본 연구는 SNS 빅데이터를 활용하여 소비자들이 인지하는 무인계산대에 대한 사용자 경험을 분석하고자 한다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 블로그, 뉴스, 지식인, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드는 '무인계산대'를 사용하였다. 자료 분석 기간을 2020년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 2년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 통하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 무인계산대는 소비자들의 경험요소 정의에 따라 접근성, 사용성, 지속사용의도, 기타로 군집화하였다. 공급자 측면에서 최저임금 인상과 근로시간 단축에 따른 문제를 해결하기 위해 무인계산대가 무분별하게 확산된다면 사회적 관점에서 더 큰 고용문제가 발생할 것이다. 아울러 무인계산에 익숙하지 않은 노인과 젊은 세대, 어린이, 외국인 등을 위해 쉽고 편리한 무인계산대 보급을 위한 제도화가 필요하다.
선박이 안전한 항해를 하기 위해 도움을 주는 수단으로서 해상환경에서 운용 중인 항로표지는 주기적인 관리가 필요하며 환경 특성상 정확한 상태를 육안으로 확인하기는 어려움이 존재한다. 이에 따라 항로 안전 및 운항 효율성을 향상시키는 스마트 항로표지 시스템은 일반적인 항로표지와 다르게 센서, 통신 및 정보 기술을 포함한 전문적인 기술을 활용한다. 선박 안전과 선박을 운항하는 항해자들의 안전을 지키는 것이 목적인 스마트 항로표지 시스템의 통신 환경은 해상환경에 맞게 무선 통신 네트워크를 사용하게 된다. 선박은 육상에서 해상환경에 필요한 정보들을 수집하며 운항을 하게 되는데 이 과정에서 무선 통신 보안 지침에 대한 부분도 고려해야할 필요가 존재한다. 기본적으로 데이터 교환을 용이하게 하기 위한 표준 IHO S-100과 안전한 통신을 할 수 있는 인터페이스를 제공하는 SECOM을 기반으로 본 논문에서는 해상환경에서 안전한 통신을 위한 보안체계를 연구하였다. 문서에 기반한 기본적인 보안 체계를 제시하였으며 해상환경의 무선 통신 특성상 데이터 교환에 대한 취약점도 다소 존재하였으며 비인가된 사용자가 서비스에 접근할 수 있는 취약점을 고려하여 사용자 인증에 대한 부분을 추가하였다.
최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
택배물류는 택배화물을 택배서비스 요청자가 요구하는 장소까지 직접 배달해 주는 것으로, 택배 기업별로 화물 분류 방식, 업무방식, 그리고 관리하는 정보가 서로 다르고, 비정형 데이터로 인해 상호 호환성을 지원할 수 없다. 종이 운송장 사용으로 개인정보 유출에 대한 문제와 오류 정보로 인해 정확히 화물은 전달하는데 추가적인 시간과 물류비용이 발생되기도 한다. 택배 비즈니스 환경은 무인택배, 신기술(사물인터넷 등)이 도입되는 등 변화되며, 사용자들은 택배 운송 신청부터 수취까지의 과정에 대한 현황 및 상태를 알고 싶어 한다. 그러므로 택배화물 안전 배송을 위한 단일화되고 통합된 운송장 정보가 필요하며, 택배화물 집하/운송/인도 등의 단계에서 적합한 정보를 관련 주체 간에 원활히 제공되어야 한다. 본 논문에서는 택배화물 운송서비스 신청, 집하, 운송, 분류, 인도 등의 단계별 정보를 수집, 가공, 처리한 정보를 비즈니스 처리, 비즈니스 협업, 비즈니스 트랜잭션 간에 발생하는 업무 흐름에 대한 정보로 명시하고 이 정보를 근간으로 택배화물용 전자 운송장을 위한 표준 프로세스와 정보 모델을 정의하였다. 정의된 표준 모델을 통해 택배물류 주체 간 정보 유통 및 공유가 용이할 것이며, 종이 운송장으로 인한 위험이 감소됨으로 인해 국민생활 안전을 증진할 수 있게 될 것이다. 더 나아가 택배업체의 업무 효율성이 증대되는 등 다양한 이해당사자 관점에서 국민 편익을 도모할 수 있을 것으로 판단된다.
대용량 과학 기술 문헌의 탐색 및 검색에 있어서 저자, 저자 소속 기관, 게재지 등에 대해 고유 식별자에 기반한 표현의 필요성이 증가하고 있다. 특히, 과학 기술 문헌의 저자가 단순히 이름으로 표현될 경우, 동일명을 가진 서로 다른 저자들에 대한 구분은 사용자의 검색 부담을 가중시키게 된다. 이러한 동명이인의 문제를 해결하기 위한 기존의 접근법들은 공저자 정보, 논문 제목 등의 서지 정보에 의존하는 공통점을 지닌다. 그러나, 기존의 방법들은 공저자가 없거나 논문 제목 간의 공통 어휘가 발견되지 않을 경우 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는, 동명저자 문제 해소를 위한 기존의 접근법을 보완하기 위해, 동명저자들의 논문 원문의 내용에 기반한 문서 군집화 방법을 사용한다. 국내 학술대회 발표 논문집을 대상으로 한 실험에서 제안한 방법이 기존의 서지정보에 기반한 해법의 단점을 보완할 수 있다는 가능성을 보였다.
