전자상거래의 발달로 인해 옥션과 같은 쇼핑몰은 효율적인 서비스를 위해 고객의 개인정보를 수집하고 관리하고 있다. 하지만 옥션의 개인정보 유출로 인해 그 피해가 기업이미지 손상뿐만 아니라 유출된 정보주체인 개인까지 피해를 주고 있다. 기관과 기업에서 개인정보를DB에 평문상태로 저장하고, 역할기반 접근제어기술을 이용하여 개인정보를 보호하고 있지만 DB관리자의 권한만 획득하면 옥션과 같이 개인정보가 쉽게 유출된다. 또한 역할기반 접근 제어기술은 정보주체의 민감한 정보에 대한 보호기술로 적합하지 않다. 이 논문에서는 정보 주체가지정한 민감한 정보를 암호화하여 DB에 저장하고, 정보주체의 개인별 정책에 따라 자신의 정보에 대한 접근을 엄격하게 제한하는 개인별 정책 기반의 접근제어 기법을 제안한다. 제안 기법을 통해 DB관리자로부터 안전하고, 개인정보 보호기술인 역할 기반 접근제어의 문제점을 보완하여 정보주체의 자기정보 제어권을 가진다.
정보통신 기술의 발전으로 우리는 사무실에서 개인용 컴퓨터를 이용한 방식의 회사업무처리에서 벗어나 스마트 기기를 이용하여 언제 어디서나 편리하게 업무를 처리하는 스마트워크 환경을 경험하고 있다. 오피스 프로그램을 이용하여 작성한 문서를 이메일 서비스를 이용하여 주고받던 것을 스마트 기기를 이용하여 사진을 찍고 모바일 메신저로 전송하는 것으로 대신할 수 있다. 제조현장에서는 보안문서인 작업지시서를 스마트 기기를 이용하여 사진을 찍고 공유하는 것을 쉽게 볼 수 있다. 본 논문에서는 제조현장에서 근로자의 스마트 기기에 남겨지는 보안문서 이미지 파일을 찾아내고 삭제 처리하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 광학문자인식 기술을 이용하여 이미지의 글씨를 인식한 후 키워드화 시켜 일치하는 비율을 통해 보안문서 이미지 파일을 검색해내고 삭제 처리한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 이용할 경우 중소기업에서도 효율성 높은 시스템을 구축하여 보안인식이 낮은 제조현장의 작업자들도 편리하게 보안문서 파일을 관리할 수 있다.
Online retailers' offline channel expansion is rapidly growing as an important consumer incentive strategy, despite the enormous initial costs of establishing a store. This study focuses on the offline channel operation of online shopping malls, and examines the effects and influencing factors of the channel expansion strategy from a consumer perspective. In-depth interviews were conducted with ten customers in their 20s and 30s who had visited online retailers' stores or purchased products. Major issues were extracted based on the framework of a channel effect mechanism proposed by Cao and Li (2015). Subsequently, it was found that existing online retailers could enhance brand image and perception by expanding their channels to offline stores. It was also emphasized that the consumer trust on the quality of the product in offline stores is a key variable, and it has a significant influence on consumer's continuous purchase and revisit intention. This study showed that borderless channel integration was the most important task when expanding channels of online retailers. So it will be necessary to strive for an omni-channel strategy so that channel integration can be strategically executed and consumers can interact regardless of channels.
빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터는 기존 방식으로는 관리와 분석이 어려운 데이터를 의미하며, 거대한 크기(Volume), 다양한 형태(Variety), 빠른 생성 및 유통속도(Velocity)의 특징을 가지고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 의미를 분석하였다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. 성경 중에서 신약성경의 4복음서의 데이터를 분석한다. 먼저 성경데이터를 수집하고 분석을 위한 필터링을 수행한다. 이후 R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 정확한 데이터의 분석을 위해 한 문장에서 나오는 단어들을 쌍으로 표현하고 단어 간의 관계성을 분석하는 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.
