이 연구에서는 전자기록물의 일반적인 특징과 법적 증거능력에 대해서 조사하고 이를 통해 국가기록원을 비롯한 기록보존소에서 관리하는 전자기록들의 증거능력에 대해 고찰하였다. 또한 디지털 증거를 수집 분석하여 법정에 제출하기 위한 분야인 디지털 포렌식(Digital Forensics)에서의 절차 및 기술을 통해 전자기록관리 프로세스에서 전자기록의 증거능력을 확보하기 위한 기초적인 방안을 제시한다.
웹은 급속하게 변화하는 현대사회에서 정부와 시민들의 주요 의사소통의 채널이 되고 있다. 웹에서 유통되는 정보량이 급증하면서 정보원으로서의 웹에 대한 의존도가 크게 높아졌을 뿐만 아니라 전적으로 웹에만 존재하는 정보자원도 증가하고 있다. 중요한 가치를 지닌 웹사이트는 짧은 수명주기와 수집, 보존, 활용에 대한 방안이 없어 소멸되고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 기록물 아카이빙을 위한 기반기술로 워크플로우 및 메타데이터 정의가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 웹 기록물을 아카이빙하기 위해 선별, 수집, 품질관리 및 목록화, 보존, 저장으로 구성되는 워크플로우 및 장기 보존과 검색에 필수적인 메타데이터를 정의하였다. 이러한 연구 개발 및 적용을 통해 사라져 가는 중요한 자원인 웹 기록물을 후대에 중요한 기록물 자원으로 저장 및 관리할 수 있게 될 것이다.
임상 의무기록에 나타나는 많은 두문자어들은 기계적인 처리과정에서 의무기록의 모호성을 크게 증가시키기 때문에, 정보추출이나 텍스트 마이닝을 하기 전에 전처리 과정으로 의무기록이 정규화 되어야 한다. 본 연구에서는 임상 의무기록 중 하나인 퇴원요약지에 사용된 약어와 두문자어들의 모호성을 제거하기 위한 정규화 시스템을 설계하고 구현했다. 정규화를 위해 문맥정보를 이용하여 의무기록의 종류와 기록내 위치정보를 파악하였고 이를 이용하여 약어와 두문자어의 의미를 학습하고 분류하였다. 본 연구에서 구현한 정규화 시스템은 실험에서 6가지 두문자어들이 가지는 16가지 의미들에 대해 94.7%의 정확률을 얻었다.
연구의 진실성을 검증하거나 특허권 관련이나 지식재산권에 관한 법적 분쟁에 대응하기 위하여 연구기록은 증거로도 매우 중요하며, 이전 연구의 정보 제공을 위해서도 중요하다. 그러나 공과대학 연구실의 연구기록 관리는 아직 초보적 단계이며, 관련 규정 및 모범 사례도 부족하여 체계적인 연구기록 관리에 어려움이 있다. 본 연구에서는 공과대학 연구실의 현황을 알아보고, 문제점들을 분석해보고, 효율적인 연구기록 관리를 위해 관련 규정 및 프로세스의 정비, 연구기록관리 과정의 체계화, 연구자 교육 및 인프라 구축 등의 체계화 방안을 제시하였다.
전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR) 시스템은 기존에 수기로 작성하던 의무기록을 디지털화 한 것이다. 이는 다양한 장점이 있지만 의료인이 관리 도메인을 통해 환자의 정보를 세밀하게 수집할 수 있는 환자 개인의 프라이버시 침해 문제가 발생하게 된다. 즉, 관계자에 의해 의도적인 유출이 발생하거나 의료정보의 거래, 복제 등 위험성이 존재한다. 특히 일부 의료정보는 고용 차별이나 사회적 차별 등 환자에게 정신적 고통을 안겨줄 수 있다. 이러한 프라이버시 침해는 유전성 질환 유전자를 가진 사람에게 유전적 요인에 근거하는 고용 차별이 발생할 수 있다. 관련연구에서는 환자의 임상적(Clinical) 또는 유전적(Genomic) 정보가 자신의 신원과 연계되어 있다면 프라이버시 침해가 발생할 수 있음을 나타낸다. 이러한 프라이버시 문제로 인해 EMR 시스템에 기반을 둔 전자건강기록(Electronic Health Record, EHR) 시스템 또한 개인 프라이버시 침해의 위험이 존재하게 된다. 따라서 의료정보의 프라이버시 보호를 위해 부당한 고용 차별 보험 차별 사회적 차별로 연결될 수 있는 개인 의료정보의 유출방지, 타인에게 알려지고 싶지 않은 개인 의료정보가 무단으로 거래되지 않는 것을 보장해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 의무기록의 익명화를 통해 환자와 의무기록 간의 관계를 제거하는 여러 방법들을 소개한다.
