최근 IoT 및 휴대용 통신 단말에 각종 서비스가 연동되면서 해당 디바이스의 보안 취약점을 악용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 특히 지능형 지속위협(APT) 공격을 통해 대단위 네트워크 환경에서 이기종 형태의 디바이스를 대상으로 한 사이버 공격이 급증하고 있다. 따라서 침해사고 발생시 대응 체계의 유효성을 향상시키기 위해서는 위협 분석 및 탐지 성능이 향상되도록 수집된 아티팩트 데이터에 대한 데이터 보완(Data Enrichment) 메커니즘을 적용할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 침해사고 분석을 위해 수집된 아티팩트를 대상으로 기존의 사고관리 프레임워크에서 수행하는 데이터 보완 공통 요소를 분석하여 실제 시스템에 적용 가능한 특징 요소를 도출하고, 이를 토대로 개선된 사고분석 프레임워크 프로토타입 구조를 제시하였으며 도출된 데이터 보완 확장 요소의 적합도를 검증하였다. 이를 통 해 이기종 디바이스로부터 수집된 아티팩트를 대상으로 사이버 침해사고 분석 시 탐지 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다
As various services are linked to IoT(Internet of Things) and portable communication terminals, cyber attacks that exploit security vulnerabilities of the devices are rapidly increasing. In particular, cyber attacks targeting heterogeneous devices in large-scale network environments through advanced persistent threat (APT) attacks are on the rise. Therefore, in order to improve the effectiveness of the response system in the event of a breach, it is necessary to apply a data enrichment mechanism for the collected artifact data to improve threat analysis and detection performance. Therefore, in this study, by analyzing the data supplementation common elements performed in the existing incident management framework for the artifacts collected for the analysis of intrusion accidents, characteristic elements applicable to the actual system were derived, and based on this, an improved accident analysis framework The prototype structure was presented and the suitability of the derived data supplementary extension elements was verified. Through this, it is expected to improve the detection performance when analyzing cyber incidents targeting artifacts collected from heterogeneous devices.
상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을것으로 기대된다.
As an interest in the development of artificial intelligence(AI) technology in the water supply sector increases, we have developed an AI algorithm that can predict improvement decision-making ratings through repetitive learning using the data of pipe condition evaluation results, and present the most reliable prediction model through a verification process. We have developed the algorithm that can predict pipe ratings by pre-processing 12 indirect evaluation items based on the 2020 Han River Basin's basic plan and applying the AI algorithm to update weighting factors through backpropagation. This method ensured that the concordance rate between the direct evaluation result value and the calculated result value through repetitive learning and verification was more than 90%. As a result of the algorithm accuracy verification process, it was confirmed that all water pipe type data were evenly distributed, and the more learning data, the higher prediction accuracy. If data from all across the country is collected, the reliability of the prediction technique for pipe ratings using AI algorithm will be improved, and therefore, it is expected that the AI algorithm will play a role in supporting decision-making in the objective evaluation of the condition of aging pipes.
최근 종단 장치(Edge Device)의 수가 증가함에 따라 빅데이터가 생성되었고 특히 정제되지 않은 HTML 문서가증가하고 있다. 따라서 자연어 처리 모델을 이용해 HTML 문서 내에서 중요한 정보를 찾아내는 기계 독해(Machine Reading Comprehension) 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 기계 독해의 여러 연구에서 준수한 성능을 보이는BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델이 HTML 문서 구조의 깊이를 효과적으로 학습할 수 있는 HTDE(HTML Tag Depth Embedding Method)를 제안하였다. HTDE는 BERT의 각 입력 토큰에대하여 HTML 문서로부터 태그 스택을 생성하고 깊이 정보를 추출한다. 그리고 BERT의 입력 임베딩에 토큰의 깊이를입력으로하는 HTML 임베딩을 더한다. 이 방법은 문서 구조를 토큰 단위로 표현하여 주변 토큰과의 관계를 식별할 수있기 때문에 HTML 문서에 대한 BERT의 정확도를 향상시키는 효과가 있다. 마지막으로 실험을 통해 BERT의 기존임베딩 기법에 비해 HTML 구조에 대한 모델 예측 정확도가 향상됨을 증명하였다.
