본 연구는 미국 온라인 대출 플랫폼의 고객 데이터를 분석하여 중저신용자가 금융시장 내에서 겪는 차별적 대우를 실증적으로 규명한다. 이 연구는 오픈소스 캐글(Kaggle) 플랫폼 내 랜딩 클럽 금융사의 2007~2020년 기간 약 293만 건의 금융 데이터를 사용하여, 특히 신용점수가 낮은 씬파일러 대출자들이 더 높은 이자율로 대출을 받고 있음을 밝혀냈다. 이러한 차별적 대우는 금융 포용성을 저하시키며 사회적 불평등을 심화시킬 가능성을 시사한다. 본 연구를 통해 금융시장에서의 불평등 문제를 실질적으로 드러낸 점이 중요한 의의로 주목되며, 분석결과를 바탕으로 모든 고객에게 합리적인 금융 접근성을 보장할 수 있을 것이다. 아울러 지속가능한 금융 포용성을 강화할 수 있는 구체적인 방안과 함께 금융기관의 사회적 책임을 강화하는 방향으로의 전환을 제안하였다.
우리 나라의 개인정보 영향평가는 개인정보보호법 제33조 및 같은 법 시행령 제35조에 규정된 개인정보파일을 운용하는 기관이 필수적으로 수행하여야 하는 위험요인 분석과 개선사항 도출의 과정을 의미한다. 우리나라의 개인정보 영향평가 제도에는 크게 두가지의 한계가 존재한다고 볼 수 있다. 첫 번째 한계는 개인정보 영향평가를 받아야 하는 대상이 공공기관과 공공기관에 준하는 기관으로 한정되어 있다는 점이고, 두번째 한계는 적정한 인력과 설비 및 그 밖에 필요한 요건을 갖춘 기관만이 개인정보 영향평가를 수행할 수 있다는 점이다. 본 연구에서는 최근 들어 급속하게 발전하고 있는 데이터 시대에 민간기업 또는 중소벤처기업, 소상공인 등도 직접 수행할 수 있는 사전진단도구 개발을 위한 제안을 하고, 구체적인 평가 요소에 대한 분석을 제시한다. 본 연구의 결과는 셀프-체크리스트 형식의 제공되어, 일반 국민들이 손쉽게 접근할 수 있는 개인정보 영향평가 사전진단도구의 역할을 할 것으로 기대된다. 국가적으로도 개인정보 보호를 강화하고 관련한 법적 준수를 달성하는 데 기여할 것으로 예상된다.
목적 : 학교기반 작업치료는 교육전문가와 협업하는 다전문가적 접근이 필요하다. 본 연구는 일반 초등학교에 진학하는 고위험군 아동들을 대상으로 특수교사와 작업치료사가 함께 지역사회 기관에서 협업으로 실시하는 집단교육 시간의 작업수행변화를 분석하고, 감각통합 중재의 의미를 파악하고자 하였다. 연구방법 : 예비 프로그램으로 입학준비 프로그램을 특수교사와 작업치료사의 부분적인 협업을 통해 실시한 후, 초등학교 적응프로그램은 특수교사와 작업치료사가 전체과정을 협업하여 시행하였다. 연구대상은 6명이었다(7세 5명, 9세 1명). 프로그램 평가는 교육활동 참여에 대해 School AMPS를 실시하였고, 일정하게 구성된 자조활동에 대해 AMPS 수행기술을 관찰하여 중재전략에 활용하였다. 평가를 통한 중재전략과 그에 따라 진행된 변화를 교사와 치료사의 월간 기록을 토대로 질적 분석을 실시하였으며, 부모설문을 통해 감각프로파일을 조사하였다. 결과 : 사전 프로그램에 참가한 아동 5명 중 4명이 감각통합적인 어려움으로 수행에 영향을 받는다고 평가되었고, 이 결과가 본 프로그램 구성에 기반이 되었다. 본 프로그램 구성은 참가 아동이 속한 학년의 교실에서 수업과제(school task)와 집단 활동, 기본 자조활동으로 이루어졌고, 수업과제활동평가 School AMPS는 통계적으로는 유의미하지 않으나 평균 운동기술은 0.14 로짓(logit), 평균처리기술은 0.07 로짓이 향상되었다. 