• 산업융합연구
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• 제16권2호
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• pp.1-14
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• 2018

모든 사물들이 연결되고 있으며 계속 확장되고 있다. 예를 들어, BLE (Bluetooth low energy) 비콘은 인접한 수신기에 식별 신호를 보내고 근접 마케팅부터 실내형 위치기반서비스에 이르는 다양한 응용프로그램을 개발할 수 있는 무선통신기술이다. 스마트 관광 분야의 최신 기술 중 하나인 iBeacon은 관광지에서의 방문 경험을 향상시키는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있으나 이와 관련한 학술연구는 많지 않다. 본 연구는 관광지에서 iBeacon이 채택되는 과정을 분석하기 위해 주요 영향요인의 상호 관계 및 피드백 구조를 조사하였다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 시스템 다이내믹스 방법을 이용하여 관광지에서 iBeacon 채택의 동태적 모형을 개발하였다. 분석 결과, '사회적 영향'의 개념이 관광객의 iBeacon 수용의도에 대한 중요한 예측 요인 중 하나이며, 구전효과, 주관적 규범, 프라이버시 그리고 인지된 유용성이 iBeacon 채택에 영향을 미치는 핵심 요소인 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1595-1603
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• 2020

포털 사이트의 인터넷 뉴스 댓글, SNS, 커뮤니티 사이트 등의 온라인상에서 명예 훼손 사건이 최근 점점 증가하고 있다. 온라인상의 차별 및 혐오 표현은 명예 훼손 문제뿐만 아니라 사생활 침해, 인신 공격 등 다양한 형태로 온라인 서비스 이용자들을 위협하고 있다. 지난 몇 년간 산업계와 학계는 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법으로 연구해왔다. 하지만 한국어 대상으로 수행된 딥러닝 기반 혐오 표현 탐지 연구는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구의 목적은 혐오 표현뿐만 아니라 다양한 차별적 표현에 대한 탐지를 위해 데이터셋을 구축하고 이를 분류하기 위한 딥러닝 모델링을 실험하는 것이다. 데이터셋 구축은 10명의 인원이 교차적으로 검토를 하면서 7개 항목에 대한 라벨링 기준을 확립했다. 본 연구는 약 137,111개에 해당하는 한국어 인터넷 뉴스 댓글 데이터셋에 대해 7개의 항목을 각각 이진 분류하고, 이를 딥러닝 기법을 통해 분석한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 기법이다. 실험 결과 7개 항목에 대해 가중 평균 f1 점수를 평가했을 때, 70.32%의 성능을 달성했다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.250-260
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• 2022

Mobile Banking Applications (MBAPs) is one of the recent fads in mobile trading applications (Apps). MBAPs permit users to execute exchanges of money and many more whenever it might suit them; however, the primary issue for mobile banking Apps is usability. Hardly any investigation analyzes usability issues dependent on user's age, gender, exchanging accomplices, or experience. The purpose of this study is to determine the degree of usability issues, and experience of mobile banking users. The survey employs a quantitative method and performs user experiment on 240 participants with six different tasks on the application's interface. The post experiment survey is done with concerning participants. On the other hand, banking experts and Information Technology (IT) expert's group is also involved after the experiment. Expert's opinions about existing mobile banking Apps and suggestions for improving usability of MBAPs are collected through physical means (like questionnaire and interview) and online means like Google form. After that comparison of the opinions of users and experts about MBAPs is performed. The experimentation measures the tasks usability of various mobile banking apps with respect to its effectiveness, efficiency, trustfulness, learnability, memorability and satisfaction. The usability testing was led at different Universities and the outcomes acquired show that there are privacy and trust issues with their mobile banking apps. There is also a gap between users and experts which should be minimized by applying customized usability models, modes concept like other application software and also by adding complete features of banking in MBAPs. It will benefit mobile banking apps users, developers and usability engineers by providing user-friendly which are up to the mark of user's requirements.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1115-1126
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• 2021

