• 제목/요약/키워드: 정보 처리 과정

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스마트 스피커에서 개인정보 발화에 따른 사용자 동의 UI/UX 개선 연구 (A Study for Improvement of User Consent UI / UX according to Personal Information Utterance in Smart Speaker)

  • 정재은;박효주;양진홍
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.414-417
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    • 2019
  • 스마트 스피커는 기존 서비스와 달리 음성으로 데이터를 수집할 뿐 아니라 수집한 데이터를 기반으로 처리한 정보를 스피커를 통해 발화하는, 즉 소리로 전달하는 특징을 가진다. 이러한 서비스 응답 구조는 스피커에서 음성을 통해 전달되는 정보에 사용자의 개인정보가 포함되어 발화될 수 있는 위험이 존재한다. 구글, 아마존의 스마트 스피커 초기 설정 시 동의 과정 분석을 통해 개인정보 발화 위험을 사용자가 명확히 인지하기 어렵다는 문제를 발견하였다. 이에 본 연구는 스마트 스피커 서비스의 사용자 동의 과정에서 사용자의 개인정보 발화 위험 인식 재고를 위한 UI/UX 개선방안으로 1) 개인정보 발화 위험성 약관 명시 및 별도 화면 제시, 2) 사용자의 자유로운 서비스 동의 허용, 3) 컨트롤러에게 전달되는 개인정보와 스피커를 통해 발화될 수 있는 개인정보를 구분하여 제시, 4) 개인정보 발화 위험에 대한 음성 고지 및 동의 과정 추가를 제안하였다.

튜플 데이터 스트림에서 과부하 처리 기법 (A Load Shedding Technique over a Data Stream of Tuples)

  • 장중혁;박남훈;이원석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.109-112
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    • 2005
  • 수행 과정에서의 성능 측면에서 기존의 데이터 스트림 처리 방법들은 주로 수행 과정에서의 저장 공간 사용량 및 데이터 객체당 수행 시간을 줄이는데 초점을 맞추고 있다. 이들 방법들에서 일정 시간 내에 처리될 수 있는 데이터 객체의 수보다 많은 데이터 객체가 발생된다면, 그들 중 일부는 실시간으로 처리되지 못한다. 본 논문에서는 튜플 데이터 스트림에서 발생빈도 기반의 중요 튜플 선별 방법을 제안한다. 이는 해당 데이터 스트림 처리 과정에서 전처리 과정으로 간주할 수 있다. 제안된 방법에서는 데이터 스트림의 변화를 고려하여 중요 튜플 선별을 위한 임계값을 적응적으로 조절한다. 이를 지원하기 위해서 튜플의 발생빈도 예측 방법을 제시한다.

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대용량 교통 데이터의 자료처리 과정과 시스템의 개발 (Development of data processing method and system for huge Highway Data)

  • 정수정;송수경;이민수;남궁성
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.295-297
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    • 2007
  • 교통 관련 검지기 시스템에 의해 수집된 교통량, 점유율, 속도와 같은 교통 정보 데이터는 품질평가, 오류판단, 결측보정의 자료처리를 거치게 되며 이러한 전처리 후 다양한 목적에 의해 연구자들에게 활용된다. 신속하고 정확한 자료처리와 보다 편리하고 효과적인 웹 UI 의 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 품질평가, 오류판단, 결측보정에 해당하는 세 단계의 자료처리 알고리즘을 개발하고 사용자에게 자료처리의 과정을 제공하는 웹 UI 시스템을 구현한다.

복합적 자료-알고리즘 자료처리 방식을 적용한 자료처리 시스템 설계 방안 연구 (Study on Data Control System Design Method with Complex Data-Algorithm Data Processing)

  • 김민욱;박연구;이종혁;이정덕
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.11-15
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    • 2015
  • 본 연구에서는 수재해 정보 플랫폼 내 자료처리 시스템 설계를 위해 자료처리 과정의 복잡도를 분석하고 이에 따른 설계 방안을 제시하였다. 일반적으로 자료를 수집하고 분석하는 시스템은 자료와 알고리즘의 자료처리 과정이 고정된 고정 자료-알고리즘 자료처리 방식을 사용한다. 하지만 시스템의 복잡도가 증가하면 자료처리 시스템에서 관리해야 하는 자료처리 과정의 수가 급증하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 자료와 알고리즘 사이에 인터페이스가 존재하는 동적 자료-알고리즘 자료처리 방식을 적용할 수 있다. 각 방식의 장단점을 분석한 뒤, 수재해 정보 플랫폼에 최적화된 자료처리 시스템의 설계안을 제시할 수 있었다.