The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.
딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.
확장성 문제와 도메인간 상호 동작성 문제 등으로 인해 인터넷에서 IP 멀티캐스트 기능의 지원이 지연되고 있음에 따라 IPTV와 같은 실시간 멀티미디어의 멀티캐스트 응용을 P2P(Peer-to-Peer) 방식으로 지원하는 P2P 스트리밍 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문은 참여자간 상호 작용이 보다 활발한 개인 IPTV와 비디오 컨퍼런스 등과 같이 QoS(Quality of Service)에 민감한 멀티미디어 멀티캐스트 응용을 위한 P2P 스트리밍 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 P2P 스트리밍 기법은 응용이 자신의 신뢰성 요구에 부합되도록 백업 피어(Backup Peer)가 배치된 P2P 스트리밍 트리를 구축함으로써 피어 이탈에 따른 재연결 지연(Reconnection Delay)을 축소하여 그에 따른 스트리밍 데이터의 손실을 최소화한다. 그리고 피어의 대역폭 정보와 종단간 지연시간 정보를 분산 방식으로 유지함으로써 참여 피어가 연결될 목표 피어를 신속하게 결정할 수 있게 하여 피어의 참여 지연시간인 스타트업 지연시간(Startup Delay) 획기적으로 줄인다. 또한 본 논문에서 제시한 P2P 스트리밍 기법은 대역폭과 종단간 지연 시간에 따른 피어 수락 제어(Peer Admission Control) 기능을 제공함으로써 멀티캐스트 응용의 종단간 지연 시간 요구사항에 부합되는 스트리밍 서비스를 제공한다.
시대변화에 따라 제품에 대한 소비자의 구매 결정기준과 제품 공급방법은 끊임없는 변화가 거듭되었다. 디지털기술을 응용한 on-line 시스템이 상품에 대한 정보를 전달하고 생산과 구매가 동시적으로 일어나는 시장체제가 형성하게 되었다. 그 결과 소비자 중심의 브랜드 구축이 중요한 과제가 되고 있다. 따라서 실증조사를 통하여 경제 사회 환경 변화에 따른 소비자의 의식구조를 파악하고, 이 변화에 따른 소비자의 구매결정 기준을 이해하고자 한다. 소비자의 구매태도를 만족, 선호, 재구입, 추천으로 기준을 설정하고, 이들 4개의 기준에 미칠 수 있는 브랜드 이미지의 요인들의 영향을 파악하였다. 브랜드 이미지의 효율적 형성을 위하여서 생성되는 소비자(고객) 중심의 브랜드 가치는 실증분석을 통하여 얻어진 결과를 보면 사회생활가치, 정서가치, 개성적가치 수용하여 브랜드이미지에 적용하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 연구결과에서 도출된 브랜드 이미지의 공통적 요인으로는 차별성가 고객 중심의 일관성 및 개성적, 감성적 요인들을 부각 시를 수 있는 행태로 브랜드 이미지화를 도모할 필요가 있다는 결과가 나타났다. 따라서 본 연구는 미래 지향적이고, 소비자에게 인지 연상되는 기능을 보다 효과적으로 증대시킬 수 있도록 고객 중심의 브랜드 창출을 위한 가이드라인을 제시하였다.
모바일 기기 사용자가 증가함에 따라서 민감한 개인정보를 보호하기 위해 다양한 사용자 인증 방식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지식기반 기법들은 인증 수단 노출이 쉬워 보안성이 저하되는 단점이 존재하며, 소유기반 기법들은 서비스를 사용하기 위한 구축비용 증가 및 사용자 편리성이 낮은 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본인의 스마트 기기를 활용하는 사용자 인증 기법인 FIDO 인증 시스템이 제안되었다. FIDO 인증 시스템은 사용자의 생체 정보기반 인증을 수행하기 때문에 인증 수단이 유출되는 위험이 낮으며, 아울러 사용자의 스마트 기기에 인증 정보를 저장하기 때문에, 서버 해킹에 의한 사용자 정보가 노출되는 문제점을 해결한다. 이를 통해 서비스의 보안 수준에 맞는 사용자 인증기술을 선정하고 활용할 수 있다. 논문에서는 FIDO 인증 시스템에 대해 소개하고, FIDO UAF 클라이언트-서버 개발에 필요한 주요 부분을 설명하고 실제 ebay에서 제공하는 UAF 오픈소스를 활용한 구현 예제를 보여준다.
