ICT의 발달과 함께 4차 산업혁명 시대가 도래 하면서 데이터의 양은 방대해지고, 빅데이터 기술들이 대두되면서 데이터를 가공, 저장, 처리하는 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 산업체와 공공장소 등에서 중요 파일 유출 시 그 피해는 국가적, 재산적으로 심각하기 때문에 모니터링을 통해 이벤트를 감지하고 해시 값을 이용하여 판단하는 시스템을 제안한다. 연구 방법으로는 선택적 이벤트 방식을 사용하여 파일 유출 발생 시 암호화 작업 수행 후 사전에 등록한 해시 값을 비교한 뒤 중요 파일 여부를 판단한다. 특정 이벤트에 대한 모니터링으로 시스템 부하를 최소화하고 Signature를 분석한 후 판별하여 정확성을 개선한다. 데이터베이스에 사전 등록한 해시 값을 비교하여 판별하는 것으로 기밀성을 개선한다. 향후 연구로는 네트워크 및 다양한 경로를 통한 파일 유출 방지를 위한 보안 솔루션 연구가 필요하다.
본 연구는 이제까지의 전자기록 장기보존 정책이 문서유형 위주의 전자기록에 치중한 점과 다양한 행정정보시스템을 통해 생산되는 문서유형 이외의 전자기록 장기보존에 관한 문제 인식에서 시작되었다. 빅데이터 시대의 도래로 데이터 관리에 관한 관심이 높아지는 시점에서, 데이터세트를 장기적으로 보존하기 위한 고유기준 마련이 필요하다. 전자기록의 보존포맷은 해당 유형 전자기록의 고유기준에 의해 선정되며, 이 고유기준은 전자기록 유형에 따른 필수보존속성을 기준으로 마련된다. 이에 본 연구는 데이터세트 유형의 보존포맷선정 고유기준 마련에 앞서 데이터세트 유형의 전자기록에 관한 필수보존속성을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 미국 NARA와 국가기록원이 수행한 R&D 연구결과를 비교·분석하였다. 연구의 결과로 데이터베이스형 필수보존속성 9개와 구조화데이터형 필수보존속성 7개를 도출하였다.
현재 우리는 지금까지 아무도 예측하지 못할 정도의 인공지능의 발달과 빠른 기술혁신에 따른 4차 산업혁명시대로의 변화시점에 있다. 본 연구는 '4차 산업혁명시대로의 변화에 따라 가정과교육은 어떤 역할을 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하였으며, 구체적으로 4차 산업혁명시대의 특징과 교육의 방향에 따른 가정과교육의 역할에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 4차 산업혁명의 특징은 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 사물인터넷(IoT), 빅 데이터(Big Data), O2O(Online to Offline) 등으로, 일상생활뿐만 아니라 사회체제와 과학기술, 그리고 직업의 구조에 급격한 변화를 가져올 것이다. 그 과정에서 비인간화되어가는 현상, 로봇과 인공지능의 발전에 따른 인간의 도덕성과 윤리적인 면에 문제를 줄 수 있기 때문에, 4차 산업혁명 시대 교육의 방향은 미래 공동체를 위해 함께하는 인성과 시민의식을 갖춘 미래 인재를 양성하는 방향으로 총체적인 변화가 모색되어져야 한다. 또한 초지능, 초연결 사회로의 변화를 가져올 4차 산업혁명이 교육에 주는 시사점은 인간이 인간으로서의 가치를 스스로 내면화하도록 교육의 역할이 강조되어져야 한다는 것이다. 인성교육은 교육과정의 통합 속에서 개념이 정립되고 보편타당한 내면화된 의식으로 자리 잡아야 하며 구체적인 실천적 전략들이 마련되어져야 한다. 결론적으로 4차 산업혁명시대 가정과교육의 역할은 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 본성인 인성교육의 중추적 역할을 담당하여야 한다. 인성교육을 주도적으로 담당해야 한다는 것이다. 또한 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 다양한 삶의 본질적인 개선에 선도적 역할을 담당하여야 한다. 4차 산업혁명은 인간의 정신적, 육체적 활동뿐만 아니라, 인간의 정체성도 바뀌어 갈 것이다. 3차 산업혁명 이후의 사회에서는 산재해 있는 지식을 얼마나 신속하고 정확하게 습득할 수 있느냐가 중요했다면 4차 산업혁명의 지능정보화사회에서는 빠른 변화 속에서 인간의 본성을 지키기 위해 지식을 어떻게 활용할 것인지를 배우는 것이 요구된다. 이렇듯 4차 산업혁명은 우리 삶을 형성하는 시스템에 영향을 끼침으로써 가족과 조직, 공동체를 긍정적으로 이끌어갈 수 있는 방향성을 모색하게 되는데 가정과교육이 이러한 역할을 선도적으로 담당해야 한다.
