오늘날 인터넷을 통한 전자상거래의 확대추세에 따라 인터넷을 기업의 마케팅수단으로 활용하는 기업이 급속도로 증가하고 있으며, 소비자도 인터넷을 물품구매의 일상화된 생활수단으로 이용하고 있다. 즉, 인터넷을 통한 전자상거래는 시 공간적으로 접근성에 제한이 없다는 장점이 있어 일반 소비자들뿐만 아니라 불특정 다수가 인터넷을 통하여 물품을 구매하거나 거래하는 전자상거래가 본격화되고 있으며 그 내용도 광고, 계약, 대금결제, 클레임처리 등 거래행위 전반으로 확대되고 있는 것이 현실이다. 정보화시대에 정보통신기술의 발전으로 인한 개인정보 침해문제는 모든 국가가 직면하고 있는 가장 큰 문제 중의 하나이다. 따라서 개인정보보호법은 정보인권을 보호하는 기본적인 법률 중의 하나로써 개인정보보호법은 정보화시대에 없어서는 안 될 법률인 것이다. 그런 의미에서 새로운 개인정보보호법은 개인정보 유출로 인한 국민의 피해를 최소화하고 정보사회에서 개인정보자기결정권을 보호하기 위한 다양한 내용들을 담고 있는 진일보한 법이라 할 것이다. 이러한 법제정을 통하여 끊임없이 발생하는 개인정보 유출사고가 줄어들어 국민의 개인정보 보호수준이 월등히 높아지고, 개인정보 관련 산업발전에도 크게 기여할 것으로 전망된다. 그러나 합리적인 개인정보 이용 및 보호 문화의 정착을 위한 사회구성원 모두의 적극적인 참여와 인식개선이 선행되어야 할 것이다. 개인정보보호법의 목적이 개인정보의 수집 유출 오용 남용으로부터 사생활의 비밀 등을 보호함으로써 국민의 권익을 증진하고 개인의 존엄과 가치를 보호할 수 있지만, 사생활의 비밀보호와 정보의 자유로운 흐름을 조화하는 역할도 수행하여야 하기 때문이다.
본 논문은 최근 관심이 고조되고 있는 디지털 홀로그램의 시야각을 확보하기 위하여 시청자의 시점을 추적하여 그 시점에 해당하는 데이터를 생성하고, 이를 디지털 홀로그램으로 변환하는 방법을 제안한다. 이 방법은 제어하는 시야각의 맨 좌측과 맨 우측 시점에 대한 정보(깊이정보와 컬러 또는 명도정보)가 주어졌다고 가정한다. 이 방법은 주어진 좌, 우측의 깊이영상을 대상으로 스테레오 정합에 의해 단위 깊이 당 의사변위증분을 구하여 사용한다. 이를 이용하여 주어진 좌, 우측시점으로부터 원하는 가상시점의 정보를 생성하고, 그 결과의 두 영상을 결합하여 해당시점의 정보를 획득한다. 이 경우 발생하는 비폐색 영역을 정의하고 이를 채우는 방법을 제안한다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 생성한 중간 시점의 깊이영상과 RGB영상의 평균 화질은 각각 33.83[dB]과 29.5[dB]이었으며, 평균 수행속도는 프레임 당 250[ms]이었다. 또한 이 방법을 이용하여 시청자와 인터랙티브하게 디지털 홀로그램을 서비스하는 시스템의 프로토타입을 제안한다. 이 시스템에는 좌, 우 시점의 영상정보를 획득, 카메라 캘리브래이션과 영상보정, 중간시점 영상생성, 컴퓨터-생성홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 생성 및 홀로그램 영상복원기능을 포함한다. 이 시스템은 LabView(R) 환경에서 구현되며, CGH생성과 홀로그램 영상 복원은 GPGPU로, 나머지는 소프트웨어로 구현한다. 구현결과 평균 수행 속도는 초당 약 5 프레임을 처리할 수 있는 속도이었다.