본 논문에서는 이름과 학번, 학과, 안면 사진 등이 포함된 기존의 플라스틱 카드형 학생증에서 자기 주권 신원(Self Sovereignty Identity, SSI)을 보장하기 위한 모바일 학생증을 구현하였다. 구현된 모바일 학생증은 플라스틱 학생증을 분실하여 신원이 노출되는 문제점을 해결하고 스마트폰 단말기에서 애플리케이션을 통한 전자 학생증으로 편의성에 특화된 블록체인의 분산 ID(Decentralized Identity, DID) 기반으로 개발된 FRANCHISE 모델의 구조와 프로세스를 갖추고 있다. 또한, 개인에 의한 개인정보 제어로 안전성을 보장하며. 스마트폰을 이용함으로써 편리하게 학생의 신분을 증명할 뿐만 아니라 교내 행사 참여, 온라인 인증, 다른 학교 간의 교류 등 다양한 서비스 확장이 가능할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1310-1338
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• 2023

As Internet of Things (IoT) applications and devices rapidly grow, cyber-attacks on IoT networks/systems also have an increasing trend, thus increasing the threat to security and privacy. Botnet is one of the threats that dominate the attacks as it can easily compromise devices attached to an IoT networks/systems. The compromised devices will behave like the normal ones, thus it is difficult to recognize them. Several intelligent approaches have been introduced to improve the detection accuracy of this type of cyber-attack, including deep learning and machine learning techniques. Moreover, dimensionality reduction methods are implemented during the preprocessing stage. This research work proposes deep Autoencoder dimensionality reduction method combined with Artificial Neural Network (ANN) classifier as botnet detection system for IoT networks/systems. Experiments were carried out using 3- layer, 4-layer and 5-layer pre-processing data from the MedBIoT dataset. Experimental results show that using a 5-layer Autoencoder has better results, with details of accuracy value of 99.72%, Precision of 99.82%, Sensitivity of 99.82%, Specificity of 99.31%, and F1-score value of 99.82%. On the other hand, the 5-layer Autoencoder model succeeded in reducing the dataset size from 152 MB to 12.6 MB (equivalent to a reduction of 91.2%). Besides that, experiments on the N_BaIoT dataset also have a very high level of accuracy, up to 99.99%.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권12호
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• pp.2073-2081
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• 2021

Deep learning-based applications have great potential to enhance the quality of medical services. The power of deep learning depends on open databases and innovation. Radiologists can act as important mediators between deep learning and medicine by simultaneously playing pioneering and gatekeeping roles. The application of deep learning technology in medicine is sometimes restricted by ethical or legal issues, including patient privacy and confidentiality, data ownership, and limitations in patient agreement. In this paper, we present an open platform, MI2RLNet, for sharing source code and various pre-trained weights for models to use in downstream tasks, including education, application, and transfer learning, to encourage deep learning research in radiology. In addition, we describe how to use this open platform in the GitHub environment. Our source code and models may contribute to further deep learning research in radiology, which may facilitate applications in medicine and healthcare, especially in medical imaging, in the near future. All code is available at https://github.com/mi2rl/MI2RLNet.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권3호
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• pp.224-242
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• 2024

The emergence of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), a chatbot developed by OpenAI, has garnered interest in the application of generative artificial intelligence (AI) models in the medical field. This review summarizes different generative AI models and their potential applications in the field of medicine and explores the evolving landscape of Generative Adversarial Networks and diffusion models since the introduction of generative AI models. These models have made valuable contributions to the field of radiology. Furthermore, this review also explores the significance of synthetic data in addressing privacy concerns and augmenting data diversity and quality within the medical domain, in addition to emphasizing the role of inversion in the investigation of generative models and outlining an approach to replicate this process. We provide an overview of Large Language Models, such as GPTs and bidirectional encoder representations (BERTs), that focus on prominent representatives and discuss recent initiatives involving language-vision models in radiology, including innovative large language and vision assistant for biomedicine (LLaVa-Med), to illustrate their practical application. This comprehensive review offers insights into the wide-ranging applications of generative AI models in clinical research and emphasizes their transformative potential.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.225-234
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• 2023

