본 연구에서는 한국미디어패널조사 데이터를 이용하여 프라이버시 염려가 인터넷 활동성에 미치는 영향에 있어 보안역량의 조절효과를 탐색하였다. 이를 위해 2(프라이버시 염려 고/저) × 2(보안역량 고/저) 집단 간 실험설계를 적용하여 총 4개의 집단을 대상으로 5가지 유형의 인터넷 활동성에 대한 분산분석을 실시하였다. 그 결과, 프라이버시 염려는 인터넷 활동성에 주 효과로 작용하는 것으로 나타났으며, 보안역량은 이 관계에서 조절적 역할을 하는 것으로 나타났다. 이는 프라이버시 염려가 있음에도 불구하고 인터넷을 통한 편익을 누리기 위해 개인정보 침해를 무릅쓰고 혹은 방어하며 인터넷 활동을 하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 프라이버시 역설에 대한 쟁점을 인터넷 활동의 유형 측면에서 조명하고 있다는데 학문적 의의가 있다. 또한 인터넷으로 연결된 사회 속에서 표현의 자유를 추구하는 개인들의 온라인 활동을 담보하기 위해서는 무엇보다 보안역량 제고를 위한 실무적 노력이 필요함을 시사한다.
최근 우리나라에서 일어나고 있는 재해의 규모 및 유형은 과거와 달리 다양화되고 있다. 하지만 우리나라는 이러한 여러 재해를 예측하기 위한 다양한 정보지원체계를 구축하지 못하고 있다. 현재 많은 기관에서 관련정보를 제공하고 있다. 이들 정보는 주로 웹으로 제공되고 있지만 대부분 실시간정보가 아니다. 본 연구에서는 기관들이 제공하는 정보와 함께 좀 더 양질의 실시간 정보를 제공하기 위해서 빅데이터를 활용한 정보지원을 주목하게 되었다. 빅데이터는 실시간성을 갖는 많은 양의 정보가 있고, 이를 이용하여 사용자맞춤 서비스를 할 수 있다. 그 중에서 트위터나 페이스북 등의 SNS는 재난이 발생했을 때 새로운 정보수집매체로서 이용할 수 있다. 그러나 너무 많은 정보로부터 필요한 정보를 자세히 검색하는 것은 무척 어렵고, 직감적인 정보수집이 곤란하다는 문제가 있다. 이를 위해서 본 연구에서는 트위터를 이용한 정보지원시스템을 개발한다. 시스템은 트위터 해시태그를 이용하여 정보를 검색한다. 또한 직감적으로 정보를 파악할 수 있도록, 지도상에 정보 매핑을 수행한다. 시스템의 평가를 위해, 정보추출, 매핑정도, 추천속도를 평가한다.
특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 SNS를 통한 모바일 광고의 이용과 회피의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하여 효과적인 모바일 광고 마케팅을 제공하기 위한 전략을 제시하였다. 분석결과에 따르면 첫째, 유용성, 참신성, 성가심 요인이 만족에 유의한 영향을 미치며, 유용성, 혼잡도, 성가심 요인이 불만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 모바일 광고에 대한 만족과 불만족은 이원적으로 존재하고 있고, 그에 따라 해당 광고에 대한 이용과 동시에 회피를 고려하고 있는 것을 확인 할 수 있었다. 셋째, 효과적인 모바일 광고는 적당한 수준의 성가심을 통해 광고에 대한 지루함을 방지하고, 다른 광고보다 유용한 정보의 제공과 함께 신선한 형태로 활용해야 함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 모바일 광고 제공업체가 향후 고객이 원하는 유형의 모바일 광고를 제작하는데 있어 중요한 기준이 될 수 있다는 점을 시사한다.