본 연구는 초기 노년기에 이혼한 여성노인을 대상으로 진행된 상담사례를 통해 이혼결정단계별로 경험한 심리적 어려움에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2012년 11월부터 2013년 3 월까지 총 18회기 진행된 상담 사례를 수집하여 질적 분석을 시도하였다. 상담과정에서 진술된 의미 있는 주제를 분석하여 도출된 연구 결과로 이혼결정은 <불일치로 인한 잠재적 갈등>, <소통 장애로 인한 이혼 위기 촉발>, <밖으로 도는 남편과의 정서적 균열>, <자식을 위한 이혼철회>, <분리를 시도하는 딸들에 대한 배신감 증폭>, <결혼생활 유지 의미 상실과 이혼결심>의 단계를 거친 것으로 나타났다. 또한 이혼결정과정에서 나타난 심리적 경험으로는 <실망과 불신>, <피해의식과 분노>, <정서적 유기와 상처>, <자책과 감내>, <원통함과 소외>, <무기력과 한(恨)>으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 이혼결정과정에서 어려움을 겪는 초기노년기 여성노인의 심리사회적 어려움을 지원하기 위한 상담 전략을 제공하였다는데 의미가있다.
컴퓨터, 정보생산능력, 공동 생산과 이용, 기능적 사회, 참여적 민주주의, 시간 가치의 중요성, 인간의 자율성과 공동목표 등은 정보화사회의 특징이다. 인간의 창의적 사고 능력과 정보 공학을 이용한 주변 문제의 해결능력은 우리의 중요 관심사가 되고 있다. 따라서 본 연구는 정보화사회를 대비한 새로운 교육의 방향을 제시하는데 그 목적이 있다. 먼저 정보사회의 특징과 현재의 교육과정, 교육환경 및 교사교육의 교육 현장 측면을 고찰한후 CAI와 인터넷의 특성을 요약하고, 마지막으로는 CAI로서의 웹 활용을 제시하였다. 거대한 통신망인 인터넷을 교육에서 활용하면 개인차를 고려한 개별화 학습을 가능하게 해 줄 뿐 아니라 다양한 매체를 사용하여 풍부한 학습환경을 제공한다. 또 시간과 공간을 초월한 학습을 가능하게 하며 상호작용이 가능하다. 한편 하이퍼미디어를 기반으로 한 인터넷 서비스인 웹은 학업 성취도 고양, 창의력, 문제해결력, 논리적 사고력을 증진시킬 수 있고, 학습자의 동기 유발을 높이는 데 활용된다. 인터넷과 웹은 오랫동안 폭발적인 통신 도구로 우리 곁에 있게 되며, 다양한 데이타뱅크로 부터 여러가지 형태의 정보를 손쉽게 입수할 수 있게 됨은 물론 원격교육이나 재택가강의에도 활용되어 보편화 될 것이다.
본 연구는 국내 주요 뉴스기사를 활용하여 코로나19에 직면한 한국 국회의 의정활동에 대한 네트워크 분석을 수행하고, 코로나19 장기화 국면에서 한국 국회의 정책 방향을 제안하고자 하였다. 연구를 위해 코로나 19 관련 뉴스기사를 수집하고 기사의 인물 및 핵심어 정보를 활용하여 동시출현 기반 국회의원 네트워크, 내용 기반 국회의원 네트워크 분석을 수행하였다. 또한, 토픽모델링 기법을 활용한 주제별 키워드 중심 국회의원 네트워크 구성하여 분석을 실시하였다. 연구결과, 국회의원 의정활동 네트워크에서 더불어민주당 소속 국회의원들은 코로나19와 관련하여 재난지원금 및 국가 재정, 의료 복지, 국난, 민생법안 등 폭넓은 주제와 관련성을 갖는 반면, 나머지 정당의 국회의원들과 관련성이 높은 주제는 국가 재정과 관련된 안건들로 제한되는 경향이 확인되었다. 그리고 해당 네트워크의 모든 중심성 지표에서 더불어민주당과 국민의힘 대표 의원들이 주요한 영향력을 지니고 있는 것으로 확인되었다. 연구결과를 토대로, 여러 정당 소속 국회의원 간 소통의 기회를 늘려 코로나19 관련 다양한 안건에 대한 협력이 도모되어야 하고, 이를 위해 양당의 대표 국회의원들의 적극적인 역할 수행이 필요하다는 정책 방향을 제시하였다.
