본 연구는 전거레코드 구축 및 공유를 위한 목적으로 진행된 'Social Networks and Archival Context' 프로젝트 사례를 통해 문화유산기관 간에 분산 소장된 역사적 정보원에 대한 통합적 접근과 기록에 대한 보다 풍부한 검색과 이해를 촉진하는 국가적 전거데이터베이스 구축의 필요성과 국내 적용 방안을 제시하였다. SNAC 프로젝트는 NARA 주도의 국제적 협력체 조직으로 전환되면서 지속가능한 운영체계를 확보하고 협력적 전거통제를 실현할 수 있었다. 또한 SNAC 전거레코드는 도서관에 비해 풍부한 생애와 역사에 관한 맥락 정보와 사회적·지적 네트워크 정보를 제공한다는 특징을 가진다. 사례분석을 통해 첫째, SNAC 처럼, 국가기록원이 주도하고 국립중앙도서관이 공동 오너쉽을 갖는 협력체가 개발을 주도하고 참여기관의 범위를 넓혀나가야 한다. 둘째, 협력의 방식에서 특장점을 가진 분야별로 분담하는 구조를 취하되, 두 기관이 참여하는 운영 주체가 주요한 의사결정을 하도록 한다. 셋째, 전거데이터 구축 시 다양한 포맷의 기술정보를 수집할 수 있는 확장가능한 오픈소스소프트웨어 개발, 기록관리 전거레코드의 구조와 요소로 설계, 전거레코드의 품질을 통제할 수 있는 기능 설계, 이용자 친화적 인터페이스 구축 및 콘텐츠적 요소가 반영된 플랫폼 설계가 필요함을 제시하였다.
인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1100-1118
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2021
In a wide range of ML applications, the training data contains privacy-sensitive information that should be kept secure. Training the ML systems by privacy-sensitive data makes the ML model inherent to the data. As the structure of the model has been fine-tuned by training data, the model can be abused for accessing the data by the estimation in a reverse process called model inversion attack (MIA). Although, MIA has been applied to shallow neural network models of recognizers in literature and its threat in privacy violation has been approved, in the case of a deep learning (DL) model, its efficiency was under question. It was due to the complexity of a DL model structure, big number of DL model parameters, the huge size of training data, big number of registered users to a DL model and thereof big number of class labels. This research work first analyses the possibility of MIA on a deep learning model of a recognition system, namely a face recognizer. Second, despite the conventional MIA under the white box scenario of having partial access to the users' non-sensitive information in addition to the model structure, the MIA is implemented on a deep face recognition system by just having the model structure and parameters but not any user information. In this aspect, it is under a semi-white box scenario or in other words a gray-box scenario. The experimental results in targeting five registered users of a CNN-based face recognition system approve the possibility of regeneration of users' face images even for a deep model by MIA under a gray box scenario. Although, for some images the evaluation recognition score is low and the generated images are not easily recognizable, but for some other images the score is high and facial features of the targeted identities are observable. The objective and subjective evaluations demonstrate that privacy cyber-attack by MIA on a deep recognition system not only is feasible but also is a serious threat with increasing alert state in the future as there is considerable potential for integration more advanced ML techniques to MIA.
교통약자의 이동권을 보장하기 위해서 이동지원 편의시설 확충, 특별교통수단 공급, 데이터·AI 기반으로 이동패턴 분석으로 대중교통 노선 계획 및 요금정책 수립 등 국내외에서는 다양한 정책과 서비스가 시행되고 있다. 그러나 서비스 이용자인 교통약자 관점에서 필요한 상황에서 원하는 교통수단을 보다 편리하게 이용하기에는 여전히 서비스 편의성을 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통약자 이동편의 증진을 위한 정책과 서비스를 살펴보고, 교통약자 이동지원을 위한 마이데이터 기반 서비스 모델을 제시한다. 제시한 서비스 모델에서는 교통약자가 개인별 상황에 따라 교통수단을 자유롭게 선택하여 이용할 수 있고, 국가 또는 지자체가 제공하는 교통복지 바우처 혜택을 동일하게 제공받을 수 있다. 제시한 서비스 모델은 개인데이터를 안전하게 수집하고 활용할 수 있도록 지원하는 마이데이터 플랫폼, 마이데이터 기반으로 교통복지 수혜 대상자 인증, 서비스 이용 후 요금정산을 위한 결제 기능을 핵심 구성요소로 정의하고 있다. 본 연구에서는 제시한 서비스 모델을 구현하고 대전시의 교통약자를 대상으로 실증서비스를 실시함으로써 이용자 관점에서의 서비스 만족도를 조사하였다.
