본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.
최근 들어 이어지는 대형 안전사고는 공공 및 민간 영역에 걸쳐 발생하는 가운데, 초동 대처의 부실로 인해 많은 인명과 재산의 손실을 가져오고 있다. 부지불식간에 비상사태가 발생할 경우 신속한 신고 접수 및 정확한 현장 상황 전파와 같은 초기 대응만 제대로 이루어진다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이러한 안전사고와 재난 재해로부터 선제적 대응 및 예방에 스마트폰 기반 모바일 재난관련 앱의 역할이 중요해지고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 재난에 효과적으로 대처하기 위해 개발된 국내 재난관련 공공 앱서비스의 현황 및 이용 실태를 조사하였다. 재난 안전 분야 공공 앱은 보급 초창기로 사용자들에게 어떠한 요인이 앱 서비스의 이용에 중요한 영향을 미치는지를 밝히고자 하였다. 이를 토대로 현재 운용중인 재난관련 공공 앱의 문제점과 개선 방향을 제시하고, 향후 개발되어질 공공 앱의 서비스 방향과 이용 활성화 방안을 모색하고자 하였다. 연구결과, 사용자 측면의 신속성과 콘텐츠 측면의 신뢰도가 재난앱 활성화를 위해 가장 시급하고도 중요도 높은 요인으로 도출되었다.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
IT 및 모바일앱의 발전과 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확대로 최근 '스마트 오더'가 식음료서비스 분야에서 활성화되고 있다. 매출이 감소한 최근에도 스마트 오더에 의한 주문건수는 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 주문방식은 고객의 데이터를 축적할 수 있어, 향후 효과적인 고객맞춤 서비스를 가능하게 한다. 따라서 스마트 오더에 대한 만족과 지속이용의 메카니즘을 밝히는 연구는 필요하다. 본 연구에서는 기술수용모형(TAM)을 근간으로 스마트 오더의 만족과 지속이용의도를 연구하되, 고객의 성격유형(외향-내향)의 조절효과를 검토해 보았다. 이를 위해 스마트 오더 이용자 317명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 구조방정식모형 분석에 의해 가설을 검증하였다. 인지된 유용성, 용이성, 유희성이 모두 만족도에 유의한 영향을 미쳤고, 만족도는 지속이용의도에 유의한 영향을 미쳤다. 이러한 영향은 내향적 고객의 경우가 더 컸으며, 이는 언택트(untact) 서비스의 경우에 만족과 지속이용의도에 성격유형에 따른 차이가 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 향후 서비스의 고객맞춤화 전략에서는 고객의 성격유형이 고려되어야함을 시사하고 있다.
학교도서관업무지원시스템(DLS)은 학교도서관 자료에 대한 핵심적 접근 도구이다. 본 연구의 목적은 DLS에서의 학생들의 정보검색행태 분석을 통해 학교도서관 자료 접근성 향상 방안을 탐색적으로 고찰하는 데 있다. 이에 학교도서관에서 DLS 검색을 시도하는 학생 42명을 대상으로 DLS 검색과정을 녹화하고 정보요구 전반에 대한 검색-전 질문지와 검색과정과 결과에 대한 검색-후 질문지를 통해 자료를 수집하였다. 분석결과, 평소 DLS 이용의 주목적이 단순 여가 독서인 경우, 정보요구가 상대적으로 모호한 경우, 그리고 검색과정에서 복잡한 상황을 겪는 경우 등에서 검색 성공률과 검색 만족도가 낮게 나타났다. 검색 만족도는 검색시간 충분성에 대한 만족도가 가장 높게, 검색 결과 만족도가 가장 낮게 나타났다. 기타 의견으로 정보 통합 검색, 관련 자료추천, 소장 위치 출력, 모바일 앱을 통한 음성 인식, 검색 실수 자동 교정 기능 등 요구가 있었다. 이를 통해 다음과 같이 제언할 수 있다. 첫째, 진학 및 진로정보 제공에 대한 교육 수요자의 요구를 반영하여 DLS 역시 진학 및 진로정보를 제공하는 기능을 보완해야 한다. 둘째, 일반적 정보 검색 시스템 수준으로의 DLS 기능 개선이 필수적이다. 셋째, 학교도서관 현장 인력과 DLS 관리 당국 간 긴밀한 협력을 위한 인프라가 구축되어야 한다.
