최근 모바일 기기의 고도화 및 위성 기술의 발달에 따라, 모바일 단말에서 개인 위치의 수집이 용이해지고 있고, 이에 따라 개인 위치 정보 기반의 다양한 서비스들이 주목 받고 있다. 수집된 위치 정보를 필요한 기준에 따라 적절하게 분석한다면 다양한 위치기반 서비스 및 개인용 스마트 기기 인터페이스 등을 위한 매우 유용한 정보로 활용 할 수 있다. 예를 들어 각 지역별 유동인구 또는 사람들이 밀집한 특정 지역이나, 시간대를 확인 하여 위치기반 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한 스마트 기기에서 사용자의 위치와 연관된 이동 방식을 인지하여 개인 사용자에게 필요한 인터페이스를 제공할 수 있다. 이 논문에서는 위치 정보 수집을 위한 툴에 대할 설명과, 약 1개월간 수집된 위치정보를 기반으로 분석 결과를 소개한다. 이 결과를 토대로 이동 방식 인식을 위한 알고리즘 개발 시 필요한 점들을 고찰한다.
P2P프로그램에 대한 연구는 정보공유 및 성능 향상을 초점으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 P2P프로그램의 정보유출 문제에 대한 원인분석 및 대응방안에 대한 연구는 미비한 실정이다. 일본은 2004년부터 P2P프로그램을 통한 정보유출 사건이 빈번히 발생하고 있다. 이와 같은 이유로 본 연구는 일본의 P2P프로그램을 통한 정보유출 현황, 원인, 대응방안을 연구했다. 정보유출 현황을 조사하기 위해 정보유출에 관련된 언론기사를 수집했고, 일본 P2P프로그램으로부터 유출되고 있는 정보를 30개월간 수집했다. 정보유출 원인을 이해하고 대응방안을 파악하기 위해서 일본 P2P프로그램의 사용현황, 정보유출 사례, 정보유출 원인, 일본 정부·기관·기업·군의 대응방안을 조사하고 분석했다. 유출된 정보를 수집한 결과 개인 신상정보, 기업, 관공서, 군 등의 내부 자료를 수집할 수 있었으며, 유출 정보로 인한 사회적 심각성을 이해할 수 있었다. 또한 일본 민·관·군의 정보유출 대응방안이 실효성을 거두고 있는가를 검증하기위해서 유출정보를 지속적으로 수집하였다. 그 결과 대응방안 적용 시점부터 유출정보가 급격히 감소했음을 확인했다. 이러한 연구 결과는 타 국가의 P2P프로그램을 통한 정보유출 대응방안수립에 도움이 될 것이다.
본 연구는 기존 교통정보 수집체계의 한계를 보완하기 위한 수단으로써 드론을 사용하였을 경우 교통량, 속도, 밀도 등의 정보를 단시간에 경제적으로 수집 가능하다는 점에 착안하였으며, 이를 위해 드론을 실제 교통현장 촬영영상 분석을 통해 추출된 핵심 교통정보의 타당성 검증과 더불어 다양한 정보수집시나리오 분석을 통해 최적의 교통정보 추출 방법론을 제시하고자 하였다. 본 연구 수행결과, 드론은 단시간에 경제적인 교통정보수집이 가능한 유용한 정보수집 보완수단임은 물론, 매우 간단하고 직관적인 방법으로 연속류 구간의 서비스수준 판정을 가능하게 해 주는 강점이 있는 것으로 확인되었다.
지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 지능화된 의료 정보 시스템 구축 및 의료 빅 데이터 처리를 위한 생체 정보의 수집, 전송, 관리와 같은 일련의 체계화된 의료 정보 시스템의 구현 및 설계를 제공한다. 본 논문에서 제시하는 의료 정보 시스템은 소형화 및 저 전력화된 생체 정보 수집 센서와 이를 단계적으로 수집하여 중앙 의료 정보 시스템으로 전송하는 데이터 정보 전송 장치 및 저장 장치로 구성되어 있다. 기존 의료 정보 구축 환경은 간호사나 의사의 수기 작성에 의한 수집 및 비 자동화된 방법에 의한 구축으로 관리되어짐에 따라 장기적 관점에서의 의료 품질 향상 및 연구가 불가능하였다. 하지만, 본 논문에서 제시하는 의료 정보 수집 시스템을 통하여 인적 오류 극복 및 정보 수집 범위의 극대화를 추구할 수 있다. 더 나아가, 실시간 의료 정보 빅 데이터 분석 시스템과의 결합을 통해 환자 상태 분석 및 처방과 의료 품질 개선 전략 수립을 가능케 하며, 의료 정보 네트워크 구축을 통해 대형화 되어가는 의료 시장에 빠르게 대처할 수 있다.