Recently the massive amount of data has been generated because of the number of edge devices increases. And especially, the number of raw unstructured HTML documents has been increased. Therefore, MRC(Machine Reading Comprehension) in which a natural language processing model finds the important information within an HTML document is becoming more important. In this paper, we propose HTDE(HTML Tag Depth Embedding Method), which allows the BERT to train the depth of the HTML document structure. HTDE makes a tag stack from the HTML document for each input token in the BERT and then extracts the depth information. After that, we add a HTML embedding layer that takes the depth of the token as input to the step of input embedding of BERT. Since tokenization using HTDE identifies the HTML document structures through the relationship of surrounding tokens, HTDE improves the accuracy of BERT for HTML documents. Finally, we demonstrated that the proposed idea showing the higher accuracy compared than the accuracy using the conventional embedding of BERT.
최근에 많은 글로벌 기업들이 글로벌 공급망 구축과 구축된 글로벌 공급망을 기반으로 공유경제를 실현하기위한 노력을 수행하고 있다. 공유경제를 실현하기 위한 다양한 방법이 있으나 그 중에서도 공유물류시스템를 통한 기업의 공유경제 특히 물류효율화 추진에 많은 노력을 수행하고 있다. 기업의 공유경제를 실현하기 위해서 기업에서는 ICT 기반의 공유물류시스템 적용방안 모색이 요구되고 있다. 이에 본 연구는 물류기업체에서 ICT 기반의 공유경제의 효율을 높이기 위한 물류기업체의 물류효율화 방안을 제시하였다. 이를 위해서 ICT 기반의 공유물류시스템 적용을 위해국내 공유물류시스템 현황 및 운영에 관해 제시하고, 공유경제 활성화에 따른 공유물류기반 운영 플랫폼 및 ICT 연계를통한 공유물류서비스 기대효과를 제시하였다. ICT 기반의 공유물류의 효율성 방안 제시를 통한 글로벌 공급망에서 요구되는 다양한 요구를 만족할 수 있을 것으로 판단된다.
Recently, many global companies are making efforts to realize the sharing economy based on the establishment of a global supply chain and the established global supply chain. There are various methods for realizing the sharing economy, but among them, a lot of effort is being made to promote the sharing economy of companies through the shared logistics system, especially logistics efficiency. In order to realize the corporate sharing economy, companies are required to find ways to apply ICT-based shared logistics systems. Therefore, this study aims to improve the logistics efficiency of logistics companies in order to increase the efficiency of ICT-based sharing economy in logistics companies. To this end, we would like to present the current status and operation of the domestic shared logistics system for the application of the ICT-based shared logistics system, and suggest the operation plan of the shared logistics system through ICT linkage with the domestic shared logistics system. It is judged that various needs required in the global supply chain can be satisfied by presenting an efficiency plan for ICT-based shared logistics.
모바일 컴퓨팅 분야에서 사용되는 저장장치는 저전력, 경량화, 내구성 등을 갖추어야 하며 사용자에 의해 생성되는 대용량 데이터를 효과적으로 저장 및 관리할 수 있어야 한다. 낸드 플래시 메모리는 모바일 컴퓨팅 분야에서 저장장치로 주로 사용되고 있다. 낸드 플래시 메모리는 구조적 특징 때문에 데이터 갱신요청 시 제자리 덮어쓰기가 불가능하여 데이터 갱신요청이 자주 발생하는 요청과 그렇지 않은 요청을 정확히 구분하여 각 블록에 저장 및 관리함으로써해결할 수 있다. 이러한 데이터 갱신요청에 분류기법을 핫 데이터 식별 기법이라고 하며 현재 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문은 더 정확한 핫 데이터 검증을 위해 카운팅 필터를 사용하여 데이터 갱신요청 발생을 연속적으로 기록하고또한 특정 시간 동안 요청된 갱신요청이 얼마나 자주 발생하는지를 고려하여 핫 데이터를 검증한다.
A storage device used in the mobile computing field should have low power, light weight, durability, etc., and should be able to effectively store and manage large-capacity data generated by users. NAND flash memory is mainly used as a storage device in the field of mobile computing. Due to the structural characteristics of NAND flash memory, it is impossible to overwrite in place when a data update request is made, so it can be solved by accurately separating requests that frequently request data update and requests that do not, and storing and managing them in each block. The classification method for such a data update request is called a hot data identification method, and various studies have been conducted at present. This paper continuously records the occurrence of data update requests using a counting filter for more accurate hot data validation, and also verifies hot data by considering how often the requested update requests occur during a specific time.
