농촌 지역공동체 활성화지역 주민의 공동체특성

정지인(Jung, JiIn),박경옥(Park, KyoungOk) 한국주거학회 2015 한국주거학회 논문집 Vol.26 No.4

The purpose of this study was to give a suggestion for vitalizing rural area's community, with respect to the components of community; 'locality' and 'communality'. The survey was conducted at Hondong, Hodongseong-gun, Chungcheongnam-do, which was a representative area for active rural area community. For the survey, we interviewed an activist on the village in November , 2014, and let 81 residents fill the questionnaires during March to , 2015. Major findings were as follows. 1) As for the 'locality' factor, the motives of residents' immigration were influenced by the availability of facilities for agriculture education, living, and convenience in the area. Most of residents recognized that the area comprises their own community facility area and expanded area with concentrated facilities of 'li', minimal adminstration unit. It means that their usage pattern of community facilities influences their conceptions of the village. 2) As for the 'communality' factor, original residents and immigrant back-to-farm residents showed different pattern in communicating with neighbors and community facility usages. Residents communicated with neighbors by meeting up or using the concentrated facilities in Gatgol, and visited the Balmak library frequently. Residents' sense of belonging was high with mean 4.16 point of 5.0 in Likert scale.

軍 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템 구축 방안 연구

정지인(Jiin Jung),김민태(Mintae Kim),김우주(Wooju Kim) 한국지능정보시스템학회 2020 지능정보연구 Vol.26 No.3

軍에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 軍의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단ㆍ분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 ‘軍 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템’ 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 母문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 子문장(母문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 子문장의 母문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 子문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 母ㆍ子문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 軍 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 軍 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 母문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 母ㆍ子문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 軍 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 ‘실시간 軍 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템’의 구축 가능성을 확인할 수 있었다. The Ministry of National Defense is pushing for the Defense Acquisition Program to build strong defense capabilities, and it spends more than 10 trillion won annually on defense improvement. As the Defense Acquisition Program is directly related to the security of the nation as well as the lives and property of the people, it must be carried out very transparently and efficiently by experts. However, the excessive diversification of laws and regulations related to the Defense Acquisition Program has made it challenging for many working-level officials to carry out the Defense Acquisition Program smoothly. It is even known that many people realize that there are related regulations that they were unaware of until they push ahead with their work. In addition, the statutory statements related to the Defense Acquisition Program have the tendency to cause serious issues even if only a single expression is wrong within the sentence. Despite this, efforts to establish a sentence comparison system to correct this issue in real time have been minimal. Therefore, this paper tries to propose a “Comparison System between the Statement of Military Reports and Related Laws” implementation plan that uses the Siamese Network-based artificial neural network, a model in the field of natural language processing (NLP), to observe the similarity between sentences that are likely to appear in the Defense Acquisition Program related documents and those from related statutory provisions to determine and classify the risk of illegality and to make users aware of the consequences. Various artificial neural network models (Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM) were studied using 3,442 pairs of “Original Sentence”(described in actual statutes) and “Edited Sentence”(edited sentences derived from “Original Sentence”). Among many Defense Acquisition Program related statutes, DEFENSE ACQUISITION PROGRAM ACT, ENFORCEMENT RULE OF THE DEFENSE ACQUISITION PROGRAM ACT, and ENFORCEMENT DECREE OF THE DEFENSE ACQUISITION PROGRAM ACT were selected. Furthermore, “Original Sentence” has the 83 provisions that actually appear in the Act. “Original Sentence” has the main 83 clauses most accessible to working-level officials in their work. “Edited Sentence” is comprised of 30 to 50 similar sentences that are likely to appear modified in the county report for each clause(“Original Sentence”). During the creation of the edited sentences, the original sentences were modified using 12 certain rules, and these sentences were produced in proportion to the number of such rules, as it was the case for the original sentences. After conducting 1 : 1 sentence similarity performance evaluation experiments, it was possible to classify each “Edited Sentence” as legal or illegal with considerable accuracy. In addition, the “Edited Sentence” dataset used to train the neural network models contains a variety of actual statutory statements(“Original Sentence”), which are characterized by the 12 rules. On the other hand, the models are not able to effectively classify other sentences, which appear in actual military reports, when only the “Original Sentence” and “Edited Sentence” dataset have been fed to them. The dataset is not ample enough for the model to recognize other incoming new sentences. Hence, the performance of the model was reassessed by writing an additional 120 new sentences that have better resemblance to those in the actual military report and still have association with the original sentences. Thereafter, we were able to check that the models’ performances surpassed a certain level even when they were trained merely with “Original Sentence” and “Edited Sentence” data. If sufficient model learning is achieved through the improvement and expansion of the full set of learning data with the addition of the actual report appearance sentences, the models will be able to better classify other sentences coming from military reports as legal or illegal. Based on the experimental resu