최근 개인 휴대 통신에 대한 관심도가 증가하면서 B-ISDN (Broadband Integrated Services Digital Network)과 같은 기존의 유선 망에서 제공하던 다양한 멀티미디어 응용 지원을 무선 망으로 확장시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 유선 망에서는 멀티미디어 응용 지원을 위해 QoS (Quality of Service) Provisioning에 관한 많은 연구가 되어 있으나 무선 망에서는 이동성과 무선 전파의 열악한 전송으로 인해 새로운 QoS Provisioning 방법에 관한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 무선 망의 특수성으로 인해 발생할 수 있는 서비스의 질 저하와 강제 종료를 줄임으로써 지속적인 QoS를 보장해 주고 한정된 무선 자원을 효율적으로 사용하며 처리에 의한 오버헤드를 줄이기 위하여 다음과 같은 세 가지 방법을 제안하였다. 첫째, 핸드오프 강제 종료율을 줄이기 위하여 대역폭 예약 방법을 사용하되 특정 셀의 트래픽 특성에 맞게 또한 시간대에 따른 트래픽 특성에 따라 예약 대역폭의 양을 조절하는 적응적 대역폭 예약 방법이다. 둘째, 많은 경우 각 셀의 트랙픽 변화는 일정한 주기로 변화한다는 특성에 따라 과거의 트래픽 정보를 이용하는 예측 기반의 대역폭 예약 방법이다. 마지막으로 호의 종류, 트래픽 특성, 단말기의 이동 속도에 따라 다른 우선 순위에 의해 호 수락 제어를 수행하는 우선 순위 기반의 호 수락 제어를 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 방법과 성능 비교하여, 요구되는 수준의 QoS 보장과 효율적인 자원의 사용, 요구되는 처리비용의 최소화를 통해 전체 시스템의 성능 향상을 입증하였다.Abstract As interest in wireless hand-held terminals and in personal communications services increases recently, there have been broad studies on the ways to support multimedia applications provided in wired networks such as B-ISDN (Broadband Integrated Services Digital Network) in wireless networks. However, since many studies have focused on Quality of Service (QoS) Provisioning in wired networks to provide multimedia applications, new methods of QoS Provisioning are needed in wireless networks to resolve the problem of wireless channel fading and the difficulty of mobility occurred in wireless networks. This paper proposes three schemes of QoS Provisioning in wireless networks which will make continuous QoS guarantee and efficient use of limited wireless resources possible. The first scheme reserves bandwidth in proportion to the amount of real-time traffic in the neighbor cells to decrease the handoff dropping rate of delay sensitive real-time connections, adapting reserved bandwidth for efficient resource utilization. The second scheme is predictive bandwidth reservation scheme that utilizes the past handoff information. It can decrease overheads required to adapt bandwidth reservation. The last scheme is priority-based call admission control prioritizing traffic type (real-time traffic/ non-real-time traffic), connection type (new connection /handoff connection), and mobile terminal speed (fast mobile/slow mobile). Simulation results show that the proposed QoS Provisioning schemes improve the total system performance by achieving three goals - required QoS guarantee, higher bandwidth utilization and less overhead.
