보로서 유고정보 처리 및 분석을 위한 기초 데이터들을 수집하는 목적지향 미들웨어 시스템을 구축하였다. 유고정보 분석을 위해 인터넷과 센서 수집을 통하여 미들웨어로 데이터를 수집한다. 이때 인터넷을 통한 수집을 위해 공개키를 사용하여 인터넷의 공공데이터들을 수집한다. 또한 수집된 데이터들을 미들웨어에서 관리 및 제어를 할 수 있다.
최근 실시간 상황 정보를 제공할 뿐만 아니라 상황 정보를 파악하여 필요한 행위를 제안하거나 수행하는 서비스가 필요하다. 특히 대중 시설에서 긴급한 상황이 발생할 경우 사람들에게 위험 상황을 알리거나 대처 행위를 위한 안내가 요구된다. 이에 본 논문에서는 고립된 다층 건물에서 화재 발생 시 최대한 빠른 탈출 경로를 제시하고 3차원 대피 유도 방안을 설계하고 구현한다. 이를 위하여 건물의 정보를 입력할 수 있는 건물 층 정보 입력 모듈, 건물 내부의 유도등, 비상구등을 표시하는 건물 노드입력 모듈, 이 노드 간 연결 정보를 생성하는 연결 정보 생성 모듈을 설계하고 구현한다. 제시한 3차원 대피 유도 방안으로 건물 어느 층에서나 현재 건물의 상태 정보를 알아내어 최종 탈출구로의 올바른 유도 경로를 표시 할 수 있다.
본 논문에서는 터널 내 유고 상황을 실시간으로 빠르게 감지하여 터널 관리자에게 상황을 전달하여 터널의 안전한 운영에 도움을 줄 수 있는 컴퓨터 비전을 이용한 터널 유고감지 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 관리자, 서버, 영상 검지기로 구성되며 영상 검지기의 경우 객체를 추출하기 위하여 배경차이법을 사용하였으며, 터널 내에서 발생하는 조명의 변화, 입 출입구의 조명의 영향, 카메라의 프리컬링 잡음의 영향을 최소화하였으며, 터널 내에서 발생할 수 있는 정지물체, 차량 외 통행, 연기, 역주행, 정체 지체의 유고 상황을 감지하는 방법을 개발하였다. 제안한 시스템을 전남 여수의 마래터널 및 엑스포터널, 전북 임실의 운암터널에서 실험한 결과 터널 내에서 발생하는 유고 상황을 감지하였다.
일반적으로 게임에서는 유저의 과금이나 광고 시청 등으로 수익을 내기 때문에 게임을 플레이 하는 유저의 수는 곧 그 게임의 수익으로 이어진다. 그러므로 신규 유저의 유입뿐만 아니라 기존 유저의 이탈을 막는 것 또한 매우 중요하다. 유저의 이탈은 짧은 기간 동안 게임을 플레이 한 유저인지 아니면 매우 오래 플레이하고 과금까지 하던 충성고객인지를 가리지 않고 일어난다. 본 논문은 설문을 통해 온라인과 모바일 게임에서 유저의 이탈 경험과 이탈 원인에 대해서 조사하고 이에 따른 유저의 이탈 예방과 개선 방안을 제시한다.
본 논문에서는 Sussman과 Siegal이 제안한 정보수용모델을 기반으로 유튜브 품질과 유튜버에 대한 신뢰성이 정보의 유용성과 정보수용태도에 어떻게 영향을 미치는지 설명하는 모델을 제안한다. 아울러 본 연구에서는 유튜브 장르가 이 모형 내에서 어떤 조절효과를 갖는지도 살펴본다. 실증분석 결과 전체 장르를 대상으로 조사했을 때 유튜브 품질과 유튜버에 대한 신뢰성 모두가 정보의 유용성에 유의한 영향을 미쳤으며, 이는 다시 정보수용 태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 하지만 정보장르를 대상으로 조사했을 때에는 유튜브 품질만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 유희장르에서는 유튜버에 대한 신뢰성만 유의미한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 이러한 본 연구의 결과는 유튜브를 정보 제공 도구로 활용하는 비즈니스 전략 수립에 대한 다양한 시사점들을 제공하고 있다.
이 연구는 국내 대학도서관에서 운영하는 유튜브 콘텐츠에 대한 내용분석과 이용자의 댓글에 대한 감성 반응분석을 통해 국내 대학도서관들의 유튜브를 활용한 도서관 서비스에 대해 종합적인 분석과 평가를 하였다. 연구분석대상은 61개 대학도서관의 2,169개 유튜브 콘텐츠와 이용자의 댓글 6,487개였다. 연구결과로 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠는 대분류 중 '자료' 콘텐츠의 수량이 가장 많고 '소통' 콘텐츠와 '교육' 콘텐츠가 뒤를 이었으며, '홍보' 콘텐츠가 가장 적었다. 소분류 중 '정보서비스' 콘텐츠의 수량이 가장 많았으며 연구지원 서비스를 주된 내용으로 수록하였다. 국내 대학도서관의 유튜브 콘텐츠를 열람한 이용자의 감성 반응에 대한 분석에서 이용자 감성 반응이 가장 높게 나타난 대분류는 '자료' 콘텐츠와 '소통' 콘텐츠였다. 이용자 감성 반응은 모든 범주의 콘텐츠에서 긍정 반응이 대부분이었고 부정 반응은 긍정 반응에 비하여 적었으며, 빈번히 나타난 이용자 감성 표현은 '좋다'였다. 또한, 이용자 감성 반응에 사용된 어휘는 유튜브 콘텐츠의 내용에 대한 표현보다 영상에 등장하는 인물에 대한 표현이 많았다. 이용자의 평가는 콘텐츠의 기술적 품질에 관한 것 평가보다 콘텐츠의 내용에 관한 것이 많았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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