최근 스마트폰 사용자들이 급격히 증가함에 따라 다양한 사회적 문제점들이 발생되고 있다. 대표적으로, 과도한 스마트폰의 사용과 잘못된 이용습관은 '스마트폰 중독(smartphone addiction)'과 '스마트폰 질병(smartphone disease)'과 같은 새로운 사회적 문제점들을 야기시키고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 사전에 예방하기 위해 스마트폰 사용자의 패턴을 방향센서를 이용해서 수집하고 분석해서 스마트폰 중독 및 질병을 예방하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 스마트폰 사용형태와 사용시간을 실시간으로 분석하여 위험수준에 도달하였을 경우, 사용자에게 이를 알려 줌으로써 사용자 자신이 사전에 위험을 인지할 수 있도록 하며, 자신의 의지로 스마트폰 사용을 절제하도록 하여 스마트폰 중독 및 질병을 사전에 예방할 수 있도록 제안한다.
기업의 경영 활동과 사회적 요구를 결합하여, 기업의 지속가능 성장과 사회 문제를 동시에 해결할 수 있는 공유가치창출(Creating Shared Value, CSV)이 주목 받고 있다. 이에 따라, 공유가치 창출 방안과 성과 측정방안에 대한 연구 필요성이 제기되고 있다. 그러나 최근 논의들은 기존 비즈니스 모델에 단순히 CSV 개념을 적용하거나 공유가치를 경제적 이익만으로 측정하려는 경향이 있다. 즉, CSV 적용 적합성에 대한 검토나, 산업 특성을 반영한 성과 측정에 대한 논의는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 CSV 적용 시, 가장 큰 가치창출이 예상되는 산업을 선정하고 해당 산업에서의 공유가치 성과 측정방안을 제안하였다. 전문가 인터뷰를 통하여 한국의 10대 전통 주력 산업 중, IT를 접목할 경우 사회적 요구 해결과 기존 산업에 새로운 가치를 창출할 수 있을 것으로 판단되는 산업을 도출하였다. 적합한 산업으로는 최근 스마트 환경에서 산업 성장 정체를 경험하고 있으며, 에너지 절감 및 환경 문제 등에 직면하고 있는 전통 가전 산업이 선정되었다. 그 중 친환경 가전을 중심으로 마이클포터의 CSV 전략 3단계에 따라 가치 창출 과정에서의 측정변수와 성과변수를 제시 적용하였다. 본 연구는 실증적 차원에서 한계점이 존재한다. 그러나 CSV에 대한 관심이 높아지고 있는 현 시점에, 산업 특성을 반영한 CSV 전략 활동과 성과 측정방안을 제시하였다는데 의의가 있다.
급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.
스마트폰과 Online Social Network Service(OSNS)의 대중화를 통해 언제 어디서든 주변인뿐만 아니라 전 세계 사람들과 상호작용 할 수 있게 되었고, 그 결과 사람들의 OSNS 사용률은 계속 증가하고 있다. 그런데, 일부 OSNS를 통한 대인관계 형성에 집중하는 사람들의 경우, 수많은 Face-to-Face Interaction(F2F Interaction)을 통해 형성되는 인간관계의 과정을 "친구추천" 버튼 하나로 건너뜀으로써 대인관계 기술 발달 및 유지에 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 오프라인에서 F2F Interaction 기회를 발견 및 제공할 수 있는 상황정보 기반의 친구추천 기법을 제시한다. 이를 위해 스마트폰 센서로부터 사용자의 상황정보와 Facebook에서 형성된 사용자 친구관계 정보를 수집하여 텐서 분해 및 결합을 기반으로 오프라인 환경에서 친구를 추천한다. 성능 평가를 위해 12명의 실험 참가자로부터 상황정보를 수집하고, 만족도를 평가하였다.
