• Asia Marketing Journal
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• 제6권2호
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• pp.23-54
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• 2004

기존 연구에 근거해서 인터넷 쇼핑몰 상에서의 신뢰형성 요인(명성, 규모, 사이트품질, 신뢰성향)과 그로 인한 결과적 요인(태도, 관계몰입, 구매의도)을 밝혀내고 각 요인이 어떤 구조적 관계를 형성하고 있는가를 평가·분석하고자 하였다. 선행연구를 기초로 연구가설을 제기하고 연구모형을 수립한 후 이를 검정하기 위해 대학생들을 대상으로 실제 컴퓨터 상에서 인터넷 쇼핑몰을 방문하고 가상구매를 행한 후에 설문에 응답하도록 하였다. 300명의 대학생을 연구 대상으로 선정하여 전산실에서의 통제된 공간에서 가상구매를 행하게 한 후의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 인터넷 쇼핑몰의 신뢰형성 요인들 중에서 기업명성, 사이트품질, 그리고 개인의 신뢰성향이 인터넷 쇼핑몰의 신뢰형성에 유의한 영향을 미치나 기업규모는 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 둘째, 인터넷 쇼핑몰에서 형성된 신뢰는 태도와 관계몰입에는 직접적으로 유의한 영향을 미치나 구매의도에 직접적인 영향을 미치지는 않은 것으로 나타났으며 태도와 관계몰입을 통해서 구매의도에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 인터넷 쇼핑몰에서 형성된 고객의 태도가 구매의도에 직접적으로 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타나 모델적합도 향상 과정에서 그 경로가 제거되었다. 인터넷 쇼핑몰 상에서의 고객 태도가 직접적으로 구매와 연결되기 보다는 태도형성 후에 인터넷 사이트와의 보다 밀접한 관계쉽을 느낀 후에 비로서 구매와 이어지는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 인터넷 쇼핑몰의 신뢰정도를 향상시킬 수 있는 방안을 모색해 볼 수 있을 것이다. 또한 인터넷 쇼핑몰 상의 신뢰를 구매의도와 연결시켜 주는 핵심변수(태도, 관계몰입)를 효과적으로 구축, 관리함으로써 인터넷마케팅을 수행하는 기업들의 수익력 향상에 실질적으로 일조할 수 있을 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.529-538
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• 2023

보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.381-388
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• 2023

스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.439 -447
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• 2023

본 논문은 메타버스 플랫폼 중 ZEP을 이용하여 최적화한 수업 공간에 대한 맵을 개발하는 것을 목표로 하였다. 연구 방법으로는 기존의 메타버스의 수업 경험을 바탕으로 학습의 주체가 학습자가 되도록 수업 공간을 구성하고, 초등학교 컴퓨터 수업에 적용하면서 수업 공간을 수정·보완하여 최적화하였다. 연구 내용은 학습자의 메타버스에 대한 사전 인식을 조사하였고, 메타버스 플랫폼의 장단점 들을 비교·분석하였다. 또한, 조사 결과를 반영하여 맵을 설계하였고, 설계된 맵을 수업에 적용한 후 필요한 API와 앱을 설치하여 보완하였다. 그 결과 학습자는 메타버스 공간에서 학습의 주체자가 되어 자유롭게 공간을 파악하고, 수업에 적극적으로 참여하였다. 특히, 오프라인에서 소극적인 학생, 실력이 부족하여 참여율이 저조한 학생은 더 적극적으로 참여하였다. 향후, 학습분석을 할 수 있는 학습자의 로그데이터를 수집할 수 있는 기능들을 API와 자바스크립트 프로그램 추가하여 학습자에게는 실시간 피드백이 가능하게 하고, 교수자에게는 통계 데이터를 가지고 학습자에게 피드백을 할 수 있도록 하는 것이다. 만약 이것이 가능하다면 메타버스 공간이 학습자에게는 학습 보조자 역할과 교수자에는 교수 보조자 역할을 충분히 기대할 수 있다.

• 멤브레인
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• 제33권6호
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• pp.447-453
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• 2023

컴퓨터 시스템의 성능 및 다양한 전산모사 프로그램의 발전으로 더 복잡한 원소로 이루어진 화학시스템의 해석이 가능해지고, 그에 따라 분자동역학 전사모사를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, 기존에는 실험위주로 진행되던 고분자 막에 대한 기체 투과 특성을 계산하는 연구가 관심을 받고 있고, 식품포장, 의약품등에 사용되고 있는 기체차단성 막에 대한 분자동역학 연구가 많이 이루어지고 있다. 최근 실크 피브로인을 이용해 코팅막을 만들었을 때 기체 차단 효과가 나타난다는 보고가 있었고, 본 연구에서는 이러한 실크 피브로인을 활용해 복합막을 만들었을 때 산소 차단 효과가 나타나는지 확인하고자 분자동역학 전산모사를 이용해 연구를 진행하였다. 단일 모델을 제작하고 기체 투과 특성을 계산하고 실험값과 비교를 통해 모델이 실제 실험 결과를 반영하는 것을 확인하였고, 실제 복합막 모델을 만들어 고분자 내에서 기체 이동경로 분석을 진행한 결과 산소 분자가 피브로인 영역을 통과하지 못하고 막히는 것을 보여주었다. 따라서, 실크 피브로인이 도입된 복합막이 산소 차단 성능이 우수하여, 식품포장 등에 유용할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권10호
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• pp.309-318
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• 2023

최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.29-35
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• 2023

