현재, 5G 상용화 성공에 따라 IoT 기술이 고도화 되고 있어 다양한 사물인터넷 공공 안전 서비스를 통합한 서버 시스템이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 IP PBX를 기반으로 IoT 디바이스와 게이트웨이를 연결하는 IoT 플랫폼인 공공 안전 통합서버를 구현하였다. 본 서버는 임베디드 OS 기반으로 다양한 IoT 서비스가 하나의 시스템에서 수행되고 공공장소의 비상통화 및 방송을 처리하는 호 처리/방송서버 기능을 내장하고 있고, IoT센서 데이터와 비상벨 정보를 수집하여 응급 상황 시 사고현장에서 비상알람과 대피방송 등을 자동송출 하며, 일상적인 정보는 상위의 IoT 서비스 서버에 전달하여 IoT서비스 서버의 명령에 따라 공공안전관리 서비스를 제공하여 국가 사회의 안전망 서비스를 편리하고 저렴하게 제공할 수 있다.
본 논문에서는 u-Eco(ubiquitous ecological) City에서의 정보보호 정책을 제시한다. 이를 위하여 먼저, 다양한 유비쿼터스 도시의 정의를 살펴보고 u-Eco City의 개념, 주요 서비스 및 추진 과제를 정리한다. 그리고 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해 중추적인 역할을 수행하는 통합운영센터의 프레임워크를 제시하고, 센터에서의 개인정보 및 사생활 보호, 데이터 보호, 망설비 보호와 관련된 요구사항을 분석한다. 기존 정보보호 알고리즘과 달리 u-Eco City에서 운영되는 USN(ubiquitous sensor network)에서 정보의 수집, 가공 및 제공시 경량화된 암호화 알고리즘을 이용한 정보보호 기술(블록/스트림 암호화, 의사난수 생성기, 해쉬함수 및 공개키 암호화 등)이 요구되며 개인정보의 기밀성과 인증성을 보장해주기 위한 정책이 사전에 마련되어야 함을 알 수 있다.
환대문화에서 비롯한 요식업 부문은 음식 쓰레기를 가장 많이 발생시키는 식품 부문이다. 지속가능한 서비스를 제공하기 위해 외식업계가 음식 낭비에 대한 문제를 이해하고 줄일 필요가 있는데, 이는 대부분 피할 수 있는 일이다. 기존 연구에서 음식물 쓰레기 행동의 동인과 제안된 완화 조치를 조사하였다. 그러나 난제를 해결하기 위해 서비스 디자이너는 혁신적인 솔루션을 고무할 수 있는 실행 가능한 통찰력이 필요하다. 본 연구의 목적은 두 가지이다. 첫 번째 목표는 음식점에서 젊은 소비자들이 음식을 남기는 행동에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다. 두 번째 목표는 음식물 쓰레기 문제를 서비스 디자이너의 디자인 기회로 프레이밍(Framing) 하는 것이다. 국내 대학생 10명과 함께 사진 일기 (Photo Diary) 연구를 진행하였다. 참가자들은 두끼 식사의 전후 사진을 찍고 설문지를 작성하였다. 질문은 개인적인 배경과 식사 선택 시 고려 사항, 식사에 대한 만족도, 음식을 남기는 이유 등이다. 실험을 바탕으로 정성적 데이터와 정량적 데이터를 모두 수집하고 분석하였다. 그 결과 의식과 통제력 부족이 남은 음식물의 주요 동인이라는 것을 시사하였다. 서비스 디자인을 위한 음식물 쓰레기 문제는 "How Might We" 디자인 기회로 프레이밍 된다. 자신, 식사 파트너, 식당과의 의사소통을 개선하는 데 개입의 초점을 맞춰야 한다. 본 논문은 음식점 음식물 쓰레기의 예를 들어 난제를 프레이밍 하는 서비스 디자인 연구 접근 방식을 입증함으로써 이바지한다.
무선 센서노드를 활용한 다양한 네트워크 설계 기술은 실생활의 각종 정보 수집에서부터 환경 모니터링까지 폭넓은 활용범위를 바탕으로 저전력 노드 설계 기술, 노드간 라우팅 프로토콜, 초소형 운영체제 및 미들웨어기술 등 관련 연구가 활발히 수행되고 있으며, 실내 센서네트워크에 분포된 노드의 절대위치를 측정하는 위치인식 시스템은 노드의 이동성, 다수성 그리고 환경의 제약성으로 인해 이를 보완할 시스템이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 고정 센서노드의 배치밀도에 따라 위치정보를 선별적으로 처리하는 위치데이터 처리기와 다중 위치데이터의 발생을 원천적으로 차단하는 노드간 라우팅 기법을 통해, 센서노드의 이동성과 다중성을 효과적으로 보완하는 실내 이동객체 위치인식 시스템을 설계하고 서비스 구현을 위한 센서네트워크 플랫폼을 제안한다.