본 연구에서는 MP3스마트웨어 상용화를 위한 디자인 프로토타입을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 MP3 스마트웨어는 MP3 플레이어, 리모컨 모듈, 이어폰이 하나의 키트(One-kit) 형태로 되어 있으며 조립과 분리가 용이하다. 개발된 의류는 재킷타입의 MP3-YSJ(Yonsei Smart Jacket)와 사파리타입의 MP3-YSS(Yonsei Smart Safari)의 2종류의 MP3스마트웨어 였다. 2종류의 스마트웨어를 대상으로 한 두 차례의 사용성 평가가 각각 모듈별 평가와 항목별 평가로 진행되었다. 모듈별 평가는 외관, 소재, 음악컨트롤러, 이어폰/스피커, 커넥터였고 항목별 평가는 사회적 수용성,착용감,유용성,관리용이성,안전성을 평가하였다. MP3-YSJ 1.0과 MP3-YSS 1.0을 대상으로 한 1차 사용성 평가에서는 모듈별 평가는 전체적으로 긍정적인 결과를 보여주었다. 또한 항목별 평가에서는 MP3-YSJ 1.0와 MP3-YSS 1.0모두 다른 항목에 비해 사회적 수용성이 약간 낮게 평가되었고, 커넥터의 관리 용이성과 음악컨트롤러의 사회적 수용성이 낮게 나타났다. 2차 사용성 평가는 1차 사용성 평가 결과를 반영하여 개발된 제품을 대상으로 실시하였다. MP3-YSS 2.0은 음악 컨트롤러의 사회적 수용성과 관리용이성, 커넥터의 관리용이성이 개선이 필요한 항목으로 밝혀졌고, MP3-YSS 2.0의 경우에는 음악컨트롤러로의 사회적 수용성, 커넥터의 사회적 수용성, 소재의 관리용이성이 개선이 필요한 항목으로 나타났다. 특히 사용자는 키패드의 배치 때문에 사회적 수용성 측면에서 불편을 느꼈다. 음악컨트롤러의 사회적 수용성 문제를 보완하기 위해서는 음악컨트롤러의 키패드 인터페이스에 대해 보다 구체적인 연구가 필요하다.
기존 유망 신기술에 대한 기술기획의 방법론들은 대상 기술 자체에 초점을 두어 해당 기술이 영향을 미치는 사회 환경적 맥락 이해가 부족한 현실이다. 이에 본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 유망 신기술 대한 기술기획에서 사회적 환경의 맥락적 이해를 위한 보완적 방법론으로 활용될 수 있음을 살펴보고자 한다. 기술-사회 공진화 환경에서 유망 신기술은 사회와의 관계에서 하이프(hype) 현상을 나타낸다. 이에 착안하여 뉴스 내용분석을 수행하여 해당 분석 결과가 하이프 사이클 궤적과 부합하는 지를 탐색적으로 살피고, 뉴스 프레임 분석을 통해서는 유망 신기술에 따른 사회적 가시성의 실체적 내용을 이해하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 유망 신기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 종합지, 경제지 및 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 보도빈도가 가트너가 제시한 하이프 사이클 궤적과 부합하였으며, 특히 보도 태도 및 뉴스 프레임 분석은 유망 신기술에 대한 거시 환경요인별 맥락적 내용을 이해할 수 있는 유용한 정보를 제공함을 확인하였다. 본 연구의 결과는 뉴스 내용분석이 기술기획에서 주로 활용되는 논문 특허를 중심으로 한 기술정보 분석의 한계점을 극복하고 거시환경 요인별 맥락 이해를 위한 보완적 방법론으로 활용될 수 있음을 시사한다. 결론적으로 기술기획의 거시환경 분석 단계에서 뉴스 내용분석 방법론의 활용은 기술-사회 공진화 관점의 상호 균형된 시각을 확보함에 기여할 수 있을 것이다.
