본 논문은 사회네트워크(social network system, SNS)에 대한 사용자의 추가적 사용의도를 개인정보보호의 관점에서 고찰하였다. SNS에서 사용자는 SNS의 운영 시스템과 사용자간 정보의 교류가 이루어지는 SNS사이트라는 서로 다른 두 주체와의 상호작용을 통하여 개인정보의 보호 정도를 인지하게 되고, 이러한 인지정도는 사회네트워크시스템과 SNS사이트에 대한 신뢰에 각각 영향을 미치고, 이 신뢰는 사용자의 사용의도를 증가시킨다는 연구모델을 설정하고 가설을 검정하였다. 주요 연구 결과는 SNS 시스템과 SNS 사이트에 대해 사용자가 인지하는 개인정보보호의 수준은 SNS시스템과 SNS사이트에 대한 신뢰 수준에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면, 사용자의 추가적 사용의도는 단지 SNS 시스템의 신뢰에 의해서만 영향을 받는 것으로 나타났다.
링크 기반 검색엔진은 사용자의 질의어와 관련된 웹문서들에 대해 링크 정보를 이용하여 순위를 생성한다. 링크 정보는 문서들간의 추천을 나타내므로 중요한 문서를 찾는데 이용할 수 있다. 링크 정보를 이용한 검색은 일반적인 텍스트 기반 검색엔진에 비해 좋은 결과를 낸다고 알려져 있다. 링크 정보를 이용한 검색엔진의 대표적인 예로는 Google과 Clever Search가 있다. 본 논문에서는 링크 정보를 이용한 검색엔진을 개발하고 퍼지 개념 네트워크를 이용하여 개인화를 수행한다. 퍼지 개념 네트워크는 퍼지 문서 추 2654; 시스템을 위한 지식베이스로 이용된다. 사용자 프로파일을 이용하여 사용자별로 퍼지 개념 네트워크를 생성하고 링크 기반 검색 결과를 개인화한다. 3명의 사용자에 대해 실험을 수행하여, 개인화가 주는 효과에 대해 평가한다. 검색결과는 중요한 웹 문서를 찾아 주었으며, 개인화 과정을 통해 사용자가 원하는 순서대로 정렬해 주는 것을 알 수 있었다.다.
본 연구는 최근 우리나라에서 다양한 형태로 펼쳐지고 있는 지역사회복지네트워크를 대상으로 한국적 특성에 맞는 사회자본 척도를 개발하는데 있다. 이를 위해 문헌연구와 심층인터뷰를 통한 질적 분석으로 신뢰, 규범, 네트워크와 관련된 개념들을 도출하였다. 도출한 개념은 양적 측정지표 문항으로 전환, 선행 사회자본 측정지표와의 비교분석, 전문가집단의 문항내용 검토와 예비조사를 통해 총 90개의 예비문항으로 개발되었다. 본조사를 통해 최종적으로 확정된 지표는 총 79개 문항으로 신뢰 30개, 규범 22개, 네트워크 27개로 구성되었다. 각 영역에 대한 Cronbach's Alpha 값은 신뢰 .948, 규범 .899, 네트워크 .906으로 높은 신뢰도를 나타냈다. 또한 탐색적 요인분석에 의해 추출된 요인들과 질적연구에서 도출된 신뢰, 규범, 네트워크 영역별 범주와의 연결에 있어서도 양호하게 연결되었다. 본 연구에서 개발된 지역사회 사회자본 척도는 지역사회복지네트워크의 운영 실태에 대한 객관적 파악 및 이를 통해 지역사회복지네트워크의 활성화를 위한 효율적인 방안마련이 가능할 것으로 본다.
소셜 네트워크 서비스 사용자의 개인 데이터를 활용하는 것은 개인화된 영양정보의 제공을 위한 새로운 자원으로서 활용 가능하다. 기존 영양정보 제공 방식과 비교하여 사용자가 입력한 소셜 네트워크 서비스의 기록을 바탕으로 맞춤화된 정보를 제공하는 방법 및 개인화된 영양정보를 어떻게 제공할 것인지에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 페이스북의 사용자들이 입력한 텍스트 데이터를 바탕으로 개인화된 영양정보를 제공하기 위한 방안을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 사용자의 페이스북 게시정보를 분석하여 개인별 영양정보를 효과적으로 제공하는 방식을 제시하였다. 연구의 목적에 따라, 본 연구는 수집된 데이터를 이용하여 데이터마이닝 기법 중 군집화를 수행하였다. 사용자 데이터에 대한 군집분석 결과, 나트륨과 당류가 사용자의 식단에서 중요한 변수로 추출되었다. 추가적으로 판매원/제조원에 따라 사용자의 식단과 관련하여 변수의 중요도에 차이가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.