이미지 기반 인증에서의 마우스 데이터 취약점 분석: 마우스 커서 대칭이동 사이트를 기반으로

정지인(Jiin Jeong),정원태(Wontae Jung),이경률(Kyungroul Lee) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2

사용자 인증 기술 중 비밀번호 인증 기술에서 키보드 입력 데이터가 그대로 노출되는 취약점이 발견됨에 따라, 키보드 정보를 활용하지 않고, 마우스 데이터를 활용하는 이미지 기반 인증 기술이 등장하였다. 이 기술은 가상의 키보드와 같은 특정 이미지를 모니터에 출력하고, 출력된 이미지에서 클릭한 마우스 정보를 비밀번호로 활용한다. 그럼에도 불구하고, 마우스 데이터 역시 노출되는 취약점이 발견되었으며, 입력되는 마우스 데이터를 더욱 안전하게 보호하기 위하여, 마우스 커서를 대칭으로 이동시키는 마우스 커서 대칭이동 기술이 등장하였다. 하지만 이러한 마우스 데이터 보호 기술에 대한 안전성 분석이 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 마우스 커서 대칭이동 기술이 적용된 사이트들을 기반으로 GetCursorPos() 함수와 WM_INPUT 메시지를 활용한 공격 기술들을 통하여 마우스 데이터의 안전성을 분석한다.

드론 환경에서의 DHCP 고갈 공격 취약점 분석: 도구 개선 결과를 기반으로

이준권 ( Junkwon Lee ),정지인 ( Jiin Jeong ),정원태 ( Wontae Jung ),이경률 ( Kyungroul Lee ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2

드론과 관련된 기술의 발전으로 인하여, 다양한 민간 및 공공 산업에서 활용되는 실정이며, 이에 따라 드론 시장 역시 확대되면서 일반인들도 드론을 접하거나 활용하는 기회가 많아지고 있다. 특히, 일반인들이 접근하기 용이하고 사용하기 쉬운 WiFi 기반의 상용 드론이 생산되면서 수요 역시 증가하는 추세이다. 이와 같이, 드론이 많이 발전하는 긍정적인 측면과는 반대로, 드론에서 발생하는 다양한 취약점으로 인하여 보안 위협이 발생한다. 최근에는 WiFi 기반의 드론들을 대상으로 공개된 도구를 사용하여 DHCP 고갈 공격의 취약점을 분석하는 연구가 진행되었으며, 공격 결과로 실제 드론이 DHCP 고갈 공격으로 인하여 IP 주소를 할당받지 못하는 보안위협이 도출되었다. 하지만, 이 연구는 대표적인 DHCP 공격 도구인 DHCPig와 Yersinia를 활용하였으며, 이 도구들은 무선이 아닌 유선 네트워크를 기반으로 제작되었기 때문에, 드론 환경에 그대로 적용하기에는 한계점이 존재하며, 실제로 발생 가능한 취약점을 검증하지 못하는 한계점도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 WiFi 기반 상용 드론을 대상으로 DHCP 고갈 공격의 취약점을 분석하기 위하여, 공개된 도구들의 문제점을 분석하고 개선함으로써, 드론 환경에서의 DHCP 고갈 공격의 가능성을 검증한다. 본 연구 결과는 DHCP를 제공하는 드론 환경의 안전성을 향상하기 위한 지표로 활용될 것으로 사료된다.

