모바일 디바이스의 진화와 무선 네트워크의 발전으로 스마트폰 기반 모바일 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 증가하고 있다. 또한 실시간 의사소통과 정보공유에 따른 개인정보 유출이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 먼저 OpenAPI를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 플랫폼에 연동 가능한 프레임워크를 설계하고, 개인정보보호 강화를 위해 구현된 프레임워크에 인증과 탐지 메커니즘을 제안하였다. 인증 방식으로는 아이디와 패스워드를 사용하고 탐지 방법은 사용자가 지정한 입력패턴을 분석하여 개인정보보호 가이드라인에 해당하는지 사전에 미리 검증함으로써 소셜 네트워크 서비스 환경에서의 개인정보보안을 강화하였다. 마지막으로 성능 평가를 수행하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.
정보기술의 발달로 보험사기의 규모는 매년 급증하고 있고, 그 방법도 공모 형태로 조직화되고 고도화되고 있다. 이를 예측하고 검출하기 위한 다양한 형태의 예측모델이 연구되고 있지만 보험관련 정보는 매우 민감하여 공유와 접근에 위험이 높고 법적인 혹은 기술적인 제약이 많다. 이 논문에서는 최근 4차 산업 혁명의 등장으로 가장 각광받는 기술 중 하나인 블록체인을 기반으로 한 기계학습 보험사기 예측모델을 제안한다. 블록체인 기술을 활용하여 안전하고 신뢰받는 보험청구 정보 공유시스템을 실현하고, 보다 효율적이고 정확한 사기예측을 위하여 사회관계분석이론을 적용하여 각 관계에 가중치를 부여하고 기계학습 사기 예측패턴을 4단계로 나누어 제안하였다. 사기 가능성이 높은 보험청구건은 보다 앞선 단계에서 높은 예측 율로 검출되는 효과를 가지며 가능성이 낮은 청구 건은 사후에 참고하여 관리할 수 있도록 차등 적용하였다. 제안하는 모델의 중요 매커니즘은 이더리움(Ethereum) 로컬 네트워크를 구성하여 검증 하였고, 향후 보다 정교한 성능평가가 요구된다.
교육훈련은 전인적 차원에서의 교육과는 달리, 한정된 특정 영역에서의 지식, 기술 습득을 통해 개인차원에서의 지식·기술 등 업무역량의 잠재력 뿐만 아니라, 조직적 차원에서의 직무성과에 영향을 미친다. 수원시 시민배심법정 모의상황학습에 참여한 공무원 교육훈련 프로그램에 대한 효과성 검증은 CIPP모형을 활용하여 분석하였다. 학습참여자는 교육프로그램에서 어떤 해결책을 도출하는 결과보다는 과정(process)에 대한 중요도를 높게 생각하는 것으로 나타났으며, 사전·사후평가를 비교·분석한 결과, 모의법정 실습을 통한 교육효과 및 향후 업무활용도에 도움정도가 교육 전에 비해 높게 나타나 그 효과가 입증되었다. 학습기획자 평가 결과와 더불어 학습프로그램에 대한 함의점으로, 다양한 학습자 상호간의 학습 상호작용을 위한 성별, 근무기간 등을 고려한 참여자 구성이 필요하며, 다양한 지역문제와 갈등상황에 대한 정보습득 교육 및 숙의학습 병행이 필요하다. 또한 학습의 실효성을 위한 현안사업과 관련된 맞춤형 갈등관리 교육을 통해 보완할 수 있다.
