SMC로 불리는 안전한 다자간 계산 프로토콜은 이론적으로 완벽한 프라이버시 보호 기능 및 데이터 정확성을 가지고 있지만 현재의 컴퓨팅 환경에서는 구현이 불가능할 정도로 비효율적이다. 매우 효율적이어서 실용화 되어 있는 랜덤화 기법은 상대적으로 낮은 수준의 프라이버시 보호 기능을 지니고 있다. 최근 SMC와 랜덤화 기법을 적절히 혼합한 형태의 프라이버시 보호 기술이 Teng-Du(2007)에 의해서 제안되었다. 본 논문에서 우리는 Teng-Du의 기법을 면밀히 분석하여 새롭게 구현한 연구 결과를 제시한다. SMC 기술로는 Vaidya-Clifton의 스칼라곱 프로토콜을 채택하고, Agrawal-Jayant-Haritsa가 제안한 랜덤대치 기법을 랜덤화 기술로 선택하여 복합적으로 사용한 프라이버시 보호 기법을 제안한다.
본 연구에서는 가정식사 대용식의 선택속성에 대한 중요도와 만족도를 조사하여 가정식사 대용식과 관련된 업체의 마케팅 전략에 필요한 기초자료를 제공하고자 하며, 또한, 학계에는 가정식사 대용식과 관련된 연구의 새로운 방향성을 제시하고자 하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 가정식사 대용식의 섭취빈도 및 구입 장소, 선호이유에 대한 사항에서는 가정식사 대용식의 섭취빈도의 경우, 한달에 1~3회 섭취한다가 100명(49.8%)으로 가장 많았고, 가정식사 대용식 구입 장소는 할인 마트가 148명(73.6%)으로 가장 많은 것으로 조사되었다. 가정식사 대용식의 선택속성에 관한 중요도-만족도 차이분석 결과에 대한 사항에서는 12개의 선택속성 항목들 모두 유의적으로 차이가 있었으며, 이 중 편리를 제외한 모든 항목들이 중요도가 만족도보다 높은 점수로 나타났다. 가정식사 대용식의 선택속성에 관한 IPA 분석결과에서는 중요도는 높으나 만족도가 낮은 '집중' 영역인 제 2사분면에서는 품질, 건강, 위생, 원산지표시 및 안전성의 항목이 속하는 것으로 나타났다. 요인분석 결과 12개의 항목은 3개의 요인으로 나누어졌으며, 첫 번째 요인은 '신뢰'로 명명하였고 위생, 원산지 표시, 건강, 브랜드 신뢰성, 안전성, 매장신뢰도가 이 요인에 속했고, 두 번째 요인은 '제품 품질'로 명명하였으며, 맛, 품질, 외관의 항목이 속하였다. 마지막으로 세 번째 요인의 경우에는 '편이성'으로 명명하였으며 가격적절성, 편리성 및 메뉴다양성이 여기에 속했다. 가정식사 대용식 선택속성의 중요도 및 전반적인 만족도에 관한 상관관계 분석에 대한 결과에서는 '신뢰' 요인과 '제품 품질' 및 '편이성'은 0.3~0.5 사이의 정(+)의 상관관계를 나타내었으며, '전반적인 만족도'와의 분석에서는 '신뢰' 요인만이 -0.179의 낮은 부(-)의 상관관계를 보여주었다. 가정식사 대용식 선택속성의 중요도가 전반적인 만족도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀 분석을 실시한 결과 모형 전체는 통계적으로 유의하였으며(p<0.05), 모형의 설명력은 5.1%로 나타났다. 회귀분석에 적용된 3개의 중요도에 관한 독립변수 중에 '신뢰'의 중요성만이 전반적인 만족도에 부(-)의 영향력을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 서울 및 경기 일부 지역의 일반인들을 대상으로 연구를 수행하였기 때문에 이에 대한 결과를 일반화시키기에는 많은 한계점이 있을 것으로 사료된다. 본 연구에서와 같이 가정식사 대용식 선택속성 중 품질, 건강, 위생, 원산지표시 및 안전성에 관한 사항의 경우, 소비자들이 매우 중요하게 생각하나 만족도는 낮은 요인으로 이에 대한 해결책 및 소비자들의 요구도에 적합한 개선이 필요할 것으로 사료된다. 또한, 외식의 횟수가 2010년 국민건강영양조사 자료의 분석 결과 하루 1회 이상 외식을 하는 빈도가 국민의 1/4 이상임(21)을 감안한다면 가정식사 대용식인 가정식사 대용식 역시 가정 밖에서 조리된 음식인 외식에 속하므로 이에 대한 서비스뿐만 아니라 제품에 관한 전반적인 품질 개선에 대한 연구들이 지속적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.