도심 마을공동체 내 거주자의 상호작용과 공동체의식

박경옥(Park, KyoungOk),정지인(Jung, JiIn) 한국생활과학회 2015 한국생활과학회지 Vol.24 No.2

개인의 건강과 질병에 영향을 미치는 가족기능 구성요소에 관한 사전연구 : 델파이 연구

김아람(Kim, Ah-Ram),정성우(Jeong, Seong-Woo),정지인(Jeong, Jiin),김정란(Kim, Jung-Ran) 대한신경계작업치료학회 2021 재활치료과학 Vol.10 No.3

목적 : 개인의 성장과 사회적 활동에 영향을 미치는 국내 가족기능 요소를 개발하기 위해, 가족기능 평가도구인 McMaster 모델을 기반으로 국내 문화와 적합한 내용을 도출하여 가족기능에 영향을 주는 요소들을 델파이 기법을 통해 확인하고자 하였다. 연구방법 : 가족기능과 관련이 깊은 분야의 전문가 패널 12명을 대상으로 델파이 기법을 실시하였다. 기간은 2020년 5월부터 6월까지 총 7주간 진행되었으며, 델파이 조사는 2회 실시하였다. 1차 조사에서는 McMaster 모델의 국내 문화와 적합한 내용을 선정 및 한글화를 진행한 후, 구성요소에 관한 폐쇄형항목 및 개방형 항목을 사용하여 전문가들의 의견을 수집하였다. 2차 조사에서는 구성요소의 적합도및 중요도를 조사하였다. 결과 : 1차 델파이 조사 결과, 제시된 53개의 항목에서 18개의 항목이 삭제되었고, 11개의 항목이 추가되었으며, 의미가 중복되는 항목을 제외하여 40개의 항목이 선정되었다. 이 후 이해가 어려운 문장을 친숙한어휘로 수정하고 2차 조사지를 구성하였다. 2차 델파이 결과에서는 총 33개의 항목이 선정되었으며, 최종 선정된 구성요소에 대한 내용타당도 비율은 0.76, 안정도는 0.28로 도출되었다. 결론 : 본 연구를 통해 도출된 국내 가족기능 평가를 위한 영향요소들은 가족기능을 포함하고 임상현장또는 관련연구에서 가족기능 평가 및 중재를 시행하는데 활용되기를 기대한다. Objective : This study aimed to determine Korea-type family function factors that affect individual growth and social activities, and examine check the appropriate contents and domestic culture components based on the McMaster model, a family function evaluation tool, through the Delphi technique. Methods : The Delphi technique was applied to 12 expert panels in fields related to family function. The period lasted 9 weeks, from May to June 2020. The Delphi survey was conducted twice. In the first survey, the domestic culture and appropriate contents of the McMaster model were selected and localized, and expert opinions about the components were collected using closed and open-ended questions. In the second survey, the fitness and importance of the components were investigated. Results : As a result of the first Delphi investigation, 18 items were deleted from the 53 items presented. After adding 11 items and excluding any overlapping items, a total of 40 items were selected. Subsequently, sentences that were difficult to understand were revised to familiar vocabulary. A second survey was constructed, with an example sentence. In the second Delphi investigation, 33 items were selected. The average content validity ratio for the final selected component was 0.76, and the stability was 0.28. Conclusion : Family function and the factors influencing domestic family function identified though this study can be used to conduct family function evaluations and interventions in clinical sites or relevant research studies.