소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
운전자가 모바일기기를 사용하여 직접 교통 정보를 제공하는 크라우드 소싱을 활용하여 교통 문제를 해결하려는 연구들이 진행 중이다. 크라우드 소싱을 통해 수집된 데이터를 교통 이벤트 검출에 사용한다면 관련된 데이터를 수집하는 작업이 줄어들어 시간 비용이 낮아지고 정확도는 높아지는 장점이 있다. 본 논문에서는 크라우드 소싱을 활용하여 교통과 관련된 데이터를 수집하고, 이를 통해 교통에 영향을 미치는 이벤트를 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 데이터 처리를 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터의 이벤트 유형을 판별한다. 또한, 이벤트가 발생된 위치를 추출하기 위하여 수집된 데이터에서 위치를 나타내는 키워드를 추출하고 키워드의 행정구역을 반환한다. 이를 통해 기존 제공되는 위치 정보에서 광범위하게 정의된 위치나 잘못된 위치 정보를 해결할 수 있다. 제안하는 기법의 타당성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 본 논문에서는 압축률 및 압축 시간에 대해 중점적으로 연구되던 기존의 압축 기법에 그래프 마이닝을 적용하여 스트림 그래프 환경을 함께 고려한 그래프 압축 기술을 제안한다. 또한, 최신 패턴을 유지하여 실시간으로 변화하는 스트림 그래프에서 압축 효율 및 처리속도를 향상시킨다. 본 논문에서는 그래프 스트림 처리를 위한 점진적 빈발 패턴 기반 압축 기법을 제안하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 압축률과 처리시간을 기존기법과 비교하여 성능평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 데이터의 크기가 커질 때 중복되는 데이터가 많아져 기존 기법보다 빠른 처리속도를 보인다. 따라서, 빠른 처리가 요구되는 스트림 환경에서 제안하는 기법을 활용할 수 있다.
안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠돌아다니는 국지적인 기상현상으로 지역에 따라 안개 양과 특성이 다를 수도 있다. 특히 이러한 안개로 인해 가시거리가 줄어들어 항공 교통 방해와 차량 교통사고를 유발할 수 있으며, 보안용 CCTV 등 의 화질을 저하시킨다. 따라서 최근 10년간 안개로 인한 피해를 줄이기 위해 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 안개가 없을 경우, 안개가 고르게 분포한 경우, 그리고 안개가 국지적으로 다른 경우에 적응적으로 대응할 수 있도록 흐릿함 농도 평가기를 이용한 가중치 생성을 통해 국부적인 안개 제거를 수행한다. 그리고 입력 영상에 안개가 있다고 가정하고 안개를 제거하는 기존의 정적인 방식의 안개제거 방법의 한계점을 개선시킨다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 정량 및 정성적 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.
Purpose : The purpose of this study is to evaluate whether physical ability is improved by body stabilization, develop training methods to improve physical fitness factors suitable for body conditions, and provide future management and exercise materials to improve Taekwondo athletes' performance, after conducting the Body stabilization exercise (BSE) program on 22 elementary school Taekwondo athletes for 10 weeks to strengthen core muscles and evaluating Visual response speed test (VRST), Functional movement screen (FMS), Y-Balance test (YBT) and Vital capacity (VC). Methods : In order to examine the impact of the BSE program on Taekwondo athletes' VRST, FMS, YBT and VC this study conducted individual evaluations on all subjects, including VRST, FMS, YBT and VC before applying the programs, and compared exercise effects before and after the program, before and after exercise by a certain period. Results : After exercising, strength and quickness were improved significantly and reaction time was significantly shortened (p<.001). The total score of FMS was improved from 10.86±1.17 before to 11.68±0.99 after exercising, was statistically significant (p=.014). YBT was significantly improved from 91.11±4.84 before to 95.68±5.15 after exercising (p<.001). VC improved was statistically significant (p<.001). Conclusion : In conclusion, the BSE athletic program is expected to help Taekwondo athletes perform well by preventing and reducing injuries through the improvement of muscular strength, strength, speed, agility, step, kick, balance, flexibility, full body endurance and the combination of technical abilities.
국제전기통신연합(International Telecommunication Union, ITU)에서 개발한 글로벌사이버보안지수(Global Cybersecurity Index, GCI)는 국가의 사이버보안발전 수준을 진단하고, 사이버보안 역량을 강화하기 위해 활용되고 있다. 본 논문은 GCI를 분석하고, 그 효과성을 강화하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 또한, GCI 버전1~GCI 버전4 평가지표를 사전 분석하고, SWOT 분석을 통해 발전 방안을 살펴본다. 이를 통해, GCI 개선 및 활용을 위한 기본원칙을 수립하고, GCI 버전5 설문지 관련 신규 지표를 발굴하고 제안하고자 한다. 본 논문은 GCI의 성과 분석 및 개선 방안을 위한 기초 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다. 또한, 향후 GCI 평가에서 적용 될 보다 발전된 사전대응 지표와 사후대응 지표를 제안하여 GCI의 효과성을 높이고 국가의 사이버보안 역량을 높이는데 기여하고자 한다. 본 논문은 [1]의 연구 결과를 개선 발전시킨 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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