연구목적: 적절한 동선 파악과 동선 추적은 코로나19 역학조사를 위해서 매우 중요하다. 동선 추적 앱 도입을 활발히 하기 위해서는 사용자들의 앱에 대한 기대, 선호 그리고 우려하는 부분에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 동선 추적 앱의 사용률을 높이고, 데이터 공유를 원활히 할 수 있게 해주는 자발적 앱 서비스에 대한 기본적 특징과 적절한 서비스를 찾고자 하였다. 또한 사람들이 왜 동선 추적 앱을 사용하려고 하는지에 대한 주요요인을 확인하였다. 연구방법: 이 연구는 2020년 11월 11일부터 12월 6일까지 온라인 서베이를 실시하였고, 통 1,048명의 응답 데이터를 수집하였다. 응답 데이터 중 2020년 가장 많은 코로나19 확진자가 나온 지역의 883명의 응답자 데이터를 분석에 사용하였다. 결과: 코로나 19 관련 앱을 사용해본 경험자들은 동선 추적 앱에 대한 높은 사용의도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 응답자들은 보건소와 같은 공공기관에서(74%), 무료(93.88%)로 앱을 제공해주기를 원했다. 동선 추적 앱 사용의도에 영향을 미치는 요인으로는 예방적 가치, 기대성과, 인지된 위험, 촉진기능, 노력기대 등으로 나타났다. 또한 개인정보 보호 및 개인정보 노출에 대한 사용자들의 우려를 해결하고 자발적 앱 사용이 필요한 것으로 분석되었다. 함의: 본 연구 결과는 동선 추적 개발에 있어, 적절한 서비스와 사용자들의 니즈를 파악하는데 유용할 것이다. 사람들의 앱 참여율과 데이터 공유를 높일 수 있는 자발적 앱 개발을 위한 기반을 제공해준다. 또한 본 연구는 역학조사에 협조가 가능한 신뢰 가능한 동선 추적 앱 개발의 근간을 마련할 수 있다.
코로나19의 영향이 장기화되면서 오프라인 활동은 중단되었고 온라인 소통이 더욱 큰 비중을 차지하게 되었다. 한류와 인터넷 정보 기술의 비약적인 발전과 함께 다양한 엔터테인먼트 커뮤니케이션 플랫폼이 탄생했다. 팬들은 플랫폼을 통해 스타 및 다른 팬들과 소통하고 정보를 공유할 수 있게 되었다. 이러한 방식은 엔터테인먼트 커뮤니케이션 플랫폼에 대한 사용자의 가치 지각을 향상하고 공감을 자아내며, 플랫폼 추천 의도를 강화할 수 있다. 본 연구는 설문조사를 통해 엔터테인먼트 커뮤니케이션 플랫폼 내 사용자 간의 상호작용, 동일시와 추천 의도의 영향에 대해 실증분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 팬과 콘텐츠 상호작용은 심리 동일시와 행위 동일시에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 팬과 팬의 상호작용은 심리 동일시와 행위 동일시에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 팬과 스타의 상호작용은 심리 동일시와 행위 동일시에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 심리 동일시와 행위 동일시는 커뮤니티 구성원의 추천 의도에 긍정적인 영향을 미치며, 행위 동일시는 심리 동일시와 추천 의도의 관계 중에서 부분 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과를 토대로 연구의 시사점과 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
본 연구는 웹소설 이용자에 대한 이해를 돕고자 웹소설 사용자의 행동 유형을 정량적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 연구의 방향은 다음과 같이 진행되었다. 먼저 웹소설 이용자들이 어떤 주된 이용 동기를 갖고 작품을 읽는지를 다른 디지털 콘텐츠의 이용 동기를 참조하여 조사를 진행하였으며, 추가로 이용자의 구체적인 행동 유형도 수집하였다. 그 결과, 웹소설 이용 동기는 '타인과의 대인관계 및 정보 습득', '여가 활동', '현실도피/긴장 해소' 요인으로 나타났다. 또한 구체적으로 어떤 이용 동기에 따라 차이가 나타나는지 군집분석을 한 결과로 여가 활동 이용 동기가 특히 높은 유형의 집단인 '취미 생활'형, 현실 도피 및 긴장 해소 특성이 매우 높은 집단인 '스트레스 해소'형, 타인과의 대인 관계 및 정보 습득이 높은 집단인 '커뮤니케이션'형, 마지막으로 전반적으로 다른 동기 특성 모두 높게 나오는 '다목적'형으로 분류되었다. 이후에 군집 유형 간 특징을 알아보기 위해 차이가 있는 행동 유형을 페르소나로 정리하였다. 이를 통해 본 연구의 이론적 공헌으로 웹소설 이용자의 이용 동기를 밝혀냈다는 점에서 의의가 있으며, 실무적 공헌으로는 이용자의 이용 동기와 행동 패턴을 결합한 페르소나를 구성하여 실제 대표적인 사용자에 가깝도록 시각화하여 실제 작가, 플랫폼 담당자, 사용자들에게 실무적으로 유용한 지표를 마련하는 것으로 웹소설 서비스의 고도화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