협업적 중재로는 감각 통합이 주된 회복적 중재로 사용되었고, 과제수행을 통해 직접 어려움이 있는 기술을 향상하는 습득적 중재, 교사의 대응전략이나 도구 및 환경 조정을 시행하는 보상/적응적 중재가 적용되었다. 기본적 자조활동들은 도움이 필요한 수준에서 자립적인 수준으로 향상되어서 반복적인 자조활동의 경험과 중재가 효과적이었다. 그러나 개선된 수행기술들 이외에 새롭게 도전이 되는 수행기술이 발생하였고, 이런 문제들은 감정과 행동문제와 더불어 감각통합의 어려움 뿐 아니라 집단에서 일어나는 역동적 이유 때문으로 평가되었다. 결론 : 초기에는 감각통합 프로그램을 통하여 학생들의 참여가 향상될 수 있었다. 그러나, 집단 활동을 통해서 드러나는 초등학생들의 감정조절 문제, 역할 변화에 따른 수행변화, 또래에 대한 반응문제가 드러남에 따라 감각통합적인 중재에서 더 복합적인 개인-환경-과제에 대한 중재가 필요하였다. 특수교사와 작업치료사의 협업은 상호보완적이며 필요한 수행기술을 향상하는 데 시너지 효과가 있었다. 이 과정에서 School AMPS는 측정 가능한 결과를 일부 제시하는 데 유용하며, 향후에는 질적 분석을 보다 객관화 할 수 있는 방법들이 요구된다.
본 연구는 인터넷을 이용한 수업에서 학생들이 수업과 관련되지 않은 웹 사이트에 접속하는 것을 교사용 컴퓨터에서 발견하여 차단함으로써 수업의 효율성을 높이고, 교사가 의도하는 방향으로 수업을 진행할 수 있는 프로그램의 개발에 목적이 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 수업과 관련되지 않은 웹 사이트에 접속하는 것을 방지하기 위하여 랜(LAN) 전원을 차단하고 수업하는 기존의 방법 대신 교수 매체로서 인터넷을 효과적이고 안전하게 사용할 수 있다. 관련 연구는 한 개의 호스트(host)만 감시하고 접속을 차단하는 반면에 본 연구에서 개발한 프로그램은 접속해 있는 모든 호스트들을 감시하고 차단할 수 있다. 본 연구에서 제안한 프로그램은 소규모 네트워크 환경에 설치된 리눅스(linux) 운영체제에서 개발되었다. 개발된 프로그램은 5가지 기능을 포함하고 있다. 도메인 네임(domain name)에서 IP(internet protocol) 주소로 변환하여 파일로 저장하는 변환 기능, 인터넷을 사용할 준비가 되어 있는 학생 컴퓨터를 탐색하여 파일로 저장하는 탐색기능, 패킷(packet)을 캡쳐(capture)하여 패킷의 정보를 표현해주는 패킷 캡쳐 기능, 캡쳐된 패킷 정보와 차단 목록 데이터를 비교하는 비교기능, 그리고 차단 목록과 캡쳐된 패킷 정보가 일치할 경우 네트워크 접속을 차단하는 기능으로 구성되어 있다. 개발된 프로그램을 사용하면 네트워크를 통과하는 모든 패킷(packet)을 실시간에 정확하게 캡쳐 할 수 있고, 불량 사이트에 학생이 접근하는 경우 교사의 컴퓨터 화면에 관련 내용이 표시된다. 따라서 교사는 관련 내용을 실시간으로 확인하고, 불량 사이트에 대한 접속을 차단할 수 있다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 초 중등학교와 같은 소규모 네트워크에 적용가능하며, 교사와 학생, 학교차원의 수업 관리와 컴퓨터 실습실 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.
