오늘날 공공기관의 기록물 생산 및 관리는 법제적 안정을 이루었고 인프라 고도화를 통해 상당한 수준에 도달했다. 이에 따라 철저한 전자적 행정기록의 생산 관리를 법률로 규정하고 있으며 보존기간, 업무기능에 따라 행정 및 역사적 가치가 매겨지고 일정한 절차에 의해 평가 폐기를 수행하도록 하고 있다. 각급 공공기관에 기록물관리 전문요원을 배치하도록 명시하고 있는 근본적인 이유 중 하나는 평가 폐기 시 심의과정 중재와 무단폐기 방지 등의 역할을 감당하고 전문성을 통해 올바른 평가가 가능하게 하려는 것이다. 평가 폐기가 기록관리 업무에서 중요한 의미를 가지는 만큼, 표준기록관리시스템은 업무를 기능적으로 적절히 구현하여 효율적이고 합리적으로 이를 지원해주어야 한다. 기록물 폐기 결정은 시스템의 기술적 논리적 프로세스를 거쳐 수행되므로 표준기록관리시스템의 평가 폐기 기능은 무엇보다 중요하다고 할 것이다. 이 연구는 공공기록물 관련 법제 및 전자기록 관련 표준을 분석하고 기록관리시스템 사용자설명서를 검토하여 표준기록관리시스템이 갖추어야 할 최소한의 기능요건을 도출한다. 또한 공공기관 기록물관리 전문요원 면담 결과를 바탕으로 표준기록관리시스템을 통해 이루어지는 평가 폐기 업무를 평가하고 시사점을 제시하며 향후 개선방향 및 후속연구에 대해 논의하고자 한다.
메타휴리스틱 탐색법은 주어진 정보의 부족 및 시간의 제약을 받는 상황에서 다양한 목적함수를 가진 문제를 해결하기 위해 개발되었다. 본 연구에서는 기존의 최적화 알고리즘인 Vision Correction Algorithm(VCA)의 성능을 강화한 Hybrid Vision Correction Algorithm(HVCA)을 개발하였다. HVCA는 기존의 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 두 가지 방법을 적용하였다. 첫 번째 방법으로 사용자가 입력해야 하는 매개변수를 자가적응형 매개변수로 개선하였다. 두 번째 방법으로 Exponential Bandwidth Harmony Search With Centralized Global Search(EBHS-CGS)의 CGS 구조를 HVCA에 추가하였다. CGS 구조의 추가로 인해 HVCA 내부는 CGS와 VCA의 두 가지 구조로 구성되어 있다. 두 가지 구조를 효율적으로 사용하기 위해 반복시산을 진행하면서 최적값이 나오는 구조의 선택확률을 증가시키는 방법을 적용하였다. 제안된 HVCA의 성능을 확인하기 위해 최적화 문제에 적용하고, 그 결과를 Harmony Search(HS), Improved Harmony Search(IHS) 및 VCA와 비교하여 나타내었다. 적용결과 수학문제와 공학문제에서 HVCA는 HS, IHS 및 VCA보다 최적값 및 100번의 반복실행 중 최적값을 찾는 횟수가 많았으며, 최적값에 수렴하는 반복시산횟수도 낮았다. 이를 통해 HVCA가 성능이 개선되었다는 것을 확인할 수 있었다. 제안된 HVCA는 적용한 수학문제 및 공학문제 이외에도 많은 분야에 대해 좋은 결과를 나타낼 것으로 기대된다.
