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유럽연합(EU) 정보보호법(General Data Protection Regulation)개정안상의 잊혀질 권리와 현행 우리 법의 규율 체계 및 앞으로의 입법방향에 관한 소고 (A Thought on the Right to Be Forgotten Articulated in the European Commission's Proposal for General Data Protection Regulation)

  • 하정철
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권11호
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    • pp.87-92
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    • 2012
  • 최근 유럽연합이 잊혀질 권리를 폭넓게 인정하는 정보보호법 개정안을 공표하면서 전세계적으로 이에 관한 논의가 이루어지고 있다. 우리나라에서도 이와 관련된 논의가 이루어지고 일부에서는 입법화 움직임까지 있다. 현행법상 정보주체는 제한적으로 개인정보처리자나 정보통신서비스 제공자가 수집한 개인정보에 대해 정정 내지 삭제를 요구할 수 있을 뿐, 자신의 권리가 침해되지 않은 경우에는 온라인 게시판 등에서의 자신의 개인정보의 삭제를 요구할 수 없다. 이와 관련하여 앞으로의 입법과정에서는 정보주체 자신이 직접 올린 정보의 경우에만 잊혀질 권리를 한정할 것인지, 그리고 자신이 직접 올린 것이라면 제3자가 차후에 복사 등을 한 모든 경우에 대해 정보통신서비스 제공자 등에게 삭제할 의무를 부여할 것인지 충분히 검토되어야 한다. 최근 사이버 공간을 통한 국민 일반의 참여가 확장되고 직접민주주의를 향한 목소리도 커져가고 있는 상황에서 표현의 자유의 보장은, 설령 그것이 거대 미디어로 인한 정보를 통한 개인통제의 위험성에도 불구하고, 쉽게 포기될 수 없는 것이기 때문이다. 특히 표현의 자유와 관련하여 정보주체 자신이 직접 올리지 않은 정보에 대해서 잊혀질 권리를 인정하는 것이 자칫 사전검열에 해당할 수 있다는 점에서 신중히 접근될 필요가 있다.

광고 사진을 위한 시각적 주의 기초요인 연구 (A Study on Visual Attention Factors for Advertising Photographs)

  • 김대욱
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권3호
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    • pp.413-425
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    • 2019
  • 본 연구자는 시선 이동에 관한 연구를 진행 하였다. 시선이동의 기초적 변수는 디테일이다. 연구 결과 디테일의 변수는 컬러, 농도, 대비 등 다른 요인보다 시선 유입에 더 중요하게 작동하였다. 또한 사진의 피사체의 힘이 중심의 힘을 압도했다. 주 피사체와 배경이 되는 톤의 농도의 차이가 강하면 시각적인 중심이 주 피사체에 좀 더 유입된다. 주 피사체와 배경의 톤의 농도의 차이가 약하면 시선이 중심부와 주변부로 다양하게 퍼져 나가게 된다. 주요 요인은 노출의 차이로 노출의 차이가 심한 배경의 톤에는 시선이 거의 도달 하지 않는다. 피사체 중 사람은 주목 요인이 매우 높게 관찰되었다. 사람의 얼굴이 등장하는 사진은 다른 요인 보다, 비교적 주목도가 얼굴에 집중되는 경향이 있다. 사람이 들어간 사진에 관한 관심과 기억 효과는 높았다. 성적인 것, 위험한 것은 다른 요인보다 강하게 시선을 이동시키는 요인이 되는 것으로 관찰 되었다. 또한, 시선의 이동은 피사체의 형태, 위치, 밝기, 크기, 컬러, 패턴이 일정한 영향을 미치고 있다. 즉 피사체의 종류 및 내용이 시선 이동에 가장 주 요인으로 작동한다고 연구하였다. 또한 디테일이 다음변수로 중요한 요인이 된다. 그 외의 농도, 컬러, 위치, 크기 요인은 차선적 요인으로 관찰 연구하였다. 이는 광고사진에서 시선을 고정하거나 시선의 유도를 위해서는 피사체의 내용과, 디테일, 해상도 포커스 부분이 매우 중요하다는 시사점을 가진다.

기상 및 미세먼지 정보를 활용한 서울시의 미세먼지 농도 조기 예측 (Early Prediction of Fine Dust Concentration in Seoul using Weather and Fine Dust Information)

  • 이한주;지민규;김학동;전태흘;김청원
    • 방송공학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.285-292
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    • 2023
  • 최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.