코로나19에 스마트매체를 활용한 어린이집 교육경험의 현상학적 연구

강혜원(Hyewon Kang),홍성호(Seongho Hong),강나라(Nara Kang),박지은(Jieun Park),장희정(Heejung Jang),정지인(Jiin Jung),홍정림(Jeongrim Hong) 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.22

목적 본 연구는 코로나19 시기에 스마트매체를 활용한 어린이집 교육경험과 체험한 현상 속에 담겨진 본질을 심층적 기술로 이해하며 개선방안에 대하여 알아봄으로써 영유아 교육현장에 효과적인 지원방안을 제안하는데 있다. 방법 서울, 인천, 경기지역 어린이집에서 코로나19 기간 중 어린이집 교육경험이 있는 원장과 교사 12인을 연구참여자로 선정하였다. 자료수집은 2021년 11월부터 2022년 1월까지 표적집단면접법(포커스그룹인터뷰)와 개별면담을 통해 이루어졌고 질적연구자료 분석절차에 맞추어 해석, 코딩, 분류하며 현상학적 연구방법에 의해 분석하였다. 결과 코로나19 시기에 스마트매체를 활용한 어린이집 교육경험은 ‘수업방식의 변화와 예상치 못한 문제점’, ‘ZOOM을 통한 운동회, 부모교육’, ‘스마트매체로 현장학습 출발’, ‘스마트매체로 지역사회 연계활동’, ‘교사의 업무편의 고려 필요’, ‘스마트매체사용 부모의 걱정 증가’, ‘상상력과 창의력 수업의 자율성’, ‘가정과의 협력 가능한 기자재 지원 필요’, ‘부모상담도 스마트매체로’로 나타났고, 개선방안 제안으로는 ‘보건복지부 차원의 동일한 기자재 보급과 교사교육’, ‘동일한 재난상황 발생시 사전 부모교육으로 이해 필요’, ‘연령에 맞는 스마트 교육프로그램 개발’, ‘어린이집에 스마트교육 전문가 지원’, ‘스마트 수업 준비 시간과 보조교사 인력확충’으로 나타났다. 결론 본 연구는 코로나19 시기에 스마트매체를 활용한 어린이집 원장과 교사의 교육경험에 주목하고 체험한 현상의 본질적 의미를 심층탐구하고 개선방안을 제안했다는 점에서 연구의 의의를 가진다. 영유아 교육현장에 효과적인 지원방안을 마련하는데 도움이 되기를 기대하며 스마트매체의 보편적인 활용을 위한 국가차원의 보급과 교육 방향에 대한 후속 연구를 제안하였다. Objectives The purpose of this study is to suggest effective support measures in the field of early childhood education by understanding the essence contained in the experience and experienced phenomena of daycare center education using smart media in the time of Corona 19 with in-depth technology and finding out ways to improve it. Methods At daycare centers in Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province, 12 principals and teachers with experience in daycare during the COVID-19 period were selected as research participants. Data collection was conducted from November 2021 to January 2022 through the target group interview method (focus group interview) and individual interviews. Results The experience of daycare education using smart media in the time of Corona 19 is ‘Changes in class methods and unexpected problems’, ‘Sports day through ZOOM, parent education’, ‘Starting field trips with smart media’, ‘Community connection with smart media’ Activities’, ‘Teachers need to consider the convenience of work’, ‘Increasing concerns of parents using smart media’, ‘Autonomy of imagination and creativity classes’, ‘Need support for equipment that can cooperate with families’, ‘Parent counseling as a smart medium’ ‘Same equipment supply and teacher education at the level of the Ministry of Health and Welfare’, ‘In case of the same disaster situation, it is necessary to understand the parents in advance’, ‘Development of smart education programs suitable for age’, ‘Smart education experts at daycare centers' Support’, smart class preparation time and expansion of assistant teachers' manpower. Conclusions This study has significance in that it paid attention to the educational experiences of daycare center directors and teachers using smart media during the COVID-19 period, and in-depth explored the essential meaning of the experienced phenomenon and suggested improvement measures. In the hopes that it will be helpful in preparing effective support measures in the field of early childhood education, a follow-up study on the distribution and education direction at the national level for the universal use of smart media was proposed.