최근에 무선 통신의 발달과 더불어 모바일 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지고 있다. 모바일 컴퓨팅은 사용자가 PDA, 노트북 등의 이동 가능한 모바일 장치를 휴대하고 무선 통신을 통해서 서버 컴퓨터와 자원을 함께 공유하는 환경이라 할 수 있다. 모바일 데이타베이스는 이러한 모바일 장치에 사용되는 데이타베이스를 말한다. 모바일 데이타베이스의 응용 분야로는 보험업무, 금융업무 의료 등이 있지만, 특히 사용자의 위치 정보를 활용하는 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)가 중요한 응용 분야로 등장하고 있다. 이러한 모바일 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 공간 모바일 장치에서 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 내장형 공간 MMDBMS(Main-Memory Database Management System)가 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 PC용 MMDBMS인 HSQLDB를 확장하여 공간 모바일 장치에서 공간 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 내장형 공간 MMDBMS를 설계 및 구현하였다. 내장형 공간 MMDBMS는 ISO(International Organization for Standardization)의 공간 데이타 모델을 따르며, 공간 데이타 특성에 적합한 압축 기법인 산술 연산 코딩 기법을 제공하고, 공간 모바일 장치에 적합한 MBR 압축 및 해슁 기법을 이용한 공간 인덱스를 지원한다. 그리고, 공간 모바일 장치의 낮은 성능의 프로세서에서 공간 데이타 디스플레이 기능을 제공하고, 내장형 공간 MMDBMS와 GIS 서버 사이에서 공간 데이타 수입/수출의 성능 향상을 위한 데이타 캐슁과 동기화 기능을 지원한다.
최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.
2009년 7월 현재 충청남도는 지구 4바퀴의 거리인 16만km를 돌며 민선4기 출범이후 3년 만에 2502개 기업을 유치. 지금까지 3000여개 기업을 방문 상담해 왔는데 이는 하루 3개 기업 이상을 찾아다닌 셈이며 이 같은 노력으로 모두 40조 4659억 원의 투자를 유치하였다. 특히 충남지사의 공약사항인 국내 기업유치목표 1000개의 250%인 2502개 기업을 3년 만에 초과달성한 것이다. 외자유치 액은 5건에 12억2000만 달러로 올해 목표치(12억 달러)보다 2000만 달러를 초과 달성하였는데 현재 진행 중인 3건의 외자유치 협상까지 성사되면 연말까지 외자유치 액이 14억 달러를 초과하게 된다. 이런 성과는 도지사와 함께 호흡을 맞춘 기업유치부서 공무원들의 공격적인 기업유치전략이 주효했기 때문인데 충남도는 수도권 위주의 유치기업 목표를 다른 시도와 신도시 개발지역 등 전국으로 확대한 것은 물론 전략산업인 디스플레이, 자동차부품, 철강, 석유화학 등을 부각시켜 연관 산업 및 협력업체 등을 집중 공략한 덕분이며 또한, 도 본청과 시 군 태스크포스(TF) (35명)를 편성, 치밀하고 정확한 이전정보를 기반으로 정보공유 및 협력 네트워크를 구축하는 등 유기적 조직관리가 잘 된 것이다. 투자유치 관련 공무원뿐 만 아니라 구성원 대다수가 현재 실적이나 미국 발 금융위기, 수도권 규제완화 등에 연연하지 않고 충남의 투자여건 및 다른 지역과 차별화된 인센티브를 집중 홍보 하면서 공격적인 기업유치로 전국 1위 경제도로 도약하겠다는 구체적 달성목표를 정하고 이를 실천하고 있다. 외자유치를 위한 국내외 여건은 나쁘지만 이를 극복하기 위한 충남지역의 투자기반 인프라 마련을 위해 외국인 투자지역을 확대하고 행정 재정적 지원을 위한 다양한 시책을 추가 발굴하고 있다. 지방정부의 성공적 투자유치 핵심역량은 지방정부 수장의 강력한 리더십과 전문성을 확보한 부서조직 및 조직원들의 일치단결, 이를 구현해 낼 수 있는 우월하고 차별화된 투자유치 세부전략 등이 시스템적 사고 하에 융합되는데 있다.
스마트폰의 발전에 따라, 오늘날의 현대인들은 인터넷 뱅킹이나 결제, 금융, 상거래에 이르기까지 생활의 많은 업무들을 스마트폰을 통해 해결하고 있다. 그러나 다른 한편으로는 이러한 스마트폰의 유실에 따른 개인정보 유출 문제가 대두되면서, 사용자들의 불안감 또한 그 어느 때보다 높아지고 있다. 이와 같은 배경 하에, 최근에는 스마트 기기의 잠금장치와 관련한 다양한 보안 시스템 및 기술들이 활발히 개발되고 있는 상황이다. 그러나 잠금장치와 같은 보안기능들은 역설적이게도 사용자들에게 잠금 해제 과정에서의 번거로움과 불편함을 제공하게 된다. 이는 곧 사용자의 편리한 사용이라는 가치와 기기 내 저장 정보 자체의 안전한 유지라는 가치 사이의 상반 관계를 의미하게 된다. 따라서 해당 연구에서는 잠금 해제 과정에서의 안전함과 편리성 사이의 상반 관계를 극복할 수 있는 방법으로 '자기은폐성'이라는 개념을 적용하고자 하였다. 또한, 이에 기반을 둔 실험을 통하여, 스마트폰 사용 경험과 향후 사용의도에 대한 측정도 시도하고자 하였다. 결과적으로, 자기은폐성이 적용된 보안기능은 스마트폰 사용 경험에는 부정적인 영향을 주는 반면, 향후 스마트폰 사용 의도에는 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 통해, 본 연구는 궁극적으로 스마트 기기의 잠금 해제 과정에서 보다 최적의 경험을 제공할 수 있는 새로운 사용자 경험 디자인 요소를 제시하고자 한다.
