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스마트 시티는 데이터 통신 기술을 활용하여 도시시설의 품질을 향상하고 지속가능성을 확보하 는 것을 목표로 한다. 스마트 시티에서 활용되는 데이터 중에서는 민간한 정보를 가진 데이터가 존재 하므로, 데이터에 대한 보안 및 기밀성이 효과적으로 유지될 수 있는지에 대한 여부가 스마트 시티의 주요 문제로 대두되고 있다. 수많은 사람들 간의 통신이 연결되고 그들의 정보가 공유되기 시작하면 서, 사용자의 정보에 대한 해킹 가능성이 높아지고 있다. 그래서 사용자가 사용하는 전자기기를 안전 하게 연결하기 위한 강력한 인증 메커니즘이 필요하게 되었다. 그래서 Meshram 등은 확장 카오스 맵과 체비쇼프 다항식을 사용하는 인증 프로토콜을 제안했다. 본 논문에서는 Meshram등이 제안한 프로토콜의 동작과정 및 취약점을 분석하여, 스마트 카드 탈취 공격, 연산과정에서의 비트 수 불일치, 중 간자 공격, 통신 사용자 트래킹, 중간자 공격 등의 취약점을 밝혀냈다.

Smart city aims to improve the quality of urban facilities and ensure sustainability by utilizing data communication technology. Among the data used in the smart city, there is data with private information, so whether the security and confidentiality of the data can be effectively maintained is emerging as a major problem of the smart city. As communication between numerous people is connected and their information is shared, the possibility of hacking the user's information is increasing. Therefore, a strong authentication mechanism is needed to securely connect the electronic device used by the user. Therefore, Meshram et al. proposed an authentication protocol using extended chaos map and Chevashov polynomial. In this paper, we analyze the opera-tion process and vulnerability of the scheme proposed by Meshram et al. and analyze that the protocol proposed by Meshram et al. may cause vulnerabilities such as smart card deodorization attack, bit count mismatch in computation process, middle man attack, communication user tracking, and middle man attack.

최근 창업환경에서 많은 창업가 및 예비 창업가들은 무인결제시스템을 통하여 혁신을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기존의 창업과 향후 창업이 예상되는 예비 창업가들을 중심으로 무인결제시스템 과 관련된 도입 하고자 하는 의도를 검토하고자 연구가설 및 설문을 설계 및 배포하여 자료를 수집하 였다. 또한, 수집된 자료는 SPSS 26.0 통계패키지를 바탕으로 다중회귀분석을 통해 연구결과를 도출 하였다. 본 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 무인결제시스템에 대한 창업가 및 예비 창업가의 성과기대, 사회적 영향, 쾌락적 동기, 가격 효용, 친숙함 및 인지된 위험이 무인결제시스템에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 무인결제시스템에 관한 노력기대, 촉진조건은 통합기술수용의 선행 연구들과 다르게 유의하지 않은 연구결과가 도출되었다.

In the recent start-up environment, many entrepreneurs and prospective entrepreneurs are trying to innovate through the unmanned payment system. In this study, in order to review the intention of introducing the unmanned payment system with a focus on existing and prospective entrepreneurs who are expected to start a business in the future. The research hypothesis and questionnaire were designed. For the collected questionnaire, research results were derived through the multiple regression based on the SPSS 26.0 statistical package. The results of this study was found that the performance expectations, Social Influence, hedonistic motives, Price Value, Familiaritys and perceived risks have a significant effect on the unmanned payment system introduction Intention.

나라장터(g2b.go.kr)의 검색 기능은 매우 부정확하여 많은 사용자들이 불편을 느끼고 있다. 입 찰에 참여하려는 조달 기업은 입찰공고의 검색에 많은 시간을 소비하여 업무시간의 낭비를 초래하고 있다. 본 논문에서는 나라장터 입찰공고의 불편하고 부정확한 검색기능을 대체할 신경망 기반의 정보 검색 모델을 도출하는 방안을 연구하였다. 자연어 검색에 획기적인 발전을 가져온 BERT를 기반으로 검색결과를 리랭킹함으로써 사용자의 만족도를 향상시키고자 하였다. 신경망 기반 IR모델 학습에 필 요한 데이터를 전처리하기 위하여 기존의 연구를 토대로 문서를 구절로 분할하고, 분할된 구절에서 키 워드를 추출하여 의사-질의를 생성하였다. 생성된 의사-질의를 입력으로 엘라스틱 서치의 BM25모델 을 사용하여 의사-레이블인 질의-문서쌍(q-d pair)을 생성하였다. 학습용 데이터셋의 양과 유형, 배치 크기, 러닝 레이트, positive 라벨링 비율 등의 하이퍼파라미터 값 변화에 따른 다양한 실험을 통하여 입찰공고 데이터에 적합한 IR모델을 개발하였다. 개발된 IR모델로 실제 입찰공고 조회시 현행 나라 장터보다는 훨씬 정확한 검색결과를 보여주었다.

The searching service of Nara Market(g2b.go.kr) is so inaccurate that many users feel uncomfortable. Procurement companies that want to participate in bidding are spending a lot of time searching for tender notices, resulting in waste of business hours. In this paper, we study the method of deriving a neural network-based information retrieval model to replace the uncomfortable and inaccurate search service of the Nara Market tender notice. We tried to improve user satisfaction by re-ranked search results based on BERT, which brought remarkable development in information retrieval. In order to preprocess the data required for neural network-based IR model training, document was divided into passages based on existing studies, and keywords were extracted from the passages to generate pseudo-queries. Q-d pairs were generated as pseudo-label using BM25 model of Elastic Search with the generated pseudo-queries. An IR model suitable for tender notice data developed through various experiments according to changes in hyperparameter values such as the amount and type of learning dataset, batch size, learning rate, and positive labeling ratio. The developed IR model showed much more accurate search results than the current Nara Market.

