스마트 시대에 돌입함에 따라 사람들이 여가를 즐기는 방법은 다양해졌고 그 중에서 독서는 아직까지도 사랑받고 있는 여가 방법 중 하나이다. 그에 따라 수많은 문학도서가 출판되고 있으며 다양해 지고 있는 장르 중에서 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 이러한 상황 속에서 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 어려운 일이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.
2020년 데이터 3법의 개정으로 의료데이터의 개인정보를 가명·익명 처리하여 통계작성, 연구, 공익적 기록 보존 등의 목적으로 사용가능 하도록 하고 있다. 그러나 비식별화 한 데이터를 유전정보, 신용정보 등을 이용하여 재식별이 가능하며, 재식별 정보를 통해 개인 건강정보는 민감정보로 프라이버시 침해에 악용될 여지가 있다. 본 논문에서는 민감정보로 분리되는 개인정보의 프라이버시 보호를 위한 동형암호의 필요성을 도출한다.
최근 스마트 TV는 빠른 속도로 확산되고 있으나 스마트 폰이나 스마트 패드에 비하여 입력장치의 사용이 매우 불편하며 많은 양의 콘텐츠 중 자신에게 적합한 콘텐츠를 빠르게 찾기 어렵다는 한계로 인하여 스마트 기기 중 그 기능의 사용빈도가 낮다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고 스마트 TV 상에서 사용자가 원하는 콘텐츠를 보다 쉽게 찾을 수 있는 개인화된 지능형 추천 시스템을 제안하고 구축하고자 한다. 사용자 선호정보를 이용한 프로파일 분석, TV 시청에 대한 패턴 분석, 애플리케이션에 대한 사용통계 분석 등 사용자에 대한 여러 가지 정보를 다차원적으로 고려하여 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있는 개인화된 지능형 시스템을 설계 및 구축하였다.
웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.
웹 2.0을 이끌어가는 원동력이라고 할 수 있는 일반 개인 사용자의 참여와 공유는 블로그, 소셜 네트워크(Social Network), 집단지성, 소셜 북마크(Social Bookmark), 태깅(Tagging) 등의 다양한 형태로 나타나고 있다. 이 중에서 소셜 북마크는 개인이 사용하는 북마크를 웹에 추가하여 공유함으로써, 다수의 사람들이 유용하다고 생각하는 북마크에 대한 정보를 기반으로 한 다양한 서비스를 제공하는 개념이다. 딜리셔스(Delicious.com)는 소셜 북마크 서비스의 대표적인 사례라고 할 수 있으며, 북마크에 사용자들이 붙인 태그를 이용하여 검색 서비스를 제공한다. 본 논문은 북마크 검색에 대해 개인화된 검색결과를 추천하기 위하여 사용자 태그를 기반으로 하여 딜리셔스가 제공하는 북마크들의 순위를 재순위화 하는 방법론을 제안하였다. 또한 태그유사도를 기반으로 한 태그 네트워크를 이용하여 사용자의 검색어에 의미적으로 유사한 다른 태그들도 순위에 반영될 수 있도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 딜리셔스가 제시하는 순위에 비해 본 논문에서 제안하는 시스템의 재순위화 결과가 사용자들에게 더 만족스러우며 정확성도 높음을 확인하였다.
임의의 위치에 음상을 정위하는 방법으로, 머리전달함수(HRTF : Head Related Transfer Function)을 원음에 convolution 하는 기법이 사용된다. 하지만 더미헤드를 이용하여, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 HRTF는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문은 비개인화된 HRTF를 사용하여 음상을 정위하는 경우의 정위감 개선에 대한 방법을 제안한다. 정위감 개선을 위해 음상을 정위하려는 위치 주변의 HRTF를 그룹화하는 방법에 대해 연구하였으며, 그룹화된 HRTF를 이용하여 정위한 음상의 청감평가를 수행하였다.
본고에서는 개인정보보호를 위하여 제정된 여러 관련 법률과 제도로 인하여 활성화 되지 못하는 빅데이터 산업의 현황을 금융산업을 통해 구체적으로 검토하고 있다. 그리고 현 법제 하에서 제공 가능한 데이터의 항목과 수준에 대해 제시하고자 한다. 또한 정보보호를 위한 비식별화방법과 유의해야 할 실무관점의 사항들에 대해 제언하고 있다.
지식관리시스템은 최근 들어 기업의 경쟁력을 향상시키는 새로운 개념으로 급격하게 부상하고 있다. 재무나 생산, 영업 등과 같은 정형화된 수치의 취합에서 벗어나 개인들이 업무를 추진하면서 쌓은 비정형화된 정보를 기업에서 활용해 효율성을 꾀한다는 지식관리시스템의 배경과 관련업계 동향에 대해 살펴봤다.
비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.
현대의 정보시스템은 법의 존재와 사적, 지식 재산권을 보호하는 사회적 관습과 심각하게 대립해 왔다. 지식재산권은 개인이나 사회에 의해 만들어진 무형의 자산이다. 정보 기술은 컴퓨터화 된 정보가 매우 쉽게 복사되거나 네트워크에서 배포될 수 있도록 만들어졌기 때문에 지식재산권 보호를 어렵게 만들었다. 그리하여 오늘에는 선진국뿐만 아니라 전 세계 국가들이 특허제도를 갖추고 발명자를 독점적으로 보호하는 한편, 일반인들을 위해서 발명의 공개와 이용을 장려하게 되었다. 오늘날 특허나 컴퓨터 프로그램 등의 지식재산권의 무기화 경향은 세계적으로 확산됨에 따라 수출 주도형 성장 전략을 택해온 한국의 주력 기업들에게는 단순한 문제가 아닌 기업의 사활이 걸린 문제로 번져가고 있다. 우리나라는 선진국에 비하여 아직 특허에 대한 역사가 짧고 그 내용이 뒤떨어진다 할 수 있다. 본 연구에서는 기업과 개인은 특허에 대한 정확한 이해와 대응 방안에 대한 정보를 체계적으로 정리함으로써 발명을 충분히 활용하고, 외국과의 권리 경쟁에서 전략적으로 대처할 수 있어야 할 것이다. 국제 특허 분쟁 사례를 조사함으로써 기업 경영 전략을 수립하는데 도움을 주고자 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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