In this era of information and communication technology (ICT), tremendous improvements have been witnessed in our daily lives. The impact of these technologies is subjective and negative or positive. For instance, ICT has brought a lot of ease and versatility in our lifestyles, on the other hand, its excessive use brings around issues related to physical and mental health etc. In this study, we are bridging these both aspects by proposing the idea of AI based mental healthcare (AIMS). In this regard, we aim to provide a platform where the patient can register to the system and take consultancy by providing their assessment by means of a chatbot. The chatbot will send the gathered information to the machine learning block. The machine learning model is already trained and predicts whether the patient needs a treatment by classifying him/her based on the assessment. This information is provided to the mental health practitioner (doctor, psychologist, psychiatrist, or therapist) as clinical decision support. Eventually, the practitioner will provide his/her suggestions to the patient via the proposed system. Additionally, the proposed system prioritizes care, support, privacy, and patient autonomy, all while using a friendly chatbot interface. By using technology like natural language processing and machine learning, the system can predict a patient's condition and recommend the right professional for further help, including in-person appointments if necessary. This not only raises awareness about mental health but also makes it easier for patients to start therapy.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.283-311
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• 2024

전자의무기록 공유를 추진하기 위해서는 사람들의 인식을 이해할 필요가 있다. 이에 본 연구는 합리적 행동 이론과 프라이버시 계산 모형에 기반하여 전자의무기록 공유에 영향을 미치는 요인을 검증하였다. 또한 직업과 개인 병력 등 인구통계학적 특성에 따라 공유 의도가 달라지는지에 대해서 알아보았다. 145명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시한 결과, 이타적 즐거움과 개인정보 보호 인식, 법·제도적 역할 인식 및 건강에 관한 관심 정도가 전자의무기록 공유 의도에 긍정적 영향을 미치고 있었으며 의료기관에 대한 신뢰가 법·제도적 역할 인식과 공유 의도 간의 관계를 긍정적으로 조절하였다. 이에 사람들이 공유 과정에 의료기관뿐만 아니라 정부의 역할도 중요하게 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 전자의무기록 공유에 대한 사람들의 참여와 수용을 촉진하기 위해서는 공유로 인한 공익적 혜택을 강조해야 할 것이며 법적으로 개인정보의 보안과 올바른 활용을 보장하는 가이드라인을 마련하는 것이 필요하다는 점을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.103-112
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• 2024

본 연구는 계산에 참여하는 참가자가 다수의 입력값을 동일한 키를 사용하여 입력하는 계산의 경우 입력값을 공개하지 않으면서 입력값이 변형되지 않았다는 인증을 목적으로 시작하였다. 일반적으로 인증 단계에서는 입력값을 공개 후 인증을 실시하나 입력값을 끝까지 공개하지 않고자 하는 것이다. 이는 암호학에서 악의적인 참가자가 존재하는 전통적인 보안 모델을 벗어나는 경우이지만, 실제로 충분히 일어날 수 있는 악의적인 공격 방법이다. 악의적인 의도를 가진 입력값 조작으로 프라이버시 침해, 또는 계산 결과의 왜곡이 일어날 수 있다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 서명 체계, 영지식증명, commitment scheme을 이용하여 메시지를 공개하지 않고 해당 메시지가 변조되지 않은 메시지임을 인증(input certification)하는 방법에 대해 연구하였다. 특히, ElGamal 서명 체계를 수정하여 commitment scheme과 영지식 증명과 결합하여 입력된 데이터가 변조되지 않은 데이터라는 인증이 가능한 프로토콜을 설계하여 증명하였고, 인증 간에 batch verification을 적용하여 효율성을 향상시켰다.