정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
업무 형태 변화와 Information Technology(IT) 기술 발전 그리고 Coronavirus disease(COVID)-19 상황 등에 따라 사무환경도 변화되고 있다. 사무공간 사용자가 쾌적하고 효율적으로 업무를 수행하기 위해서는 구성원 사이의 교류는 물론 개인의 프라이버시 확보가 필요하다. 우리나라도 사무공간의 음향성능 개선에 대한 요구가 증가하고 있으나, 관련 성능 기준과 지침은 수립되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 사무공간 음향성능 측정, 평가 방법의 표준화와 유럽 국가들의 음향성능 기준을 비교, 검토하였다. 국제표준화 동향과 각국의 음향성능 기준을 종합적으로 검토하고 우리나라 사무공간 음향 실태 조사 등을 통해 사무공간 음향성능과 만족도 평가 기준을 수립하여 활용하는 것을 제안한다. 국제표준화 방향과 통신, 전기음향 시스템과의 호환 등을 고려하여 음성전달지수 또는 음성전달지수 응용지표를 활용한 기준을 수립하는 것이 적절하고 활용도와 호환성이 높을 것으로 판단된다. 또한, 사무용 가구류 업계에서도 사무공간의 음향성능 개선에 관심을 나타내고 있어, 사무용 가구류의 음성 레벨 저감량에 관한 성능 기준을 수립하고 표시하는 방안을 마련하는 것이 필요하다.
세계적으로 사이버 공격이 증가하고 있으며 CCTV, IP 카메라 해킹과 같은 개인의 사생활에 대한 공격도 증가하고 있다. 유튜브나 SNS, 다크웹과 같은 공간에서 IP 카메라 해킹 방법에 대해 검색해보면 손쉽게 자료를 구할 수 있고, 해킹 프로그램 또한 판매되고 있다. 해킹 프로그램이 이용하는 취약점이 존재하는 IP 카메라를 사용하면 비밀번호를 주기적으로 변경하거나 특수문자와 영어 대소문자, 숫자를 포함한 복잡한 암호를 사용하더라도 쉽게 해킹 피해를 본다. 뉴스나 언론 매체를 통해 IP 카메라 보안성에 대해 문제를 제기하고 피해 방지를 위한 대책을 제시하였으나 해킹 사건은 꾸준히 발생하고 있다. 이러한 해킹 피해를 막기 위하여 해킹 사건 원인을 파악하고 이에 대한 구체적인 대응 방안이 필요하다. 먼저 IP 카메라 해킹 사건의 원인으로 취약한 계정 설정과 IP 카메라의 웹 서버 취약점을 분석하고 이에 대한 해결 방법을 제시하였다. 그리고 해킹에 대한 구체적인 대응 방안으로 IP 카메라에 접속하면 알림이 오도록 하는 기능과 접속 기록을 저장하는 기능이 추가되어야 한다고 제안하였다. 이와 같은 기능이 있다면 피해 사실을 즉각 알아차릴 수 있고, 범인을 검거하는 데 중요한 자료를 남길 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IP 카메라에 접속 알림 기능과 로깅 기능을 사용하여 해킹으로부터 안전성을 높이는 방법을 제시하였다.
근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.
현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 노인들이 주로 사용하는 야외운동 기구의 특허 현황을 분석하여 노인들의 건강증진을 위한 기초 자료 활용에 목적이 있다. 특허 검색은 특허청 정보 검색 서비스인 키프리스에서 수집하였다. 검색어는 '야외운동기구'이며, 직접적으로 관련된 특허 157건을 최종 선정하여 분석하였다. 분석 결과 첫째, 시대별 특허 경향은 2007년부터 특허 등록이 시작되었으며, 매년 2-3건의 특허가 등록되었다. 둘째, 발전모듈이 작동하여 전기를 생산할 수 있고, 사용자 운동량에 정보를 제공하거나 특성상 중량추 분실 및 도난과 안전사고 방지 등 무선 통신 이용 운동처방 시스템을 제공하는 스포츠융합 관점의 특허가 조사되었다. 마지막으로 사용자 편의성 제공, 운동기구 사용빈도를 증가시킬 수 있는 운동기구 관련 특허가 조사되었다. 본 연구 결과를 통해 야외운동기구가 점점 노인과 편의성 중심으로 개발된다는 점과 기업 및 공공기관에서 노인 야외운동기구에 관심 확대가 나타나고 있음을 파악하였다. 향후 실용적이고 편리한 야외운동기구 개발을 위하여 특허 추이 분석 이외에 야외 운동기구 활용 운동 프로그램과 연계한 후속적인 연구가 필요하겠다.