본 논문은 인력양성의 성과에 미치는 요인별 영향을 분석한 I-O 모델을 기반으로 모션그래픽스 전공과 글로벌 호텔리어 전공을 기준으로 산학협력 인력양성 과정을 수행한 결과와 그 의미를 분석하였다. 산학협력을 통한 인력양성을 위해서는 먼저 산업체 수요조사를 통한 공통직무 개발과 기업의 환경에 맞도록 미러형 실습실을 구축하고 교과, 비교과 등 교육과정 전반에 걸친 산업체 전문가의 적극적인 참여가 있어야 맞춤형 인력양성이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 성공적인 산학 맞춤형 인력양성을 위한 전략으로는 산업체의 교육 참여를 통한 학생-산업체 매칭, 산학 일체형 교육, 교육 품질 고도화, 맞춤형 교육인프라 구축 등 4개의 추진전략으로 추진하였다. 본 논문에서는 모션그래픽스와 호텔리어 분야에서 5년간 산학협력을 통한 인력양성 성과를 분석하였고, 성과도출을 위한 노력이 어느 정도인지를 분석 및 개선점을 제시하였다.
본 논문은 인력양성의 성과에 미치는 요인별 영향을 분석한 I-O 모델을 기반으로 모션그래픽스 전공과 글로벌호텔리어 전공을 기준으로 산학협력 인력양성 과정을 수행한 결과와 그 의미를 분석하였다. 산학협력을 통한 인력양성을 위해서는 먼저 산업체 수요조사를 통한 공통직무 개발과 기업의 환경에 맞도록 미러형 실습실을 구축하고 교과, 비교과 등 교육과정 전반에 걸친 산업체 전문가의 적극적인 참여가 있어야 맞춤형 인력양성이 가능하다는 것을 알 수있었다. 성공적인 산학 맞춤형 인력양성을 위한 전략으로는 산업체의 교육 참여를 통한 학생-산업체 매칭, 산학 일체형교육, 교육 품질 고도화, 맞춤형 교육인프라 구축 등 4개의 추진전략으로 추진하였다. 본 논문에서는 모션그래픽스와 호텔리어 분야에서 5년간 산학협력을 통한 인력양성 성과를 분석하였고, 성과도출을 위한 노력이 어느 정도인지를 분석 및 개선점을 제시하였다.
약 사물인터넷의 급격한 발전은 기존에 존재하지 않던 형태의 새로운 서비스를 이끌어 내었고, 이는 곧 기존 네트워크에 대한 변화를 요구하였다. 본 연구는 패션쇼핑몰을 이용하는 중국 소비자들의 온라인 패션쇼핑몰의 서비스품질, 만족, 재구매 의도 간의 관계 그리고 온라인 리뷰의 조절 효과를 검증하고자 한다. 연구의 결과는 중국인 20대 30대소비자의 관점에서 서비스 품질의 유형성, 신뢰성, 편의성, 상호작용성이 고객만족도와 재구매의도의 결과변수에 각각긍정적인 영향을 미치는 결과가 나타났다. 또한 온라인 리뷰 중 부정적인 리뷰가 재구매 의도에 큰 영향을 미쳤다. 연구의 결과에 따라 온라인 패션쇼핑몰을 위하여 온라인 제품리뷰에 미치는 영향과 온라인 제품리뷰 수용에 대한 심층적인이해를 높이고, 향후 패션 기업이 온라인 제품리뷰 정보를 효과적으로 관리 할 수 있는 전략을 수립하는데 도움이 될수 있을 것이다.
The development of the Internet of Things led to new services that did not exist before. This required a change to the existing network. This study aims to verify the service quality, satisfaction, repurchase intention relationship, and the moderating effect of online reviews of Chinese consumers using fashion shopping malls. The results of the study showed that from the perspective of consumers in their 20s and 30s in China, the type, reliability, convenience, and interaction of service quality had a positive effect on customer satisfaction and repurchase intention. In addition, negative reviews among online reviews had a great influence on repurchase intention. Based on the results of the study, it will help improve the effect on online product reviews and in-depth understanding of the acceptance of online product reviews for online fashion shopping malls, and establish strategies for fashion companies to effectively manage online product reviews information.
