• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권5호
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• pp.171-176
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• 2015

특정 보안 기술만으로는 나날이 치밀해지는 공격을 방어할 수 없기 때문에 ISMS(Information Security Management System) 등 다양한 보안관리 모델 등이 적용되고 있지만, 너무 많은 항목에 대한 일반적인 보안관리 방안을 제시하고 있어 취약점이 높은 부분에 집중하지 못하는 단점이 있다. 최근 수년간 우리 사회에 막대한 피해를 입힌 주요 정보 및 기밀 유출 관련 사건을 분석한 결과, 공격자는 주로 이메일, 웹 서버, 휴대용 저장매체, 외주업체 직원 등 조직의 내부와 외부를 연결해주는 통로인 '인터페이스(interface)' 취약점을 이용하였음을 발견하였다. 이를 통해 우리는 보안에 투자해야 할 시간과 자원이 제한되는 현실을 고려하여 공격자가 악용할 가능성이 높은 인터페이스에 대한 현재 보안 실태를 적시한 후 관리적 기술적 물리적 측면을 융합한 보안대책을 제시하고, 해당 인터페이스에 대한 중점적이고 지속적인 관리(continuous management)를 통해 투자 비용 대비 효과적으로 조직의 실시간 보안관리를 가능하게 하는 체계를 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.73-87
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• 2019

본 연구는 최근 빠르게 확산되는 인공지능의 지속적인수용에 관하여 탐색하고자 온라인 구인정보 플랫폼에 적용된 인공지능의 품질을 정의하고 인공지능의 선호, 지속사용의도 간의 구조적인 관계를 규명하였다. 인공지능 사용자를 대상으로 설문조사를 시행하였고 184개를 회수하였다. 실증분석결과 인공지능의 품질과 선호가 만족에 긍정적인 영향을 미치며, 인공지능의 만족이 지속사용의도에 통계적으로 유의한 수준에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 예상과는 달리 인공지능의 품질은 지속사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 향후 인공지능 기술을 제품이나 서비스에 적용하는데 있어 이론적, 실무적인 차원의 유용한 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권6호
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• pp.59-67
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• 2019

본 연구는 브랜디드 콘텐츠에 대한 특성이 수용자 효과에 미치는 영향을 알아보기 위해 남, 여 대학생 286명의 설문조사 데이터를 바탕으로 진행되었다. 연구결과 첫째, 브랜디드 콘텐츠 이용만족에는 오락성, 공감성, 창의성, 간접성이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 브랜디드 콘텐츠의 공유의도와 지속적 이용의도에는 오락성만이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 결론적으로 브랜디드 콘텐츠 특성 5가지 중 정보성 요인은 이용만족, 공유의도, 지속적 이용의도와 같은 수용자 효과에 어떠한 영향도 미치지 않고 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과는 브랜디드 콘텐츠에 대한 이용자들의 행태를 이해함으로써 이용자들의 욕구에 부합하고 편의에 맞는 양질의 콘텐츠 개발을 위한 유용한 실증적 자료를 제공하고, 관련 연구의 확장에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.65-80
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• 2019

ICT 기반의 제4차 산업혁명의 도래는 제조업과 ICT 융합이 새로운 경쟁력이 되고, 생산 방식의 혁명을 일으키며 제조업 위기의 돌파구로 주목을 받으면서 제조업 부활에 날개를 달아주는 요소로 부상하고 있다. 스마트 팩토리가 구현되면 각 공장에서 수집된 수많은 데이터를 기반으로 분석 및 의사결정을 하는 공장 운영체계(Data Driven Operation)를 갖춤으로써 생산현장에서 발생하는 현상과 문제들의 상관관계를 찾아낼 수 있다. 고객의 니즈가 다양해짐에 따라 다품종 대량생산에서 맞춤형 유연생산 체제로의 전환이 요구되며, 기업은 이를 위해 스마트 팩토리의 도입이 필수적이다. 본 연구는 국내 스마트 팩토리 도입 기업들을 대상으로 스마트 팩토리 지속사용의도와 전환의도에 영향을 미치는 요인들을 기술수용모형( Technology acceptance model: TAM)을 토대로 실증 분석한다. 이를 위해 본 연구는 스마트 팩토리를 운영 중인 기업들을 대상으로 온라인과 오프라인을 통해 설문조사를 실시하였으며, 최종적으로 122개의 표본을 분석에 사용하였다. 본 연구의 결과는 스마트 팩토리에 관심 있는 연구자들과 실무자들에게 많은 시사점을 제공할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.205-216
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• 2020

본 연구에서는 기술수용모델을 활용하여, 인터넷 전문은행을 사용해본 경험이 있는 사람들을 대상으로 하여 인터넷 전문은행의 사용하려는 의도와 만족도에 영향을 미치는 선행 요인들을 크게 사용자 특성과 은행의 특성으로 구분하여 찾아서 이론화하고 실증하였다. 독립변수에 있어서 인터넷 전문은행의 특성으로서는 응답성, 편의성, 금전적 혜택, 보안성을 선정하였고, 사용자 특성으로는 혁신성, 자기효능감, 인터넷 경험을 선정하였다. 종속변수로는 사용자 만족과 사용의도, 그리고 충성도를 선정하였다. 인터넷 전문은행을 사용하고 있는 사람들을 대상으로 설문조사를 하여 194부의 응답을 수집하였다. PLS를 활용한 분석 결과, 금전적 혜택이 중요한 요소로 나타났고 보안성과 개인의 혁신성, 그리고 인터넷 경험도 사용자 만족과 사용의도에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 만족도와 사용의도가 고객들의 충성도에 영향을 미치는 경로도 검증이 되었다. 본 연구의 의의와 한계점도 결론에 논의하였고 추가적으로 필요한 연구들도 언급하였다.

