• 정보보호학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.33-43
• /
• 2006

기관이나 기업은 효율적인 개인별 서비스를 위해 정보주체의 동의하에 개인정보를 수집 관리하고 있다. 그러나 데이터 베이스 관리자를 비롯한 정보사용자들은 저장된 개인정보를 무분별하게 접근하여 개인정보 오남용과 유출가능성을 높아지고 있다. 개인정보 보호를 위해 기관이나 기업이 자체 정책에 따라 개인정보에 대한 접근제어를 하는 시스템이라 할지라도 정보주체 자신의 정보에 대한 접근제어가 의도를 충분히 반영하기가 어렵다. 이 논문에서는 암호기법을 이용하여 정보사용자의 불법적인 접근을 차단하고 정보별로 접근제한을 할 수 있는 프라이버시 정책 기반의 접근제어 기법을 제안한다. 제안 기법에서 개인정보는 각기 다른 키로 암호화하여 데이터베이스에 저장된다. 정보주체는 자신의 정보 접근권한에 대한 정책을 세우며, 그 정책에 따라 정보사용자에게 키를 부여하므로써 정보 접근의 통제가 가능하다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제8권3호
• /
• pp.22-29
• /
• 2020

4차 산업혁명은 초기 단순 제조업 혁신에서 사회 및 경제분야에서 다양한 기술적 융합 방향을 이끄는 메가 트랜드로서 국가별로 진행하고 있다. COVID-19와 같은 감염병의 유행은 디지털 중심의 비대면 비즈니스를 경제 운영에서 전환되고 있으며 온라인화 확산을 위해서는 개인 맞춤형서비스를 위한 AI와 빅데이터 기술의 활용은 필수적이다. 이 논문에서는 4차산업혁명을 주요한 기술 특징 및 정부에서 추진하는 디지털 뉴딜의 효과적 이행을 위해 핵심 기술인 인공지능기술의 적용을 중심으로 사례를 분석하고 재난대응 분야에서의 활용 사례를 기술한다. 재난대응 활용사례로서 AI 조력자는 긴급호출에서 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시한다. 이를 위해 AI 조력자는 적응적 대응을 위한 음성인식 데이터 기반 분석 및 변환 텍스트의 재난 분류를 제공한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.115-124
• /
• 2021

코로나(COVID-19) 폭발로 인해 비접촉 서비스의 특징과 장점이 갈수록 두드러졌고 스마트호텔의 발전이 가속화되었다. 본 연구는 서로 다른 접촉점에서고객 체험 과정에 발생하는 스마트 서비스 체험을 식별, 분류 및 정의하는 데에 목적을 두고 있다. 기존 연구와 문헌을 바탕으로 스마트 호텔의 개념과 특징에 대해 연구 토론해 보았다. 스마트 호텔의 스마트 체험 인자와 고객 접촉점을 활용하여 분석 프레임 워크를 디자인하였다. 이로써 중국에서 선별된 스마트 호텔에 대해 현장 조사 및 분석을 수행한다. 사례 분석 결과를 보면 스마트 호텔의 고객 체험 디자인이 교호성, 개별화, 접근 가능성, 정보성, 프라이버시 안전성에 어느 정도 발전하고 있다는 것을 알 수가 있다. 위의 결과를 바탕으로 본 논문에서는 미래의 스마트 호텔 CX 디자인이 개인화된 서비스 관련 체험을 개발하기 위해 데이터를 통합하는 방향으로 발전하는것을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권9호
• /
• pp.1224-1230
• /
• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권12호
• /
• pp.1565-1570
• /
• 2019