The 2-dimensional arrangement method of nodes has been used in most of RF (Radio Frequency) based communication network simulations. However, this method is not useful for the an none-obstacle 3-dimensional space networks in which the propagation delay speed in communication is very slow and, moreover, the values of performance factors such as the communication speed and the error rate change on the depth of node. Such a typical example is an underwater communication network. The 2-dimensional arrangement method is also not useful for the RF based network like some WSNs (Wireless Sensor Networks), IBSs (Intelligent Building Systems), or smart homes, in which the distance between nodes is short or some of nodes can be arranged overlapping with their different heights in similar planar location. In such cases, the 2-dimensional network simulation results are highly inaccurate and unbelievable so that they lead to user's erroneous predictions and judgments. For these reasons, in this paper, we propose a method to place uniformly and randomly communication nodes in 3-dimensional network space, making the wireless link with neighbor node possible. In this method, based on the communication rage of the node, blocks are generated to construct the 3-dimensional network and a node per one block is generated and placed within a block area. In this paper, we also introduce an algorithm based on this method and we show the performance results and evaluations on the average time in a node generation and arrangement, and the arrangement time and scatter-plotted visualization time of all nodes according to the number of them. In addition, comparison with previous studies is conducted. As a result of evaluating the performance of the algorithm, it was found that the processing time of the algorithm was proportional to the number of nodes to be created, and the average generation time of one node was between 0.238 and 0.28 us. ultimately, There is no problem even if a simulation network with a large number of nodes is created, so it can be sufficiently introduced at the time of simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1100-1118
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2021
In a wide range of ML applications, the training data contains privacy-sensitive information that should be kept secure. Training the ML systems by privacy-sensitive data makes the ML model inherent to the data. As the structure of the model has been fine-tuned by training data, the model can be abused for accessing the data by the estimation in a reverse process called model inversion attack (MIA). Although, MIA has been applied to shallow neural network models of recognizers in literature and its threat in privacy violation has been approved, in the case of a deep learning (DL) model, its efficiency was under question. It was due to the complexity of a DL model structure, big number of DL model parameters, the huge size of training data, big number of registered users to a DL model and thereof big number of class labels. This research work first analyses the possibility of MIA on a deep learning model of a recognition system, namely a face recognizer. Second, despite the conventional MIA under the white box scenario of having partial access to the users' non-sensitive information in addition to the model structure, the MIA is implemented on a deep face recognition system by just having the model structure and parameters but not any user information. In this aspect, it is under a semi-white box scenario or in other words a gray-box scenario. The experimental results in targeting five registered users of a CNN-based face recognition system approve the possibility of regeneration of users' face images even for a deep model by MIA under a gray box scenario. Although, for some images the evaluation recognition score is low and the generated images are not easily recognizable, but for some other images the score is high and facial features of the targeted identities are observable. The objective and subjective evaluations demonstrate that privacy cyber-attack by MIA on a deep recognition system not only is feasible but also is a serious threat with increasing alert state in the future as there is considerable potential for integration more advanced ML techniques to MIA.
최근 전 세계적으로 VR·AR 시장이 지속적으로 성장하고 있는 추세로 국내외 기업들이 VR·AR 관련 기술 및 콘텐츠 개발에 적극적으로 나서고 있는 상황이다. 그러나 VR·AR 기술에 전통적인 교육 방식이 결합된 산업인 에듀테크 분야에 있어서는 새로운 혁신적 교육 모형 및 비즈니스 모델에 대한 연구가 부족한 편으로 에듀테크를 구체적으로 실현할 수 있는 기술과 사업 환경 개선을 위한 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 기존에 널리 활용되어 온 터치 패널 기반 디스플레이툰 콘텐츠와 VR툰 콘텐츠의 사용자 경험을 비교 분석해 VR툰 개발에 필요한 사용성 요소들을 선정하는 것을 연구 목적으로 삼았다. 연구 수행을 위해 태블릿 PC툰 및 VR툰을 분석 도구로 선정했으며, 10대부터 40대까지의 30명(남자 19명, 여자 11명)의 실험 참가자들을 대상으로 기기를 사용하게 한 후 설문을 진행했다. 설문은 AttrakDiff 평가 방법을 통한 정량적 방법과 9가지 항목(만족도, 신규성, 조작성, 창의성, 이해성, 교육성, 흥미성, 참여성, 표현력)에 따른 정성적 평가방법으로 구성되었으며, 결과를 토대로 두 기기의 사용성을 비교했다. 그 결과 VR툰은 실용성은 떨어지나 자극성은 상대적으로 높은 기기인 반면 태블릿 PC툰은 자극성은 떨어지나 실용성은 상대적으로 높은 기기인 것으로 평가되었으며 전반적으로 태블릿 PC툰에 비해 VR툰에 대한 만족도가 컸다.
