본 논문은 학제간 연구의 대표적인 사례인 빅데이터 연구가 어떤 주제로 구성되어 있는지를 상향식 접근법을 이용하여 분석한다. 분석을 위해서 연구재단에서 제공하는 학술지 인용색인시스템을 이용하였다. 영문 키워드 "big data"로 모든 등재지와 등재후보지를 대상으로 검색을 하여 이것을 원천 데이터로 하였다. 논문 저자가 직접 제공하는 키워드를 본 연구에서 사용하기 위해서 정제작업을 거친 후, 주요 키워드 분포, 참여 저널의 성격 분포, 참여저자 수의 분포, 연도별 키워드 분포 등을 이용하여 빅데이터 연구주제의 구조를 설명하였다. 식별된 주요 키워드들은 사회네트워크 분석, 하둡, 맵리듀스, 개인정보/보호, 클라우드 컴퓨팅, 시각화, 데이터마이닝 등이다. 또한 빅데이터가 지속가능하고 융복합적인 경영혁신 도구로 사용되기 위해 향후 추가적으로 보완되어야 할 연구 키워드들을 제안한다.
최근, 스마트폰의 사용자 수는 스마트폰 성능 향상 및 다양한 서비스 제공으로 인해 매우 빠르게 증가하고 있다. 스마트폰 사용자들은 클라우드 서비스, 게임, 뱅킹 서비스, 모바일 서비스 등의 다양한 서비스를 사용한다. 오늘날의 모바일 보안 솔루션은 악성코드를 검출하거나 모바일 장치를 관리하는 수준에 그치고 있다. 이에 인증서, 법인 문서, 개인의 신용 카드 번호와 같은 보안에 민감한 정보에 대해 서비스 해킹 및 누설을 방지하는 기술이 필요하다. 모바일 보안 기술은 피해가 발생한 사례가 있었던 만큼 최근에 관심이 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 모바일 가상화, ARM Trustzone, Globalplatform과 같은 다양한 모바일 장치의 보안 기술이 연구되었다. 따라서 본 논문에서는 정보 유출 및 해킹을 방지하기 위한 인증, 보안 정책 및 액세스 제어, 암호/키 관리, 세이프 스토리지 등의 모바일 가상화 기술과 ARM의 Trustzone의 효율적인 방법을 제안한다.
클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
통신기술이 발달하면서 스마트폰에서의 다양한 응용 프로그램(파일 관리, 게임 등) 앱을 실현할 수 있는 환경이 조성되었고, 스마트폰을 통해 기존의 PC, 노트북, 태블릿 PC 등이 수행하였던 주요 업무 처리를 할 수 있어 사용자의 편의성을 높여주고 있다. 이때, 3G, 4G 등의 데이터 통신을 이용할 경우 전송되는 데이터양에 따른 추가 비용이 발생하게 되므로, 사용자들은 무선 네트워크를 사용하여 인터넷에 접속하는 것을 선호한다. 그러나 무선 네트워크를 이용할 경우 외부에서 손쉽게 정보를 탈취하거나 변조, 또는 인가되지 않은 무선 접속장치(AP)를 통한 중간자 공격으로 사용자의 스마트폰 내에 저장된 개인정보에 접근하는 등 다양한 공격 가능성이 존재한다. 이에 본 논문에서는 먼저, 스마트폰에서 무선 네트워크 사용 시 발생 가능한 보안 문제점에 대하여 분석하고, 인가되지 않은 무선 접속장치(AP)를 탐지할 수 있는 방법에 대하여 살펴본다. 또한, 이를 통해 보완하여 보안성을 강화할 수 있는 방법에 대하여 고찰한다.
본 연구는 빅데이터 플랫폼을 이용해 만성질환자에 따른 개인적 요인과 지역사회요인이 삶의 질에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 연구방법은 2017년 지역사회건강조사 자료와 통계청 시군구별 2차 자료를 사용하였고, EQ-5D 지수와 개인요인 및 지역사회요인을 구분하여 다수준분석을 실시하였다. 연구결과 남자의 경우, 나이가 어릴수록, 학력이 높을수록, 월가구소득이 많을수록, 경제활동을 하는 경우, 스포츠 인프라가 많은 경우 삶의 질이 높았다. 또한 주관적 건강감이 나쁠수록, 스트레스가 많을수록 삶의 질이 낮았다. 향후 의료 빅데이터 분석을 위해 클라우드와 오픈소스를 활용할 수 있는 하드웨어에 독립적인 플랫폼 제공을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.
