• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.121-137
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• 2019

비식별화는 데이터셋으로부터 개인정보를 제거함으로써 개인을 식별할 수 없도록 하는 방법으로, 정보를 수집, 가공, 저장, 배포하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출 위험도를 낮추기 위해 사용한다. 그간 비식별화와 관련된 알고리즘, 모델 등의 관점에서 많은 연구가 이루어졌지만, 대부분은 정형 데이터를 대상으로 하는 제한적인 연구로, 비정형 데이터에 대한 고려는 상대적으로 많지 않은 실정이다. 특히 비정형 텍스트가 빈번히 사용되는 의료 분야의 경우에서는 개인 식별 정보들을 단순 제거함으로써 개인정보 노출 위험도는 낮추지만, 그에 따른 데이터 활용성이 떨어지는 점을 감수하는 실정이다. 본 연구는 개인정보 보호 이슈가 가장 중요하고 따라서 비식별화가 활발하게 연구되고 있는 의료분야 데이터 중 비정형 텍스트를 대상으로 k-익명성 보호모델을 적용한 비식별화 수행 방안을 제시하고, 비식별화 결과에 대한 새로운 유용도 측정 기법을 제안하여 이를 통해 직관적으로 데이터 활용성을 판단할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 연구의 결과물이 의료 분야뿐만 아니라 비정형 텍스트가 활용되는 모든 산업 분야에서 활용될 경우, 개인 식별 정보가 포함된 비정형 텍스트의 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.128-133
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• 2021

현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.555-564
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• 2013

최근 모바일 기기의 혁신적 진화와 태블릿 PC나 스마트폰의 급격한 확산이 이루어지면서 개인의 일상뿐 아니라 기업의 업무용 애플리케이션에도 새로운 변화가 이루어지고 있다. 특히 수개월 이상의 개발 기간이 필요한 중대형 업무용 모바일 애플리케이션의 경우 그 복잡도나 중요도가 급격하게 늘고 있다. 현재 애자일 기반의 모바일 애플리케이션 개발 프로세스가 이러한 중대형 모바일 애플리케이션 개발에 사용되지만, 개발자의 숙련도에 대한 높은 의존도와 상세 작성지침들의 부족한 현상등의 문제점들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 S-MADP (Smart Mobile Application Development Process)를 제안한다. S-MADP은 객체지향 설계프로세스를 확장한 서비스 기반의 중대형 모바일 애플리케이션을 위한 개발 프로세스이다. 다양하고 제한된 모바일 기기들의 리소스를 보다 효과적으로 사용하는 애플리케이션의 개발을 위해 사용자 요구사항을 서버기반 또는 클라이언트기반의 서비스로 정의하고 효과적인 서비스의 재사용을 위한 상세지침들을 제공한다. 또한 다양한 사용자 인터페이스를 지원하는 화면 개발을 위한 효과적인 UI설계 상세지침을 지원한다. S-MADP의 성능을 검증하기 위해 3개사의 대형 업무용 모바일 애플리케이션 개발 프로젝트를 진행하였고 그 결과를 분석하였다. 수행된 프로젝트들은 TB사의 'TBS(TB Mobile Service) 3.0', TS사의 '모바일 앱스토어'와 TG그룹의 '모바일 그룹웨어' 프로젝트들이다. 프로젝트를 수행한 결과, 기존의 애자일 기반의 모바일 애플리케이션 개발 프로세스를 사용할 때에 비해서 S-MADP은 모바일 애플리케이션 개발 환경에서 중점적으로 고려되어야 하는 '리소스 사용의 최소화', '서비스 기반의 설계', '모바일 기기에 적합한 사용자 인터페이스'에 대한 상세설계 내용을 보다 자세히 제공하는 것으로 확인되어, 개발된 모바일 애플리케이션의 사용성, 유지보수성, 효율성을 향상 시킨다고 분석되었다. 또한 S-MADP를 현장 적용한 결과 애자일 기반의 개발 프로세스에서 예상된 성능보다 25%향상된 성능으로 중대형 모바일 애플리케이션을 개발 할 수 있음을 확인 하였다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.77-86
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• 2004

사용자 중심 디자인(User-Centered Design)은 주어진 환경(Context)에서의 사용자 행동(Activity)을 모델링 하여 사용자가 기능적, 논리적으로 주어진 작업(Task)을 수행해 낼 수 있는 상품의 디자인을 가능케 하는데 크게 기여한 바 있다. 그러나 사용자 중심 디자인은 사용하기 편하고 유용한 측면을 디자인하는 데는 큰 기여를 했지만, 소비자의 감성 및 문화를 고려한 상품 디자인을 개발하는 측면에서는 아직 성공적인 사례를 제시하지 못했다는 비난을 받고 있는 것도 사실이다. 이는 사용자 중심 디자인이 사용자의 요구사항 (기능적인 요구 사항)에만 치중하는 접근법이기 때문으로, 사용 상황이 중요한 공공 시설물이나 기업 소프트웨어의 개발에는 적합하지만 소비자를 직접 대상으로 하는 디지털 컨텐트 및 디지털 가전의 디자인을 위해서는 부족한 면이 없지 않아 있는 것으로 발표되고 있다. Jordan은 이러한 문제법의 해결안을 제시하면서, 사용자 요구사항의 다차원적(개인적, 사회적, 인지적, 물리적) 접근법을 제안하였고, 그것을 Pleasure-based Approach라고 명명하였다. Jordan도 사용자 조사의 중요성은 부각하였지만, 사용자 조사의 결과를 상품 개발에 접목시키기 위한 방안은 제시하고 있지 못했다. 본 논문에서는 Kano의 상품 속성 모형을 도입하여 사용자 조사 방법과 상품 요소 도출과의 연결고리를 발견하고자 하였다. Kano 모델에서는 상품 요소를 크게 기본요소, 퍼포먼스요소, 엑셀런트 요소로 나누어 설명하고 있다. 퍼포먼스 요소는 설문조사와 같이 직접적으로 고객으로부터 얻을 수 있는 요소로 설명하고 있다. 그러나 기본요소 및 엑셀런트 요소는 직접적인 사용자 조사를 통해서 얻을 수 있는 요소가 아니라 고 주장하고 있고, 이런 요소들을 도출하기 위하여 경쟁상품분석, 참여적 소비자 조사 등과 같은 방법이 도입되어야 한다. 고 말하고 있다. 이에 본 연구에서는 '13-18 청소년용 온라인 커뮤니티 컨텐트 개발 프로젝트' 를 중심으로 엑셀런트 요소 및 퍼포먼스 요소를 도출하기 위한 참석 관찰의 프레임 워크를 제시하고, 그 결과를 기능적 요소, 감성적 요소로 정리하여 상품개발에 활용하도록 하였다. 본 연구의 의의는 상품개발에 사용자 조사의 필요성 및 활용도를 실질적인 프로젝트를 통하여 시도해 보았다는 데 있다고 할 수 있겠다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.137-152
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• 2017

정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.