본 논문은 유선용으로 작성된 웹 문서를 모바일용 단말기에서 서비스가 가능하도록 유선 콘텐츠를 모바일 콘텐츠로 변환하는데 목적을 두고 있다. 유선 콘텐츠는 일반적으로 Pop-Up광고창, 불필요한 이미지, 유용하지 못한 링크들로 꾸며져 있어서 유선 환경에 비해 낮은 대역폭, 메모리, 스크린 크기를 갖고 있는 모바일 단말기상에 프리젠테이션이 어려울 뿐만 아니라 모바일 사용자들에게 직접 콘텐츠에 접근하는 것을 혼란스럽게 하고 있다. 그러므로 유선 웹 문서로부터 유용하고 적절한 콘텐츠를 추출하고 이를 모바일 단말기의 특성에 맞춤식으로 제공하는 요구가 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 WAP 2,0과 여기에 채용된 콘텐츠 생성 언어인 XHTML Basic을 기반으로 한 콘텐츠 변환 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 콘텐츠 변환 방식은 유선 웹 문서를 경량화한 후, 기존의 변환 방식인 필터 방식 변환 규칙을 적용하였다. 그리고 적용된 변환 규칙은 수정과 삭제가 쉽게 처리될 수 있도록 XHTML Basic의 모듈단위 기반을 사용하였으며, 또한 변환의 확장성 및 문서의 유효성을 유지하기 위하여 변환 규칙은 XSLT 기술의 XSL 문서 내에 정의하였다. 또한 WAP 1,X의 Legacy한 서비스와의 연동을 위해 CC/PP 프로파일 및 단말기 헤더 정보를 분석하는 모듈을 갖도록 시스템을 구성하였다.
구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다
국가 GIS가 주요 정보 인프라 역할을 수행하기 위해서는 구축되는 공간정보에 대한 표준화가 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 국가 GIS 표준화 내용은 어떤 것이어야 하며 어떠한 방향으로 추진되어야 하는지를 제시하고자 한다. 미국, 호주, 일본, 영국의 국가 GIS 표준화 동향과 ISO/TC211, OGC의 표준화 과정을 분석한 결과, 첫째 국가 GIS 표준화는 지리정보 표준과 지리정보 서비스 표준의 두 방향으로 추진되어야 하며, 둘째 ISO/TC211 프로파일을 바탕으로 국가 GIS 표준을 개발하는 것이 바람직하며, 셋째 각 지리정보 표준은 UML을 이용한 개체-관계 (Entity-Relationship) 모델을 통해 명확히 표현되어야 하며, 넷째 지리정보 서비스 표준화 연구에 적극적인 관심을 가져야 할 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 국가 GIS 표준의 내용을 지리정보 내용 및 내용 분류, 심볼 및 표현, 지리정보 가용성, 공간참조체계, 정확성, 용어표준으로 구성되는 $\ulcorner$지리정보 표준$\lrcorner$과 지리정보 공유 서비스 (데이터 전송, 데이터 접근, 데이터 취득), 지리정보 사용자 편의 서비스 (데이터 분석 및 관리, 데이터 품질관리, 데이터 표현)로 구성되는 $\ulcorner$지리정보 서비스 표준$\lrcorner$의 두 가지 부문으로 범주화하여 국가 GIS 표준화를 추진할 것을 제안하였다.