오늘날 결제 시스템이 무인화되면서 키오스크로 결제하는 방식으로 변화하고 있다. 이는 소비자가 화면 터치만으로 메뉴 선택 및 구매 제품 개수를 지정할 수 있어 결제가 편리하다는 장점을 가진다. 그러나 시스템 보안 측면에서바라보면, 실재하는 키오스크 시스템은 다양한 취약점이 존재한다. 이는 관리자 계정을 탈취하여 시스템 권한을 획득하고, 악의적인 행위를 진행할 수 있다. 또한 결제 개수를 비정상적으로 증가하여 불필요한 자원을 낭비하고, 기기가 정상적인 작동이 불가하도록 진행되게 할 가능성이 존재하는 등 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 따라서 본 논문에서는solana 블록체인의 참여자의 어떠한 노드가 올바르지 않은 fork를 승인한다면, 투표한 노드들의 지분은 삭제된다는점을 이용한다. 또한 블록체인의 특성상 거래내역을 참여자 모두 볼 수 있기 때문에, 프라이빗 블록체인을 통해 접근권한 부분을 분리해 두도록 하여, 키오스크 결제에 대한 취약점을 개선하는 시스템의 논문을 작성하고자 한다.
Today's payment systems are becoming unmanned and changing to a way of paying with kiosks. This has the advantage of convenient payment because consumers can select a menu and specify the number of products to be purchased with just a touch of the screen. However, from the point of view of system security, the actual kiosk system has various vulnerabilities. This can hijack the administrator account, gain system privileges, and perform malicious actions. In addition, it is exposed to a number of security threats, such as the possibility of wasting unnecessary resources by abnormally increasing the number of payments, and causing the device to fail to operate normally. Therefore, in this paper, if any node of a participant in the solana blockchain approves an incorrect fork, the stake of the voting nodes is deleted. Also, since all participants can see the transaction history due to the nature of the block chain, I intend to write a thesis on a system that improves the vulnerability of kiosk payments by separating the access rights through the private blockchain.
본 연구는 연구자가 정신건강사회복지 전문가로서 신개념의 전문적인 정신건강 모바일 서비스 플랫폼을 개발하고 상용화시켜 새로운 도전을 하기까지의 전 과정에서의 실제경험을 질적연구방법인 자문화기술지를 통해 자료를 수집하고 분석한 연구이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 국민들 중에는 정신건강 이슈에 직접 노출되어 전문적인 의료서비스를 받아야 하는 사람들도 있으나 치료적 개입 수준을 요하지는 않지만 일반적인 정신건강 서비스에 대한 욕구를 가진 대중들 또한 상당히 많다는 것이다. 둘째, 현대사회의 특성을 고려하고 특히 코로나-19와 같은 감염병 팬더믹 상황에서 모바일을 활용한 다양한 정신건강 서비스 플랫폼을 선호하는 대중들이 많아 지고 있다는 것이다. 셋째, 전 세대에서 가족문제, 스트레스, 대인관계, 직업 등에서의 정신건강 관련 이슈들을 많이 호소하고 있고 이와 같은 문제들이 우울이나 불안, 중독 및 외상후스트레스장애 등의 정신병리와 연관되어 자해나 자살사고와 같은 또 다른 정신건강 문제들과 잣은 빈도로 언급되고 있다는 것이다. 넷째, 청소년들이 다양한 정신건강관련 이슈들에 노출되어 있다는 것과 무엇보다 자해 및 자살사고와 같은 심각한 정신건강 문제들을 호소하고 있었다. 다섯째, 전문적인 정신건강 서비스를 전달하는데 있어 모바일 기기를 통한 온라인에서의 서비스 제공과 오프라인에서의 서비스 제공이 가능한 역량을 갖춘 정신건강전문가들이 필요하다는 것이다. 마지막으로 본 연구 결과를 바탕으로 향후 정신건강서비스 제공과 관련한 정책 및 실천적 제언과 후속 연구에 대한 방향성을 제언하였다.
