• 한국통신학회논문지
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• 제34권5B호
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• pp.542-551
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• 2009

본 논문은 사용자에게 '상황에 따른 개인화된 서비스'를 추천하기 위한 사용자 프로파일을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일은 상황정보와 사용자의 서비스 사용 정보를 '학습'하여 생성된 [상황 정보, 서비스]의 이차원 조합으로 표현되며, 사용자에게 서비스를 '추천'하고자 할 때 사용된다. 학습단계에서는 강화학습의 기본 개념을 활용하여 미리 설정된 모델 없이 행동과 보상 값만으로 사용자 프로파일을 구성하며, 추천단계에서는 시간 및 장소 등의 현재 가용한 상황정보와 학습된 사용자 프로파일을 이용하여 현재 상태에서 사용자가 선호할 만한 서비스 목록을 생성하고 가장 높은 선호도 값을 갖는 서비스를 추천한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 학습 및 추천 알고리즘을 검증하기 위해 UCI 데이터를 사용한 모의 실험을 통해 Weka tool-kit의 주요 알고리즘들과 성능을 비교한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1310-1338
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• 2023

As Internet of Things (IoT) applications and devices rapidly grow, cyber-attacks on IoT networks/systems also have an increasing trend, thus increasing the threat to security and privacy. Botnet is one of the threats that dominate the attacks as it can easily compromise devices attached to an IoT networks/systems. The compromised devices will behave like the normal ones, thus it is difficult to recognize them. Several intelligent approaches have been introduced to improve the detection accuracy of this type of cyber-attack, including deep learning and machine learning techniques. Moreover, dimensionality reduction methods are implemented during the preprocessing stage. This research work proposes deep Autoencoder dimensionality reduction method combined with Artificial Neural Network (ANN) classifier as botnet detection system for IoT networks/systems. Experiments were carried out using 3- layer, 4-layer and 5-layer pre-processing data from the MedBIoT dataset. Experimental results show that using a 5-layer Autoencoder has better results, with details of accuracy value of 99.72%, Precision of 99.82%, Sensitivity of 99.82%, Specificity of 99.31%, and F1-score value of 99.82%. On the other hand, the 5-layer Autoencoder model succeeded in reducing the dataset size from 152 MB to 12.6 MB (equivalent to a reduction of 91.2%). Besides that, experiments on the N_BaIoT dataset also have a very high level of accuracy, up to 99.99%.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권12호
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• pp.2073-2081
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• 2021

Deep learning-based applications have great potential to enhance the quality of medical services. The power of deep learning depends on open databases and innovation. Radiologists can act as important mediators between deep learning and medicine by simultaneously playing pioneering and gatekeeping roles. The application of deep learning technology in medicine is sometimes restricted by ethical or legal issues, including patient privacy and confidentiality, data ownership, and limitations in patient agreement. In this paper, we present an open platform, MI2RLNet, for sharing source code and various pre-trained weights for models to use in downstream tasks, including education, application, and transfer learning, to encourage deep learning research in radiology. In addition, we describe how to use this open platform in the GitHub environment. Our source code and models may contribute to further deep learning research in radiology, which may facilitate applications in medicine and healthcare, especially in medical imaging, in the near future. All code is available at https://github.com/mi2rl/MI2RLNet.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.77-88
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• 2021

모바일 기기의 확산, 디지털 데이터의 증가, IT 자원 비용 문제 등의 환경 변화로 많은 사람이 개인용 클라우드 컴퓨팅을 사용하고 있으며, 클라우드 컴퓨팅은 정보와 데이터를 저장, 관리하는데 유용한 서비스로 평가받고 있다. 이에 클라우드 컴퓨팅 채택 및 수용에 관한 연구는 활발하게 이루어져 왔다. 하지만 개인 사용자가 인지하는 가치를 기반으로 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 관한 연구는 아직은 미비하다. 이에 본 연구는 가치기반수용모델을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 가치 평가에 영향을 미칠 요인들을 제안하고 연구모델을 설정하였으며 AMOS 22.0과 SPSS 23.0을 사용하여 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 유용성, 정보접근편의성, 확장성은 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 프라이버시 염려와 비용은 지각된 가치에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 가치는 클라우드 컴퓨팅 지속적 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 신뢰는 지각된 가치와 지속적 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 꾸준히 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 개인 사용자들이 중요하게 고려하는 요소를 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.21-31
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• 2018

