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로블록스 메타버스 환경에서의 스테가노그래피 기반 은닉통신 기법
윤도경,조영호 한국정보보호학회 2023 정보보호학회논문지 Vol.33 No.1
세계 1위 메타버스 플랫폼인 로블록스(Roblox)의 경우, 30억개 이상의 가입 계정과 1억 5천만명 이상에 달하는 월간 활성 이용자수(MAU)를 기록하고 있다. 이렇듯 메타버스에 대한 높은 관심에도, 메타버스 환경의 사이버공격 위험성과 보안에 관한 연구는 매우 부족하다. 따라서, 본 연구에서는 대표적인 메타버스 환경인 로블록스에서의 스테가노그래피 기반 은닉통신 기법에 대해 연구하였다. 구체적으로, 로블록스 체험 환경을 통해 은닉 메시지를 이미지에 삽입하고 체험 참가자(user)들의 단말기에 자동으로 해당 이미지가 저장된 후 은닉한 메시지 역시 성공적으로 추출됨을 실험을 통해 확인하고 결과를 제시한다. 이를 통해, 메타버스 환경에서 은밀한 비밀 지령 전파, 스테가노그래피 봇넷 구축, 악성 Malware 대량 유포 등 다양한 사이버공격과 범죄에 악용될 가능성을 확인하고 알리고자 한다.
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노년기 기술수용에 관한 국내 연구 동향: 2000~2020년
윤도경,박하영,최봄이,강미선,정인혜,주수산나 한국노년학회 2023 한국노년학 Vol.43 No.4
본 연구는 2000년부터 2020년까지 국내에서 발표된 노년기 기술수용 연구를 종합하여 연구 동향을 파악하고, 이를 통해 노년기 기술수용에 관한 내용분석을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 국내 학위 및 학술지 논문을 대상으로 PRISMA 단계를 거쳐 최종적으로 119편의 연구문헌을 선정하였다. 먼저 연구의 양적 추이를 살펴본 결과, 2012년 이전까지는 노년기 기술수용 관련 연구가 매우 소수만 발표되었으나 이후 점차적으로 해당 주제 관련 연구가 활발해지는 경향을 보였다. 세부 연구주제는 ① 정보기술 및 디지털 기기 이용, ② 디지털 리터러시 및 정보격차, ③ 신체 및 심리적 건강, ④ 노인 지원 서비스 및 시설 이용, ⑤ 기타로 분류할 수 있었다. 한편, 내용분석을 실시한 결과, 기술 종류와 관련하여 휴대폰 및 스마트폰을 다룬 연구가 가장 많았고, 기술수용모델을 적용한 연구의 경우 Technology Acceptance Model(TAM)에 기반한 경우가 많았다. 노년기 기술수용의 증진요인으로는 높은 교육수준, 자기효능감 등이 주요하였고, 저해요인으로는 고령, 높은 기술불안이 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 노년기 기술수용에 대한 연구의 논의를 종합하고 향후 연구의 방향을 제안하였다. 또한 본 연구는 고찰한 내용을 종합하여 ‘기술기반 활동적 노후 강화 모델(Technology-Based Active Aging Enhancing Model; T-BAEM)’을 제안한다.
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여성 독거노인의 인지기능 종단변화궤적 유형과 관련 요인: 잠재계층성장모형의 적용
윤도경,전혜정,주수산나,이선아 한국노년학회 2020 한국노년학 Vol.40 No.6
The aim of this study was to identify distinct patterns of cognitive function trajectory among Korean older women in single households and to investigate their associated factors. We used data from the five waves of the Korean Longitudinal Study of Ageing (KLoSA), a nationally representative longitudinal survey collected biennially from 2006 to 2014. The sample was 245 women aged 65 or above who had maintained the single household status for the five waves. Using Latent Class Growth Analysis (LCGA), distinct patterns of cognitive function trajectory were identified. Then, multinomial regression analysis was employed to examine the associations between identified trajectories and various factors (socio-demographic, health-related, psychological, and interpersonal factors at wave 1). Results showed that there were three distinct patterns of cognitive function trajectory: ‘maintaining-low’ (20.8%), ‘moderate-decreasing’ (33.9%), and ‘maintaining-high’(45.3%). Specifically, compared to the ‘maintaining-low’ group, women who were younger and scored lower level of depression were more likely to belong to the ‘moderate-decreasing’ group and the ‘maintaining-high’ group, respectively. Furthermore, those with higher household income, higher level of education, and who participated in more various types of social activities (e.g., participation in leisure/culture/sports clubs, volunteering work) were more likely to belong to the ‘maintaining-high’ group. Compared to the ‘moderate-decreasing’ group, those who were younger were more likely to belong to the ‘maintaining-high’ group. Findings suggest that socioeconomic status and social engagements may be critical for cognitive function among older women in single households, and encouraging them to remain socially active may help prevent poorer cognitive outcomes. 본 연구는 여성 독거노인의 인지기능 종단변화궤적 유형과 그 관련 요인을 분석하고자 한국고용정보원의 대규모 종단자료인고령화연구패널조사(Korean Longitudinal Study of Ageing: KLoSA)의 1차년도(2006년)부터 5차년도(2014년)까지의 데이터를 활용하였다. 연구 대상은 최종적으로 1차년도부터 5차년도까지 독거가구를 유지한 만 65세 이상의 여성 노인 245명이었다. 연구방법으로는 잠재계층성장분석(Latent Class Growth Analysis: LCGA)을 이용하여 여성 독거노인의 인지기능 궤적에 따른 잠재 집단의 수를 검증하였고, 이후여성 독거노인의 인지기능 궤적과 관련있는 요인들을 파악하기 위하여 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 관련 요인으로는 1차년도변수들을 사용하였으며, 구체적으로는 사회인구학적 특성, 심리적 특성, 건강행동 요인, 대인관계 특성을 살펴보았다. 연구결과, 인지기능수준이 비교적 높은 수준을 유지하는 집단(‘고수준 유지’; 45.3%), 인지기능 수준이 시간의 흐름에 따라 감소하는 집단(‘감소’; 33.9%), 마지막으로 낮은 수준을 유지하는 집단(‘저수준 유지’; 20.8%)으로 총 3개의 하위집단이 추출되었다. 이어서 로지스틱 회귀분석을 실시한결과, 연령과 우울수준이 낮고, 교육수준과 가구소득 그리고 사회활동 참여 수준이 높을 때 ‘저수준 유지’ 집단보다는 ‘고수준 유지’ 집단에 속할 확률이 높았다. 다음으로 연령이 낮을수록 ‘감소’ 집단보다는 ‘고수준 유지’ 집단 그리고 ‘저수준 유지’ 집단보다는 ‘감소’ 집단에 속할 확률이 높았으며, 우울수준이 낮을수록 ‘저수준 유지’ 집단보다 ‘감소’ 집단에 속할 확률이 높았다. 이러한 결과는 사회인구학적 특성과 사회활동 참여가 여성 독거노인의 인지기능 유지에 있어서 중요함을 시사하며, 이에 따라 본 연구에서는 여성 독거노인의인지기능 저하 예방을 위한 다양한 실천적 방안을 제시하였다.