최근 들어 인간의 수명 연장과 출산율 저하로 노인인구가 기하급수적으로 증가하여 고령사회로의 진입에 대비하여 여러 가지 정책적 대안 등을 제시하고 있는 현실이다. 이러한 해결방안의 하나로 노인들의 적극적인 사회참여와 생산 활동을 유도하고 풍요로운 삶을 영유하도록 할 수 있는 것이 유비쿼터스 환경을 구축하는 것이라 할 수 있다. 최근 IT기술의 발달에 따라 인간의 모든 생활에 지능형 컴퓨터를 접목하여 생활을 더욱더 편리하고 생산적인 환경을 구축하려 노력하고 있다. 이제는 단순하게 노인이 컴퓨터에 접속하게 하는 것이 아니라 노인 사용자들이 효율적이며 생산적으로 사용하도록 개선하는 노력이 따라야 한다. 대안으로 떠오르는 유비쿼터스 컴퓨팅의 효율적 인터페이스를 위한 유저인터페이스 디자인 기준을 제안하여 노인의 불편을 조금이나마 개선하고 삶의 질을 향상시키는데 일조하고자한다. 유비쿼터스 환경이 노인의 생활환경을 개선함은 물론 객체적 생활인으로서 삶을 영위해 나갈 수 있다는 점을 전제로 본 연구를 진행하였다. 따라서 노인의 특성을 분석하여 노인을 위한 효율적 인터페이스 디자인방법을 제안함으로서 새로운 유비쿼터스 시대에 노인의 경계를 허물고 사회적 활력을 이루는 계기가 되었으면 한다.
Symantec의 인터넷 보안위협 보고서(2018)에 따르면 크립토재킹, 랜섬웨어, 모바일 등 인터넷 보안위협이 급증하고 있으며 다각화되고 있다고 한다. 이는 멀웨어(Malware) 탐지기술이 암호화, 난독화 등의 문제에 따른 질적 성능향상 뿐만 아니라 다양한 멀웨어의 탐지 등 범용성을 요구함을 의미한다. 멀웨어 탐지에 있어 범용성을 달성하기 위해서는 탐지알고리즘에 소모되는 컴퓨팅 파워, 탐지 알고리즘의 성능 등의 측면에서의 개선 및 최적화가 이루어져야 한다. 본고에서는 최근 지능화, 다각화 되는 멀웨어를 효과적으로 탐지하기 위하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 멀웨어 탐지 기법인, stream order(SO)-CNN과 incremental coordinate(IC)-CNN을 제안한다. 제안기법은 멀웨어 바이너리 파일들을 이미지화 한다. 이미지화 된 멀웨어 바이너리는 GoogLeNet을 통해 학습되어 딥러닝 모델을 형성하고 악성코드를 탐지 및 분류한다. 제안기법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.
지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.
최근 정보통신 분야의 가장 큰 패러다임은 유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)이다. 이는 유비쿼터스 사회(ubiquitous society)를 실현하는 기반 기술로서 사회, 경제, 문화 등 모든 분야에 긍정적인 영향력을 미치게 될 것이나, 유비쿼터스 사회로의 진입은 개인 프라이버시를 침해할 수 있다는 우려의 목소리도 함께 나타나고 있다. 따라서 이를 보호하기 위한 법적, 기술적 규제 방안의 존재는 향후 RFID 기술 및 산업의 확산에 큰 장애요인이 될 것이며, 문제 해결을 위해 기술적인 방법으로만 접근한다면 기업 측면에서는 막대한 비용과 기술력을 투자해야만 할 것이다. 이에 본 연구에서는 한필구(2006)가 개발한 "RFID 활용단계별 개인정보보호 영향평가(안)"의 8개의 RFID 활용단계, 단계별 과정, 점검사항 그리고 85개의 평가항목들을 RFID 개인정보 영향평가를 측정할 수 있는 지표로 선정하여, 해당전문가를 대상으로 설문조사를 통한 객관적 자료를 활용해 RFID 개인정보 영향평가지수를 개발하고자 한다. 이는 RFID 관련 분야 기업에는 타당성과 신뢰성 있는 자료를 제공할 수 있을 것이며, RFID 개인정보에 관한 정책 수립에도 활용할 수 있을 것이다. 또한 RFID 활용에 있어서 개인정보에 대한 진단 도구로서 하나의 기준 및 유비쿼터스 사회의 기반 구축에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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