• 한국노년학
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• 제36권3호
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• pp.711-726
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• 2016

본 연구는 베이비부머 외식소비자가 온라인을 활용한 외식정보를 탐색 시 1)군집에 따른 인구통계학적 특성의 차이 2)군집별 온라인 채널 선택유형의 차이를 분석하고자 하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 최근 3개월 내 온라인 채널을 활용해 외식정보를 탐색한 수도권지역에 거주하는 베이비부머 외식소비자 총 280명을 대상으로 2016년 4월15일부터 4월 30일까지 조사하였다. 실증분석을 위해 빈도분석, 요인분석, 군집분석과 교차분석을 실시하였다. 요인분석결과 온라인 활용속성은 3개의 요인, 정보 유용성 몰입, 온라인 주도활동과 습관이 도출되었다. 요인분석을 바탕으로 베이비부머 소비자를 군집분석 하였다. 4개의 군집으로 온라인 적극활용형, 습관형, 온라인 주도 활동형과 소극활용형으로 세분화되었다. 군집별 인구통계학적 특성은 성별과 월평균소득에 유의미한 차이를 나타냈다. 개인형 온라인 채널에서 4개의 군집 모두 개인블로그, 페이스북, 트위터 순으로 선택하였다. 기업형 온라인 채널에서는 온라인 적극활용형과 습관형은 외식업체 공식홈페이지. 공식블로그, 공식페이스북, 공식트위터 순으로 선택하였다. 온라인 주도 활동형과 소극활용형은 외식업체 공식홈페이지. 공식블로그, 공식트위터, 공식페이스북 순으로 선택하였다. 또한 시사점과 향후도 논의하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제51권2호
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• pp.120-126
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• 2019

본 논문에서는 승검초를 동결건조하여 분말을 제조하고 이를 각각 밀가루 중량 대비 1, 2, 3, 4% 첨가한 생면을 제조하였다. 수분함량, pH, 색도, 총 폴리페놀함량, DPPH radical 소거활성, ${\alpha}-glucosidase$ 저해활성의 다각적인 품질특성을 분석하였다. 승검초분말을 첨가한 생면의 조리 후 중량, 부피, 수분흡수율, 탁도는 승검초분말의 첨가량이 증가함에 따라 유의적으로 변화하였다. 조리면의 경도와 탄력성은 승검초분말 첨가량이 증가함에 따라 감소하였다. 총 폴리페놀 함량은 40.53-59.27 mg GA/100 g으로 나타났으며, DPPH 라디칼 저해 활성은 승검초분말 무첨가구에서 10.85%, 첨가량이 증가할수록 15.51, 27.64, 42.48과 44.84%로 증가하여 총 폴리페놀 함량과 양의 상관관계를 보였다. 생면의 ${\alpha}-glucosidase$ 저해활성도 첨가량에 따라 증가하여 혈당 상승 억제 효과를 확인하였다. 또한 조리면의 소비자 기호도 조사를 실시하여 색(color), 향(flavor)과 맛(taste), 쫄깃한 정도(chewiness)를 조사하여 승검초분말 2% 첨가군이 색, 향, 맛, 쫄깃한 정도, 전반적인 기호도에서 가장 높은 점수를 보였다. 본 연구결과 기호도가 높은 첨가군의 최적 배합비율을 제시하고 건강기능성을 포함한 식품으로서 승검초 첨가 생면의 개발 가능성과 승검초를 이용한 다양한 건강식품 개발에 기초자료를 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1-11
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• 2021

인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.401-410
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• 2021

코로나 사태 이후, 대학 및 평생교육원의 예체능 수업은 온라인으로 주로 실시하고 있다. 대면 수업을 통한 실기 연습이 중요한 무용 역시 온라인 교육의 한계 등으로 학생들의 만족도가 떨어지고 있다. 따라서 온라인 수업을 듣는 무용 전공자들을 대상으로 이들이 느끼는 교육서비스품질을 측정할 필요가 있다. 아울러 이들의 불만이 가중되어 휴학 등 학업이탈 역시 늘고 있는 상황이므로 온라인 교육과 관련한 사용자 만족, 지속사용의도, 학업지속의도를 함께 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 탐색적 요인분석과 신뢰도분석, 모형적합도 및 타당성 검증, 경로분석을 거쳐 이들 4개 변수들 간 인과관계를 확인하였다. 연구결과, 총 6개의 가설 중에서 3개가 채택되었고 세부적으로 교육서비스 품질은 사용자 만족과 지속사용의도에, 사용자 만족은 지속사용의도에 정적으로 유의미한 영향을 끼쳤다. 반면, 학업지속의도를 종속변수로 하는 가설들은 모두 기각되었다. 이를 종합하면 교육서비스품질은 온라인 무용교육에서도 만족과 사용 등에 긍정적 영향을 끼치는 중요한 변수라는 것을 확인했다는 점과 그럼에도 불구, 학업지속의도에까지는 영향을 끼치지 못하는 한계점을 확인하였다. 일시적 사용자 만족 이상의 중장기 교육문제인 학업이탈을 방지하기 위해서는 온라인 교육 품질 개선 외에 다양한 사회적 변수를 고려한 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.219-228
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• 2021

