IoT 시장의 안정화와 급속한 확장의 시대가 도래하고 있다. IoT 환경에서는 사물이 상황에 따라 통신의 주도권을 갖는 통신 환경이 발생할 수 있으며, 불특정 다수의 IoT 환경과의 통신이 발생하여 개인 민감정보의 철저한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 특히 IoT 환경에서는 센서 간의 통신 과정에서 개인 식별 정보를 제외한 개인의 생활 패턴, 주변 환경 정보 등의 민감한 비식별 정보의 유출로 프라이버시 침해의 우려가 증대된다. IoT로 인한 환경의 변화로 얻는 이점도 있으나, 개인의 민감정보가 자신도 모르는 사이에 빅데이터라는 명목으로 어디론가 전송되는 문제점도 있다. IoT 환경에서 센서를 통해 전송되는 개인 민감정보의 안전한 관리를 위해 초기 수집 방법과 민감정보 국외 이전 관리에 관한 사항, 그리고 2020년 8월 5일 시행되는 데이터 3법으로 IoT 환경의 비식별 개인정보의 활용의 본격적인 활성화가 예상됨에 따라 IoT 환경의 비식별 개인정보 보호 강화를 위한 사항을 제안하고자 한다.
최근 스마트워치 등 원형 기기들이 출시되고, 빅데이터 시대로 데이터 시각화 분야가 주목을 받으면서 글자의 원형 배치에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 현재 웹문서에서 글자를 원형이나 부채꼴로 배치하는 방법을 따로 지원하지 않는다. 이에 따라 본 연구는 웹브라우저 환경에서 CSS 스타일시트와 HTML로 표현되어 있는 웹문서 내의 글자를 원이나 부채꼴의 중심을 기준으로 하는 극좌표계로 배치할 수 있도록 CSS3 사양을 확장하였다. CSS3 사양 확장에 앞서 사례조사를 통하여 극좌표계 표현에 대한 요구사항을 분석하였으며 기존의 사각형이 아닌 부채꼴 서식모델을 제안하고 이에 맞추어 세부적인 텍스트 배치 사양을 정의하였다. 또한, 확장된 CSS3 사양으로 작성한 콘텐츠를 기존 브라우저에서 확인할 수 있도록 전처리기를 구현하고 샘플 콘텐츠를 작성하여 제안한 확장사양의 적합성을 검증하였다.
최근 빅데이터 시대의 도래와 함께 교통사고와 관련된 요인을 설명하기 용이해졌다. 이에따라 최신 분석 기법을 적용하여 교통사고 자료를 분석하고 시사점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 고속도로 교통사고 자료를 이용하여 고속도로의 주요 분석 단위인 콘존의 교통사고 건수를 예측하기 위하여 음이항 회귀모형과 딥 러닝을 이용한 기법을 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 예측 성능 비교 결과, 딥 러닝 모형의 MOE들이 음이항 회귀모형에 비해 다소 우수한 것으로 나타났으나, MAD 기준으로 차이는 미미한 것으로 나타났다. 하지만 딥 러닝을 이용할 경우 다른 독립변수들을 추가하는 것이 용이하고, 모형의 구조 등을 변경할 경우 예측 신뢰도를 더욱 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.
2010년 이후 스마트폰의 폭발적 보급이 탄생시킨 SNS가 대중의 광고 플랫폼으로 자리 잡고 있으며, 사물인터넷(IoT)시대의 탄생이 단계적으로 초읽기에 들어간 것이 우리에게 이미 다가와 있다. 이에 위치기반 서비스를 활용한 다양한 IoT 서비스(비콘, O2O)가 활용되고 있는 것에 대한 유 경험 사용자들의 계층별 차이에 대한 만족도를 분석하는데 본 논문의 초점을 둔다. 논문의 내용을 전개하기 위하여 현재 서비스가 이루어지고 있는 대표적 IoT서비스의 종류와 전체적 활용 개념을 고찰한다. 가설은 피터모빌의 User Experience Honeycomp이라고 불리우는 UX벌집모형에서 용이성, 매력성, 신뢰성, 가치성 4가지로 설문을 재구성하였다. 본 연구에서 IoT 서비스를 제공하는 기업은 사용자의 만족도 차이에 따라 보다 정확한 맞춤형 서비스를 제공하는데 도움이 되는 기초자료로 활용이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 혼자하는 헬스케어가 아닌 지인 또는 가족과 함께하는 헬스케어 시스템을 구축하는 것으로 능동적인 건강관리가 가능한 스마트 헬스케어 기기에 대한 연구한다. 노부모를 모시는 젊은 사용자를 타겟으로 놀이형 건강관리 시스템으로 직관적인 UI 설계를 통해 남녀노소 상관없이 가족단위의 건강관리 서비스 개발한다. 건강정보 자동수집 및 실시간 피드백이 가능하고, 중계기를 통한 데이터 종합 및 분석할 수 있다. 또한 체계화된 데이터베이스를 빅데이터의 형태로 활용할 수 있다. 제시한 서비스를 활용하면 건강관리를 통한 질병예방효과와 의료비에 대한 절감효과를 누릴 수 있고, 자동관리로 사용자의 편의 극대화와 수요 증가 효과를 기대할 수 있다. 이를 기반하는 기술을 응용한 제품의 개발기간 단축 및 저가격화와 경쟁력 강화를 통해 핵가족화되어 가는 시대에 세대간의 소통을 이끌어 낼 수 있다는 장점을 가진다.