고령자 가구의 급격한 증가는 전 세계적 추세이며 의료비 등 사회적 비용 또한 급격히 증가할 것으로 예상된다. 치매와 같은 노인성 기능 질환의 경우 고령자의 일상생활 활동 (ADL) 패턴을 상시적으로 모니터링하고 평소와 다르거나 비정상적인 패턴이 발생하는 경우 이를 치매 조기진단의 근거로 활용할 수 있다. 그러나 사생활 침해의 우려가 큰 기존의 직접적 센싱 방식과 달리 간접적 센싱 방식 (Non-intrusive approach)을 활용하여 재실자의 최소한의 정보 (Coarse-grained data)만을 수집하고, 이를 통해 활동 정보를 추출하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 또한 추출된 활동 및 활동패턴을 이해하기 위해 활동의 맥락적 정보를 시각화하는 방법 또한 추가적인 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 재실자의 정보 중 시 공간 데이터 로그만을 활용하여 재실자의 수행 활동을 추출하고 컨텍스트화 된 행동 정보를 공간-활동 지도 (Space-Activity Map)로 시각화한다. 본 연구는 재실자의 일상생활 활동 패턴을 추출하는 데 기반이 되는 연구로서, 향후 고령자를 위한 상시적인 건강 모니터링 기술의 도입에 기여할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-7
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• 2019

의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.

• 대한간호학회지
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• 제20권3호
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• pp.281-299
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• 1990

The organization of nursing department Significantly effects the hospital management. Especially, The head nurse is one of the most important position because head nurse is a first-line manager in the hospital level, a middle manager in nursing service organizations level and the top manager in each nursing unit level. This study was attempted to show the ideal model and nile by compare head nurses' role perception with staff nurses' role expectation according to two types of hospital. The survey was conducted among 94 head nurses and 233 staff nurses who are working at 5 different University Hospitals over 600 beds and 93 head nurses and 218 staff nurses Who are working at 12 different General Hospitals between 100∼300 beds in Seoul. The data was collected in a period from 8th September to 13th October in 1989 and the instrument used for this study was based on Han's one and reffered back to many literary sources and revised. The collected data was analysed by computer using S.P.S.S. program as a Mean, Percentage, Cronbach's alpha, Chi-Square, t-test and ANOVA. 1. The study was compared to the difference of the two subject group's general characteristics according to a type of hospital. As a relult, there were significant differences in age, educational background and career. 2. This Study was compared to the difference of the two subject group's role perception and role expection about each question according to a type of hospital. The result of this comparisons as follows : First, These were the most important issue between both groups : “Head nurse has to know about her staff's events and problems and then help them to solve that promptly.” Second, These were the least important issue between both groups : “Head nurse has an interview with patient's family and visitors”, “Head nurse is interested in her staff's privacy.” 3. This study was compared to the differences of each role areas according to a type of hospital. As a result, there were no significant differences both two subject groups except nursing manager role in staff nurses' group(t＝-2.893, df＝449.0, p＝0.004). 4. This study was tested to the difference of the two subject groups according to general characteristics. As a result, All of that there were no significant differences.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1740-1748
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• 2014