최근 스마트기술의 발달로 의료정보플랫폼에서 환자의 생체데이터가 실시간으로 측정 및 데이터베이스에 축적되며, 환자의 응급상황을 판단할 수 있다. 또한, 의료진은 이동단말기를 이용하여 간단한 인증 이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이동단말기를 이용한 의료정보 접근에 있어 환자상황과 이동단말기를 고려한 인증에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 응급상황에서 의료진의 이동단말기를 이용한 의료정보 접근허가를 위해 빅데이터 처리 및 에지컴퓨팅 기반의 자동인증지원 의료정보플랫폼에 대해 연구하였다. 기 연구된 자동인증 시스템은 응급상황에서 사용자인증과 이동단말기인증을 동시에 수행하며, 상위 의료정보 접근권한을 인증된 의료진과 이동단말기에 부여하는 인증 시스템이다. 환자의 고혈압, 당뇨와 같은 환자상태를 고려한 응급상황을 판단하기 위해 빅데이터 처리 및 분석기법을 제안한 플랫폼에 적용하였다. 또한 환자의 빠른 응급상황 판단을 위해 에지컴퓨팅을 의료정보 서버 앞단에 두어 의료정보 서버 대신 에지컴퓨팅에서 응급상황을 판단하도록 하였다. 의료정보 서버는 입력된 환자정보와 축적된 생체데이터를 이용하여 응급상황 판단수치를 도출하고, 에지컴퓨팅에 전달하여 환자 맞춤형 응급상황을 판단하도록 하였다. 결론적으로, 제안한 의료정보플랫폼은 빅데이터 처리와 에지컴퓨팅을 통해 환자상태를 고려하고 응급상황을 빠르게 판단하였으며, 자동인증을 통해 응급상황에서의 신속한 인증과, 환자상황과 의료진의 역할에 따른 접근권한 부여를 통해 환자정보를 보호하였다.
본 연구는 안양시 지역 주민과 안양시 지역 전문가들을 대상으로 설문조사 및 포커스 그룹 인터뷰를 실시함으로써, 안양시 도서관 중장기 발전 방향 수립을 위한 기초자료로 활용하고자 하는 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 수행한 설문조사 및 FGI 분석 결과를 바탕으로 향후 안양시 중장기 발전계획 수립을 위한 주요 시사점과 논의사항들을 정리해 보면 다음과 같다. 첫째, 도서관 이용률에 비해 이용자들이 이용하는 서비스가 극히 제한적이며, 도서관 프로그램 이용률이 낮아 도서관에서 운영하는 다양한 서비스들에 대한 적극적인 홍보와 정보 제공, 서비스 이용 절차 간소화 등에 대한 현장의 개선 노력이 필요하다. 둘째, 도서관 만족도는 비교적 높았으나 일부 불만족 의견의 이유를 분석한 결과, 도서관의 접근성을 높일 수 있는 방안에 대한 고민과 함께 신간 자료 구입에 대한 적극적인 예산 투자가 필요한 것으로 파악되었다. 셋째, 특화도서관 운영에 대한 인지도가 낮아 타 지역 우수사례 벤치마킹을 통해 안양시 공공도서관만의 특화도서관 서비스 개발이 필요하다. 넷째, 향후 안양시 공공도서관은 지식정보센터, 평생교육센터, 생활편의센터로서의 기능과 함께 복합 문화센터로서의 기능을 강화해야 할 필요가 있다. 마지막으로, 안양시 도서관 운영 조직체계 개편을 통해 장기적으로 도서관 운영을 체계적으로 이끌어 갈 수 있는 컨트롤타워 구성이 요구된다.
본 연구는 고객만족의 매개효과를 통해 고객충성도를 결정짓는 주요 요인을 연구하는 것이다. 또한 고객이 전통적인 자금이전과 은행에서 핀테크로 전환하는 이유를 살펴보고자 하였다. 이 연구에서 제시된 소비자 선택은 국경 간 자금거래에서 모바일 핀테크를 선택하는 요인에 대하여 알 수 있었다. 특정 요인에 대한 소비자 선호도를 추정할 수 있는 결합분석 접근방식을 사용하였다. 또한 모바일 결제 서비스를 사용하는 핀테크의 주요 속성이 선택에 미치는 영향에 대한 소비자 평가를 조사하였다. 이 연구에서는 국경 간 지불을 위해 정기적으로 모바일 핀테크를 사용하는 348명의 표본을 대상으로 분석하였다. 신뢰도와 매개효과를 검증하기 위해 SPSS 26을 사용하였다. 모든 설문지는 고객이 해외 송금을 위해 기존 은행 대신 핀테크를 사용하는 소비자들을 대상으로 연구하였다. 연구 결과 서비스 품질, 고객의 신뢰, 제품 품질은 고객의 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국가간 핀테크 결제거래에서 고객들의 충성도와 만족도를 높이기 위해서는 서비스 품질, 고객 신뢰 및 제품 품질에 보다 중점을 두어야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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