본 연구는 연구자가 정신건강사회복지 전문가로서 신개념의 전문적인 정신건강 모바일 서비스 플랫폼을 개발하고 상용화시켜 새로운 도전을 하기까지의 전 과정에서의 실제경험을 질적연구방법인 자문화기술지를 통해 자료를 수집하고 분석한 연구이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 국민들 중에는 정신건강 이슈에 직접 노출되어전문적인 의료서비스를 받아야 하는 사람들도 있으나 치료적 개입 수준을 요하지는 않지만 일반적인 정신건강 서비스에대한 욕구를 가진 대중들 또한 상당히 많다는 것이다. 둘째, 현대사회의 특성을 고려하고 특히 코로나-19와 같은 감염병 팬더믹 상황에서 모바일을 활용한 다양한 정신건강 서비스 플랫폼을 선호하는 대중들이 많아 지고 있다는 것이다. 셋째, 전 세대에서 가족문제, 스트레스, 대인관계, 직업 등에서의 정신건강 관련 이슈들을 많이 호소하고 있고 이와 같은 문제들이 우울이나 불안, 중독 및 외상후스트레스장애 등의 정신병리와 연관되어 자해나 자살사고와 같은 또 다른정신건강 문제들과 잣은 빈도로 언급되고 있다는 것이다. 넷째, 청소년들이 다양한 정신건강관련 이슈들에 노출되어있다는 것과 무엇보다 자해 및 자살사고와 같은 심각한 정신건강 문제들을 호소하고 있었다. 다섯째, 전문적인 정신건강서비스를 전달하는데 있어 모바일 기기를 통한 온라인에서의 서비스 제공과 오프라인에서의 서비스 제공이 가능한 역량을 갖춘 정신건강전문가들이 필요하다는 것이다. 마지막으로 본 연구 결과를 바탕으로 향후 정신건강서비스 제공과 관련한 정책 및 실천적 제언과 후속 연구에 대한 방향성을 제언하였다.
4차 산업의 혁신적인 발달과 코로나 팬데믹은 교육시장에 커다란 변화를 일으켜 급기야는 유치원을 비롯한초중고교에 인공지능(AI)교육을 실행하도록 하였다. 그러나 미처 준비되지 않은 상황에서의 유아 AI 교육은 결과 중심적, 특별활동 형태로 이루어지고 있어 유아 AI 교육이란 무엇이며, AI 교육내용 규명과 이를 어떻게 누리교육과정에접목하는가에 관한 연구의 필요성이 제기되었다. 이에 따라 본 연구에서는 문헌 연구를 통하여 유아 AI 교육을 정의하고 AI 교육내용을 규명하여 이를 누리교육과정에 편성하여 운영하도록 하였다. 분석 결과 유아 AI 교육은 컴퓨팅 사고력을 기반으로 디지털 역량을 함양하는 것을 목적으로 이루어져야 하며, 컴퓨터, 인터넷, 프로그램을 AI 교육의 하위요소로 추출하였다. 이를 누리교육과정에 접목시키기 위해 두 가지 접근 방법을 제시하였다. 첫째는 설정된 세 개의 AI 교육내용을 각각 생활주제로 설정하여 그에 따른 하위요인을 선정하고 각각의 하위요인에 적합한 활동을 계획하여 시행하는 것이다. 둘째는 기존 누리 교육과정의 생활주제에 적합하게 AI 교육내용을 하위 교육활동 차원으로 전개하여 운영하는 것이다. 본 연구가 유아교육의 특성을 고려하고 누리교육과정에 편성되어 진정한 의미의 유아 AI 교육이 실현되기를희망하며, 누리과정 5개 영역에 따른 AI 놀이 교육 프로그램에 대한 보다 많은 연구가 이루어지기를 희망하는 바이다.
The innovative development of the 4th industry and the COVID-19 pandemic caused a great change in the education, eventually requiring elementary, middle and high schools, including kindergartens, to implement artificial intelligence(AI) education. However, since early childhood AI education is conducted in the form of results-oriented and special activities, the need for research on what early childhood AI education is and how to apply it to the Nuri curriculum has been raised. Accordingly, this study defined early childhood AI education through literature research, identified the contents of AI education, and organized and operated it in the Nuri curriculum. As a results, AI education for children should be conducted for the purpose of cultivating digital capabilities based on computing thinking skills, and computers, the Internet, and programs were extracted as sub-elements of child AI education contents. Two approaches were proposed to incorporate this into the Nuri curriculum. The first is to set each of the three AI education contents as a life theme, select sub-factors accordingly, and plan and implement activities suitable for each sub-factors. The second is to develop and operate AI education contents at the level of sub-educational activities in accordance with the life theme of the existing Nuri curriculum. It is hoped that this study will consider the characteristics of early childhood education and be organized in the Nuri curriculum to realize the true meaning of early childhood AI education, and more research on AI play education programs according to the five areas of the Nuri curriculum.