최근 위변조에 의한 본인 인증 관련 사고가 급증하였으며 지문인식 밑 기타 다양한 인증시스템이 연구되고 있다. 최근에는 사람의 지정맥을 활용한 인증 시스템의 개발에 차세대 인증 시스템으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 지정맥 인증 기술은 손가락 두 번째 마디 내 정맥을 말한다. 지정맥의 특성은 겉으로 보이지 않고 사람마다 패턴이 다르기 때문에 위 변조가 불가능하다. 뿐만아니라 지정맥 인증은 인증 절차가 간단하고, 보안성이 매우 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구는 기존 지문을 이용한 출/퇴근 정보는 각종 관련 사고를 유발 시킬 수 있음을 방지하고자 지정맥을 이용한 본인 인증에 대한 보안성을 높이고, 각종 부당 취득 사고(추가근무)를 미연에 방지할 수 있으며, 지정맥을 이용해 출입/퇴근 시간을 기록하며 기록된 데이터로 지각/추가 근무 시간을 정확하게 측정 할 수 있다. 본 논문의 연구 결과물을 통해서 지정맥을 이용한 출/퇴근 정보를 데이터베이스/엑셀/텍스트에 저장하고, 기록된 정보를 이용해 지각/추가근무 시간을 정확하게 산출하여 각종사고를 미연에 방지할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 기록관리 현장의 전자기록관리영역의 문제를 확인하고 IT신기술의 도입으로 인해 급변하고 있는 기록 생산 및 관리 환경의 변화에 조응할 수 있는 새로운 전자기록관리체계의 설계를 위해 과제를 도출하는 것을 목적으로 한다. 새로운 정부의 기록관리 혁신에 맞추어 프로세스, 시스템, 인프라 모든 영역에서 이전과는 다른 차세대 기록관리 개념 설계가 이루어져야 하는 시기이다. 이러한 관점에서 차세대 기록관리의 가치와 지향이 어떠해야 하는지 방향성을 도출하고 이에 따라 프로세스, 시스템, 인프라 영역의 문제를 확인하고 과제화하였다.
본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.
강원도는 2018 년 동계올림픽 유치 및 USN 산업 활성화를 목표로 도내에서 u-스포츠 사업을 활발하게 진행 중에 있다. 이 사업의 일환으로 2008 년 CDMA 망을 기반으로 한 무선 구간기록 측정 시스템이 용평 스키장에 이미 설치된 바 있다. 이 연구에서는 기 설치된 CDMA 망 기반 무선 구간 기록 측정 시스템을 USN 기반으로 전환시켜 구현하고 평가한다. 평가 결과 구간 기록의 측정 오차가 2.6ms에서 700us로 현저하게 개선되었다.
이제 훌륭한 선수, 훌륭한 기록은 스포츠과학의 도움없이는 기대하기 어렵다. 요즈음 스포츠과학은 운동역학과 트레이닝 처방, 운동심리학, 스포츠공학 부문에서 눈부신 발전을 하고 있다. 최근들어 각종 경기에서 새로운 기록이 쏟아져 나오는 것은 스포츠과학의 발달에 따른 것으로 우리도 스포츠과학연구에 더 한층 심혈을 기울여야 하겠따.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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