본 연구는 근미래에 실현 가능할 것이라고 판단되는 홈 오토메이션 시대에 대비하여, 유저의 사용편의성 향상과 메이커 입장에서의 디자인전략 수립을 위한 홈 네트워크 정보가전의 통합형 유저 인터페이스 구축을 목표로, 대표 메이커의 홈 네트워크에 대한 현황파악과 분석을 실시하였다. 그 결과, '스테이션 의존형 시스템 구축', '조작성의 향상', '기기 간의 친화성 향상'의 필요성 규명과 함께, 네트워크 가전의 인터페이스 구축의 개념 모델의 필요성을 도출하였다. 나아가, 유저 인터페이스의 통합화가 가능한 기종의 선별과 네트워크 가전으로서의 조작방법상 특징을 추출하기 위하여, 총 34개 제품에 대한 38가지의 물리적 특성에 대한 분석을 실시, 가전제품은 크게 4가지의 조작방법에 따른 총 7개의 그룹으로 분류할 수 있었다. 그 중 Full Control과 Remote Control, Non Control, Simple Control, Direct Control의 5개 그룹에 속하는 정보가전제품들이 홈 네트워크 가전에 적합하며, 공통되는 인터페이스를 구축하는 것이 가능하다는 것을 알았다. 또한 그 제품군들의 통합형 인터페이스 구축을 위한 공통조작 요소로 Direct Control과 Simple Control, Non Control이 적합하다는 점도 규명했다.
본 논문에서는 양자화 결합 네트워크의 시계열 패턴의 기억 특성을 뉴로-칩 상에서 검토하기 위하여, 결합 하중이 $\pm$1 및 0로프로그램 가능한 네트워크를 설계하고 집적화 하였다. 제작된 칩 사이즈는 2.2mm $\times$2.2mm이며 1.2um CMOS 설계기술을 이용하여 7개의 뉴런과 49개의 시냅스 회로를 내장한다. 측정 결과, 설계된 네트워크는 동적 패턴을 성공적으로 기억한다. 또한, 특정한 리미트사이클을 네트워크에 기억시킬 수 있는 결합 하중의 구성방법을 제안한다. 이 방법은 간단한 결합하중과 정밀도의 관점에서 하드웨어 구성에 유용하다.
오늘날 사이버보안침해 위협의 증가에 따른 기업 내의 중요자료 유출을 방지할 수 있는 방안에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 비인가자의 네트워크 접속을 차단하는 네트워크 통제(NAC) 시스템과 개인 PC의 저장매체관리 시스템을 연계하여 정보보안의 핵심요소인 기밀성을 강화할 수 있는 모델을 제안하였다. 필수 SW(저장매체제어)를 설치하지 않을 경우 네트워크를 차단함으로서, 비인가자의 네트워크 차단과 동시에 중요자료 유출을 미연에 방지하여 보안을 강화할 수 있다.
본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 사용자의 개인 실시간 방송을 가능하게 하는 개인 모바일 방송국 서비스의 구현에 대해 기술한다. 모바일 방송국 서비스는 모바일 단말 사용자가 무선 네트워크 환경에서 이동 중이나 혹은 특정 장소에서 자신의 단말을 이용하여 방송 컨텐츠를 생성하고, 생성된 컨텐츠를 실시간으로 자신의 블로그가 있는 서버로 전송한다. 방송 생성자의 개인 블로그에 접속한 다른 사용자들은 방송 생성자의 컨텐츠를 실시간으로 시청할 수 있다. 구현된 모바일 방송국 서비스는 무선 네트워크를 통해 모바일 사용자들이 실시간으로 개인 방송 컨텐츠를 쉽게 공유할 수 있도록 지원한다.
유비쿼터스 네트워크 환경에서 개인정보의 유출은 다양한 사이버 범죄를 야기하며 개인정보의 상품화로 프라이버시의 침해가 증가하므로 개인정보의 유출을 탐지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 네트워크의 트래픽 특성을 기반으로 한 개인정보 유출 탐지 기법을 제안하고자 한다. 실제 대학망에서 정상 상태의 트래픽을 수집하여 트래픽의 특성을 분석함으로써 네트워크 트래픽이 자기유사성을 지님을 확인하였다. 개인정보의 유출을 시도하는 악성코드의 사전정보수집단계를 모사한 비정상적인 트래픽에 대하여 정상 트래픽에서의 자기유사성과의 변화를 살펴봄으로써 이상을 조기 감지할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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