현대 사회는 엄청난 양의 데이터를 만들어내는 디지털 시대에 접어들었고, 다변화되는 도시에서는 정보의 생성, 수집, 표현을 특징으로 하는 스마트 공간이 등장하고 있다. 2012년 이후 스마트기기의 확산과 초연결사회로 불리우는 소셜미디어 환경에서 공공데이터에 대한 관심이 더욱 고조되고, 보편화된 모바일 기기 사용 및 SNS 이용 확산에 따라 빅 데이터에 대한 이슈에 주목하고 있다. 초기에는 데이터의 플랫폼 구성에 연구개발이 집중되었으나 최근에는 공간지능화 서비스 구현을 위한 데이터의 분석과 활용방안에 대한 여러 분야의 아이디어가 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 공공데이터의 활용성 측면에서 전문가보다는 일반인의 사용성 증대를 위한 시각화 과정에 집중하고자 기존의 공공데이터포털에서 제공하는 공개데이터 및 공공데이터 서비스 현황을 파악하여 그 활용가능성을 고찰하고자 한다. 연구의 결과로 일반 시민들에게 있어서 데이터의 분석 및 응용은 현재 종이문서의 이용을 감소시키고, 지능형 공간에서 공공정보서비스에 대한 개개인의 요구 및 행동에 맞추어 빠르고 신속한 대응할 수 있는 어플리케이션 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
4차 산업혁명 시대에 사물인터넷과 모바일을 통해 수집된 다양한 정보를 이용해 공공 및 민간영역의 새로운 비즈니스모델을 위한 빅데이터 산업이 각광을 받고 있다. 하지만, 개인정보 비식별화 조치를 통한 빅데이터 통합 및 분석를 수행하면서 개인프라이버시가 노출될 위험성을 여전히 가지고 있다. 최근 개인정보를 노출하지 않고 데이터의 가치를 유지하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터산업 활성화를 위해 의료, 농업 등 산업별로 개인정보 보호체계가 필요함을 강조하였다. 비식별화된 개인정보의 적정성 평가 기준을 개인 민감정보 중심의 의료분야는 k-익명성 최소값을 일반적인 산업분야의 평균값 보다 높은 5 이상으로 설정해야하며, 농업분야에서는 개인별 민감정보범위에 개인소유 반려견이나 농지 정보를 포함시켜서, 산업별 특성에 맞게 개인정보 보호체계를 보완해야하며, 해당 산업의 특정지역을 대상으로 먼저 실증을 거처 전국적으로 확산하는 것을 제안한다.
인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.
스마트폰 사용이 일반화되고 스마트워크, BYOD(Bring Your Own Device) 트렌드가 확산되면서 국내 무선랜 사용이 가속화되고 이로 인해 보안위협도 크게 증가하고 있다. 시스코시스템즈, 아루바네트웍스 등 무선랜 업체들은 WIPS(침입탐지), MDM(모바일단말관리), DLP 등 다양한 제품들을 출시해오고 있지만 비용이나 관리적인 측면에서 소규모 기업에서는 도입하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 고가의 H/W 장비를 도입하지 않고 무선랜 환경에서 패킷분석, AP, Station관리, 보안취약점을 분석할 수 있는 무선랜 침입탐지 시스템을 제안하고자 한다.
헬스케어의 패러다임이 치료 중심에서 예방 중심으로 변화함에 따라, 질병 예방과 관련된 제품 및 서비스가 국내외로 많이 등장하고 있다. 스마트 헬스케어는 만성질환자 수의 증가, 의료비 부담의 증가 등의 보건의료 문제점의 대안으로 언급되어 기업 및 정부는 산업 확산 움직임을 보여주고 있다. 기업은 웨어러블 기기, 앱 등의 형태로 제품 개발 및 출시를 하고 있고, 정부는 보건소를 중심으로 모바일 헬스케어 사업을 시행하고 있다. 본 연구는 소비자의 스마트 헬스케어 제품 및 서비스 이용에 미치는 요인을 건강정보이해능력(Health Literacy)와 건강관련 개인특성을 중심으로 탐색적 연구를 진행하고, 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 전국의 20대 이상 소비자 1,027명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하고 의사결정나무 기법으로 요인을 분석하였다. 연구 결과, 응답자의 대부분(76.9%)은 사용 경험이 없는 것으로 나타났지만 건강정보이해능력 중 '대중매체 정보의 활용'의 어려움 정도에 따라 사용 경험에 차이를 보였다. 그 밖에는 신기술 활용 의향 정도, 주변인의 조언 이해, 건강검진 유무가 관련이 있는 것으로 분석되었다. 스마트 헬스케어를 통한 자가 건강관리가 가능하려면, 건강정보를 대중매체로부터 탐색하고 활용할 수 있는 소비자의 건강정보이해능력이 제고되어야하며 이를 위한 정부와 기업의 노력이 필요하다.