2008년 비트코인이라는 가상화폐의 개념이 발표된 이후, 비트코인의 기반이 되는 블록체인 기술은 향후 우리 사회를 변화시킬 수 있는 4차 산업혁명 시대의 중요한 플랫폼 기술로 주목받고 있다. 기존의 전자금융거래는 정부나 은행 등 신뢰할 수 있는 중앙기관에서 모든 거래 내역을 저장, 관리하고 있는 반면, 블록체인 기반의 전자금융거래는 거래에 참여하는 모든 참여자가 거래 내역을 각각 저장, 관리하는 분산 구조로 이루어져 있어서, 시스템 구축과 운영비용을 절감하면서도 거래의 투명성을 보장할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 블록체인 기술은 비트코인으로 시작된 가상화폐 이외에도 스마트 계약, 문서관리 등 다양한 영역으로 그 활용방안이 확장되고 있다. 블록체인의 핵심 기술 영역은 검증된 암호기술을 기반으로 거래 내역의 위조나 해킹이 어렵도록 일정수준 이상의 보안성을 갖추고 있으나, 가상화폐를 사고파는 거래 서비스나 상품 대금으로 지급하는 결제 서비스의 구현에 있어서는 구현 방식에서의 보안 취약점이 존재할 수 있기에 가상화폐 사용에 있어서 보안 위험에 대해서 살펴보고 대응방안에 대해서 논하고자 한다. 특히 가상화폐 거래를 손쉽게 해주는 가상화폐 거래소에 대한 보안 사고가 최근에 자주 발생하고 있으며, 가상화폐를 거래하는 사용자들의 피해도 증가하고 있기에 금융권에 적용 가능한 블록체인 보안 위협을 살펴보고 그 중에서도 특히 보안사고로 인한 피해가 많이 발생하는 가상화폐 거래소에 대한 보안 위협과 적용 가능한 보안 대책을 제시하고자 한다.
웹 접근성 평가를 위하여 기존의 문서의 배경색과 문자 색 사이의 색 대비 정의에 대한 알고리즘을 조사하고, 비교하였다. 색 조합에 대한 기존의 색 대비에 대한 정량적 정의는 가독성 측면에서 불완전하며, 사용자에 대한 시험 평가에서도 무시하지 못할 불일치를 드러내고 있다. 본 연구에서는 기존의 W3C와 미국 토양조사센터(NSSC)의 색 대비 평가 알고리즘을 웹 안전 색의 조합에 적용하여 비교 분석하였고, 이를 위하여 NSSC의 알고리즘을 실수 영역으로 확장하였다. W3C의 알고리즘을 보완하여 색 온도 느낌을 고려한 알고리즘을 제안하며, 해당 알고리즘을 구현하였다. 시험 결과 W3C의 알고리즘과 NSSC의 알고리즘은 모순된 결과가 없었으나, W3C의 기준이 미국 토양조사센터의 기준보다 너무 엄격하며, 전체 색조합의 94.7%가 부적절한 색 대비를 제공하는 것으로 판정되었다. 본 연구에서 제안한 색 대비 알고리즘은 W3C의 방식에 비하여 색 대비와 가독성의 관계 사이의 선형성이 개선되었다. 따라서 색 대비의 정량적 요소로써 색 온도 느낌이 추가되어야 한다는 타당성이 입증되었다. 그러나 색 대비 알고리즘에 색 온도 느낌에 대한 최적의 반영 비율 및 가독성을 보장하는 적장 값의 설정은 좀 더 연구가 필요하며, 문자의 스타일과 크기에 따라 요구되는 색 대조 정도에 대한 연구가 필요하다. 색 대비는 일반 데스크톱 컴퓨터에서의 색에 의한 화면 접근 장애뿐만 아니라 휴대용 디스플레이 장치의 소형화에 따른 가독성 저하 문제가 더욱 심각해지면서 더욱 중요한 접근성 지표가 될 것이다.
웹 2.0이 등장하면서 나타난 개념인 SNS(Social Network Service 또는 Social Network Sites)는 오프라인에서 만 존재하던 사회적 관계망을 온라인에서 구축한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. 페이스북(Facebook), 마이스페이스(Myspace), 트위터(Twiter)등과 같은 외국 SNS와 싸이월드(Cyworld), 미투데이(Me2Day)등과 같은 국내 SNS는 지속적인 인기를 누리며, 인터넷 환경의 주요한 응용 분야로 자리 잡고 있다. 이러한 SNS는 모든 사용자들이 타인과 협력하고 정보를 공유하는 것을 목적으로 하고 있기 때문에, 웹을 사용하는데 어려움을 가지고 있는 노인과 장애인들이 사용하기에 적절한 인터페이스를 제공하고 있는지 웹 접근성을 평가할 필요가 있다. 웹 접근성은 인지적, 신체적 특징에 상관없이 모든 사람에게 동등한 웹 기회를 제공하고 있는가를 나타내는 지표이다. 만약, SNS가 웹 접근성이 낮아 노인과 장애인이 사용하지 못한다면, 노인, 장애인과 일반사용자의 정보격차는 점점 늘어나서 사회적 문제가 될 것이다. 이에 본 논문에서는 웹 접근성 평가 도구인 KADO-WAH 2.0과 웹 접근성 표준 문서인 WCAG(Web Contents Accessibility Guideline) 2.0을 기반으로 SNS인 페이스북과 싸이월드의 웹 접근성을 평가하여, 웹 접근성 준수 현황을 파악하고, 개선방향을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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