4차 산업혁명시대에 접어들면서 정보기술의 발전으로 인해 다양한 편익과 함께 프라이버시 이슈에 대한 사회적 관심 또한 증가해 왔다. 빅데이터를 통한 개인의 프라이버시 침해 위협 가능성이 높아지게 됨에 따라, 프라이버시에 대한 관리 및 보호에 대한 학술적 논의 또한 활발해지기 시작하였다. 전통적인 관점의 프라이버시는 기본적 인권으로 다양한 차원에서 정의된 반면, 최근의 연구 동향에 따르면 대부분 온라인상에서의 개인정보보호라는 정보 차원의 프라이버시에 대해서만 주로 논의하고 있다. 이러한 제한적 논의는 이론적 개념과 실제 인식 간의 왜곡을 초래할 뿐만 아니라 프라이버시 개념의 학술적 정의 및 사회적 합의를 더욱 어렵게 만드는 요인이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 최근 1년 동안 포탈 사이트 12,000건의 뉴스데이터를 바탕으로 온라인상에서 노출되는 프라이버시 개념을 분석하여 이론적 개념과 사회적으로 통용되는 개념의 차이를 비교 분석한다. 이러한 실증적 접근은 변화하고 있는 프라이버시 개념에 대한 이해와 국내 상황에 맞는 프라이버시 개념화를 위한 연구 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
연구목적: 고속도로 구간의 소통상태 정보제공에 있어 신뢰성 있는 혼잡속도 지표는 핵심이다. 본 연구는 비집계 구간속도 자료를 이용하여 개별 고속도로 구간의 소통상태를 결정하기 위한 순응형 혼잡속도 지표를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법: 교통류의 상태는 전형적으로 비혼잡 상태, 혼재 상태, 혼잡 상태로 구분된다. 개별 차량의 속도를 이용하여 교통류 상태를 계층화함으로써 도로구간별 혼잡속도 지표를 산정하는 방법론을 개발하였다. 도로구간별 혼잡속도는 혼재상태와 혼잡상태의 차량 속도분포를 이용하여 결정된다. 분석결과: 도로구간별 혼잡속도는 미국과 유럽의 혼잡속도 기준인 48.28 ~ 66.0 kp와 유사하게 분석되었다. 이는 도로구간별로 혼잡 경계속도가 다를 수 있음을 의미한다. 결론: 본 연구에서 제시된 방법론과 혼잡지표는 빅 데이터 시대의 고속도로 구간별 맞춤형 실시간 소통정보제공 및 교통혼잡 비용의 산정에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 빅데이터 시대에 주목을 받고 있는 온라인 맞춤형 광고를 활성화시킬 목적으로 기존 연구들에서 분명하게 규명되지 않았던 '개인 정보'와 '행태정보'의 의미를 명확히 하기 위해 '개인 정보'에 대한 법적 개념을 분석하였다. 분석 대상으로는 '개인정보보호법' 및 동법 시행령에 근거하여 마련된 '개인 정보 침해 요인 평가 지침'과 '개인 정보 비식별 조치 가이드라인'을 선정하였다. 결과에 의하면, '개인 정보'란, (1)살아 있는 개인(단체, 법인, 사물 등은 해당되지 않음)에 관한 모든 종류의 정보로서, (2)개인을 알아볼 수 있는 정보(식별자)이며 개인을 알아보기 어려운 것은 해당되지 않으며, (3)해당 정보 자체로는 개인을 알아볼 수 없어도 다른 정보와 쉽게 결합(결합 대상 정보의 입수 가능성, 결합 가능성이 있어야 함)하여 알아볼 수 있는 정보(속성자)를 포함한다. 보다 구체적으로, 개인 정보에는 기본정보, 고유식별정보, 민감정보, 기타 개인정보 등이 포함된다. 그리고 향후의 연구 방향으로서 기술 발달에 따른 '개인 정보' 개념에 대한 지속적인 연구, '온라인 맞춤형 광고 개인 정보 보호 가이드라인'의 실효성에 대한 연구, 이용자는 물론 사업자의 시각에서 본 개인 정보 보호의 법리에 대한 연구 및 개인 정보와 행태 정보의 명확한 구분을 전제로 한 온라인 맞춤형 광고 연구의 필요성 등을 제안하였다.