본 연구의 목적은 소셜 네트워크 서비스를 협력학습에 활용할 때 학습 과정에 어떠한 영향을 미치는 지를 밝히는데 있었다. 본 연구의 대상은 소셜 네트워크 서비스 유형에 따라 1) 카카오톡 2) 페이스북, 3) 카카오톡과 페이스북 동시 활용, 그리고 4) 소셜 네트워크 서비스를 활용하지 않은 집단으로 구분하였다. 네 집단 모두 사전 검사에서 모바일 효능감, 진로 결정 자기 효능감, 수업 흥미도에 있어서 차이가 없는 것으로 나타났다. 사후 검사에서는 협력 능력 평균 점수에 있어서 카카오톡을 이용하거나 카카오톡과 페이스북을 동시에 활용한 집단이 페이스북을 이용하거나 소셜 네트워크 서비스를 활용하지 않은 집단보다 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 페이스북에서 생성된 메시지 분석 결과는 카카오톡과 페이스북을 동시에 활용한 집단이 페이스북만을 활용한 집단보다 많은 메시지 생성 뿐 아니라 평균 메시지를 읽는 수, 댓글 수, '좋아요' 클릭 수에 있어서 현저히 높은 것으로 나타나 이러한 통계적 의미를 뒷받침하고 있다.
현재 스마트폰의 급격한 보급과 IoT을 대상으로 활성화로 인해 소셜네트워크 서비스를 이용하여 악성코드를 유포하거나 지능화된 APT와 랜섬웨어 등과 같은 지능적인 침입이 진행되고 있고 이로 인한 피해도 이전의 침입보다는 많이 심각해지고 커지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이런 지능적인 악성 코드로 이루어지는 침입행위를 탐지하기 위하여 지능적인 침입 상황 인식 추론 시스템을 제안하고, 제안한 시스템을 이용하여 지능적으로 진행되는 다양한 침입 행위를 조기에 탐지하고 대응하게 하였다. 제안 시스템은 이벤트 모니터와 이벤트 관리기, 상황 관리기, 대응 관리기, 데이터베이스로 구성되어 있으며 각 구성 요소들 사이에 긴밀한 상호 작용을 통해 기존에 인식하고 있는 침입 행위를 탐지하게 하고 새로운 침입 행위에 대해서는 학습을 통해 추론 엔진의 성능을 개선하는 기능을 통하여 탐지하게 하였다. 또한, 지능적인 침입 유형인 랜섬웨어를 탐지하는 시나리오 통하여 제안 시스템이 지능적인 침입을 탐지하고 대응함을 알 수 있었다.
불과 3년의 짧은 기간에 1조 5천억 이상의 시장규모와 소비자를 구축한 소셜커머스는 공동구매형 외에도 소셜링크형, 프로모션형, 온오프 연동형 등이 있는데, 고객에게 혜택과 재미를 주는 소셜쇼핑 경험을 통해 고객 스스로 판매와 마케팅 활동에 참여한다는 측면에서 판매자에게 큰 가치를 준다. 본 연구는 최근, 수익 증진과 공공서비스 품질 및 고객만족도 향상이라는 서로 다른 성격의 목표를 달성하여야 하는 공공기관이 소셜커머스 거래방식을 도입하여 고객들을 구매자와 전파자로 적극 참여시키도록 하는 공공 소셜커머스 전략을 제안하는 것이다. 연구의 수행을 위해 31개의 공공기관들을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰와 설문조사를 수행한 결과, 공공서비스에서 SNS 사이트와 연동시키는 소셜링크형과 위치기반서비스를 이용한 오프라인 연동형이 가장 활용도가 높을 것으로 파악되었으며, 수익을 지향하는 선택적 서비스에서는 공동구매형, 프로모션형 등도 적극 활용할 수 있을 것으로 예측되었다. 공공 소셜커머스 도입으로 기대되는 성과로는 신속성, 신뢰성, 맞춤성, 호감성, 편리성, 공공성, 파급성, 그리고 판매증진, 생산성 향상, 새로운 수익모델 발굴 등 다양한 성과들이 도출될 것으로 판단되었다.
