• 제목/요약/키워드: 기업기록관리

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EDI 보안 감사 추적 서비스 시스템 구현 (Implementation of Audit Trail Service System for EDI Security)

  • 정경자;김기중;서경란;류근호;강창구
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.754-766
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    • 1997
  • 본 논문은 기업간의 화된 서식에 의해 거래 정보를 전달하는 전자문서교환 시스템(EDI) 에서 발생할 수 있는 법적 분쟁을 해결하기 위한 보안 감수 추적 서비스 시스템을 구현 하였다. 구현된 EDI 보안 감사 추적 시스템은 X-400및 X.435에 정의한 보아 감사 요구 사항과 보안 서비스 프로토콜을 충족한다. 본 연구의 EDI보안 감사 시스템의 구성 모듈은 사건 분류기, 감사, 기록기, 감사 이력 저장기 그리고 감사 제기로 구성된다. 사건 분류기는 EDI 망을 통해 전달된 정보를 감사 서비스 별로 분류한다. 감사 기록기는 사건 분류기에 의해 분류된 감사 정보를 사건이 발생된 시간 정보와 결합하여 색인을 구 성하며 감사 이력 저장기는 시간이 흐름에 따라 증가된 감사 정보를 커뷰밍하는 기능을 한다. 마지막으로 감사 제공기는 저장된 감사 정보를 이용하여 감사 서비스를 제공해 주는 역할을 하는 모듈이다. 감사 제공기는 부인 봉쇄 서비스, 증명 및 검증 서비스, 보안 관리 서비스, 그리고 자료 접근 서비스 등을 제공하도록 하였다. 본 EDI 보안 감사 추적 서비스 시스템은 감사 정보에 발생 시간을 색인으로 감사 정보를 구축하 므로 시간 색인을통해 보다 빠르게 감사 정보를 제공할 수 있다.

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딥러닝 기법을 활용한 컨테이너선 운임 예측 모델 (Estimation Model for Freight of Container Ships using Deep Learning Method)

  • 김동균;최정석
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.574-583
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    • 2021
  • 해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

개인정보의 공개와 보호에 관한 연구 - 영국 사례를 중심으로 - (A Study on the Disclosure and Exemption of the Personal Data)

  • 김정애
    • 기록학연구
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    • 제29호
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    • pp.225-268
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    • 2011
  • 정보화 사회에서 정보는 개인 뿐 아니라 단체, 기업, 구각 등의 조직에 있어서도 중요한 자원으로 인식된다. 국가적인 차원에서 국민들에게 가능한 많은 정보를 공개하고 이용할 수 있도록 하는 동시에 개인정보를 보호하거나 비밀을 유지하는 등의 프라이버시와 관련된 권리 역시 보호하고 있다. 기록학에서는 이러한 문제를 '접근(access)'이라는 개념으로 다루고 있다. 공공기관이 보유한 정보를 최대한 공개하는 것이 정보공개법의 원칙이고, 개인정보 처리과정에서 다루어지는 개인정보를 최대한 보호하는 것이 데이터보호법의 원칙이다. 이처럼 두 법률이 지향하는 바는 정보의 최대 공개와 최대 보호라는 점에 차이가 있다. 그러나 국민의 알 권리를 충족시키기 위해 정보를 최대한 공개하는 동시에, 프라이버시 권리의 보장을 위해 정보를 최대한 보호하기 위해서는 두 법률이 적절한 균형을 이룰 필요가 있다. 영국은 공공기관의 정보공개를 위한 일반법으로 정보공개법(Freedom of Information Act 2000)을, 개인정보보호를 위한 일반법으로 데이터보호법(Data Protection Act 1998)을 제정했다. 데이터 보호법은 1984년에 제정되어 시행되다 1995년 유럽연합(European Union, EU) 개인정보보호지침의 요구에 부합하기 위해 1998년에 개정되어 오늘날까지 개정 법률을 적용하고 있다. 정보공개법은 미국, 유럽의 다른 나라에 비해 비교적 늦게 제정되었는데 토니 블레어 총리 내각이 열린 정부(Open Government)정책을 추구하면서 2000년에 정보공개법이 제정되었고 2005년에 시행되었다. 정보공개법이 시행되면서 기존의 기록물관리법에 규정된 접근 조항을 폐지하고 정보공개법에 통합시켰다. 이 연구는 영국의 사례를 중심으로 개인정보 관련 조항을 검토하고 두 법률이 상호보완적으로 작용하는 부분과 상충하는 부분을 연구하고자 한다. 이를 바탕으로 공공기관의 개인정보를 처리하는 과정에서 두 법률 사이의 적절한 균형을 이루는 방법을 밝히고자 한다.