본 연구는 고객만족의 매개효과를 통해 고객충성도를 결정짓는 주요 요인을 연구하는 것이다. 또한 고객이 전통적인 자금이전과 은행에서 핀테크로 전환하는 이유를 살펴보고자 하였다. 이 연구에서 제시된 소비자 선택은 국경 간 자금거래에서 모바일 핀테크를 선택하는 요인에 대하여 알 수 있었다. 특정 요인에 대한 소비자 선호도를 추정할 수 있는 결합분석 접근방식을 사용하였다. 또한 모바일 결제 서비스를 사용하는 핀테크의 주요 속성이 선택에 미치는 영향에 대한 소비자 평가를 조사하였다. 이 연구에서는 국경 간 지불을 위해 정기적으로 모바일 핀테크를 사용하는 348명의 표본을 대상으로 분석하였다. 신뢰도와 매개효과를 검증하기 위해 SPSS 26을 사용하였다. 모든 설문지는 고객이 해외 송금을 위해 기존 은행 대신 핀테크를 사용하는 소비자들을 대상으로 연구하였다. 연구 결과 서비스 품질, 고객의 신뢰, 제품 품질은 고객의 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국가간 핀테크 결제거래에서 고객들의 충성도와 만족도를 높이기 위해서는 서비스 품질, 고객 신뢰 및 제품 품질에 보다 중점을 두어야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다.
서비스디자인 플랫폼(Service Design Platform)은 지식경제부에서 시행하고 있는 '서비스 융합형 디자인 컨설팅 지원기술 개발사업'의 일환으로 서비스디자인 기업들이 온라인에서 서비스디자인 과제를 원활하게 할 수 있도록 하기 위한 목적으로 개발되었다. 서비스디자인 플랫폼 개발과정에서 플랫폼의 사용성을 검증하고 개선시키기 위해서는 사용자의 참여에 의한 사용성 테스트(Usability Test)와 더불어 전문가에 의한 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)가 요구된다. 본 연구는 전문가에 의한 휴리스틱 평가를 실시하기에 앞서 평가대상에 적합한 평가영역과 세부 평가항목을 도출하기 위한 목적으로 진행되었다. 연구를 위해서 내부 연구자들이 사용성 영역과 평가대상인 서비스디자인 플랫폼의 특징요소, 설계요소, 커뮤니티 요소 등을 설정하였고, 이를 세부항목에 반영해서 평가지표를 분류하고 도출하였다. 이어서 평가지표에 대한 타당성과 신뢰성 검증을 위해 전문가를 대상으로 델파이 조사를 실시해서 4개의 평가영역과 44개의 세부항목으로 구성된 평가지표를 도출하였다. 도출된 평가지표는 체크리스트로 활용해서 향후 전문가에 의한 휴리스틱 평가 시 활용될 계획이다.