낸드 플래시 메모리는 구조적으로 쓰기 전 지우기(Erase-Before-Write) 동작이 요구된다. 이것을 해결하기위해서는 데이터 업데이트 동작이 빈번히 발생하는 페이지(Hot data page)를 구분하여 별도에 블록에 저장함으로 해결할 수 있으며 이러한 Hot data를 분류하는 기법을 핫 데이터 판단기법이라 한다. MHF(Multi Hash Function Framework)기법은 데이터 갱신요청의 빈도를 시스템 메모리에 기록하고 그 기록된 값이 일정 기준 이상일 때 해당데이터 갱신요청을 Hot data로 판단한다. 하지만 데이터 갱신요청에 빈도만을 단순히 카운트하는 방법으로는 정확한Hot data로 판단에 한계가 있다. 또한 데이터 갱신요청의 지속성을 판단 기준으로 하는 기법의 경우 갱신요청 사실을시간 간격을 기준으로 순차적으로 기록한 뒤 Hot data로 판단하는 방법이다. 이러한 지속성을 기준으로 하는 방법의경우 그 구현과 운용이 복잡한 단점이 있으며 갱신요청에 빈도를 고려하지 않는 경우 부정확하게 판단되는 문제가 있다. 본 논문은 데이터 갱신요청에 빈도와 지속성을 함께 고려한 경량화된 핫 데이터 판단기법을 제안한다.
Nand flash memory requires an Erase-Before-Write operation structurally. In order to solve this problem, it can be solved by classifying a page (hot data page) where data update operation occurs frequently and storing it in a separate block. The MHF (Multi Hash Function Framework) technique records the frequency of data update requests in the system memory, and when the recorded value exceeds a certain standard, the data update request is judged as hot data. However, the method of simply counting only the frequency of the data update request has a limit in judging it as accurate hot data. In addition, in the case of a technique that determines the persistence of a data update request, the fact of the update request is recorded sequentially based on a time interval and then judged as hot data. In the case of such a persistence-based method, its implementation and operation are complicated, and there is a problem of inaccurate judgment if frequency is not considered in the update request. This paper proposes a lightweight hot data determination technique that considers both frequency and persistence in data update requests.
과학기술과 감성의 융합을 가장 강조하는 IOT 사회환경에서 본 연구는 디자인 분야를 전공하고 있는 중국 유학생 대학원생들의 학습공동체 운영을 기반으로, 디자인 융합 수업에 참여하면서 어떠한 경험을 하였는지 그리고 그 경험의 의미는 무엇인지를 탐색해보는 것을 연구목적으로 하였다. 이를 위해 T대학에 재학하고 있는 12명의 대학원생을 대상으로 디자인 기반의 탐구 방법을 활용하여 다양한 연구 문제를 시각화하는 것으로 실행연구를 하였다. 디자인 중심의 융합수업은 외부환경에 의해 주어지는 표현기법과 연구 참여자들의 내적 동기에 의해 시각적 전략으로 표현되는 내용을 바탕으로 소그룹으로 진행되었다. 연구 참여자들은 연구 문제의 관점과 의도를 연구물에 나타내기 위해 연구 과정에서 시각 자료의 은유적 사용과 분석, 연구 문제에 대한 감각적 접근 등의 다양한 시각적 전략을 사용하여 표현한 융합디자인 연구물은 창의적 사고과정을 표출하는 형식으로 제시되었다. 탐구의 한 방법으로 다양한 경험을 토대로 결과물을 제시한 수업방식은 새로운 수업 형식의 변화 및 교수자들의 실천적 지식 나눔과 학습참여자들의 공동체 참여의 의미를 시사한다고 여긴다.
과학기술과 감성의 융합을 가장 강조하는 IOT 사회환경에서 본 연구는 디자인 분야를 전공하고 있는 중국 유학생 대학원생들의 학습공동체 운영을 기반으로, 디자인 융합 수업에 참여하면서 어떠한 경험을 하였는지 그리고 그 경험의 의미는 무엇인지를 탐색해보는 것을 연구목적으로 하였다. 이를 위해 T대학에 재학하고 있는 12명의 대학원생을대상으로 디자인 기반의 탐구 방법을 활용하여 다양한 연구 문제를 시각화하는 것으로 실행연구를 하였다. 디자인 중심의 융합수업은 외부환경에 의해 주어지는 표현기법과 연구 참여자들의 내적 동기에 의해 시각적 전략으로표현되는 내용을 바탕으로 소그룹으로 진행되었다. 연구 참여자들은 연구 문제의 관점과 의도를 연구물에 나타내기 위해 연구 과정에서 시각 자료의 은유적 사용과 분석, 연구 문제에 대한 감각적 접근 등의 다양한 시각적 전략을 사용하여표현한 융합디자인 연구물은 창의적 사고과정을 표출하는 형식으로 제시되었다. 탐구의 한 방법으로 다양한 경험을 토대로 결과물을 제시한 수업방식은 새로운 수업 형식의 변화 및 교수자들의 실천적 지식 나눔과 학습참여자들의 공동체참여의 의미를 시사한다고 여긴다.