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.
cdma2000 lxEV - DO 이동통신 시스템은 멀티미디어 데이타 전송에 대한 요구 증가를 수용하기 위하여 브로드캐스트와 멀티캐스트 서비스 (BCMCS)를 제공한다. 이러한 데이타 브로드캐스트 서비스를 제공하기 위해서는 무선 전송 채널의 특성 즉 유선에 비해서 에러 발생 빈도가 높고 신뢰성이 떨어진 다는 사실을 고려해야 한다. 따라서 전송 에러의 복구를 위해 MAC 계층에서 순방향 에러 교정 (FEC: Forward Error Correction)을 사용하며, BCMCS 에서는 순방향 에러 교정을 위해 리드-솔로몬 (Reed - Solomon) 코팅을 사용한다. 본 논문에서는 먼저 리드 솔로몬 코딩의 성능을 분석하였고, 그 결과 이 방식이 천천히 움직이는 모바일 노드에 대해 취약함을 확인하였다. 따라서 이러한 점을 해결하고 에러 복구 성능을 향상시켜서 MPEG-4 FGS 비디오의 재생 품질을 개선하기 위하여 리드-솔로몬 코딩과 재전송 방법을 혼용한 하이브리드 방식의 에러 복구 기법을 제안하였다. 이는 리드-솔로몬의 코딩 오버헤드를 줄이는 대신, 그 결과로 얻어진 전송 슬롯을 활용하는 방법이다. 이렇게 얻어진 전송 슬롯은 제한적이기 때문에 활용도가 큰 패킷을 우선적으로 재전송 할 필요가 있다. 이를 위해 유틸리티 함수를 제안하였으며, 함수 값은 각 모바일 노드의 에러 제어 블록 (ECB: Error Control Block)을 이용해서 계산할 수 있다. 또한 하이브리드 방식의 에러 복구 기법은 MPEG-4 FGS의 특정을 활용하며, 이를 통해 채널의 상태가 불리할 경우는 물론 그렇지 않은 경우에 대해서도 비디오의 평균 재생 품질을 크게 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 소셜 비디오 플랫폼 환경에서 동영상 기반 커뮤니케이션을 통해 동영상을 시청하는 사용자와 타인들 간의 관계가 사용자의 긍정적 감정과 사회적 소속감에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 해당 연구에서는 사회 충격 이론(Social Impact Theory)과 자기 점검 이론(Self-Monitoring Theory)이라는 심리학 이론을 토대로 동영상 기반의 새로운 상호작용 수단을 활용한 대안을 검증하기 위해 실제 동영상 기반의 소셜 비디오 플랫폼 환경을 구축하여 실험 연구를 진행하였다. ANOVA 분석 결과, 동영상을 보는 환경에서 타인의 모습이 실시간으로 보일 때, 또는 나 자신의 얼굴이 화면에 함께 제시될 때, 그렇지 않을 때 보다 사용자는 긍정적인 감정과 사회적 소속감을 더 크게느끼는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위의 두 조건이 동시에 제공될 때가 그렇지 않을 때보다 사용자들이 느끼는 긍정적 감정의 증가 폭이 더 컸다. 본 연구 결과를 통해 궁극적으로 새로운 소셜 비디오 플랫폼의 형태에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구에서는 직업상담사를 대상으로 한국고용노동부에 수록된 31개의 직업군들을 바탕으로 말더듬 성인을 위한 직업 추천 양상에 대한 실증적 연구를 진행하였다. 총 69명의 직업상담사(실험조건 당 23명)로 하여금 말더듬 성인을 통해 생성된 세 가지 발화샘플(유창한 발화, 덜 심한 말더듬, 심한 말더듬) 중 하나를 듣고 제공된 척도질문지(직업 관련 말하기 요구량 척도, 직업 관련 교육 수준 척도, 직업 조언 척도, 의사소통 평정 척도, 의미 차이 평정 척도)를 통해 평가하였다. 실험 결과, 두 말더듬 상황에서 직업 관련 말하기 요구량이 높은 직업군은 낮게 추천한 반면, 직업 관련 말하기 요구량과 교육 수준 정도가 모두 낮은 직업군은 높게 추천되었다. 또한 의사소통 평정에 있어 실험조건 간 유의한 차이가 나타났지만, 의미 차이 평정에 있어서는 차이가 나타나지 않았다. 직업 추천 정도와 관련해 직업 관련 말하기 요구량 인식 정도는 유의한 수준에서 부적 상관관계가, 의사소통 평정은 유의한 수준에서 정적 상관관계가 나타났다. 또한, 의미 차이 평정에 있어서도 유의한 수준에서의 정적 상관관계가 나타났다. 이는 의사소통장애인으로서 말더듬 성인이 직업과 관련해 상당한 역할 제한성을 가지고 있음을 보여주는 결과라 할 수 있다.
최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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