여러 분야에서 이상탐지의 중요성이 강조됨에 따라, 다양한 데이터 유형과 이상치 유형에 대한 이상탐지 알고리즘이 개발되고 있다. 하지만 이상탐지 알고리즘의 성능은 주로 공개 데이터 세트에 대해 측정될 뿐 특정 유형의 이상치에서 나타나는 각 알고리즘의 성능은 확인되지 않고 있으므로, 분석 상황에 맞는 적절한 이상탐지 알고리즘 선택에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 이상치의 유형과 다양한 데이터 속성을 먼저 파악하여, 이를 기반으로 적절한 이상탐지 알고리즘 선택에 도움을 줄 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 지역, 전역, 종속성, 그리고 군집화의 총 4가지 이상치 유형에 대해 이상탐지 알고리즘의 성능을 비교하고, 추가 분석을 통해 라벨 수준, 데이터 개수, 그리고 차원 수가 성능에 미치는 영향을 확인한다. 실험 결과 이상치 유형에 따라 가장 우수한 성능을 나타내는 알고리즘이 다르게 나타나며, 이상치 유형에 대한 정보가 없는 경우에도 안정적인 성능을 보여주는 알고리즘을 확인했다. 또한 비지도 학습 기반 이상탐지 알고리즘의 성능이 지도 학습 및 준지도 학습 알고리즘의 성능보다 낮게 나타나는 유형을 확인하였다. 마지막으로 데이터 개수가 상대적으로 적거나 많을 때 대부분 알고리즘들의 성능이 이상치 유형에 더 강하게 영향을 받으며, 상대적으로 고차원일 경우 지역, 전역 이상치에서는 우수한 성능을 보였지만 군집화 이상치 유형에서 낮은 성능을 나타냄을 확인하였다.
인공지능 기술의 발전으로 인해 여행 및 호텔 산업에서도 다양한 목적의 인공지능과 기계학습 기법이 활용되고 있다. 특히 관광 산업에서는 수요 예측이 매우 중요한 요소로 인식되는데, 이는 서비스 효율성과 수익 극대화에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 수요 예측 시 시간에 따라 변화하는 데이터 흐름을 고려해야 하며, 이를 위해 통계적 기법과 기계학습 모델이 사용된다. 최근에는 수요 예측 데이터의 다양성과 현실의 복잡성을 반영하고자 기존 모델의 변형과 통합 연구가 진행되고 있으며, 그 결과 불확실성과 변동성에 대한 예측 성능이 향상되었음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 호텔수요 예측 연구에서 시도되지 않았던 다양한 기계학습 접근법을 통합하여 호텔 판매 수요 예측 정확도를 높이는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로 DTW K-means 클러스터링을 통해 지역모델을 구축하고, 전체 데이터를 활용한 전역모델과 선택적으로 결합하는 XGBoost 기반 시계열 예측 모델을 제시한다. 제안 모델은 지역과 전역 모델의 장점을 살려 호텔 수요 예측 성능을 제고할 것으로 기대된다. 이는 호텔 및 여행 산업 성장에 기여할 뿐만 아니라, 향후 다른 경영 분야 예측에도 확장 적용될 수 있을 것이다.
백두대간을 방문하는 관광객이 증가하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 백두대간 지역을 방문하는 국민들의 만족도를 제고시키고 낙후지역으로 인식되고 있는 백두대간권 지역발전을 도모하기 위함이다. 연구를 위하여 전국의 만 19세 이상을 대상으로 설문조사를 실시하여 여행지 선택속성 중요도와 만족도의 요인을 분석하고 군집분석을 실시하여 그룹을 구분하고 그룹별 재방문의도 및 추천의도의 유의적인 차이를 분석하였다. 선택속성 중요도와 만족도에 따라 그룹을 구분한 결과 각각 4개의 그룹으로 분류되었으며, 그룹에 따라 재방문의도 및 추천의도에서 통계적으로 유의적인 차이가 나타났다. 환경요소를 중요하게 고려할수록, 환경요소에 대한 만족도가 높을수록 재방문의도 및 추천의도가 높게 나타났다. 환경요소가 여행지를 선택함에 있어 중요한 요인이며, 이러한 선택속성의 만족도가 높을수록 향후 행동의도에 긍정적인 영향을 준다는 것을 알 수 있었다.