디지털 신기술의 발전으로 인하여 다양한 학습도구에 대한 연구가 활발히 진행이 되고 있다. 이러한 학습도구에도 인공지능에 대한 기술을 적용하거나 빅데이터 기술 등을 적용한 스마트한 기능을 통한 학습도구들이 여러 가지환경에 적용되도록 개발되어지고 있다. 이러한 스마트한 학습 도구들은 교육적인 효과와 학습의 효율을 높이는데 많은기여를 하고 있다. 최근 대학에서도 다양한 학습도구들이 적용이 되면서 스마트 출결부터 스마트 학습을 위한 솔루션들을 도입하여 학생들의 학습효율을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 이러한 대학의 스마트 학습 도구를 통한기업의 맞춤형 프로젝트를 진행할 때 프로젝트 진행에 대한 효율성을 높이고 결과에 대한 확장성을 높일 수 있는 스마트 학습도구에 대한 설계를 제안하고자 한다. 제안된 스마트한 학습 도구는 실무 능력을 향상시킬수 있는 기업 맞춤형프로젝트들이 원활하게 학습도구로 활용이 되어 실무형 기업 프로젝트에 쉽게 적용할 수 있는 장점을 가질 것으로 기대된다. 제안된 프로젝트 기반의 스마트한 학습 도구 모델은 추후에 관련 LMS로 구축이 되어 실질적인 프로젝트 진행에적용하여 활용성을 확인하고 제안된 스마트 학습 도구 모델에 대한 부분을 수정 보완하여 프로젝트 기반의 스마트한학습기능을 강화하고자 한다.
With the development of new digital technologies, research on various learning tools is being actively conducted. These learning tools are also being developed so that they can be applied to various environments by applying the technology of artificial intelligence or using smart functions to which big data technology is applied. These smart learning tools are contributing a lot to increasing educational effectiveness and learning efficiency. Recently, various learning tools have been applied in universities, and solutions for smart learning from smart attendance are introduced to improve student learning efficiency. This study intends to propose a design for a smart learning tool that can increase the efficiency of project progress and increase the scalability of the results when conducting a company's customized project through such a university's smart learning tool. The proposed smart learning tool is expected to have the advantage of being able to easily adapt to the practical business project as the company-customized projects that can improve practical skills are smoothly used as a learning tool. The proposed project-based smart learning tool model is later built as a related LMS and applied to actual project progress to check its utility, and to revise and supplement the proposed smart learning tool model to provide a project-based smart learning function want to strengthen.
본 연구의 목적은 메타버스를 활용한 체험경제 요인이 신기술을 반영한 광고 수용의도에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구대상은 G광역시와 J도에 소재하며 메타버스 경험자를 대상으로 하였고, 설문조사는 2022년 8월 1일부터 9월 10일까지 비대면으로 150명이 참여하였다. 분석방법은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석, 3단계 매개회귀분석으로 하였다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 메타버스 체험이 광고 수용의도에 미치는 영향력은관계적 체험, 교육적 체험, 일탈적 체험 순으로 나타났다. 둘째, 메타버스의 관계적 체험과 교육적 체험은 메타버스 유용성을 부분매개로 하여 광고 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 메타버스의 관계적 체험과 교육적 체험은 메타버스 현존감을 부분매개로 하여 광고 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 메타버스의 일탈적 체험은 메타버스 현존감을 완전매개로 하여 광고 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 메타버스의 일탈적 체험은 메타버스 사용용이성을 완전매개로 하여 광고 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구를 통하여메타버스의 다양한 플랫폼을 활용한 광고 시장에서 새로운 플랫폼 구축에 기여하길 기대한다.