이 연구는 한국 언론과 미국 AP통신의 노근리 양민학살 사건 보도에 어떤 차이가 있었는지 취재원 사용을 중심으로 기사를 분석하고, 그러한 차이를 초래한 원인이 무엇이었는지 매체사회학적 관점에서 살펴보고자 했다. 비교를 위해, AP통신의 보도에 이르기까지 사건의 실체를 다룬 기사들만 선택하여 분석한 결과, 한국 언론은 대부분 매우 적은 수의 취재원을 활용했고, 그것도 피해자 측 취재원에만 의존한 데 반해, AP통신은 피해자와 가해자 양측에서 훨씬 많고 다양한 취재원을 활용했음이 밝혀졌다. 이처럼 한국 언론은 AP통신에 앞서 일찍부터 노근리사건을 보도해왔음에도 불구하고 '취재원의 다양성'을 확보하지 못함으로써 사건의 진실을 온전히 규명하는 데 실패한 것으로 보인다. 노근리사건을 취재했던 기자들과의 인터뷰를 통해 이러한 차이를 가져온 매체사회학적 요인을 분석한 결과, 개인적 차원에서는 한국의 기자들이 AP 기자들에 비해 노근리사건의 뉴스가치를 상대적으로 낮게 평가했던 것으로 확인되었다. 조직 내부적 차원에서는 한국의 언론사가 AP통신과 달리 이러한 종류의 사건을 적절히 다루기 위해 필요한 취재시스템과 인적, 물적 자원을 갖추지 못했고, 또한 입장이 다른 관계자들을 골고루 취재원으로 활용하는 관행도 제대로 확립하지 못한 점이 지적되었다. 그리고 조직 외부적 차원에서는 한국 언론이 민주화에 힘입어 노근리사건과 같은 정치적으로 민감한 문제를 다룰 수 있게 되었음에도 불구하고 기사화 과정에서 여전히 '친미' '반공' 이데올로기에서 비롯된 자아 검열기제에 일정하게 영향을 받은 것으로 나타났다.
1인 미디어콘텐츠의 인기가 증가됨에 따라 이용자의 개인성향이 1인 미디어에 대해 가치를 지각하고 타인에게 추천하려는 의도에 대한 인과관계를 살펴보았다. 단조롭고 반복적인 일상에 대해 권태로움을 민감하게 받아들이는 성향과 새로운 정보 및 자극을 탐색하며 추구하려는 성향이 높은 사람은 1인 미디어콘텐츠에 대해 감정적 가치, 지식적 가치, 경제적 가치를 지각할 것으로 보고 가설을 설정하였다. SPSS21을 이용하여 다중회귀분석을 통한 가설검증결과, 신기성 추구성향은 감정적 가치, 지식적 가치, 경제적 가치에 모두 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 새로운 것을 탐색하고 즐기고자 하는 이용자들은 1인 콘텐츠를 통해 즐거움, 재미, 슬픔을 느낄 수 있는 가치를 지각하고, 새로운 자극을 지각하고 몰랐던 사실을 알게 되는 도구로 지식적 가치를 지각하며, 새로운 정보 및 상황을 탐색하는 데 저렴한 비용으로 즐길 수 있는 경제적 가치를 지각하는 것을 알 수 있다. 감각추구성향의 경우 지식적 가치에는 유의한 영향이 있었으나, 감정적 가치와 경제적 가치에 유의한 영향이 미치지 않는 것으로 나타났다. 권태감을 쉽게 느끼는 감각추구성향이 높은 사람은 1인 미디어 콘텐츠에 대해 호기심을 충족 가능하므로 지식적 가치를 지각하는 것을 알 수 있다. 그러나 저렴한 비용이나 무료 제공이 아니라 비용을 지불하고서라도 재미를 기대하는 것으로 나타났다. 따라서 감각추구성향이 높은 이용자는 지루한 콘텐츠를 이용하면서 경제적 가치를 지각하기보다 콘텐츠 비용을 지불을 하고서라도 지루하지 않고 재미있는 콘텐츠를 보기를 원하는 것을 알 수 있다.
