비식별화는 데이터셋으로부터 개인정보를 제거함으로써 개인을 식별할 수 없도록 하는 방법으로, 정보를 수집, 가공, 저장, 배포하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출 위험도를 낮추기 위해 사용한다. 그간 비식별화와 관련된 알고리즘, 모델 등의 관점에서 많은 연구가 이루어졌지만, 대부분은 정형 데이터를 대상으로 하는 제한적인 연구로, 비정형 데이터에 대한 고려는 상대적으로 많지 않은 실정이다. 특히 비정형 텍스트가 빈번히 사용되는 의료 분야의 경우에서는 개인 식별 정보들을 단순 제거함으로써 개인정보 노출 위험도는 낮추지만, 그에 따른 데이터 활용성이 떨어지는 점을 감수하는 실정이다. 본 연구는 개인정보 보호 이슈가 가장 중요하고 따라서 비식별화가 활발하게 연구되고 있는 의료분야 데이터 중 비정형 텍스트를 대상으로 k-익명성 보호모델을 적용한 비식별화 수행 방안을 제시하고, 비식별화 결과에 대한 새로운 유용도 측정 기법을 제안하여 이를 통해 직관적으로 데이터 활용성을 판단할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 연구의 결과물이 의료 분야뿐만 아니라 비정형 텍스트가 활용되는 모든 산업 분야에서 활용될 경우, 개인 식별 정보가 포함된 비정형 텍스트의 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
최근 한국이 OSJD(Organization for Cooperation of Railway) 정회원에 가입함에 따라 우리나라도 OSJD의 협약을 적용받을 수 있어 소프트웨어적으로는 대륙철도와 연결되었다고 볼 수 있다. 그러나 오랜 세월 각 주변국들의 철도시스템들이 개별적으로 개발되고 운용된 결과 하드웨어적으로는 제약이 있어 현 상태의 철도시스템의 기술적 상호운용성에 대한 진단이 필요하고 장기적으로 상호운용성을 향상시키기 위한 방안 또한 필요하다. 이에 본 연구에서는 현 상태의 대륙철도 국가들의 철도시스템의 기술적 상호운용성을 유럽에서 활용하였던 기술적 상호운용성 기준인 TSI(Technical Specifications for Interoperability)를 기준으로 각 국의 철도시스템을 분석하였다. 실제 특정구간의 열차운행을 가정한 열차의 운행모델을 바탕으로 필요한 인프라 벡터와 철도차량 벡터의 모델을 만들고 열차운행에 따른 인터페이스에 의해 발생하는 상호운용성 행렬을 바탕으로 상호운용성 지수인 IOP(Interoperability Of Percentage)를 계량화하였다. 부산에서 블라디보스톡까지 디젤기관차와 화차를 활용하여 운행할 경우 IOP값은 22.2%에 불과하여 상호운용성이 낮은 편이었다. 즉 77.8%의 상호운용성 제약요인이 존재하는 것이다. 이와 같은 제약요인들은 장기적으로 기술적 상호운용성을 높이는 방향으로 건설 및 제작되어야 대륙철도구간의 열차운행의 장애요인을 감축할 수 있으며 상호운용성이 100%인 대륙철도 노선을 만들어 운용효율성이 높은 철도가 될 것이다.
감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.
본 연구는 사회적 책임활동 광고를 효율적으로 집행하기 위해 광고모델 선정 전략을 중심으로 사회적 책임활동광고 제작전략을 제시하고자 하였다. 자료분석은 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 사회적 책임활동 주제와 관계없이 모델의 가치부합성 요인이 중요한 것으로 확인되었으며, 경제 분야의 경우에는 모델의 신뢰성이 중요하며, 반면 환경 분야에서는 모델의 매력성이 더욱 중요하였다. 둘째, CSR 광고 제작자들이 CSR 광고모델을 연예인을 선정할 때는 가치부합성이 높은 모델을 선정하는 것이 효과적인 반면, 전문가일 경우에는 가치부합성 뿐만 아니라 매력성과 신뢰성이 높은 모델을 선정하는 것이 효과적이다. 셋째, 감성적 메시지를 활용하여 CSR광고를 제작할 때 광고모델의 가치부합성과 신뢰성을 중요하게 고려해야한다. 반면, 정보적 메시지를 활용하여 CSR광고를 제작할 때 광고모델의 가치부합성과 매력성을 중요하게 고려하여 모델을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구는 사회적 책임광고를 제작할 때 사회적 책임활동 주제와 광고모델의 이미지가 관련성이 높은 모델을 선정하는 것이 매우 중요하다는 결과를 도출하였다.