많은 ISP업체와 서버 관리자들은 자신의 시스템 향상을 위하여 많을 비용을 쏟아 붇고 있지만 그 결과는 비관적이다. 지금까지는 하드웨어적인 성능만을 고려하였으나, 최근에는 리눅스를 탑재하여 낮은 가격과 높은 가용성을 가지면서, 증가하는 네트워크 요청에 효과적으로 대응하기 위한 해결책으로 여러 대의 호스트로 구성되는 클러스터링 기술이 각광을 받고 있다. 또한 클러스터는 저렴한 호스트들로 구성되므로 구축 비용이 절감되는것 뿐만 아니라, 일부 호스트가 고장 나더라도 다른 호스트는 네트워크 작업 분담을 재설정하여 정상적으로 동작함으로 가용성이 항상 유지될 수 있다는 것을 보여준다. 최근 군에서도 정보화 과학화의 열풍에 힘입어 그 어느때보다도 업무의 전산화, 정보화에 박차를 가하고 있는 실정이다. 이로 인한 군업무에 적용되는 중대형 서버의 증가와 1인 1PC정책에 의한 클라이언트의 증가, 네트웍 인프라 구축에 심혈을 기울이고 있다. 그러나 사용자의 요구만큼 군환 경하에서의 정보화 업무를 감당하는 서버의 역량은 제한이 있다. 군업무의 특수성에 비추어 볼때에도 사회의 금융업무와 마찬가지로 중단없는 서비스의 수행과 서버의 안정화는 군전산의 가장 중요한 요소중의 하나임에 불구하고 아직까지도 현실성은 많이 미비한 상태이다. 본 연구는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 NAS와 SAN개념(네트웍기반)을 도입하여 군 서버 구축 새로운 패러다임을 제공하여 업무의 통폐합과 함께 서버의 통폐합의 전초단계인 무정지 클러스터링 서버의 구축방안을 제시하여 군정보화, 과학화의 초석을 다지는 계기로 삼고자 한다.위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임
지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.
PKI(Public Key Infrastructure)는 공개키 암호시스템을 안전하게 사용하고 관리하기 위한 보안 표준방식이다. 인터넷상의 전자 금융거래와 같이 안전하지 않은 채널 상에서 사용자의 전자 서명, 인증, 암호화 등과 같은 보안 기능이 요구되는 환경에서 PKI를 채택하고 있다. 현재 PKI에서 소프트 토큰 기반의 개인키는 표준화된 저장소에 파일 형태로 저장되어 있기 때문에 유출되기 쉬우며, 패스워드 기반 암호화 방식으로 보호되어 있으므로 전수조사 공격에 취약하다. 본 논문에서는 소프트 토큰 기반의 개인키 파일이 유출되더라도 패스워드 전수조사 공격에 확률적으로 안전한 서명용 개인키 노출 탐지기법을 제안한다. 제안 기법은 하나의 올바른 공개키/개인키 쌍과 n-1개의 위장(fake) 공개키/개인키 쌍을 사용함으로써 공격자가 패스워드 전수조사 공격에 성공하더라도 올바른 서명 값 생성 또는 인증 성공 확률을 $\frac{1}{n}$로 낮춘다. 이는 공격자가 위장 개인키로 인증을 시도할 경우 이를 탐지하여 해당 인증서를 폐지하고 사용자에게 통지해 주는 기능도 포함한다. 마지막으로 기존 PKI 및 SSL/TLS를 확장하여 제안 기법을 사용할 수 있게 함으로써 추가 인프라 구축비용 없이 소프트 토큰 기반 개인키 저장 방식의 보안 강도를 높일 수 있도록 한다.
본 논문은 1998년 1월부터 2015년 9월까지 한국은행이 경제통계시스템에서 발표한 월별 KOSPI지수와 전국경제인연합회에서 발표한 기업경기실사지수(BSI) 전망치 213개 표본을 각각 사용하여 서비스 산업에서 전경련 BSI지수가 주가지수에 영향을 미치는지에 대하여 분석하는데 있다. 통계분석은 분석대상 지수에 대한 수준변수와 차분변수에 대하여 각각 기초통계량과 단위근 검정, 공적분 검정과 상관관계 분석을 실시하였고, 차분변수인 수익률자료를 가지고 VAR모형을 이용한 그랜저 인과관계분석, 충격반응함수분석과 분산분해분석을 각각 실시하였다. 분석결과 서비스 산업에서 기업경기실사지수는 KOSPI지수에 대한 예측력은 없으나, KOSPI지수는 선행지수의 특성을 지지하여 서비스 산업에서 기업경기실사지수에 대한 예측력이 있어 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있다. 이는 선행연구 결과와는 상반된 결과이며, 지수가 가지고 있는 고유한 특성이라 사료된다. 따라서 이와 같은 분석결과는 경기지수를 담당하고 있는 한국은행뿐만 아니라 기업경기실사지수를 발표하고 있는 전경련을 포함한 지수발표기관들에게 유익한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 주식시장에 참여하고 있는 국내 기관투자자와 일반투자자들에게 주식투자 시 매매시점을 파악하는데 의미 있는 정보를 제공해 줄 것으로 판단된다. 본 논문은 향후 다른 기관에서 발표하고 있는 기업경기실사지수와 다양한 거시경제지수 및 금융지수와의 상호연관성을 다각적으로 분석하고자 하는 후속연구 발전에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.