동영상이나 음성을 포함하는 멀티미디어 정보는 사람들이 쉽게 이해 가능하다는 점에서 활용도가 높다. 이러한 이유로 멀티미디어 정보를 저장한 IoT 장치가 스마트폰과 연동하여 정보를 전달하는 응용들이 연구되었다. 문제는 동영상이나 이미지 등으로 인해 정보의 크기가 IoT장치의 용량보다 커질 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 IoT 장치처럼 저장용량에 한계가 있는 경우, 저장 용량의 한계를 고려한 멀티미디어 콘텐츠 설계 기법을 연구하였다. 동영상이 문자보다 정보 이해도가 높은 반면 용량은 크다는 점을 고려하여 정보 이해도와 용량 간의 해법을 구하는 것이다. 정적미디어와 동적미디어의 크기를 변수로 하고 선형 계획법에 의거하여 해를 풀이한다. 사례 연구를 통하여 본 논문의 설계기법이 유용함을 보였다.
사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 유출되어 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 따라서 타인에게 유출되더라도 재사용이 불가능하도록 하기 위하여 사용자의 바이오정보에 역변환이 불가능한 함수를 적용하여 저장하고 변환된 상태에서 인증과정을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 최근 바이오정보를 안전하게 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트 이론을 지문정보에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들이 지문 특징점의 개수를 고려하지 않고 고정된 차수의 다항식을 선택하기 때문에 지문영상에서 특징점의 개수가 다항식의 차수보다 적을 경우 동작하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 지문 퍼지볼트의 보안성과 인식성능을 향상시키기 위해서 다항식의 차수를 특징점의 개수에 따라 가변적으로 선택하는 방법을 제안한다. 특히, 낮은 차수의 다항식을 사용할 경우 두 개 이상의 서로 다른 다항식을 사용하여 보안성을 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법은 보안성과 인식성능이 향상되는 것을 확인하였다.
시각장애인들은 상품들에 대한 점자 정보와 지원 시스템의 부재로 인해 소매점을 이용하는데 어려움을 겪고 있다. 그에 따라 본 연구에서는 소매점 내 상품을 인식하고, 이를 음성으로 해설하는 시스템의 기본 알고리즘을 제안한다. 우선, 딥러닝 모델이 입력 이미지에서 손 객체와 상품 객체를 감지한다. 그리고 각 객체의 좌표 정보를 계산하여 손 객체와 가장 많이 겹치는 상품 객체를 찾는다. 그 상품을 사용자가 선택한 상품이라고 판단한 뒤, 해당 상품의 대한 영양 정보를 Text-To-Speech를 사용하여 읽어준다. 평가 결과, 학습 모델의 성능이 높은 것을 확인하였다. 본 알고리즘은 시각장애인의 소매점 이용을 지원하는 시스템 구축에 적극적으로 활용될 수 있을 것이다.
Recent developments in information and communication technologies (ICT) can be applied in stores, and the number of fashion stores that have introduced and utilized ICT are increasing. By applying a literature review and empirical research, the types of ICT service factors of fashion stores were identified and categorized. The effect of their importance on consumer behavioral intentions was analyzed. Next, using factor analysis on the ICT service factors, five factors were identified and named as follows: smart space services, smart payment services, virtual image services, product information services, and smart access services. The importance of these factors was then analyzed. The importance of each factor and detailed questions was rated above average. After examining the effect of ICT service on behavior intention, issues such as purchase intention, revisit intention, and word of mouth intention were found to have significant influence. This study is meaningful in that it derives the importance factors of ICT services that can be used in fashion stores in a situation where retail techniques become important and expand, and provides marketing strategies related to consumer behavior according to detailed factors. With retail tech becoming more important and expanding, it is necessary to provide various services that consumers value by utilizing ICT in fashion stores. Considering the results of this study, ICT technology and services of various fashion stores can be effectively utilized and retail tech utilization performance can be improved.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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