이 연구는 근거이론 방법을 활용하여 부유층의 기부과정을 분석한 것이다. 이를 위해 본 연구는 자산규모 10억 이상의 부유층 중 사회복지관련 비영리조직에 지난 5년 동안 지속적으로 매년 1,000만원 이상을 기부해 온 연구참여자 11명을 선정하여 심층 인터뷰하였다. 자료분석 결과, 부유층의 기부과정에 대해 총 161개의 개념이 나타났고, 이를 33개의 하위범주, 14개의 상위범주로 유목화 할 수 있었다. 부유층의 기부과정에 관한 패러다임모형에서는 '기억과 관찰을 통해 배우고' '내 도리(道理)를 자각하며' '마음이 동(動)하는' 인과적 조건을 통해, '누린 자로서의 나눔을 실천하는' 중심현상이 발현되는 것으로 나타났다. 이러한 중심현상의 맥락적 조건은 '사람들의 평가를 의식함', '제한된 기부정보를 가짐', '기부환경을 불신함' 등이었으며, '관계의 활용' 및 '적극성의 배가(倍加)'로 구성되는 작용/상호작용 전략의 중재조건으로는 '내외적 지지받음'과 '신념에 의해 추동(推動)됨' 인 것으로 분석되었다. 그 결과로서 부유층은 기부를 통해 진정한 부자가 된 것 같은 감정을 갖으며, 기부가 삶의 일부이고, 더 나은 미래를 희망하는 결과를 경험하는 것으로 분석되었다. 부유층 기부과정의 핵심범주는 '누린 것을 나누는 관대한(generous) 나눔'이었으며, 이는 부유층의 기부가 이타적이라기보다는 도덕적 자기이익 추구 방향에서의 관대함 실천이라는 특성을 가지고 있음을 보여주는 것이다. 과정분석에서는 부유층이 기부를 시작하는 들어섬 단계에서 일상적 행함의 단계를 거쳐, 기부가 점진적으로 확대되는 순환적 진화단계를 통해 결국 체화의 단계에 이르는 것으로 분석되었다. 이 과정에서 부유층의 기부유형은 적극적 몰입형, 생활내재형, 주변학습형, 감정적동조형 등으로 구분되는 것으로 나타났다. 본 연구는 국내에서 처음으로 부유층의 기부과정을 근거이론 방법을 활용하여 심층적 이해를 구축하면서 그 과정 및 유형, 상황모형 등을 구체적으로 밝힘으로써 부유층 기부에 관한 이론구축 및 고액모금전략 개발에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 본다.
코로나19로 인한 온택트 서비스의 발달과 친환경 장례 문화의 사회적 이슈는 온라인 장례라는 새로운 문화의 필요성을 인식하게 하였다. 국내 기관 및 기업에서 온라인 장례 서비스 활성화를 위한 시도가 여러 차례 있었으나, 효과는 미약한 실정이다. 본 연구의 목적은 온라인 장례 플랫폼의 초기 사용자 경험 분석을 통해 사용성의 문제를 파악하고, 온라인 장례 플랫폼의 접근성 및 사용성을 향상할 수 있는 서비스 개발을 제안함에 있다. 이에 본 연구에서는 사용자 경험(UX), OOBE, FTUE 이론의 문헌 고찰을 통해 온라인 장례 플랫폼의 접근성과 사용성 향상에 영향을 주는 요인을 파악하고, 대표적 온라인 장례 앱 '메모리얼'을 연구 대상으로 선정하여 실험을 진행하였다. 초기 사용자 경험을 분석하기 전, 연구 대상인 앱 '메모리얼'의 UX 서비스 특성을 이해하고자 유사 타 서비스와의 IA를 비교 분석하였다. 또한 온라인 장례 플랫폼 사용 경험이 없는 피실험자 10명을 대상으로 Unpack-Setup/Configure-First Use 단계에 해당하는 태스크를 수행하고, 실험 과정을 UX Curve로 표현하여 부정적인 경험이 발생한 지점과 요인을 파악하였다. 그 결과, 주요 문제 요인으로 불필요한 UI 요소, 회원가입 단계에서의 민감한 개인정보 요구, 서비스의 몰입감 부족 등이 있었고, 개선 사항으로는 사용자 간의 감정 공유 및 원활한 소통 촉진을 위한 커뮤니티 기능 강화 등이 있었다. 이러한 인사이트를 반영하여 기존 앱 서비스의 문제점을 해결할 수 있는 서비스 개발을 제안하였다. 개발한 프로토타입의 타당성을 검증하고자 서비스 디자인 전문가 3인의 인터뷰를 진행하였다. 본 연구는 최근 부상하고 있는 온라인 장례 서비스의 질적 향상과 활성화에 기여하기 위해 진행되었으며, 온라인 장례 서비스의 현황을 이해하고, 서비스 접근성과 사용성 강화를 위해 필요한 요인을 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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