본 연구는 COVID-19 대유행에 의한 우울감과 공원 이용행태의 관계를 온라인상에 게시된 공원 이용에 대한 게시물을 이용하여 분석하고자 하였다. COVID-19 방역이 활발해진 기간 동안 네이버와 다음의 블로그 및 카페에서 '공원'과 '우울'을 포함한 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network)분석을 하였다. 연구결과, 우울감을 언급한 공원 이용자는 '보다', '산책/걷다', '먹다'의 이용행태를 주로 보였고, 소통 행태인 '보다'를 중심으로 다른 이용행태들이 연결되는 것으로 나타났다. CONCOR 분석 결과, 소통 행태 및 동적 행태의 군집의 경우, 단일 행태 유형으로 군집이 형성되어, 우울감을 언급한 이용자는 공원을 소통활동과 신체활동을 위한 공간으로 인식하는 경향이 나타났다. COVID-19의 대유행으로 소통활동과 신체활동의 결핍이 증가되었고 공원에서 이를 해소하려는 것으로 해석되었다. 또한 우울감의 발생으로 상대적으로 소극적인 이용행태가 주요한 이용행태로 나타났다. 본 연구결과는 도시민에게 효과적인 공원의 조성 및 관리 계획에 유용할 것으로 판단되었다. 후속 연구에서 COVID-19 대유행과 우울감의 유무를 연계한 공원 이용자의 이용행태 분석이 필요한 것으로 판단되었다.
본 연구는 간호대학생의 대인관계문제와 우울관계에서 온라인 및 오프라인 사회적 지지의 조절효과를 파악하기 위하여 구조모형 분석을 이용한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 간호대학생 264명을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0과 Smart PLS 3.0을 활용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, PLS-SEM(Partial Least Square Structural Equation Model)을 사용하여 분석하였다. 연구결과 대인관계문제와 온라인 사회적 지지가 우울 증가에 유의미한 영향을 미쳤으며 오프라인 사회적 지지가 우울감소에 유의한 영향을 미쳤다. 그리고 대인관계문제와 우울과의 관계에서 오프라인 사회적 지지만이 조절효과에 유의한 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 대인관계문제로 인한 우울 감소를 위해 오프라인 사회적 지지가 적극적으로 제공되어야 하며, 온라인 사회적 지지의 조절효과를 확인하기 위해 SNS를 통한 인간관계유형 등 관련 변수를 포함함 반복 연구를 제안한다.
본 연구는 음경의 특성에 따른 조루증 및 발기능을 비교하고자 하였다. 99명의 성인 남성은 음경의 특성, 조루증, 발기능에 대한 설문조사에 응답하였다. 설문을 확인하는 과정에서 누락이 있거나 불완전한 응답을 제외한 69명의 설문을 분석하였다. 수집한 모든 데이터는 SPSS 22를 이용하여 독립 t 검정, 카이제곱 검정을 통하여 확인하였다. 연구 결과, 귀두가 음경보다 더 굵은 유형은 비슷한 유형과 비교하여 주관적 조루, 객관적 조루에서 유의한 차이가 있었다(p<.05). 주관적 조루인 자는 없는 자와 비교하여 객관적 조루, 치료의향, 성교 만족도에서 유의한 차이가 있었다(p<.05). 객관적 조루의 유무, 조루증 치료의향의 유무, 결혼 유무는 성교 만족도에서 유의한 차이가 있었다(p<.05). 경제 수준이 높은 자는 보통 또는 낮은 자와 비교하여 발기능 자신감에서 유의한 차이가 있었다(p<.05). 본 조사연구의 결과는 음경의 특성에 따른 조루 및 발기능은 차이를 나타낼 수 있음을 시사하며, 조루증과 발기능 장애가 있는 남성의 성기능 재활을 위한 중재 프로그램 개발의 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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