빅데이터를 활용한 다양한 가능성에 대해서는 최근 수년 동안 지속적으로 이야기되어 왔다. 한편으로 개인정보보호의 중요성 또한 점차 강조되고 있는 것이 현실이다. 빅데이터의 활용성을 높이기 위해 개인과 관련된 다양한 정보들을 취합하는 과정에서 개인을 어느 정도까지 특정할 것인가 또는 빅데이터를 구축하고 활용하는 여러 기업들이 개인정보를 어느 수준까지 활용하여 개인화 서비스를 제공해야 하는가와 같은 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 개인정보의 보호와 관련하여 유럽의 GDPR과 미국 캘리포니아주의 CCPA 사례를 살펴보고 국내의 빅데이터3법 개정안에 대해 살펴보았다. 또한 개인정보의 빅데이터 활용에 있어 비식별화된 정보의 재식별 가능성에 대한 고려, 개인정보 사용 동의의 사회적 비용 측면, 민간과 정부의 빅데이터 구축과 결합에서 발생가능한 문제, 규제환경 형성에서의 정책적 시사점에 대해 논의하였다.

• 구강회복응용과학지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.203-210
• /
• 2020

현대사회는 4차 산업혁명 시대를 맞아 정보통신기술의 발달로 환자 개인 맞춤 의료서비스가 확대되고있다. 이러한 변화에 따라 질병의 진단, 환자 감시, 의사결정 지원에 디지털 의료기기가 활용되기 시작했으며 최근엔 장애나 질병예방, 관리 또는 치료하기 위한 목적의 소프트웨어 의료기기가 각광받고 있다. 본 종설은 현재 미국을 중심으로 활발하게 이뤄지고 있는 치료 목적의 소프트웨어에 대한 개념과 현황을 파악하고 앞으로 어떤 분야에서 적용될 수 있는지 알아보고자 한다. 또, 스마트 헬스케어와 관련된 국내 정책 동향을 파악해 다가올 의료계의 변화에 발맞춰 치과 임상에서 가능한 디지털기반 소프트웨어 의료기기의 적용에 대해 알아보고자 한다.

• 한국의류산업학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.279-288
• /
• 2022

This study aims to derive the need for middle-aged women to consider using fashion product applications, styling, and personalized styling services. To analyze the fashion styling considerations of middle-aged women, 200 women in their 40s and 50s were surveyed. Middle-aged women usually tend to shop through home shopping, department stores, fashion soho (Small office home office) malls, and open market-type applications, and purchase fashion products more than two or three times a month, spending an average of less than 50,000 won per month. Middle-aged women consider choosing appropriate clothing based on the occasion and place, complementing the flaws of the changed body type as well as taking into account the weather in the styling process, and seek to showcase a sophisticated, luxurious, and youthful image through styling. However, they are confused and face difficulties in fashion styling, with regard to not only overall body shape but also partial body changes, such as increasing waistline, flabby thighs and arms, and decreasing hip volume. In addition, middle-aged women were looking for expert advice on styling to help them look the best. They also wanted to solve the difficulties of making a right choice amid the overflowing information related to fashion. The results of the study contribute to identifying products that meet the needs of middle-aged women and help develop detailed consumer-tailored marketing strategies, thereby improving sales of fashion products.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.39-47
• /
• 2023

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.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.11-19
• /
• 2023

본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.223-228
• /
• 2023

정보통신정책연구원에 따르면 OTT 서비스가 처음 등장한 2017년도로부터 4년간 33.4%라는 성장률을 보였다. 또, 한국수출입은행은 지난 2020년 국내 OTT 시장이 7801억원 규모라 발표하였다. 이런 OTT 시장의 발전은 OTT 서비스 플랫폼 간의 경쟁을 부추겨 OTT 서비스의 영상 추천 등과 같은 편의 기능에 대한 이용자 만족이 OTT 서비스 시장 경쟁에서 중요한 요소로 작용할 것으로 보인다. 현재 OTT 시장은 사용자의 맞춤형 추천을 위해 여러 데이터를 사용하고 있지만 앱 내부에서의 데이터만을 사용했다는 한계가 있다. 이에 개개인의 맞춤형 추천을 위한 앱 외부의 사용자 개인 데이터 활용을 제안하였으며, 설문 조사 결과 사용자의 만족도는 넷플릭스 추천 콘텐츠 대비 제안한 방법을 토대로 한 추천 콘텐츠가 23.72% 더 높은 것으로 나타났다.