의료기기는 공산품의 일종으로서, 공산품 중에서 특정한 목적과 기능에 해당하는 의료용으로 사용되는 공산품으로서, 공산품 중에서 국민의 생명과 신체에 중대한 영향을 미치는 공산품이므로 의료관련법에서 특별히 규정하여 관리하고 있는 제품들이라고 할 수 있다. 그러나 중고 의료기기에 활용된 의료기술은 대부분이 인체나 환경에 위해성이 없는 의료기술일 가능성이 크므로, 이렇게 위해성이 제로에 가까운 의료기기를 1등급으로 분류하여 위해성이 거의 없는 의료기기와 같이 취급함으로써 발생하는 불필요한 행정력과 시간의 낭비를 최소화할 수 있다. 의료기기 취급자 특히 판매업자에 포함되는 사업자의 영역이 넓혀지므로, 사업자들의 사업의지를 고양할 수 있으며, 국민의 의료기기에 대한 선택권과 접근권이 제고될 수 있다. 본 논문에서는 중고의료기기의 유통질서를 확립하고 공정한 거래를 촉진하기 위한 제반의 법률을 조사하고 규제를 개선하는 방향을 제시한다.
본 논문에서는 사회 안전망 서비스 구축의 일환으로 블랙박스 영상물 수집 기법을 제안한다. 기존 사회 감시 시스템으로 사용되는 고정형 CCTV와 차량 블랙박스 영상물 수집 시스템은 녹화되는 모든 영상물들을 중앙 센터에 전송하기 때문에 개인 프라이버시 침해, 네트워크 트래픽량 및 서버의 저장 용량 부담 문제점이 있다. 제안 기법은 주행 및 주차 중 상시 녹화 기능이 있는 블랙박스에서 촬영된 영상을 각종 범죄 수사 및 예방에 활용할 수 있도록 사건 사고 발생 시간 및 GPS 위치 정보에 해당하는 영상물만을 선택 수집한다. 제안기법은 사건 사고 관련 영상물들만 수집하기 때문에 개인 프라이버시 침해 문제, 네트워크 트래픽 과다 발생 및 영상물 저장 용량 부담 문제를 완화한다. 또한 블랙박스 영상물 전송 서비스 구현 및 실험을 통해 제안 서비스가 실현 가능함을 보여준다. 향후 제안 서비스가 사회 안전 감시 시스템으로써 종합적인 도시 관제기능을 수행하면서 국민의 안전을 보장하고, 범죄와 사고를 예방하며, 범법행위를 사전에 단속하여 공공시설물과 국민의 재산을 보호할 것으로 기대된다.
Aron Gohr는 경량 블록암호 Speck에 대해 딥러닝 기술에 기반한 암호분석 기법을 제안하였다. 이는 기존의 차분분석 방식보다 높은 정확도로 선택적 평문 공격을 가능하게 한 방법이다. 본 논문에서는 이러한 딥러닝 기반 암호분석의 동작 원리에 대해 확률분포를 이용하여 분석하고 이를 경량 블록암호 Simon에 적용한 결과를 제시한다. 또한, 암호분석 알고리즘 내부에서 신경망의 예측값 확률분포가 Speck과 Simon의 각 라운드 함수 특성에 따라 차이가 있음을 규명한다. 이를 통해 Aron Gohr가 제시한 암호분석의 핵심기술인 신경망 구분자의 성능 개선 방향을 제시한다.
64비트 블록암호 IIoTBC는 산업용 IoT 기기의 보안을 목적으로 설계된 암호 알고리즘으로써 128비트의 비밀키를 사용한다. IIoTBC는 IoT에 사용되는 MCU 크기가 8비트인지 16비트인지에 따라 암호화 방식이 달라진다. 본 논문에서는 MCU의 크기가 8비트인 경우 IIoTBC에 대한 차분공격을 다룬다. IIoTBC의 14-라운드의 차분특성을 이용하여 전체 32-라운드 중 15-라운드를 공격한다. 이때 필요한 선택평문과 암호화 연산은 각각 257과 2122.4이다. 본 논문에서 제시한 차분특성은 기존 13-라운드 불능차분 특성보다 긴 라운드를 가지며, 이를 이용한 공격은 IIoTBC에 대한 첫 키복구 공격 결과이다.
그간 무궁화 보급운동은 무궁화가 가지고 있는 속성과 품종의 선택, 식재방법 및 관리에 대한 기본 개념이 정립되지 않은 상태에서 추진되어온 결과 다소 잘못된 점이 도출 되었을 뿐 아니라 국민들이 좋아할 만큼 성공되지 못하였다. 세계적으로 무궁화를 가로수나 정원수로 심고 있는 나라는 온대지역에 속하는 대부분의 나라로 알려져 있고 특히 그리스나 이태리에서 주택가나 가로수로 식재되고 있다. 그러나 그 가로수는 우리가 일반적으로 생각하고 있는 느티나무, 은행나무, 버드나무등과 같이 크게 자라는 나무가 아니므로 주택가나 꽃길조성에 식재되어 왔다. 이제 무궁화는 어느 곳이든 잘 자라는 수벽이나 꽃동산으로 이용하고 아무데서나 잘 자란다는 「고정관념」을 버려야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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