• 대한기관윤리심의기구협의회지
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• 제4권1호
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• pp.16-22
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• 2022

Purpose: The traditional ethical study only suggests a blurred insight on the research using medical big data, especially in this rapid-changing and demanding environment which is called "4th Industry Revolution." Current institutional/ethical issues in big data research need to approach with the thoughtful insight of past ethical study reflecting the understanding of present conditions of this study. This study aims to examine the ethical issues that are emerging in recent health care big data research. So, this study aims to survey the public perceptions on of health care big data as part of the process of public discourse and the acceptance of the utility and provision of big data research as a subject of health care information. In addition, the emerging ethical challenges and how to comply with ethical principles in accordance with principles of the Belmont report will be discussed. Methods: Survey was conducted from June 3th August to 6th September 2020. The online survey was conducted through voluntary participation through Internet users. A total of 319 people who completed the survey (±5.49%P [95% confidence level] were analyzed. Results: In the area of the public's perspective, the survey showed that the medical information is useful for new medical development, but it is also necessary to obtain consents from subjects in order to use that medical information for various research purposes. In addition, many people were more concerned about the possibility of re-identifying personal information in medical big data. Therefore, they mentioned the necessity of transparency and privacy protection in the use of medical information. Conclusion: Big data on medical care is a core resource for the development of medicine directly related to human life, and it is necessary to open up medical data in order to realize the public good. But the ethical principles should not be overlooked. The right to self-determination must be guaranteed by means of clear, diverse consent or withdrawal of subjects, and processed in a lawful, fair and transparent manner in the processing of personal information. In addition, scientific and ethical validity of medical big data research is indispensable. Such ethical healthcare data is the only key that will lead to innovation in the future.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.193-202
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• 2020

본 연구는 프라이버시 침해 우려성의 크기와 소비자 혁신성(기능적 혁신성, 쾌락적 혁신성, 사회적 혁신성, 인지적 혁신성)과의 관계성을 제시하고 집단 간의 차이를 파악하고 이를 통해 기업의 신제품 확산을 위한 마케팅 전략의 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 기능적 혁신성은 집단 간의 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 민감 집단은 프라이버시 침해 우려성이 있음에도 불구하고 업무를 간소화할 수 있는 제품이 출시되면 바로 구매한다는 것이다. 둘째, 쾌락적 혁신성은 집단 간의 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 민감 집단은 신기한 제품, 제품에 대한 설레임과 흥분을 주는 제품, 예전에 알지 못했던 새로운 즐거움과 재미를 주는 제품을 선호한다는 것이다. 셋째, 사회적 혁신성은 집단 간의 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 다른 사람들이 경험해본 적이 없는 제품을 먼저 사용하는 자존감, 누구라도 부러워 하는 호기심을 가질 만한 제품을 먼저 구매 혹은 사용한다는 것이다. 마지막으로 인지적 혁신성은 집단 간의 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 민감 집단은 신제품의 경우 소비자가 원하는 기능, 디자인, 혁신성 등을 충족할 경우 구입을 한다는 것이다.

• 지역과문화
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• 제8권2호
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• pp.49-68
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• 2021

2020년 COVID-19의 전세계적 유행 이후, 공연예술계의 돌파구로 온라인 스트리밍을 통한 '언택트' 공연이 시도되었다. 본 연구는 기술수용모델(TAM)을 정보통신 기술에 맞게 변용한 가치기반수용모델(VAM)을 적용하여 관객의 수용의도에 영향을 미치는 요인을 탐구하였다. 이 모델에 따라 인지된 유용성, 즐거움, 기술성, 혁신저항을 독립변인으로 선정하고 지각된 가치와 이에 따른 수용의도를 측정하기 위한 관람객 설문조사를 시행하였다. 분석방법으로는 주로 Smart PLS를 활용하여 타당도, 신뢰도 및 가설검증을 수행했다. 연구 결과, 지각된 가치에 영향을 미치는 요인은 인지된 유용성, 인지된 즐거움, 혁신 저항이었고 기술성은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 통계적으로 유의한 요인 중 혁신 저항은 부(-)의 영향을 미쳤다. 또한 지각된 가치는 수용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 언택트로의 이행이라는 공연시장의 변화에 대해 VAM 모델을 활용하여 편익과 희생 측면에서 관객 관람의도에 미치는 영향을 검증함으로써 학술적 및 실무적인 시사점 도출을 도모하였다는 의의가 있다. 그러나, 다양한 연령층에 대한 접근에 한계가 있으므로 향후 이에 대한 후속연구가 필요하다고 하겠다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.65-79
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• 2020