본 연구는 스토리텔링을 활용한 유아수학교육에서의 유아교사들 간 그리고 연구자와의 협력적 관계로 이루어진 교육공동체 참여 경험을 살펴보고, 그 경험의 의미에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 부산 소재 유치원 교사 3명과 연구자가 2016년 3월 14일 교육공동체의 형성으로 시작되어 2016년 7월 26일까지 진행되었으며, 교육공동체 모임 토의전사자료, 교사와 연구자의 반성적 저널자료, 교사의 개별면담 전사 자료를 수집하여 질적분석하였다. 연구결과, 첫째, 스토리텔링을 활용한 유아수학교육에서의 교육공동체 참여 경험은 개인적 수학경험과 수학적 상황을 공유하고 공유를 통해 수학내용지식을 이해하고 학습하였으며, 교육공동체를 통해 소통하면서 자신의 수학적 경험에 대하여 반성적 사고를 하였다. 둘째, 스토리텔링을 활용한 유아수학교육 교육 공동체 참여 경험의 의미를 살펴보면 수학적 오류를 통해 함께 배우고, 공유를 통해 더 나은 수업의 방향을 습득하여 협력적 수학탐구과정을 즐기는 교사로 성장하였고, 스토리텔링을 활용한 유아수학교육에서의 협력을 통한 공동실천을 증진하였다.

• 한국노년학
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• 제36권4호
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• pp.937-957
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• 2016

본 연구는 현장에서 노후설계상담 업무를 담당하고 있는 상담사들을 대상으로 상담교육 참여에서부터 실제 상담에 이르기까지의 상담사들의 경험에 대한 이해를 하고자 하며, 도출된 결과를 통해 노후설계상담사 양성을 위한 교육과 상담에 대한 함의를 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 연구목적을 위해 노후설계상담사 교육과정을 이수하고 자격증을 취득하여 실제 현장에서 노후설계상담 업무를 담당하고 있는 12명의 상담사를 대상으로 상담교육 참여부터 실제 상담경험에 대해 FGI(포커스집단면접: Focus Group Interview)를 통한 질적 연구를 진행하였다. 수집된 자료는 질적 연구방법에 따라 의미를 분석하고 그 개념을 구조화함으로써 이들의 경험의 의미를 심층적으로 파악하였다. 연구결과, 총 50개의 개념과 15개의 하위범주, 그리고 4개의 범주가 도출되었다. 분석결과는 도출된 4개의 범주, 즉 (1) 노후설계상담사 교육참여 동기, (2) 노후설계상담 교육참여 경험, (3) 노후설계상담사 실제 상담경험, (4) 노후설계상담사 역량강화 방안을 중심으로 기술하였다. 연구결과를 바탕으로 아직까지 노후설계상담 업무의 수행체계 및 전문인력, 관련 제도가 정착되었다고 보기 어려운 현 실정에서 앞으로 노후설계상담사의 교육과정과 상담업무는 물론 역량강화를 위한 실천적 정책적인 제언을 제시하였다. 마지막으로는 본 연구의 제한점과 의의, 그리고 후속연구를 위한 제안점을 논의하였다.

• 한국사회정책
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• 제23권1호
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• pp.95-123
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• 2016