정보통신기술의 발전과 일상 중심으로의 의료서비스 변화는 스마트폰 건강관리 앱(mHealth) 활용을 통한 자가관리 시대를 열었다. mHealth는 이용자의 건강 자가관리에 도움을 주며 서비스 제공자의 주요 수익원이므로 mHealth 이용 요인을 이해하는 것은 중요하다. 그러나 mHealth의 주요 이용자가 될 수 있는 당뇨병 노인을 대상으로 이용 요인을 규명한 연구는 제한적으로 이루어졌다. 따라서 본 연구는 당뇨병 노인의 mHealth 이용에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 당뇨병 노인의 주관적 건강상태와 e헬스리터러시가 mHealth 이용에 미치는 영향이 사회적 지지 수준에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보는 것에 초점을 두었다. 65세 이상 당뇨병 노인 252명을 대상으로 한 온/오프라인 설문조사를 통해 자료를 수집했으며, 주관적 건강상태 및 e헬스리터러시와 사회적 지지의 상호작용항을 투입하는 위계적 다중회귀분석을 실시하여 조절효과를 검증하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 당뇨병 노인이 남성, 저연령일수록 mHealth 이용이 높았다. 둘째, 당뇨병 노인의 e헬스리터러시가 높을수록 mHealth 이용이 높았다. 셋째, 주관적 건강상태와 mHealth의 관계에서 사회적 지지의 완충효과가 나타났다. 이는 사회적 지지가 높을수록 주관적 건강상태가 mHealth에 미치는 긍정적 영향이 완화되는 것을 의미한다. 본 연구는 mHealth 이용에 관한 정보시스템 및 의료 분야의 지식에 기여하는 한편, mHealth 서비스 제공자의 고객 확보 전략 수립, 정부와 의료진의 당뇨병 노인의 mHealth이용을 통한 자가관리 증진 방안 마련에 유용한 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다. 나아가 mHealth 이용 활성화를 통한 당뇨병 노인이 삶의 질 개선 및 디지털 포용 사회 구축에 기여할 수 있을 것이다.
제4차 산업혁명이라는 시대적 변화는 특정 분야에 국한되지 않고 사회 및 전 산업분야에 영향을 미치며 모든 기업들에 변화에 대한 효과적인 대응을 요구하고 있다. 기업들은 생존을 넘어 지속적인 성장발전을 위해서 빅데이터나 인공지능과 같은 첨단 정보통신기술을 도입하거나, 효율적이고 체계적인 조직구조 개선 및 조직문화 쇄신, 혹은 업무효율화와 구성원 개개인의 역량을 강화하는 등의 다양한 모습으로 대응하고 있다. 본 연구는 제4차 산업혁명과 같은 다차원적인 변화에의 대응은 획일적이어서는 안 되며, 기업 특성에 따라 대응전략과 대응 우선순위가 달라야한다는 가정 하에 출발하였다. 본 연구의 목적은, 효율적이고 체계적인 조직구조는 물론 성숙된 조직문화 그리고 정보시스템 도입을 위해서 필요한 기술기반구조를 갖추고 있는 대규모 기업들과 달리 중소규모 기업(소기업과 소상공인 포함)의 차별화된 대응전략과 대응요인(영역)들의 우선순위를 제시하는데 있다. 선행연구를 통해서 밝혀진 대응요인(영역)들에 대해서 세미델파이방식의 반복 설문을 통해서 데이터를 수집하였으며, 데이터 분석결과, 중규모 기업의 경우에는 정보기술도입 > 조직구성원의 역량강화 > 기술기반구조 구축 > 조직구조 개선 > 업무효율화 > 조직문화 개선 순으로 나타났으며, 소상공 및 자영업을 포함한 소규모기업의 경우에는, 조직구성원의 역량강화 > 업무효율화 > 정보기술 도입 > 기술기반구조 구축 > 조직구조 개선 > 조직문화 개선 순으로 나타났다. 본 연구결과 도출된 중소규모 기업의 대응 우선순위는 중소규모 기업이 제4차 산업혁명 시대의 변화에 대응전략을 수립하는데 실제적인 활용효과가 있을 것으로 기대된다.
경험표집연구법(Experience Sampling Method: ESM)은 연구 참여자의 즉각적인 반응을 통해 실제 생활에서 경험하는 즉각적인 실제의 정서 경험을 연구할 수 있는 새로운 연구방법이다. 경험표집연구법은 최근 보육교사관련 연구 중 특히, 보육교사의 정서 및 행복감을 연구하고자 할 때 적용가능성이 논의되고 있는 연구방법으로서 기존의 교사의 회상 및 설문을 기반으로 한 연구방법의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 보육교사의 증가되는 스트레스 및 부정적인 정서 경험에 관한 연구의 필요성과, 이를 연구할 수 있는 적합한 대안적인 연구방법이 될 것이라는 기대에도 불구하고, 기존의 경험표집 연구법은 연구 참여자로 하여금 하루 일과 중 반복적으로 무선 호출기가 울릴 때마다 설문지 및 필기구를 휴대하도록 해야 한다는 제한점을 동반한다. 뿐만 아니라, 한 개인을 통해 수집한 방대한 양의 데이터를 효과적으로 database화하는 데에 많은 시간과 노력이 요구된다는 제한점이 보고되어져 왔다. 본 연구는 어린이집 보육교사의 정서경험 연구에 있어 경험표집연구법을 보다 효과적으로 적용하기 위하여 설문참여, 자료전달 등이 매우 불편한 아날로그 방식의 경험표집 방식을 개인용 무선 통신기기를 활용함으로써 실시간으로 설문을 수행할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 이를 설문응답에 활용하는 방안을 고안하기 위한 융합연구이다. 본 연구는 기초적 연구로서 소프트웨어 개발을 위한 시스템구성과 프로토타입 제작에 관한 내용을 주로 다루며 이를 전문가 심층면접을 통하여 연구결과를 평가하였다.
정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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