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연애 리얼리티 프로그램의 서사구조 분석 : 우리 결혼했어요(MBC), 님과 함께 시즌 2 최고의 사랑(JTBC) 클립을 중심으로
윤도경 한국소통학회 2017 한국소통학회 학술대회 Vol.2017 No.05
본 연구는 두 연애 리얼리티 프로그램의 서사구조가 가상 결혼을 어떻게 재현하는가를 분석하고, 서사구조의 이데올로기적 차이가 흥행에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위 함이다. 채트만의 서사구조 분석 틀을 이용해 서사구조 분석을 진행하였다. 분석 결과, 우리결혼했어요(MBC)는 연애와 결혼, 그리고 여성과 남성에 대한 기존 이데올로기를 유지하려는 ‘고정’의 서사구조를 지니며, 님과 함께 시즌 2 최고의 사랑(JTBC)은 기 존 이데올로기에 저항하는 새로운 요소를 지닌 ‘역동’의 서사구조를 지닌다. 클립 별 재생 수를 통계적으로 분석한 결과, 우리결혼했어요(MBC)가 비교적 안정되고 높은 재 생수를 유지하는 것으로 나타났다. 이는 연애 리얼리티 프로그램에 있어서는 ‘고정’의 서사구조가 흥행과 연관이 있음을 의미한다.
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Transformer와 LSTM을 순차적으로 적용하여 분석한 주택 가격 지수 예측 연구 - 문제점 분석 및 해결 전략을 중심으로 -
윤도경,신동윤 대한건축학회 2024 대한건축학회논문집 Vol.40 No.1
본 연구는 주택 가격 지수 변동요인에 대한 선행연구들을 고찰하고, LSTM(Long Short-Term Memory)와 Transformer 모델을 활용하여 주택 가격 지수 예측 모델을 구축한다. 특히 시계열 데이터 처리에 특화된 LSTM과 텍스트 데이터 처리에 특화된 DistilBERT를 결합하여, 과거 주택 가격 지수 데이터와 관련 뉴스기사 데이터를 함께 활용한다. 실험 결과로 제안된 모델은 각 지역(J,S,G)에서 생성된 예측값과 실제값 비교 그래프들이 상당 정확도로 일치함을 확인시켜주었다.그러나 일부 클러스터에서 상대적으로 높은 오차를 보인 것으로 파악되어 추가적인 분석 및 개선이 필요함을 제언한다. 별개로, 클러스터링 결과 해석에 있어서 주관적 요소가 크게 작용할 수 있는 점 역시 확인되었다. 이에 따라 추가적인 분석이 요구됨을 제언한다. 결과 시각화 및 통계적 분석 역시 수행되어 각 지역의 주택 가격 변동 추세를 잘 반영하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 LSTM과 DistilBERT 기반의 심 학습 모델로 주택 가격 지수 예측에 대한 새로운 접근 방식을 제시함으로써 부동산 시장 동향 예측에 중요한 인사이트를 제공한다. 이 연구의 접근법과 발견은 다른 연구자들에게 창조적인 해결방안 탐색 및 문제 해결 전략 개발의 출발점으로서 유익할 것으로 기대한다. This study aims to review previous research on factors affecting the housing price index and construct a prediction model for the index usingLong Short-Term Memory (LSTM) and Transformer models. Specifically, it combines LSTM, specialized in processing time-series data, andDistilBERT, specialized in handling text data, to utilize both historical housing price index data and relevant news articles. The experimentalresults of the proposed model confirmed significant accuracy when comparing predicted values in each region (J, S, G) with the actualvalues. However, some clusters displayed relatively high errors, indicating a need for additional analysis and improvement. Additionally, itwas observed that subjective elements could significantly impact the interpretation of clustering results, highlighting the necessity for furtheranalysis. Result visualization and statistical analysis were conducted, confirming their accurate reflection of housing price fluctuation trends ineach region. This study introduces a novel approach to predicting the housing price index using deep learning models like LSTM andDistilBERT, providing valuable insights into real estate market trend predictions. The approaches and findings from this research areanticipated to provide valuable starting points for further exploration of creative solutions and the development of effective problem-solvingstrategies.
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