본 연구는 지카바이러스, 메르스, coronavirus disease-19 (COVID-19) 등의 감염병 방역 및 의료현장에서 사용할 수 있는 의료용 공기정화호흡기(powered air purifying respirators, PAPR)의 항균성 보호복의 후드와 필터를 개발하였다. PAPR은 전동팬 본체 및 필터, 배터리팩, 후드로 구성되며 보호복의 후드 소재는 뛰어난 흡습성, 풍압, 외부충격을 견딜 수 있는 폴리프로필렌 슐폰레이스(spunlace) 부직포 직물(SFS)을 사용하였다. 사용자의 감염위험을 낮추기 위해 후드의 외피에는 피톤치드계 물질을 사용하여 99.9%의 안티-박테리얼(antibacterial) 효과를 얻었으며 내피에는 친수가공을 하여 흡수성을 25% 향상시켰다. 의료용 보호복 후드에 필요한 인공혈액 침투저항성, 건조미생물 침투저항성, 습식세균 침투저항성, 그리고 박테리오파아지 침투저항성을 평가한 결과 2~6 단계의 합격평가를 받았다. 한편, 항균 처리된 슐폰레이스(spunlace filter, SF) 헤파 필터(high efficiency particulate air, HEPA)의 성능을 평가한 결과 우수한 항균성, 분진제거율, 차압 효과를 확인하였다.
본 연구는 공원 이용자의 수요 변화에 맞춰 공원 운영 및 관리를 개선하기 위한 연구이다. 과거 공원 이용 수요에 관한 조사와 분석은 설문조사에 의존해왔으나, 최근에는 공원 이용 트렌드 및 이용자의 활동을 다각도로 파악할 수 있는 소셜미디어 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 하지만 이러한 연구들은 소셜미디어 데이터 중 텍스트 데이터에만 집중되어 있어 이미지 데이터에 담겨있는 정보를 얻기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소셜미디어 이미지 데이터를 이용하여 공원 이용 특성 분석의 새로운 방법을 제시하고, 실제 도시공원 분석에 적용하여 공원 운영 및 관리 방안을 제안하고자 한다. 연구 방법으로는 Visual Question Answering(VQA) 딥러닝 기술을 활용한 이미지 분석 도구를 구축하였다. 이 도구를 이용해 공원 이용자의 특성과 위치, 이용행태 등의 각 도시공원 이용 특성을 파악하였으며, 이를 기반으로 공원별 운영 및 관리 전략을 마련했다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, VQA 딥러닝 기술을 활용해 도출한 이미지 분석 결과값이 기존의 텍스트 분석 결과값과 유사함을 확인하여 분석 도구의 유효성을 입증했다. 둘째, VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석은 기존의 텍스트 분석에서 얻을 수 없는 정보(성별, 연령, 이용시간 등)를 수집할 수 있음을 확인했다. 셋째, VQA 분석을 실제 공원의 이용 특성 분석에 적용하여 기존 공원의 운영 및 관리 방안을 제시했다. 본 연구의 결과를 토대로 VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석 방법은 향후 여러 공원 이용 특성 분석 시 중요한 방법론적 시사점을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼에 적합한 평가 도구를 개발하고, 이를 현재 상용되고 있는 지역간 정보를 나타내는 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 휴리스틱 사용성 평가를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 Nielsen(1994)의 사용성 평가 10가지 원칙과 함께 지도 기반 플랫폼의 사용성 평가 기준을 다룬 선행연구들의 결과를 비교·분석하여 (1) 가시성, (2) 실세계와의 일치, (3) 일관성 및 표준, (4) 사용자 제어 여부와 친화성, (5) 융통성, (6) 디자인, (7) 호환성, (8) 오류 방지 및 해결, (9) 도움말 제공 및 문서화로 9가지의 평가 항목을 개발하였다. 또한, 개발한 평가 항목의 실효성을 확인하기 위해, 국내외 5개의 지도 기반 데이터 시각화 플랫폼을 대상으로 전문가 4명을 초빙하여 사용성 평가를 진행하였다. 평가 결과, 전문가들은 제안한 지도 기반 데이터 시각화 사용성 평가 기준을 사용하여, 수치화한 점수와 주관적 의견을 포함한 5개 플랫폼의 사용성을 순위화한 평가 결과를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지도 기반 시각화 플랫폼을 개발하고 평가함에 있어서 전반적인 가이드라인의 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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