본 연구는 국내 소셜미디어를 기반으로 코로나 확산 시기에 따른 코로나19 관심사 변화를 텍스트 기반으로 살펴 보았다. 연구자료는 2020년 1월 20일부터 8월 15일까지 네이버와 다음의 블로그와 카페에 올라온 글이다. 코로나 확산시기는 총 3단계로 분류하였다. 중국에서 발견된 코로나19가 한국에 확산되기 시작한 1월 20일부터 2월 17일을 '전조기', 대구를 중심으로 본격적 확산을 진행된 2월 18일부터 4월 20일을 '심각기', 그리고 일 확진자 수가 안정화되는 4월 21일부터 8월 15일을 '안정기'로 명명하였다. 코로나19와 연관된 상위 50개 단어를 추출하여 TF-IDF를 이용하여 군집 분석 하였다. 분석결과 전조기는 코로나 '상황'에 관련된 텍스트가 많았고, 심각기에는 '국가'와 '감염경로'에 관련된 텍스트가 많았다. 안정기에는 '치료'가 주로 언급되었다. 시기와 무관하게 공통적으로 언급이 많이 된 단어는 '감염', '마스크', '사람', '발생', '확진', '정보'이다. 시기별 감정의 변화를 살펴보면 시간이 지남에 따라 긍정의 비율이 높아지고 있다. 카페와 블로그는 글쓴이의 생각과 주관이 담긴 글을 인터넷을 통해 공유하므로 코로나19로 인한 비대면 시대의 주요 정보공유 공간이다. 그러나 정보전달의 선택성과 임의성이 존재하므로 소셜미디어에서 생산되는 정보를 비판적으로 바라보는 시각이 필요하다.
4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.
범죄는 장소나 건축물 용도에 따라 발생빈도와 유형이 다르고, 그 장소를 이용하는 사람들의 특성 및 공간 구조 차이에 의해 다양하게 발생한다. 따라서 공간 및 지역특성을 포함한 공간 빅데이터를 활용하여 지역을 분석해 보면 범죄예방 전략을 마련할 수 있다. 아울러 빅데이터와 지능 정보화시대의 도래에 따라 예측적 경찰활동이 새로운 경찰활동의 패러다임으로 등장하고 있다. 이에 보편적인 지방도시 J시를 대상으로 3개년 동안의 7,420건의 실제 범죄사례를 바탕으로 도시공간의 물리 환경적인 특성을 분석하여 범죄발생공간을 규명하고, 위험지역을 예측해 보고자 하였다. 분석에는 다양한 빅데이터 중 범죄를 유발하는 도시 공간 내 물리 환경적 요소에 한하여 공간 빅데이터를 구축하여 공간회귀분석을 실시하였다. 다음으로 분석결과 도출된 가로폭, 평균 층수, 용적율, 1층 사용용도(제2종 근린생활시설, 상업시설, 유흥시설, 주거시설)을 변수로 베이지안확률 기반 범죄발생 위험성 예측 모형(CIPM: Crime Incident Prediction Model)을 개발하였다. 개발된 모델은 실제 범죄발생 지역과의 중첩분석 및 모델의 정확도를 판단하는 Roc curve 분석을 통해 AUC 값이 0.8로 모델이 적합한 것으로 나타났다. 개발된 모델을 토대로 사례지역의 범죄 위험도를 분석한 결과 범죄발생은 상업 및 유흥시설이 밀집된 지역과 건물층수가 높은 지역, 그리고 상업 및 유흥시설과 주거가 혼재해 있는 블록이 범죄발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 단순히 범죄의 공간적 분포와 범죄발생 영향요인을 탐색하는 기존의 연구와 달리 범죄발생 예측모델을 확률론적 관점에서 개발하는 영역으로 한 단계 진전되었다는 점에 의의가 있다.
최근 빅데이터와 같은 디지털 환경으로 다양한 정보 매체를 통해 정보와 지식을 생산되고 있는 반면 이렇게 생산된 정보가 법적인 테두리를 벗어나 무분별하게 확대되고 재생산 되는등 정보의 역기능 역시 커지고 있다. 특히, 개인정보의 경우 기존의 목적 외에 사용되거나 잘못된 형태로 사용이 되면 피해가 발생된다. 일반적으로 사용자가 위험을 감수하더라도 개인 스스로 자신의 정보를 제공하거나 공유하고 있는 이유는 기업이나 조직이 개인정보를 안전하게 지켜줄 것이라고 믿기 때문이다. 본 연구는 정보 프라이버시에 대한 위험과 이를 억제하는 정책이 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하여 검증하고자 하였다. 이를 위해 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰, 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 영향도를 분석하였다. 연구결과, 빅데이터 시대에 정보 프라이버시 위험을 낮추고 정책을 명확하게 제시한다면 정보 프라이버시 염려는 낮아지고 기업에 대한 신뢰가 높아져 개인정보를 제공할 것이라는 것을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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