개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 개인별 건강관리를 위하여 다양한 건강정보 데이터를 저장 관리하고 건강정보 제공 및 건강 가이드 서비스를 제공하기 위한 헬스 케어 서비스 플랫폼으로 개인의 프라이버시와 개인정보보호를 전제조건으로 서비스 되어야 한다. 본 논문에서는 개인의 역할에 따른 보안서비스를 기반으로 제공되는 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 병원에서 측정하는 기초 임상, 영상, 약물 데이터에 대한 저장 및 관리뿐만 아니라 개인적으로 획득할 수 있는 건강 정보, 즉 스마트 기기에서 측정 및 입력 가능한 음식물, 수면, 감정, 운동에 대한 데이터를 종합적으로 관리하여 일상생활에서 개인별 건강정보를 관리할 수 있도록 하여 현대인들의 스마트한 건강생활을 지원하는 기능을 제공하는 서비스 플랫폼에 역할기반 접근제어 모델을 적용하여 개인의 사생활 및 개인 정보 침해를 방지할 수 있도록 하였다. 제안된 RBAC 기반의 스마트 헬스 케어 서비스 플랫폼은 구현환경에 따라서 다양한 사용자와 사용자의 역할 및 권한 등을 설정하여 유연하게 개인 정보보호를 할 수 있는 시스템으로 구축되어 개인 맞춤형 건강정보 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.215-228
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• 2021

본 연구의 목적은 질적연구방법을 이용하여 미국 고령층의 복지기술 수용성에 영향을 미치는 사회문화적 요인을 추출하고 각 요인과 복지기술 수용성간의 연관성을 분석하여 향후 고령자의 삶의 잘향상을 위한 사회문화적 기반복지기술 수용성 증진방안을 도출하는데 기여하기 위함이다. 10명의 노인분야 전문가와 심층인터뷰를 통해 수집한 자료를 두 차례에 걸친 개방형 코딩 프로세스로 결과를 도출하였다. 자료분석 결과 7개의 주 코드와 주 코드에 중첩된 22개의 2차 코드 등 총 29개의 코드를 통해 사회문화적 요인을 추출하였다. 분석결과 개인주의, 가족중심문화, 실용주의, 저맥락 문화, 프라이버시, 재미추구와 수평적문화 등이 미국 고령층의 복지기술수용에 영향을 미치는 사회문화적 요인으로 나타났다. 이 연구결과는 고령층의 복지 기술사용의도에 영향을 미칠 수 있는 국가별 문화적 차이를 정의하고, 각 요인과 복지기술 수용성간의 관계를 분석하기 위한 설문조사 개발에 기여할 것이다. 이를 위해서는 향후 연구에는 한 국가 또는 국가 간 사회문화적 차이를 설명하는 척도개발이 필요하다.

• 경영과정보연구
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• 제35권2호
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• pp.99-118
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• 2016

최근 인터넷의 발달과 스마트폰 보급의 대중화를 통해 소셜 네트워크 서비스가 급격히 발달하고 있다. 거기에 스마트폰 게임시장의 급격한 성장과 모바일 소셜 게임(SG) 이용이 크게 증가하고 있다. 이들 서비스를 대상으로 한 게임 데이터 조작, 개인정보 유출 등의 문제가 발생함으로써 소셜 게임 보안의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 국내 소셜게임 이용자들의 보안의지 행동에 영향을 미치는 요인을 파악하고 이 요인이 프라이버시 침해에 대한 인지된 행동통제와 태도를 통하여 보안의지 행동에 영향을 미치는 요인들 자기효능감과 신뢰에 대한 인과관계를 실증 연구함으로써 소셜 게임 서비스에서 보안의지에 대한 효과적이고 효율적인 발전방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 소셜 게임 사용자가 보안의지 행동에 영향을 주는 건강신념 모델(HBM : Health Belief Model)을 확장하여 주요 변수로 적용한 연구 모형을 제시하였다. 본 연구의 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 게임 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 S대학, D대학의 대학생들과 직장인들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 지각된 심각성은 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 지각된 심각성은 자기효능감에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 개연성은 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 이익은 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 지각된 장애는 자기효능감과 신뢰에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다섯째, 자기효능감은 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 자기효능감은 보안의지행동에 긍정적인 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 여섯째, 신뢰는 보안의지 행동에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 소셜 게임 이용자들의 인식 제고로 인한 보안 인식 수준과 보안의지가 높아질 수 있도록 전략적인 제언을 하고자 한다.