트리구조로 명명되는 '위계'는 정보의 구조를 드러내 보이고 복잡성을 감소시킬 수 있기 때문에 시각화하는데 매우 유용한 자원이다. 본 연구는 멀티미디어 환경에서 위계의 개념을 적용한 정보 시각화 방식에 대해 고찰하였고 나아가 그것이 정보 찾기 활동에서 사용자태스크 유형과 어떻게 연계되는지를 파악하고 그 활용 가능성을 탐색하였다. 본 연구에서는 트리맵(Treemap), 하이퍼볼릭(Hyperbolic), 콘트리(Cone Tree), 관심도트리(Degree-Of-Interest Tree)의 4가지 정보위계 표출방식을 적용 사례별로 고찰하고 그 활용상의 장단점을 '시각적 재현 측면'과 '사용자 조작 측면'으로 나누어 제안하였다. 또한 각각의 정보위계 표출방식에서 사용자 정보 찾기 활동과 결부된 '핵심 지원 태스크'와 '주요 관련 지원 태스크'가 무엇인지를 구체적으로 제안하였다. 본 연구를 통한 주요 발견 점은 첫째, 사용자의 정보 찾기 활동과 결부된 주요 지원 태스크는 전체를 총괄적으로 조망하기, 관심 있는 대상을 확대해서 보기, 관심 없는 대상을 걸러내기, 특정 대상에 대한 세부적인 디테일 정보 얻기, 정보 객체 사이의 관계 파악하기, 발생한 이벤트의 히스토리를 유지하기, 수집된 정보를 추출하고 발췌하기 등이다. 둘째, '트리맵'은 사용자에게 전체 정보 그룹에 대한 총체적 의미 파악이 용이하도록 만들기 위해서 각각의 정보 노드의 색상과 크기를 다르게 적용시키는 방식을 핵심지원 태스크로 적용하고 있다. '하이퍼볼릭'과 '관심도트리'는 사용자가 선택한 특정 정보 노드를 중심으로 전체 정보 그룹을 재편성시키거나 의미의 중요도에 따라 각각의 노드 크기에 비례 개념을 적용시키는 기능을 핵심적으로 지원하고 있다. '콘트리'는 정보에 접근한 사용자 로그파일을 발췌하고 분석하여 정보 관리자가 전체 정보 패턴을 분류하고 조직화시킬 수 있도록 하고 있다. 결론적으로 멀티미디어디자인 환경에서 정보위계 표출방식은 정보의 시각적 재현이라는 차원을 넘어 사용자의 정보 찾기 행위와 관련하여 사용자 조작의 다양한 기능적 욕구를 반영하고 있음을 본 연구를 통해 파악할 수 있었다.
웹기반 운동역학 수업 모형 개발을 위한 가이드라인을 제시하기 위하여 2002년 5월 현재, 각종 인터넷 검색엔진을 통해 국내외 대학에서 실시되고 있는 30개의 운동역학 강의 사이트를 대상으로 분석하였다. 사이트의 접근성 및 개방성, 강의의 구성요소 및 기능, 수업용 소프트웨어의 활용 등으로 구분하여 심층적으로 분석하여 현황 및 문제점을 파악한 후, 효과적인 웹기반 운동역학 수업 모형 개발을 위한 방안을 항목별로 제시하였다. 30개의 사이트 중에서 패스워드를 요구하는 사이트는 단 1곳으로서 대부분의 가상강의가 개방적인 형태를 취하고 있었다. 사이버 강의의 핵심요소인 강의노트를 제공하고 있는 사이트는 17개(57%)로 나타났으며, 강의노트파일의 형식은 PDF 형식이 10개(59%), HTML 형식은 5개(29%), PPT 형식은 2개(12%)의 순으로 나타났다. 웹상에서 과제물을 부여하는 사이트와 성적을 게시하는 사이트는 각각 14개(47%)로 나타났다. 웹상에서 수업자료를 직접 또는 링크의 형태로 제공하는 사이트는 11개(37%)로 나타났다. 질의/응답 게시판이 웹상에서 제공되는 사이트는 단지 4개(13%)에 불과한 것으로 나타났다. 마지막으로 운동역학 실험용 웹 소프트웨어를 제공하는 사이트 역시 4개(13%)에 불과한 것으로 나타났다. 본 연구는 위의 결과를 토대로 홈페이지 설계, 강의노트, 수업 참여도 측정, 공동연구 시스템 구축, 운동역학 실험용 웹기반 소프트웨어 개발 등의 항목별로 효과적인 웹기반 운동역학 수업모형 개발을 위한 방안을 제시하였다.
추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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