특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공해 주는 서비스를 하는 정보 에이전트를 개발 중이다. 정보 에이전트는 사용자 질의 처리를 달은 Agent Manager와 지식베이스를 관리하는 KB Manager, 그리고 Web으로부터 해당 영역의 관련 문서를 끌어오는 Web Manager로 구성되어 있다. Web Manager는 방문할 URL을 수집하고, 이들 문서에 대한 관련 평가와 Indexing을 수행한다. Web Manager는 검색 엔진을 이용하거나, 방문한 문서의 link를 이용하여 URL을 수집하는데 이러한 URL수집기법은 많은 관련 문서를 놓치는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 해당 영역과 관련된 Site들을 대상으로 Link를 이용해 문서들을 모아와, 문서들을 TAG들의 패턴으로 얻어낸 문서 형식을 이용해 Clustering하며 관련 문서들의 Group을 찾아내는 적극적 문서 수집 기법을 제안한다. 실험 결과, Link와 Clustering을 이용할 경우 기존보다 효과적으로 관련 문서를 많이 수집할 수 있음을 알 수 있다.
국립세종도서관은 국내 행정 정책의 요람인 정부부처 및 국책연구기관에 정책수집 집행기능을 지원하기 위한 각종 지식정보를 수집 제공하는 정책정보 중심의 특화도서관이다. 따라서 국립세종도서관의 정체성을 확고하게 하려면 납본, 구입, 수증, 디지털 아카이빙 등 다양한 수집방식을 적용하여 국내외 고품질 정책정보를 수집하고 부존 자원화 하는 과정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 여러 수집방안 중에서 수증에 초점을 맞추어 정책정보의 주요 생산자이자 수요자인 국가정책정보협의회 회원기관을 대상으로 협의회 운영 및 정책정보서비스에 대한 인식도와 정책자료 대량기증 수요를 조사 분석하고 국립세종도서관 정책정보 수집력 강화방안을 제시하였다.
2020년의 경우 6월부터 8월 중순까지 54일 동안 전국에 걸쳐 대규모 폭우가 집중적으로 내리면서 산사태·침수·저수지 붕괴 등이 산발적으로 발생하였다. 특히 집중호우와 같은 풍수해의 경우 매년 반복적으로 발생하는 재난유형으로서 안전점검과 같은 대비를 위한 활동을 실시하고 있음에도 피해가 꾸준히 발생하고 있는 실정이다. 재난으로 인한 반복적인 피해로 인해 국가의 재난대응에 관한 관심이 점차 증가하고 있다. 현재 이러한 재난대응을 위하여 재난유형별로 위기관리 매뉴얼을 구축하였으며, 13개 협업기능을 통해 효율적인 재난대응을 실시하고자 정부 및 각 지자체, 유관기관 등이 노력하고 있는 실정이다. 그러나 복합적이고 큰 규모의 재난이 발생하면 현장과 상황실 간에 정보공유가 제대로 이루어지지 않는다는 문제가 반복적으로 발생하고 있다. 재난이 발생하면 지자체에서 재난대응 및 상황관리를 우선적으로 실시하고 있으나 재난현장에 파견한 현장담당자의 경우 잦은 보직이동으로 재난현장에서 필요로 하는 정보와 전달해야하는 필수정보에 대해 정확히 알지 못해 재난현장에서 수집해야할 정보들을 제대로 파악하지 못하는 등 재난대응에 있어 어려움을 겪기도 한다. 또한 현장대응 담당자들이 초기 대응에 집중 할 수 있는 정보전달 체계가 존재하지 않아 상황실에서 재난현장으로 필요로 하는 정보를 전송하는 현장대응 지원체계가 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 재난현장과 상황실 간 원활한 소통뿐 만 아니라 재난현장담당자들이 재난현장 및 피해현황 정보 등을 신속하게 수집할 수 있도록 재난현장에서 필수적으로 수집되어야하는 정보 DB(Database)를 설계하였으며, 이를 바탕으로 모바일 기반 재난현장 정보수집 앱을 개발하여 현장대응 지원체계의 기초를 제시하고자 하였다.
기존의 모바일 대면거래 시스템은 결제자가 결제를 하기 위해 결제정보를 상점에 제공하게 된다. 결제정보는 거래정보와 함께 중간 통신단계를 거치면서 각 단계에 수집 보관된다. 이 정보는 거래정보와 결제정보가 함께 전달되기 때문에 정보가 노출되면 조합을 통해 대상을 특정할 수 있으며 생활패턴 등 개인의 사생활까지 노출된다. 하지만 수집 보관된 정보에 대한 법적인 관리 지침이 미흡하기 때문에 개인정보를 수집 보관하는 업체가 많아질수록 개인정보의 유출 가능성은 더욱 커지게 된다. 따라서 본 논문에서는 개인정보의 수집을 최소화하고 결제정보와 거래정보를 나누어 보냄으로써 정보에 해당하는 대상을 특정할 수 없게 하는 방법을 새롭게 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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