본 연구는 일개 대학생의 우울수준(CES-D: Center for Epidemiologic Studies Depression scale)과 관련된 스트레스 요인들의 융복합적 관련성을 조사하였다. 설문조사는 2018년 11월 12일부터 2018년 12월 14일까지 임의로 선정된 J지역 대학의 재학생 304명에 대하여 무기명 자기기입식 설문지를 사용하였다. 위계적 다중회귀분석 결과, 취업스트레스(CMI: Conell Medical Index)가 높은 군에서, 학업소진(MBI-SS: Maslach Burnout Inventory-Student Survey)이 높은 군에서, 불안(BAI: Beck Anxiety Inventory)이 높은 군에서 우울수준이 높았으며 이들의 설명력은 60.7%이었다. 이상의 연구결과를 볼 때, 대학생의 우울수준을 낮추기 위해서는 취업스트레스를 낮추고, 학업소진을 낮추고, 불안을 낮추는 노력이 필요하다. 이러한 결과는 대학생의 우울수준을 낮추는 학업 상담 및 지도, 취업상담, 및 심리 및 정서적 안정을 위한 다양한 중재 노력에 활용될 수 있다. 추후연구에서는 대학생의 우울수준에 영향을 미치는 융복합적 요인들에 대한 구조모형의 제시 및 분석이 필요하다.
정부가 창업에 관심과 지원을 집중하고 있다. 그럼에도 불구하고 국민의식 저변에는 창업에 대한 불안과 두려움이 존재한다. 두려움과 어려움을 극복하는 방법에 경험이 있다. 창업의지의 영향요인으로 경험요인을 연구한 선행연구는 거의 없었다. 본 연구에서는 문화적 간접경험에 의한 창업성공 경험이 창업에 대한 두려움 해소에 영향을 미치는지를 연구하였다. 창업의지에 영향을 미치는 요인 중에서 창업동기, 사회적 지지, 창업가에 대한 인식을 독립변수로 선택하였다. 문화계발효과이론을 응용하여 드라마 속 성공모델을 조절변수로 설정하였다. 실증분석을 위해 일반인 399명에 설문조사를 실시하였다. SPSS 23 통계패키지를 활용하여 회귀분석을 통해 가설을 검정하였다. Process Macro 3.5를 사용하여 조절효과를 분석하였다. 창업동기의 하위요소인 자아성취, 생계유지, 경제적 성취, 그리고 사회적 지지, 창업가에 대한 인식, 모두 창업의지에 정(+)의 유의한 영향을 미쳤다. 유의한 변인 중 자아성취가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 드라마 속 성공모델의 조절효과를 분석한 결과 자아성취와 창업의지 간, 생계유지와 창업의지 간, 창업가에 대한 인식과 창업의지 간 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 학술적 및 실무적인 시사점을 제시하였다.
본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.
비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.
본 연구는 노인의 문자메시지와 SNS 활용역량이 비동거 자녀, 형제·자매 및 친인척, 친구, 이웃, 지인과의 접촉과 어떠한 관련성이 있는지 살펴보았다. 연구대상은 2017년 노인실태조사에 참여한 65세 이상 노인 8,392명으로, 노인의 문자메시지 받기와 보내기, SNS 활용역량을 기준으로 4집단으로 구분하였다. 회귀분석 결과, 노인이 문자메시지와 SNS를 모두 사용하는 능력을 보유하였을 때, 비공식적 사회관계망을 구성하는 모든 성원과 비대면 접촉(연락)이 가장 빈번하였다. 그러나 문자메시지와 SNS 활용역량은 친구, 이웃, 지인과의 대면접촉 빈도와 주로 유의한 관련성이 나타났다. 본 연구 결과는 문자메시지와 SNS 활용역량이 가족 및 친구와의 정서적, 도구적 지원 교환에 핵심적인 역할을 하여 지역사회에서 거주하는 노인의 삶의 질에 기여할 가능성을 제시한다. 또한 비공식적 사회관계망 성원들과 관계를 지속하는데 정보화 교육이 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다.
본 연구는 우리나라 국민 20 ~ 49 세 연령군 가운데 289 명을 대상으로 피부 마이크로바이옴의 요인들인 유익균, 상재균, 여드름균이 유해균에 미치는 영향과 상호작용을 실증적으로 분석하기 위해 수행되었다. 피부 마이크로바이옴의 바이오 빅데이타를 활용하여 다중회귀모형으로 분석한 결과, 연구대상의 성별과 연령에 따른 피부 마이크로바이옴의 차이를 통제한 경우, 유익균은 유해균에 부(-)의 영향을 나타내었고, 상재균과 여드름균은 정(+)의 영향을 나타냈다. 특히 유익균이 유해균에 미치는 부(-)의 영향은 상재균의 수준에 따라 여드름균과의 상호작용을 통해 다르게 나타났다. 이러한 결과는 유익균의 활성화가 유해균을 억제하며, 피부 마이크로바이옴이 유해균에 미치는 영향은 독립적인 영향과 함께 상호작용을 통해서 피부 마이크로바이옴의 균형을 이루고 있음을 실증적으로 검증한 것이다. 따라서 개인 맞춤형 화장품 제조산업에서 유익균의 증식을 돕고 유해균을 억제하는 피부 환경을 조성하기 위한 피부 마이크로바이옴 제품을 연구할 때, 반드시 피부 마이크로바이옴 요인들의 독립적인 영향과 상호작용을 함께 고려해야 함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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