• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.43-44
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• 2015

기후변화에 대응하기 위한 친환경 전기차의 확산이 전 세계적으로 가속화되고 있는 추세이다. 우리나라는 전기차 20년까지 20만대를 보급할 계획이다. 한전은 이러한 정부 정책에 앞장서기 위해 전기차 충전인프라 확산 비즈모델을 개발하고, 전국 단위의 구축을 계획하고 있다. 전국에 충전인프라를 확산하기 위해 민간참여형 충전서비스 사업을 추진할 예정이며, 한전 자체적으로 전국에 Star-Network 형태로 전기차 충전망을 구축하여 사내 업무용과 일반인들도 쉽게 이용할 수 있도록 할 것이다. 또한 태양광 등 신재생을 이용한 전기차 충전으로 주행하도록 함으로써 온실가스를 제로화시키고자 한다. 본 논문에서는 전국 단위에 전기차 충전망을 구축하기 위한 방안을 제시하고 전기차 활성화에 기여하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.4
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• pp.147-159
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• 2009

VoIP는 유무선 인터넷의 IP 망을 기반으로 차세대 유비쿼터스형 전화로 부각될 가능성이 있으며 유선 부문의 VoIP는 특화된 서비스 모델을 바탕으로 급격한 시장확산이 진행되고 있다. 인터넷 전화인 VoIP는 저렴한 비용으로 고품질의 음성 및 화상 서비스를 제공할 뿐만 아니라 데이터 서비스와의 융합을 통해 이용자에게 다양한 편익을 제공한다는 측면에서 향후 성장잠재력이 높을 것으로 전망되고 있다. 특히, 기업에서는 VoIP를 통해 비용을 절감할 뿐만 아니라 VPN 또는 기업 데이터형 솔루션과 결합하여 새로운 경쟁무기로 활용할 유인이 있어 일반인에 비해 적극적인 수용태도를 형성하고 있다. 그런데, 국내 기업의 VoIP 수용현황 및 특성을 분석한 보고서가 거의 없는 실정이다. 이에 본 글에서는 국내 기업에 대한 조사결과를 바탕으로 VoIP 서비스 이용률, 이용방식, 만족 및 불만족 요인, 비이용기업의 잠재적 수요특성을 체계적으로 분석하였다. 이를 바탕으로 결론적으로 국내 기업에서 VoIP 서비스가 활성화되기 위한 방향을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.494-496
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• 2015

개인의 의료 정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 개인정보 유출은 유출된 정보의 해당 당사자의 사회적 고립과 정보의 질에 따라 당사자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 판리가 필요하다. 따라서 의사, 간호사, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통해 병원 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 특화된 역할기반 접근제어(Role-Based Access Control)를 제정해야 한다. 환자 자신이 자신의 의료정보를 특정한 사람에게 접근 권한을 주어 확인할 수도 있게 하고 그 외의 다른 부분들도 제어 할 수 있게 권한을 부여 할 수 있어야 한다. 본 논문은 현재 의료 및 진찰 정보 관리를 위해 RBAC모델을 기반으로 의료정보보호를 위한 접근제어 방법을 분석하고 각 정보의 객체들과 사용자 간의 효율적인 역할 분담과 한계를 통해 의료 정보의 보호방안을 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1133-1136
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• 2004

환자의 의료 및 질환정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하며 이러한 의료 및 질환정보의 유출은 환자의 사회적인 고립뿐 아니라 환자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 보안이 필요하다. 따라서, 의료진, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통한 진료 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 대한 역할 기반의 접근 제어(Role-Based Access Control)를 제공해야 한다. 본 논문에서는 RBAC 모델을 현재의 의료 및 질환 정보 관리에 적용시켜 각 정보 개체들과 사용자 간의 효율적인 역할 분담과 정보 보호를 위한 시스템을 설계 및 구현하여 실제 시스템에 적용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2018.08a
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• pp.73-77
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• 2018