코로나19로 외출 자제가 지속되면서 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사용이 급격히 확대되고 있다. 사회적 거리두기를 유지하는 상황에서 사람들의 긍정적 심리에 영향을 끼칠수 있는 요인, 특히 SNS 의 역할을 확인하고 검증할 수 있는 체계적인 연구가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 SNS의 특성과 코로나19 관련요인에 관한 선행연구를 종합하여, 소비자가 지각하게 되는 가치 또는 긍정적인 심리인 플로리싱(flourishing)에 미치는 선행 영향요인과 영향 관계에 대한 실증연구를 수행하였다. SNS를 이용해 본 경험이 있는 이용자들을 대상으로 405명 설문자료를 수집하였으며, SPSS 24 버전으로 분 석하였다. 분석 결과, SNS 사용자들이 자신의 경험이나 습득한 지식을 통해서 지각된 가치를 발휘하 게 되며, 자신의 모습을 긍정적으로 인식하면서 행복함을 느끼며, 사용자의 심리적 변화에 영향을 미 치고 있었다. 사회적거리투기 상황에서 SNS활용이 사용자의 긍정적심리상태 조성에 영향을 미친다는 것과, 앞으로 디지털 서비스를 위한 플랫폼으로서 SNS에 대한 가치를 확인할 수 있었다.

The use of social networking services is rapidly expanding as people are discouraged from going out due to COVID-19. The purpose of this study was to investigate the effects of using SNS while maintaining social distance on people's positive psychology. By combining SNS characteristics and COVID-19 factors, the positive psychology of consumers' perceived value and flourishing was investigated. Data from the questionnaire were obtained from 405 users with experience in using SNS and analyzed using SPSS24. As a result of the analysis, SNS users show perceived value through their experiences or acquired knowledge. It was affecting the psychological changes of users by positively recognizing their appearance and feeling happy. It was possible to verify that the use of SNS in the situation of social distancing affects the creation of a flourishing of users, and the value of SNS as a platform for digital services in the future.

오늘날 인공지능 기술의 발전에 힘입어 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 예측 모델 연 구가 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝으로 불리는 인공지능 기술은 기존 인공지능에 비해 정확한 예 측을 제공함으로써 많은 분야에서 여러 변화를 선도하고 있다. 최근 우리나라는 장기간 이어진 경기 불 황과 우크라이나 전쟁 등으로 인해 청년취업률이 사회적 문제로 대두되고 있다. 청년취업률은 장기적 으로 혼인율과 출산율에도 영향을 미칠 수 있는 만큼 개선을 위한 관심이 필요하다. 그러나 취업을 위 한 조건 등이 불분명하기 때문에 예비취업자들의 입장에서는 막막함이 앞선다. 이에 본 논문은 딥러닝 을 활용하여 취업가능성을 예측하는 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 790명의 데이터를 활용하여 검증하였으며, 검증데이터 정확도 87.34%, 검증데이터 오류율 8.14%를 나타내었다. 본 논문 에서 제안한 모델은 향후 예비취업생들의 취업전략 수립과 취업가능성 예측에 활용할 수 있을 것이다.

Today, thanks to the development of artificial intelligence technology, research on predictive models using artificial intelligence is actively conducted in various fields of society. In particular, artificial intelligence technology called deep learning is leading many changes in many fields by providing more accurate predictions compared to existing artificial intelligence. Recently, in Korea, the youth unemployment rate is emerging as a social problem due to the prolonged economic recession and the war in Ukraine. As the youth employment rate can affect the marriage rate and fertility rate in the long term, attention is needed to improve it. However, since the conditions for employment are unclear, it is difficult for prospective job seekers. Therefore, this paper proposes a model for predicting employability using deep learning. The model proposed in this paper was verified using data from 790 people, and the accuracy of the verification data was 87.34% and the error rate of the verification data was 8.14%. The model proposed in this paper can be used to establish employment strategies and predict employability of prospective job seekers in the future.

최근 데이터의 폭발적인 증가와 데이터 활용을 통한 새로운 가치창출의 중요성이 증대되고 있다. 이를 위해 효율적인 데이터 관리와 접근을 위해서는 데이터 카달로그의 구축과 활용이 중요하다. 본 연구 에서는 공공·민간에서 구축되고 있는 데이터 플랫폼 현황을 분석하고, 플랫폼별 다른 데이터 카탈로그를 효율적으로 연계·교환하여 데이터의 유통과 활용성을 높이는 방안으로써 데이터 카탈로그 구축방안을 제 시한다. 또한, 공공 및 민간에서 운영 중인 모든 데이터 플랫폼과 해외 주요 데이터 플랫폼과의 연계까지 고려하는 확장성 있는 메타데이터 제시와 연계기술과 방법을 제안하였다. 향후 공공 및 민간의 데이터 플 랫폼을 연계하여 대한민국의 통합된 데이터 카탈로그로 발전하는데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

With the explosive increase of data, the importance of creating new values t hrough the use of data is increasing recently. For this purpose, it is important to establish and utilize a data catalog for efficient data management and access. In this study, we analyze the current status of data platforms being built in public and private sectors, and propose a data catalog construction plan as a way to increase the distribution and usability of data by efficiently linking and exchanging different data catalogs for each platform. In addition, scalable metadata presentation and linkage technologies were proposed that consider all data platforms operated in public and private sectors and linkage with major overseas data platforms. In the future it is expected that it can be used to develop into an integrated data catalog in Korea by linking public and private data platforms.