교환 시스템이 고장과 장애를 일으키면 서비스에 치명적인 영향을 미치게 된다. 다시 말해서 시스템을 제어하는 교환 소프트웨어의 역할은 매우 중요하다. 그렇기 때문에 정량적인 소프트웨어의 품질 평가 방법은 더욱 중요하다. 본 논문에서는 기능 블록으로 구성된 교환 소프트웨어를 시험하여 얻어진 각종 고장 데이터를 수집, 분석하고 이를 이용하여 각 버전별, 개발 전과정에 대한 소프트웨어 신뢰도를 평가해보고, 기타 고려할 사항에 대해 논한다. 대표적인 2개의 신뢰도 모형(G-O model, S-Shaped model)을 선택하여 소프트웨어 신뢰도를 비교해 보고 품질 향상을 위한 제반 활동과 소프트웨어 개발 프로젝트에 맞는 소프트웨어 신뢰도 모형을 제시하였다.
본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.
본 연구는 콘텐츠 유료 이용에 대한 주요 예측변인으로 온라인상에서 이용자의 관여 행동에 주목하고, 이 요인이 실제 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 경험적 데이터를 통해 확인하기 위해 수행되었다. 이러한 연구목적을 위해 정보통신정책연구원이 매년 시행하는 한국미디어패널조사의 2016년 데이터를 분석하였다. 만 20세 이상 성인남녀 8,313명의 응답을 분석한 결과, 온라인 관여, 그 중에서도 적극적 관여(게시물, 댓글 작성 등 콘텐츠 생산에 대한 직접 기여)는 모든 예측변인들 가운데 종속변인을 설명하는 데 있어 기여도가 가장 큰 요인인 것으로 확인됐다. 그에 비해 소극적 관여(공유, 평점주기, 투표 등의 간접적 콘텐츠 생산 기여)는 개인의 성격특성, 온라인 프라이버시 염려와 함께 유의미한 영향이 없는 변인인 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유료 콘텐츠 판매를 통해 수익을 올리고자 하는 서비스 내지 플랫폼 사업자들의 수익 향상을 위해서는 이용자의 온라인 행동 데이터 수집이 필요하며, 이를 정교하게 분석해 목표를 명확히 한 마케팅 전략을 펼치는 것이 필요하다는 것을 시사한다.
최근 부각되고 있는 텔레매틱스와 위치기반서비스의 효율적인 구축을 위해서는 실시간으로 수집되는 방대한 분량의 위치 데이터의 저장, 질의, 프리젠테이션 동을 포함하는 이동체 기술이 필요하다. 특히 물류분야에서 이동중인 차량의 데이터에 대한 효과적인 검색과 분석을 위해서는 응용별 특화된 형태의 데이터를 획득할 수 있는 질의구문이 요구되며, 전통적인 데이터베이스 질의어와 비교할 때 그 구조는 복잡한 양상을 보인다. 이에 대한 효과적인 대안으로는 SQL과 같은 표준화 데이터베이스 언어를 통한 접근을 고려할 수 있다. 따라서 이 논문에서는 e-로지스틱스 기반의 차량관제에서 요구하는 질의에 대하여 SQL를 확장한 이동체 질의어 (MOOU)를 제안하고, 이를 효과적으로 처리하기 위한 질의처리기를 설계 및 구현한다.
최근 PC를 비롯한 모바일, IOT 기기 등 다양한 환경에서의 사이버 공격이 기승을 부리고 있으며, 그 방법 또한 나날이 발전하고 있다. 이러한 사이버위협으로부터 개인 및 기업의 자산을 지키기 위한 근본적인 대안이 없이는 매번 반복적인 피해를 피하기 어려운 현실이다. 다양한 환경이라고 함은, 다양한 OS(Operation System), 다양한 ISA (Instruction Set Architecture)의 조합으로 이루어지는 사이버환경을 의미한다. 이러한 조합들은 일반 사용자들에게 가장 많이 쓰이는 Windows & Intel 조합의 환경과, Linux & Intel 또는 Linux & ARM 등 기업에서 서비스를 위해 쓰이는 서버 환경 등을 예로 들 수 있다. 그밖에 최근 IOT기기나 모바일 기기와 같은 환경도 있을 수 있다. 바이너리 파일에 대한 보안은 다양한 연구가 진행되고 있지만 그 범위가 방대하고, 깊이가 필요한 영역이라 진입 장벽이 높은 실정이다. 본 논문에서는 이러한 바이너리의 취약점을 분석하기 위한 첫 번째 단계로써 다양한 바이너리 파일을 하나의 정형화된 자료구조로 변환하는 바이너리 포맷 분석기의 한 방법을 제시하고자 한다. 다양한 OS와 다양한 ISA환경에서 사용되는 바이너리들에서 공통적으로 존재하는 정보들 중, 바이너리의 취약점 분석을 위해 필요한 데이터를 보다 효율적으로 수집하고, 관리하는 것이 바이너리를 통한 사이버 위협을 탐지하는 연구에서 기초가 된다고 할 수 있기 때문이다.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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