점자는 시각장애인이 살아가면서 의사소통하거나 시각적 자료의 정보를 습득하기 위해서 사용되는 필수적인 수단이라고 할 수 있다. 하지만 시각장애인들의 점자 해석률은 5%로 미미한 수치를 보인다. 그래서 시각장애인 도서관은 시각장애인들을 위한 각종 정보들을 얻을 수 있는 다양한 형태의 자료를 제작하고 이를 해석하기 위한 보조공학기기도 보유한다. 하지만, 점자책을 구매해서 해석하기에는 점자책의 출판율도 너무 부족하고, 점자 해석률이 너무 낮은 수치고 보조공학기기를 구매하기에는 가격도 너무 비싸고 속도도 느리다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 시각장애인들이 정보를 얻기 위해 사용하는 기존의 방법들과 더불어 도움을 주기 위해 아두이노로 점자를 표출하는 시스템을 구현하였다. 점자 표출은 파이썬과 아두이노 간 시리얼 통신을 통하여 한글 데이터를 파이썬 측에서 송신하고 데이터를 수신한 아두이노에서는 한글 데이터를 프로그램 내 배열에 있는 데이터들과 비교하여 해당 한글 데이터의 점자 값들을 가져온다. 여기서 점자 값은 점자일람표 기준으로 하얀색 원, 검은색 원을 이용해 서보모터 모터를 몸통과 수직이거나 수평으로 제어하면서 점자를 표출하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.23-28
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• 2023

Windows 운영체제는 다양한 데이터를 타임스탬프와 함께 로깅한다. 타임스탬프 변조는 안티포렌식의 한 행위로 용의자가 범행과 관련된 데이터의 타임스탬프 조작을 통해 흔적을 숨겨 분석관이 사건의 상황 재현을 어렵게 하여 수사를 지연시키거나 중요한 디지털 증거 획득을 실패하게 만든다. 따라서 이를 대처하기 위해 타임스탬프 변조를 탐지하는 여러 기법이 개발되었다. 그러나 만일 용의자가 타임스탬프 패턴을 인지하고 정교하게 시간을 조작하거나 변조 탐지에 활용되는 시스템 아티팩트를 변경한다면 탐지가 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 용의자가 파일의 타임스탬프를 조작하더라도 저장장치의 속도에 비례하여 1초 미만의 단위값까지를 고려한 정교한 변경이 어려움에 착안하여, 타임스탬프 변조를 탐지할 수 있는 기법을 설계하고자 한다. 설계한 탐지 기법에서는 우선 변조가 의심스러운 파일의 타임스탬프를 확인하여 해당 파일의 쓰기시간을 확인한다. 그다음 확인된 시간을 저장장치의 성능을 고려하여 시간 내에 기록된 파일 크기와 대조한다. 마지막으로 특정 시간에 파일이 쓰인 총용량을 구하고 저장장치의 최대 입출력 성능과 비교하여 파일의 변조 여부를 탐지한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.134-139
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• 2023

재활환자는 수술 치료 후 신속한 사회복귀를 목적으로 신체적 기능 회복을 위하여 통원치료 및 일상에서 재활운동을 수행한다. 병원에서 전문 치료사의 도움으로 운동을 수행하는 것과 달리 일상에서 환자 스스로 재활운동을 수행하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 일상에서 환자 스스로 효율적이고 올바른 자세로 재활운동을 수행할 수 있도록 CNN-LSTM 기반의 상지 재활운동 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 EMG, IMU가 탑재된 어깨 착용형 하드웨어를 통해 생체신호를 계측하고 학습을 위한 전처리 과정과 정규화를 진행하여 학습 데이터세트로 사용하였다. 구현된 모델은 특징 검출을 위한 3개 합성곱 레이어 3개의 폴링 레이어, 분류를 위한 2개의 LSTM 레이어로 구성되어 있으며 검증 데이터에 대한 학습 결과 97.44%를 확인할 수 있었다. 이후 Teachable machine과의 비교평가를 진행하였으며 비교평가 결과 구현된 모델은 93.6%, Teachable machine은 94.4%로 두 모델이 유사한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2023

본 연구는 안드로이드 환경에서 널리 사용되는 두 개의 보안 메신저인 Signal과 Telegram에 대한 디지털 포렌식 분석을 진행하였다. 현재 모바일 메신저가 일상생활의 중요한 역할을 하는 만큼, 이들 앱 내부의 데이터 관리와 보안성은 매우 중요한 이슈가 됐다. Signal과 Telegram은 그중에서도 사용자들 사이에서 높은 신뢰성을 받고 있는 보안 메신저로, 암호화 기술을 바탕으로 사용자들의 개인 정보를 안전하게 보호한다. 하지만 이러한 암호화된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을지에 대해서는 아직까지 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Signal과 Telegram의 메시지 암호화와 안드로이드 디바이스 내 데이터베이스 구조 및 암호화 방식에 대하여 깊이 있는 분석을 진행하였다. Signal의 경우, 복잡한 알고리즘으로 인해 외부에서 접근하기 어려운 암호화된 메시지를 성공적으로 복호화 하여 내용을 확인할 수 있었다. 또한 두 메신저 앱의 데이터베이스 구조를 세밀하게 분석하여 해당 정보를 수시로 활용할 수 있는 폴더 구조 및 파일 형태로 정리하는 작업도 진행했다. 이렇게 분석한 정보를 바탕으로 보다 발전된 기술과 방법론을 적용함으로써, 앞으로 더욱 정확하고 세밀한 디지털 포렌식 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이 연구가 Signal과 Telegram 같은 보안 메신저에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주며, 이로 인해 개인 정보 보호와 범죄 예방 등 여러 측면에서의 활용 가능성이 열릴 것으로 예상된다.