본 연구는 국내 의약품 검색 사이트를 국가와 사기업의 두 그룹으로 나누어 사용 경험을 평가하였다. 피터 모빌의 허니콤 모델을 해당 연구에 맞게 수정하여 편리성, 정보접근성의 차이점, 그리고 신뢰도에 대한 설문 조사지를 작성하였다. 일반인을 대상으로 총 18개의 문항으로 설문을 진행하였으며, 구글 설문지를 통해 10대에서 60대까지의 219명에게 답변을 받았다. 분석방법은 다중로지스틱회귀분석으로 사용경험이 재방문 여부에 미치는 영향을 살펴보았다. 설문결과 91%가 사기업 사이트를 더 선호하였다. 본 연구는 향후 개발될 의약품 정보 검색과 앱개발에 기반자료가 될 수 있고 보다 편리한 검색환경의 개선 자료로 활용될 수 있음에 그 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.355-356
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• 2009

점자 체계와 CMYK 모델을 이용하여 시각 장애인과 일반인이 읽을 수 있는 책을 만들기 위한 방법론을 제시한다. CMYK의 K를 이용해 8개의 점으로 구성된 셀 문자를 텍스트에 삽입하여, 텍스트 스캔 시 빠르고 정확한 문자 인식이 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.512-515
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• 2008

최근 인터넷과 정보통신 기술의 개발로 사회의 가치관, 문화 및 생활 방식이 급속하게 변화되고 있다. 로봇 분야의 경우, 공장에서 사람의 접근이 통제된 지역에 설치되어 인간을 대신해서 반목작업이나 힘든 작업을 대신해 주던 것에서 오늘날은 일반인들이 일상생활 속에서 손쉽게 활용할 수 있도록 로봇을 하나의 가전기기 혹은 개인용 상품으로 개발하기 위한 노력이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 실시간 객체인 TMO를 통해서 내장형 시스템 기반의 로봇을 화상통신을 이용하여 실시간으로 원격 제어하는 방안을 제시코자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.401-418
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• 2023

Recently, the socio-economic interest in Large Language Models (LLMs) has been growing due to the emergence of ChatGPT. As a type of generative AI, LLMs have reached the level of script creation. In this regard, it is important to address the issue of discrimination (sexism, racism, religious discrimination, ageism, etc.) in the performing arts in general or in specific performing arts works or organizations in a large language model that will be widely used by the general public and professionals. However, there has not yet been a full-scale investigation and discussion on the issue of discrimination in the performing arts in large-scale language models. Therefore, the purpose of this study is to textually analyze the perceptions of discrimination issues in the performing arts from LMMs and to derive implications for the performing arts field and the development of LMMs. First, BBQ (Bias Benchmark for QA) questions and measures for nine discrimination issues were used to measure the sensitivity to discrimination of the giant language models, and the answers derived from the representative giant language models were verified by performing arts experts to see if there were any parts of the giant language models' misperceptions, and then the giant language models' perceptions of the ethics of discriminatory views in the performing arts field were analyzed through the content analysis method. As a result of the analysis, implications for the performing arts field and points to be noted in the development of large-scale linguistic models were derived and discussed.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.6
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• pp.4228-4236
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• 2015

Due to the rapid advance in web and mobile computing technologies, normal users have become to produce, provide, and share a varied form of spatial data and information. In the domain of spatial information, numerous researches on GIS have been conducted to provide spatial information services based on a geo-sensor network and a data integration and processing technology. However, to provide user-oriented information, a context information model is necessary to associate GIS data with web and sensor data. Context awareness services is designed to provide specific information, minimizing users' interference. For which, the context information model expresses the relationship of various data from sensor networks and mobile applications and provides a user-specific information considering location and area of interest. Thus, this research aims to develops a context information model based air-pollution information system that obtains and analyses air pollution data and reflects the analysis results on an air-pollution policy. Also, this system aims to raise citizens' awareness on air-pollution and to promote citizens' participatory to improve city's air quality.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.18 no.3
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• pp.267-273
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• 2024

Using a cloud-based vertex AI platform that can develop an artificial intelligence learning model without coding, this study easily developed an artificial intelligence learning model by the non-professional general public and confirmed its clinical applicability. Nine dental diseases and 2,999 root disease X-ray images released on the Kaggle site were used for the learning data, and learning, verification, and test data images were randomly classified. Image classification and multi-label learning were performed through hyper-parameter tuning work using a learning pipeline in vertex AI's basic learning model workflow. As a result of performing AutoML(Automated Machine Learning), AUC(Area Under Curve) was found to be 0.967, precision was 95.6%, and reproduction rate was 95.2%. It was confirmed that the learned artificial intelligence model was sufficient for clinical diagnosis.