본 연구는 이용자 중심 관점에서 Z세대의 애플리케이션 사용의 효용성을 분석하여 Z세대에 대한 이해를 돕고 Z세대를 위한 모바일 서비스 마케팅 전략 수립, 교육서비스 개발, 공학교육 등에 필요한 기초 정보를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 Z세대인 대학생의 애플리케이션 사용경험에 대한 에세이를 177건 수집하였고, 토픽모델링을 활용하여 주요 토픽들을 분석하고, 이를 워드 클라우드 분석을 통해 시각화하였다. 연구 결과 주요 토픽들은 이동, 대중교통 등과 같은 '교통', 일정관리, 금융관리, 음식관리 등과 같은 '개인적 관리', 계산, 모임, 구매, 외식 등과 같은 '거래', 여행, 스터디, 문화 등과 같은 '여가활용' 과 관련된 것으로 나타났다. 그리고 시간, 생각, 사람, 생활, 버스, 정보, 확인, 결제, 카카오톡 등의 용어가 높은 빈도를 보였다. 또한, 단과대학별로 분석한 결과 토픽 간 차이가 나타났다. 본 연구는 비정형데이터인 에세이를 수집하여 애플리케이션 효용성을 토픽모델링을 통해 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
재해 복구는 자연 재해와 같은 비상 상황에 대비하여 서비스의 연속성을 보장하고, 리소스와 재정의 손실을 최소화하기 위한 정책 및 절차를 의미한다. 특히, 클라우드 서비스 제공자에 의한 재해 복구 방법은 관리의 유연성과 고가용성, 비용효율성과 같은 장점을 지닌다. 하지만, 이러한 방법은 서비스 사업자에 대한 의존성을 가지며, 개인의 데이터에 대해 사용자가 관여할 수 없는 구조적 한계를 가진다. 본 논문에서는 블록체인과 분산 스토리지를 활용하여 사용자의 데이터를 백업함으로써 서비스 제공자에 대한 의존성을 제거하고, 데이터의 기밀성을 위해 프록시 재암호화를 이용한 프로토콜을 제시한다. 제안된 방법은 이더리움과 IPFS 환경에서 구현되었으며, 백업 및 복구 운영에 필요한 성능과 비용을 제시한다.
In this paper, we propose an optimization of a pose estimation deep learning model for recognition of abnormal behavior in unmanned stores using radio frequencies. The radio frequency use millimeter wave in the 30 GHz to 300 GHz band. Due to the short wavelength and strong straightness, it is a frequency with less grayness and less interference due to radio absorption on the object. A millimeter wave radar is used to solve the problem of personal information infringement that may occur in conventional CCTV image-based pose estimation. Deep learning-based pose estimation models generally use convolution neural networks. The convolution neural network is a combination of convolution layers and pooling layers of different types, and there are many cases of convolution filter size, number, and convolution operations, and more cases of combining components. Therefore, it is difficult to find the structure and components of the optimal posture estimation model for input data. Compared with conventional millimeter wave-based posture estimation studies, it is possible to explore the structure and components of the optimal posture estimation model for input data using genetic algorithms, and the performance of optimizing the proposed posture estimation model is excellent. Data are collected for actual unmanned stores, and point cloud data and three-dimensional keypoint information of Kinect Azure are collected using millimeter wave radar for collapse and property damage occurring in unmanned stores. As a result of the experiment, it was confirmed that the error was moored compared to the conventional posture estimation model.
본 연구는 대학생의 이메일 기록관리 행태와 대학 이메일 정책에 관한 인식을 파악한 것이다. 이를 위해 국내 대학에 재학 중인 대학생 317명을 대상으로 이메일 기록관리의 필수요소인 이메일 공통사항, 작성, 관리, 보존, 인식, 총 5가지 항목으로 구성된 설문조사를 실시하였다. 또한 대학의 이메일 서비스 제공 방법에 따라 구글을 이용하는 대학, 마이크로소프트를 이용하는 대학, 자체 웹메일을 이용하는 대학, 총 3가지 유형으로 나눠 6명을 심층 면담하였다. 조사 결과 대학생은 이메일을 주소록, 클라우드 스토리지, 파일 저장, 협업 도구로 사용하고 있었고 기록생애주기에 따라 이메일을 체계적으로 관리하는 데에는 어려움을 겪고 있었다. 또한 모바일 서비스 및 첨부파일 보존에 한계가 있는 대학 자체 웹메일보다 부가기능의 사용이 가능한 외부 이메일 플랫폼 이용을 선호하는 경향이 나타났다. 이러한 대학생의 이메일 기록관리를 지원하기 위해 졸업생 이메일 계정 유지, 충분한 이메일 저장 공간 제공, 대학생 대상 이메일 기록관리 교육 및 가이드라인 제공 등을 제시하였다.
Objectives: This study is based on a visiting oral health care intervention program in the community care. This qualitative study was conducted through in-depth interviews to identify awareness and attitudes regarding intervention program among older adults. Methods: The research team visited the homes of the target older adults and conducted in-depth interviews for approximately an hour using a semi-structured questionnaire. The collected voice recordings were transcribed using Clova Note, and AI program by Naver. Using the 'Word Cloud Generator 3.7' program, words of high importance and interest from interview answers were extracted, visualized, and analyzed. Results: Participating older adults acknowledged that their quality of life related to oral health could be improved by increasing the level of oral health awareness and oral health knowledge through the intervention program. In addition, the older adults indicated that their oral hygiene management ability improved compared to before the intervention through expert oral hygiene management and oral health education. Further, as the level of oral health knowledge increased, so too did satisfaction with the intervention program increase. Conclusions: The intervention program for visiting oral health care showed a positive effect on the awareness and attitude of older adults. Thus, it is suggested that education for continuous competency enhancement of dental hygienists and multidisciplinary education for the improvement of general health and quality of life of older adults should be promoted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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