본 연구는 고도화된 웹 서비스와 스마트 기기의 확산으로 인해 변화된 시스템 환경 속에서 클라우드 서비스에 대한 선호도와 이용의도에 영향을 미치는 데이터 안정성, 네트워크 반응속도, 그리고 시스템 접근성을 중심으로 정보센터의 이용도 향상에 대한 방향 설정을 위해 인지된 유용성, 인지된 이용 용이성을 중심으로 이용자의 이용의도와의 관계를 살펴보았다. 본 연구가설의 검증을 위해 태블릿PC, 스마트폰과 같은 모바일기기를 많이 이용하거나 관심이 높은 20대에서 30대 연령층의 114명으로 부터 설문을 받아 활용하였다. 클라우드 서비스 선호도에 대한 이용자의 인지된 유용성과 인지된 이용용이성에 영향을 미칠 수 있는 정보센터의 시스템 품질특성과 관련된 요인들과의 관계를 살펴봄으로써 최근의 클라우드 서비스를 위해 새롭게 고려되어야 할 정보센터의 시스템 품질특성에 대해 이용자 이용의도 관점에서 논의하였다.
기존의 버스정보시스템(BIS)은 주로 공급자 중심의 운영 및 관리체계로 시설도입과 전국 확산을 목적으로 하고 있으며, 지하철 역, 버스정류장, 환승역 등과 같은 주요 교통지점에 GPS 단말기, Windows CE, Win XP embeded 및 LCD 패널로 구성된 하드웨어 장비를 설치하여 일방향 대중교통 정보를 제공하고 있기 때문에 시스템 운용 및 유지보수에 많은 비용과 인력이 소요된다. 본 연구는 GPS 단말기 및 기타 하드웨어 장치를 사용하지 않고 스마트폰과 데이터 서버 네트워크를 활용하여 저비용으로 운용 및 유지보수가 가능한 버스운행정보시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 하드웨어 장치를 이용한 대도시권의 버스운행정보시스템보다 매우 저렴한 비용으로 도심 외곽 지역 및 지방 중소 도시에 서비스할 수 있으며, 기능상으로는 운행노선 디자인 기능, 노선 지도상의 실시간 위치표시 및 운행 통계분석 기능 등 제반 기능을 제공함으로써, 사용자 편의성을 극대화할 수 있으면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 RFID기반 음식물류폐기물 개별계량 기기의 기존 결제방식을 확장하면서 사용자의 편리성을 고려한 모바일의 NFC방식의 결제 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 이러한 흐름에 맞춰 기존 RFID기반 음식물 종량기에 NFC를 적용하여 그간의 음식물을 배출하면서 카드분실, 카드 미소지, 미충전으로 인한 다시 들고 가야 하는 문제점과 그간의 내가 배출한 음식물 현황을 확인하기 위해서는 여러가지 번거로운 절차로 인해서 확인할 수 없던 궁금함을 해소하고자 제안을 하게 되었다. NFC의 기능 하나만으로도 그 편리성이 인증이 되었고 이를 계기로 종량기에 도입하고 연구를 하게 되었다. 물론, 교통카드사와 수수료 관련해서 협상이 필요하지만 곧 교통카드 관련 시장 점유율을 본다면 원만한 협상이 이루어질 것으로 본다. 아이폰 NFC 개방으로 NFC방식이 모든 폰에 확대될 것이다. 따라서, 다음 연구에는 최근 코로나19 확산으로 인한 긴급재난지원금 지원제도에 따라 각각의 지급수단으로 지급되고 있는 지역 화폐나 모바일상품권, 카드사와 연계하여 결제시스템을 NFC방식으로 적용하고자 한다.
본 연구는 국내 제로레이팅 행위의 사후규제 정책 마련을 지원하기 위해 제로레이팅 규제 관련한 국내 외 법령 및 심결을 비교법적 접근법으로 분석하였다. 전 세계적으로 확산되고 있는 제로레이팅 행위에 대하여 대부분의 국가는 사후규제 접근법을 채택하고 있지만, 모바일 ISP의 제로레이팅 행위를 시장 내 허용할지 여부에 대한 판단 과정에서 고려해야 하는 통일된 기준이 없는 상황이다. 그러나 최근 몇 년 사이 각국은 관련 법령 제 개정, 심결 양산을 통해 제로레이팅에 대한 정책 투명성을 높여가고 있다. 비교분석 결과 각국 규제기관은 모바일 생태계 내 제로레이팅 행위로 인한 이용자이익 저해 여부를 판단하고자 이용자 선택권 제한 및 ISP의 비차별 의무 준수 여부를, 공정경쟁 훼손 여부를 판단하고자 ISP-CP의 시장지위, ISP의 수직적 결합을 이용한 이윤압착 행위 여부를 조사하여 판단하고 있었다. 본 연구는 비교분석 결과를 바탕으로 국내 입법 현황 하에서 바람직한 제로레이팅 행위 규제 방향에 대한 제언을 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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