오늘날 스마트폰의 대중화와 SNS의 확산으로 빅데이터 시대가 도래하면서 남녀노소 누구든지 개인정보 유출위험에 노출되어 있다. 본 연구는 기존의 프라이버시 연구와는 달리 SNS 이용자의 개인정보 제공의도에 영향을 미치는 프라이버시 요인을 규명하고자 한다. 또한, 인지된 프라이버시 위험요인과 기업에 대한 신뢰요인이 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 실증 데이터를 분석한 결과, 직접적으로 해킹 등 프라이버시 유출을 경험했음에도 불구하고 위험을 인지하면서도 개인정보를 제공한 것으로 나타났다. 독립 변수 중 인지된 프라이버시 위험에 가장 강한 영향을 미치는 요인으로 프라이버시 정책, 프라이버시 염려, 개인정보 유출경험, 프라이버시 인식 순으로 나타났으며, 기업에 대한 신뢰에 가장 강한 영향을 미치는 요인으로는 프라이버시 정책, 프라이버시 인식, 프라이버시 염려, 개인정보 침해경험 순으로 나타났다. 또한, 인지된 프라이버시 위험과 기업에 대한 신뢰는 모두 개인정보 제공의도에 영향을 미치는 것으로 나왔으며, 이를 토대로 개인정보 프라이버시에 대한 시사점을 제시했다.
전 세계적으로 확산한 코로나19로 국내 관광업계와 서비스업 등 지역 경제 산업에도 영향을 미치고 있다. 특히 사회적 거리두기 등 감염병 관련 안전방역 수칙 등 규칙화 되면서 삶의 질까지도 위협을 받고 있다. 본 연구목적은 여름 휴양지인 해남 송호 해변 여름축제의 이용객들에 대한 안전 방역에 미치는 영향 관점에서 분석해본다. 그리고 코로나19 시대에 변화된 이용객들의 관리에 대한 빅 데이터 조사와 인구통계학적 분석과 기술분석을 통해 돌출 해본다. 차후에 이용객에 대한 실질적인 데이터를 활용하여 참고 자료가 될 것으로 사료된다. 또한 본 연구는 코로나19 상황에서 ICT기술을 활용한 방역관리로 여름 해변축제를 이용한 관광객에 안전과 만족에 재검토되었다는 의의와 향후 본 연구에 관해서 좋은 지침과 사례로 활용할 필요가 있다.
저금리 시대의 도래로 인해 많은 투자자들이 주식 시장으로 몰리고 있다. 과거의 주식 시장은 사람들이 기업 분석 및 각자의 투자기법을 통해 노동 집약적으로 주식 투자가 이루어졌다면 최근 들어 인공지능 및 데이터를 활용하여 주식 투자가 널리 이용되고 있는 실정이다. 인공지능을 통해 주식 예측의 성공률은 현재 높지 않아 다양한 인공지능 모델을 통해 주식 예측률을 높이는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능 모델에 대해 살펴보고 각 모델들간의 장단점 및 예측률을 파악하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 주식예측 인공지능 프로그램으로 인공신경망(ANN), 심층 학습 또는 딥 러닝(DNN), k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM에 대해 살펴보고자 한다.
With the advent of the 4.0 era of logistics due to the Fourth Industrial Revolution, infrastructures have been built to receive the same services online and offline. Logistics services affected by logistics 4.0 and IT technology are rapidly changing. Logistics services are developing using technologies such as big data, artificial intelligence, blockchain, Internet of things, and augmented reality. The convergence of logistics services and various IT new technologies is accelerating, and the development of data management solution technology has led to the emergence of electronic cargo waybill to replace paper cargo waybill. The electronic waybill was developed to supplement paper waybill that lack economical and safety. However, the electronic waybill that appeared to complement the paper waybill are also in need of complementation in terms of efficiency and reliability. New research is needed to ensure that electronic cargo waybill gain the trust of users and are actively utilized. To solve this problem, electronic cargo waybill that combine blockchain technology are being developed. This study aims to improve the reliability, operational efficiency and safety of blockchain electronic cargo waybill. The purpose of this study is to analyze the blockchain-based electronic cargo waybill system and to derive evaluation indicators for system supplementation.
사물인터넷과 빅데이터 그리고 인공지능으로 상징되는 4차 산업혁명시대에 다양한 임베디드 디바이스가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 디바이스는 낮은 사양임에도 통신 기능을 보유하고 있어서 개인 정보유출 가능성이 높아지고 있으며 보안의 위협 또한 증가하고 있다. 임베디드 디바이스는 하드웨어부터 네트워크를 통한 서비스까지 대부분의 단계에서 보안 이슈가 발생 가능하다. 또한 저사양과 저전력 등 자원 제약의 특징을 가지며 관련 기술의 표준화가 이루어지지 않은 상황이므로 일반적인 보안 기법을 적용하기에는 어려움이 따른다. 본 연구에서는 임베디드 디바이스에 SDN 적용 시 취약점과 발생 가능한 문제점과 고려사항을 제시하였다. 하드웨어 관점에서 와이파이 칩과 블루투스의 문제, 오픈플로우 구현상의 문제, SDN 컨트롤러 및 구조적 특성에 따른 사례를 고려하여 제시하였다. SDN은 데이터 플레인과 제어 플레인을 각각 분리하여 둘 사이에 표준화된 인터페이스를 제공하여 통신을 효율적으로 제어할 수 있으며 빠른 변화에 대응하기 어려운 기존 네트워크 기술에서의 보안의 한계에 대응할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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