The purpose of this study is to verify the effect of experiential economy factors using metaverse on the intention to accept advertisements reflecting new technologies. The subjects of this study were those located in G Metropolitan City and J Province, and those who experienced metaverse. From August 1 to September 10, 2022, 150 people participated in the survey without face-to-face. Analysis methods were frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, multiple regression analysis, and three-step mediated regression analysis. The conclusion is as follows. First, the influence of metaverse experience on advertisement acceptance intention was shown in the order of relational experience, educational experience, and escapist experience. Second, it was found that the relational and educational experiences of metaverse partially mediate metaverse usefulness and affect the advertisement acceptance intention. Third, it was found that the relational and educational experiences of the metaverse partially mediate the metaverse presence and affect the advertisement acceptance intention. Also, it was found that the metaverse's escapist experience completely mediates the metaverse's presence and affects the advertisement acceptance intention. Fourth, it was found that the escapist experience of metaverse completely mediates the ease of use of metaverse and affects the advertisement acceptance intention. It is expected that this study will contribute to the construction of a new platform in the advertising market using various platforms of metaverse.
익명 네트워크는 감시나 트래픽 추적을 피하기 위한 정보통신 보호를 목적으로 설계된 네트워크이다. 그러나최근에는 이러한 특성을 악용하여 사이버 범죄자들이 익명 네트워크를 활용하여 사이버 범죄를 일으키고, 사법 당국의추적을 회피하고 있다. 본 논문에서는 익명 네트워크 중 하나인 Tor를 중심으로 관련 연구를 조사한다. 본 논문은 Tor 가 어떻게 익명성을 제공하는지 소개하고, Tor를 대상으로 어떻게 사용자를 추적할 수 있는지 소개한다. 또한 각 추적기술을 비교 분석하였으며, 연구자가 실험 환경을 어떻게 구축할 수 있는지 설명한다.
Anonymous networks are designed to protect information and communication by avoiding monitoring or tracking traffic. In recent years, however, cybercriminals have evaded law enforcement tracking by exploiting the characteristics of anonymous networks. In this paper, we investigate related research focusing on Tor, one of the anonymous networks. This paper introduces how Tor provides anonymity, and how tracing technologies can track users against Tor. In addition, we compare and analyze tracing techniques, and explain how a researcher can establish an experimental environment.
최근 고령화로 인한 치매환자의 증가로 그들의 배회행동과 실종예방을 위한 대책이 시급하다. 이러한 문제를해결하기 위해 다양한 인증 방법과 위치 탐지 기법들이 소개되고 있으나 개인인증의 보안성 문제와 실내⋅외를 전반적으로 확인할 수 있는 시스템은 찾아보기 어려웠다. 본 연구에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 웨어러블 디바이스를 활용해 개인인증, 기본적 건강 상태 파악 및 실내⋅외의 전반적인 위치를 파악할 수 있는 시스템을제안하고자 한다. 이 시스템에서 개인인증은 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG를, 실내는 저전력, 비접촉 및자동 송수신 방식으로 사용이 용이한 블루투스 비콘을, 실외는 GPS 위성의 의사거리 오차를 보정한 DGPS를 활용하여치매환자의 위치를 파악함으로써 배회행동 및 이상징후를 탐지하고자 한다. 이를 통해 재가나 요양시설 등에서 생활하는 치매환자의 배회행동 및 이상징후 시 신속한 대처와 실종예방에 기여하고자 한다.
With the recent increase in dementia patients due to aging, measures to prevent their wandering behavior and disappearance are urgently needed. To solve this problem, various authentication methods and location detection techniques have been introduced, but the security problem of personal authentication and a system that can check indoor and outdoor overall was lacking. In order to solve this problem, various authentication methods and location detection techniques have been introduced, but it was difficult to find a system that can check the security problem of personal authentication and indoor/outdoor overall. In this study, we intend to propose a system that can identify personal authentication, basic health status, and overall location indoors and outdoors by using wristband-type wearable devices in a private blockchain environment. In this system, personal authentication uses ECG, which is difficult to forge and highly personally identifiable, Bluetooth beacon that is easy to use with low power, non-contact and automatic transmission and reception indoors, and DGPS that corrects the pseudorange error of GPS satellites outdoors. It is intended to detect wandering behavior and abnormal signs by locating the patient. Through this, it is intended to contribute to the prompt response and prevention of disappearance in case of wandering behavior and abnormal symptoms of dementia patients living at home or in nursing homes.
사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고 통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의 이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기 위해 '기울기 분석'을 활용한 방법과 '선형 회귀 분석'을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는 방법은 '증가하는 속도'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 '선형 회귀 함수로부터의 차이'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.
사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기위해 ‘기울기 분석’을 활용한 방법과 ‘선형 회귀 분석’을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는방법은 ‘증가하는 속도’가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 ‘선형 회귀 함수로부터의 차이’가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.