코로나 19의 확산으로 O2O 주문·배달 앱의 활용이 보편화되고 있다. 원하는 거래 방식과 채널을 선택할 수 있었던 과거와 달리, 소비자의 선택의 폭이 점점 좁아지고 있는 뉴노멀 시대에는 주문·배달 앱의 편의성에 가려져 왔던 그림자 노동에 대한 고찰이 시급하다. 이를 위해 본 연구에서는 O2O 주문·배달 앱의 사용자가 인지하는 서비스품질 요인과 그로 인한 그림자노동 속성을 파악하고, 상대적인 중요도와 만족도에 따른 우선순위를 파악하고자 한다. 먼저 O2O 주문·배달 앱에 대한 사용자 리뷰를 수집 후, 텍스트 분석 방법인 토픽 모델링을 활용하여 키워드에 따른 주제어를 도출하였다. 11개의 주제어를 기존의 주문·배달 앱 서비스품질에 대한 선행연구 및 그림자노동 관련 선행연구의 개념과 연결하여 연구변수를 선정하였다. 유용성, 용이성, 안정성, 디자인 품질 및 개인화, 반응성, 업데이트, 실재감의 8개 변수가 선정되었고, 이에 대한 32개의 측정항목에 대해, 주문·배달 앱 이용자를 대상으로 수정된 IPA 분석을 실시하여, 지속유지, 중점개선, 점진개선, 과잉 영역의 항목들을 파악하고 이에 따른 시사점을 제시하였다.
모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.
4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지 음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 가정 내의 가스 밸브에 장착되는 가스 타이머와 ESP-01 와이파이 모듈을 활용하여 서버와 연동되는 IoT 검사 시스템을 개발하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템의 서버 환경은 APM(Apache, PHP, MySQL)을 설치하여 세대별 가스 압력 데이터를 수집하여 누출 체크를 할 수 있도록 하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템 제어를 위해 앱 인벤터를 활용하여 가스 누출 체크 값을 실시간으로 관리를 할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 앱으로 회원 관리 및 WiFi 설정, 누출 체크 값 등을 확인할 수 있도록 사용자의 편의성을 높였다. 지역별 가입자 관리를 하기 위해서 관리자 모드로 로그인하여 사용자 목록 확인을 하여 누출 검사 여부와 결과에 대한 안내를 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 가스누출 체크 버튼을 누르면 자동으로 압력을 체크하여 서버에 측정값이 저장되고 가스 누출 발생 시에는 경보 및 수리 후 누출 체크를 하여 정상이면 사용할 수 있도록 하였다. 또한 회원의 중복 가입을 막기 위해 MAC 주소를 기반으로 회원 관리를 할 수 있도록 하였다.
스마트폰 기술의 발전으로 인하여 2020년 기준 전 국민의 91.9%가 인터넷 이용[1]하여 수시로 홈페이지와 모바일 앱을 통해 정보를 습득하고 있다. 정보제공을 담당하는 홈페이지의 수가 점점 늘어남에 따라 홈페이지의 안전성을 진단하는 웹취약점 진단 신청수도 매년마다 증가하고 있는 상황이다. 기존 웹취약점 점검은 진단원이 수작업으로 홈페이지를 모의 해킹하여 취약점을 진단했기 때문에 진단대상 홈페이지 수에 비례하여 진단인력이 늘어나야한다. 하지만 현실적으로 웹취약점 진단인력 확보에 한계가 있고, 진단인력을 늘렸을 경우 많은 비용이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 자동진단 도구를 사용하여 수동진단의 일부를 대체하고 있다. 본 논문에서는 현재의 자동진단 범위를 확대하기 위한 방안을 새롭게 제안하였다. 즉, 웹취약점 진단항목의 영향도를 분석하여 자동진단 가능 항목을 도출하고, 실제 운영 중인 홈페이지에 수동 및 자동진단을 수행하여 진단결과에 대한 비교 분석을 통해 자동진단 가능항목을 파악하였다. 또한 자동진단 개선방안을 제시하여 자동진단 도구 개선을 통해 모든 취약점 항목은 아니지만 가능한 항목에 대해서 수동진단을 대체할 수 있다. 이를 통해서 진단 및 정밀진단이 필요한 부분에 집중하여 안전한 홈페이지 운영환경 조성에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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