고령화가 급속도로 진행됨에 따라 고령자의 취업 행동에 대한 객관적 분석은 효과적인 고령자 고용정책의 설계와 안정적인 노후소득보장 체제 개편을 위해 반드시 필요한 선결과제가 되었다. 고령자의 취업 결정요인을 분석하고자 한 선행연구들은 교육수준이나 비근로소득이 취업확률에 미치는 영향을 추정함에 있어 고령자 개인의 비관측 이질성과 독립변수 내생성 문제를 고려하지 못했으며, 따라서 그렇게 추정된 이들 두 변수의 회귀계수는 일치추정량으로 간주될 수 없다. 이 연구는 한국고용정보원의 고령화연구패널조사 1~4차웨이브 자료를 이용하여 패널로짓 모형을 추정함으로써 교육수준과 비근로소득의 효과에 대한 일치 추정량을 구하고자 했다. 그 결과, 비관측 이질성이나 내생성 문제를 고려한 후에도 교육수준과 비근로소득은 고령자 취업에 유의미한 음의 영향을 미친다는 것이 재확인되었다. 이러한 연구 결과는 향후 과거 어느 세대보다 학력이 높고 연금 등 비근로 소득이 높은 세대집단인 베이비부머들이 노동시장을 떠날 시점이 되면, 다른 조건이 동일할 경우 이들의 취업 유인은 그 이전세대의 그것보다 훨씬 더 약할 것이며 따라서 전례 없는 노동시장 인력부족과 연금재정 고갈이 초래될 수 있음을 시사한다. 마지막으로 이에 대비하기 위한 정책 방향으로 저학력 저소득 고령자와 고학력 고소득 고령자 각각을 대상으로 하는 취업지원 정책의 개편 방안을 제안한다.

• 한국노년학
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• 제40권1호
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• pp.1-21
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• 2020

본 연구는 기초연금 수급이 고령자의 주관적 삶의 질에 영향을 미치는지 살펴봄으로써 대표적인 노후소득보장제도인 기초연금제도의 효과성을 탐색하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 독립변수의 관측되지 않는 이질성(unobserved heterogeneity)을 통제하기 위해 패널 자료를 이용한 고정효과 모형을 사용하였으며, 분석 자료로는 2008년부터 2016년까지의 고령화연구패널자료(KLoSA)를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 기초연금 비수급자의 삶의 질이 수급자보다 크게 높은 수준이었다. 둘째, 인구사회학적 변인들을 통제하였을 때 기초연금 수급자가 비수급자에 비해 주관적 삶의 질을 높게 인식하고 있었다. 셋째, 기초연금 수급자의 주관적 삶의 질은 경제적 만족도, 배우자 유무, 자녀의 경제적 지원, 주관적 건강상태, 일상생활활동의 제한, 성별이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 성별, 소득계층별 분석 결과 기초연금이 주관적 삶의 질에 미치는 영향은 성별로는 차이가 없었고, 소득 상위 분위에서만 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상과 같은 연구결과에 근거하여 다음과 같이 제언하였다. 우선, 기초연금제도 비수급자의 경우 경제적 상태 뿐 아니라 건강을 포함한 전반적인 삶의 질이 열악한 것으로 나타나, 기초연금 수급자로 대표되는 저소득 취약계층 노인들에 대한 다양한 측면의 사회적 지원이 필요하다. 두 번째로 기초연금은 낮은 급여수준에도 불구하고 고령자의 삶의 질에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나, 빈곤문제 해소와 궁극적으로 노후의 삶의 질 향상을 위한 기초연금제도 확대가 필요하다. 마지막으로 핵심 정책대상인 저소득계층에게 실질적인 효과가 미칠 수 있도록 기초연금제도의 급여수준 인상이 필요함을 제언하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.127-134
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• 2022

스테가노그래피(Steganography)란 다양한 멀티미디어 파일에 비밀 메시지를 숨기는 은닉 기법을 말하며, 스테가노그래피 기반의 은닉 통신을 할 때 송신자와 수신자 외에 제 3자는 통신 메시지에 은닉 정보의 존재 여부를 식별하기 매우 어렵다는 장점으로 인해 사이버범죄와 공격에 많이 악용되고 있다. 봇넷은 일반적으로 봇마스터, 봇, 그리고 C&C(Command & Control) 서버로 구성되고 봇마스터에 의해 통제되는 네트워크이며, 중앙집중형, 분산형(P2P), 그리고 하이브리드형 등 다양한 구조를 갖고 있다. 최근에는 봇넷의 은닉성을 강화하기 위해 SNS 플랫폼을 C&C 서버 대신 활용하고 스테가노그래피 기법을 적용하여 C&C 통신을 수행하는 스테고 봇넷(Stego Botnet)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 이미지 또는 비디오 매체 위주의 스테고 봇넷 기법들이 연구되어왔다. 한편, SNS 상에서는 다양한 음원 및 녹음 파일 등과 같은 오디오 파일 역시 활발히 공유되고 있어 오디오 스테가노그래피 기반의 스테고 봇넷에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 텔레그램 메신저(Telegram Messenger)에서 오디오 파일을 커버 매체로 하고 스테기노그래피 기법을 활용하여 C&C 은닉 통신을 수행하는 스테고 봇넷을 설계 및 구축하고 실험을 통해 파일 형식별, 툴별 은닉용량에 대해 비교 분석한 결과를 제시한다.

• 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.