• 경영정보학연구
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• 제17권2호
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• pp.101-132
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• 2015

국가기술자격은 개인의 직업능력을 향상시키고, 기업과 국가의 경쟁력을 제고시키는 중요한 기능을 가지고 있다. 특히 '자격'은 '학력'과 함께 개인의 능력을 측정하여 객관적으로 보여주는 신호기능을 가지고 있고, "직무수행에 필요한 지식 기술 소양 등의 습득정도가 일정한 기준과 절차에 따라 평가 또는 인정되는 것"이다. 자격을 취득하기 위한 학습은 스마트러닝을 통하여 많이 이루어지고 있다. 최근 인터넷의 발전과 정보통신기술의 혁명으로 인해 정보와 지식을 중요시하는 지식사회로 진입하고 있다. 이러한 시대적 교육제도 변화에 발맞추어 최근 급성장을 거듭하고 있는 스마트러닝은 시간적, 공간적 제약 없이 교수-학습이 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 인간 본연의 심리욕구를 다룬 대표적인 이론인 기본심리욕구 요인과 인간의 동기를 결정지을 수 있는 ARCS 동기이론이 상호작용성과 학습몰입, 즐거움을 통해 스마트러닝의 지속적 사용의도에 영향을 미치는 인과관계를 실증 검증 하고자 한다. 구체적으로 ARCS 동기유발에서의 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감을 통해 학습몰입에 어떠한 영향을 주는지 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 국가기술자격증 스마트러닝에서 수강생의 내재동기화를 지지함으로써 스마트러닝의 학습자들은 지속적 사용의도가 있다. 따라서 스마트러닝을 통한 국가기술자격증의 취득의 목적을 달성하여 기술의 습득은 물론 산업의 발전과 자격증의 활성화에 기여할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.208-221
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• 2020

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.89-103
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• 2023

Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.92-99
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• 2013

최근 사이버 공격은 명확한 목적과 특정화된 대상에 대해 지능적이고 지속적이며 복잡한 공격 특성을 가짐으로써 사전에 인지하거나 사고 발생 시 대응하기에 상당히 어려워지고 있다. 또한 피해규모도 상당히 크기 때문에 이에 대한 대응체계가 국가적인 측면에서 시급한 상황이다. 기존의 데이터센터 및 전산실의 통합보안체계는 이러한 최근의 사이버 공격에 대응하기에는 시대에 뒤떨어진 면이 많다고 판단된다. 그러므로 본 연구에서는 지능형지속위협(APT)기반의 공격에 대비해 보다 고도화된 차세대 융합형 보안 프레임워크를 제안한다. 제안한 차세대 융합형 보안 프레임워크는 영역별 보안계층, 영역별 연계계층, 행위가시화 계층, 행위통제계층, 융합대응계층의 5단계 계층적 구성으로 APT 공격에 대한 선제적 대응이 가능하도록 설계하였다. 영역별 보안계층은 관리적, 물리적, 기술적 보안영역별로 보안 지침과 방향을 제시한다. 영역별 연계계층은 보안 도메인간의 상태정보가 일관성을 갖도록 한다. 지능화된 공격 행위의 가시화 계층은 데이터 취합, 비교, 판단, 통보의 수명주기로 구성된다. 행위 통제계층에서는 가시화된 행위를 통제하는 계층이다. 마지막으로 융합대응계층은 APT공격 전과 후의 대응체계를 제안하였다. 제안하는 차세대 융합 보안 프레임워크의 도입은 지속적이고 지능적인 보안위협에 대해 보다 향상된 보안관리를 수행하게 될 것이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.871-879
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• 2017

본 연구는 2016년도 OECD 관광정책과 ICT 융합 플랫폼을 적용한 부산 관광산업을 제안하는 데 목적이 있다. OECD는 관광산업 활성화를 위해서 3가지 정책을 제시하였다. 첫째, 관광산업의 경쟁력 유지, 효율성과 지속가능성 제고를 위한 정책, 둘째, 단절 없는 교통 체계 구축을 위한 정책, 셋째, 공유경제 대응이다. 본 연구에서는 OECD의 3가지 정책을 중심으로 부산 관광산업 개발에 대한 가능성을 제시하였고, 동시에 부산의 관광산업 육성에 필요한 ICT 융합 플랫폼 구축의 필요성을 제안하였다. 특히 ICT 융합 플랫폼 구축에 있어서 소프트웨어 측면의 경험기반의 양방향 콘텐츠 생성·공유와 다분야 간 고부가 융합 콘텐츠 발굴의 필요성을, 하드웨어 측면에서 질 높은 사용자경험(UX)의 개발과 데이터 분석기반의 맞춤형 서비스 제공의 필요성을 제시하였다. 아울러 부산관광산업의 지속적인 성과와 관리를 위한 관광관련 진흥원 설립을 주장하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 OECD관광정책 기반 ICT 융합 플랫폼 구축결과, 부산의 관광산업과 관련된 수요자와 공급자에게 저비용, 고효과를 낳을 수 있는 기대효과를 시사하고 있다.