산업제어 시스템에서 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller)는 마이크로 컨트롤러, 실시간 운영체제, 통신 기능들과 통합되고 있다. PLC들이 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 본 논문에서는, 데스크톱에서 개발한 uC/OS-II 기반 펌웨어를 PLC로 다운로드 하기 전, 펌웨어 코드의 보안성을 향상시켜 주는 새니타이저를 개발한다. 즉, PLC용 임베디드 펌웨어를 대상으로 버퍼의 경계를 넘어선 접근을 탐지하는 BU 새니타이저(BU sanitizer)와 use-after-free 버그를 탐지하는 UaF 새니타이저(UaF sanitizer)를 제안한다. BU 새니타이저는 대상 프로그램의 함수 호출 그래프와 심볼 정보를 기반으로 제어 흐름 무결성 위배도 탐지할 수 있다. 제안한 두 새니타이저를 구현하고 실험을 통해 제안 기법의 유효성을 보였으며, 기존 연구와의 비교를 통해 임베디드 시스템에 적합함을 보였다. 이러한 연구결과는 개발 단계에서 의도하지 않은 펌웨어 취약점을 탐지하여 제거하는데 활용할 수 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-116
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• 2021

전통적으로 공학분야는 실험 실습 위주의 대면 교육이 주를 이루어 왔으나, IT 기술 및 인터넷 통신망의 급속한 발전과 최근 COVID-19 등의 사회적 환경 변화로 인해 온라인 학습에 대한 수요가 급증하고 있다. 다른 분야에 비해 실험 실습의 비중이 상대적으로 높은 공학 분야에서 효율적인 온라인 교육이 이루어지려면 실제 실험 실습을 대체할 수 있는 가상 실험실습 콘텐츠가 매우 필요하다. 본 연구에서는 전기전자 분야 뿐만 아니라 IT 융합이 이루어지고 있는 전반적인 공학 분야에서 필수적으로 사용되고 있는 마이크로프로세서의 효율적인 온라인 응용 학습을 위해 라인 트레이서 모델을 개발하고 이를 시뮬레이션 할 수 있는 가상실험 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 라인 트레이서 모델에서 사용자는 원하는 형태로 하드웨어 파라미터 값들을 다양하게 설정하고, 이에 따른 소프트웨어를 어셈블리 언어나 C 언어 등으로 작성하여 컴퓨터 상에서 동작을 시험해 볼 수 있도록 구성되었다. 개발된 라인 트레이서 가상 실험 소프트웨어는 실제 수업에 활용하여 동작을 검증하였으며, 앞으로 온라인 상에서 이루어지는 비대면 수업에서 효율적인 가상 실험 실습 도구가 될 것으로 기대된다.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.29-37
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• 2021

인터넷이 확산되면서 웹을 통해 사용자는 쉽게 다양한 서비스를 제공받고 정보를 교환할 수 있게 되었다. 웹 시스템을 구축할 때 다양한 요구 사항들이 존재하며, 사용자 목적에 적합한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 웹 시스템을 구축해야 한다. 잔류물질정보란 식품 등에 첨가되는 의약품, 농약 들에 대한 정보들을 의미하며 그 중 잔류허용기준은 기업과 농민들이 생산하는 식품 내 잔류물질수치를 측정하여 해당 수치가 국내 혹은 국제 기준을 만족하는지 가늠하는 척도로 사용되고 있다. 현재 식품의약품안전처에서는 식품과 농약 및 동물용의약품을 포함한 식품첨가물에 대한 잔류허용기준을 문서 형태로 제공하고 있으며 이는 웹 시스템 구축을 통해 사용자가 원활하고 편리하게 서비스되어야 한다. 또한, 사용자 접근성을 포함하여 확장성, 호환성 등 다양한 요구 사항을 만족해야 한다. 본 논문은 사용자가 더 편리하게 접근할 수 있고 원활한 잔류물질정보를 제공받을 수 있는 React 기반 잔류물질정보 웹 시스템을 제안한다. 우리는 정보 제공에 있어 중요한 3가지 기능에 대한 속도를 측정하여 기존 잔류물질정보 웹 시스템과 비교하였으며 확장성, 호환성, 접근성 등 7가지 필수 요구 사항에 대하여 정성적으로 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.305-316
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• 2022

사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.17-24
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• 2022

The article proves that the main goal of informatization of higher education institutions in the EU countries is to improve the quality of education of future specialists by introducing digital educational resources into the education process. The main tasks of informatization of education are defined. Digital educational resources are interpreted as a set of data in digital form that is applicable for use in the learning process; it is an information source containing graphic, text, digital, speech, music, video, photo and other information aimed at implementing the goals and objectives of modern education; educational resources on the Internet, electronic textbooks, educational programs, electronic libraries, etc. The creation of digital educational resources is defined as one of the main directions of informatization of all forms and levels of Education. Types of digital educational resources by educational functions are considered. The factors that determine the effectiveness of using digital educational resources in the educational process are identified. The use of digital educational resources in the training of future specialists in the EU countries is considered in detail. European countries note that digital educational resources in professional use allow you to implement a fundamentally new approach to teaching and education, which is based on broad communication, free exchange of opinions, ideas, information of participants in a joint project, on a completely natural desire to learn new things, expand their horizons; is based on real research methods (scientific or creative laboratories), allowing you to learn the laws of nature, the basics of techniques, technology, social phenomena in their dynamics, in the process of solving vital problems, features of various types of creativity in the process of joint activities of a group of participants; promotes the acquisition by teachers of various related skills that can be very useful in their professional activities, including the skills of using computer equipment and various digital technologies.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.95-117
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• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다