시계열 모형을 이용한 해외건설 수주 전망 (Overseas Construction Order Forecasting Using Time Series Model)

  • 김운중
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.107-116
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    • 2018
  • 2010년 이후 한국 해외건설 수주가 극적 변동을 보임에 따라, 이에 대한 원인과 대응방안을 모색하고자 한다. 한국 해외건설은 2010년 716억불을 정점으로 2011년에서 2014년까지 연평균 638억불을 기록하였다. 하지만, 2014년 하반기부터 시작된 국제유가 하락으로 2015년 461억불을, 2016년 282억불, 2017년 290억불의 수주에 그쳤다. 국제 유가 하락과 더불어, 세계 경제 저성장 지속과 우리 기업의 EPC 수주 역량 한계점 봉착 등으로 불확실성이 과거 어느 때보다 증가하고 있다. 이와 같은 불확실한 해외건설시장 상황 속에서 적절한 대응방안을 모색하고, 많은 가능성과 글로벌 경쟁력을 갖추고 있는 해외건설산업을 국가수 출전략산업으로 육성 발전시키기 위하여, 세계건설시장과 해외건설시장의 발주 및 수주 구조와 그 변화추세를 분석하고, 향후 해외건설 수주 규모를 예측함으로써 해외건설산업의 건전한 육성 및 발전을 위한 정책 방향을 제시하고자 한다.

의료정보 표준에 기반한 EHR 플랫폼의 설계 및 개발 (Design and Development of an EHR Platform Based on Medical Informatics Standards)

  • 김화선;조훈;이인근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.456-462
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    • 2011
  • 최근 미국의 경기부양 법안이 통과됨에 따라 전 세계적으로 의료 산업분야에서의 EHR 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 이 법안은 다양한 의료표준을 통해 상호 운용성을 보장하는 EHR 시스템을 도입하는 의원이나 병원에 인센티브를 제공하는 프로그램을 제시하고 있다. 이러한 인센티브 프로그램으로 인해 많은 EHR 시스템이 개발되었고, 또한 많은 의원이나 병원이 CCHIT에서 인증한 EHR 시스템을 도입하고 있다. 미국 의료 산업의 변화에 발맞추어 국내의 일부 기업에서도 국내병원에 EMR 시스템을 구축한 경험을 바탕으로 미국 의료 시장에 진출하려고 노력하고 있다. 그러나 미국과 한국의 의료 환경이 상이하여 개발한 시스템의 개선이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 의료표준화 기술에 기반하여 서로 다른 의료정보 시스템 간의 상호 운용성을 보장하는 통합형 EHR 플랫폼을 설계하고 개발한다. 개발한 플랫폼에서는 전송 표준 및 방법, 용어 표준 및 활용, 의사 결정을 위한 지식 관리 등의 다양한 기반 기술을 통합하여 완성된 하나의 시스템을 구현하였고, 의료정보의 표준화를 위한 표준용어체계와 의료정보의 교환을 위한 HL7 인터페이스 엔진을 탑재하여 의료 데이터의 전자적 처리가 가능하도록 하였다. 개발한 플랫폼에 기반하여 미국 개원의의 외래 진료를 지원하기 위한 EHR 시스템인 SeniCare를 개발하고, CMS에서 제시한 "의미 있는 사용"의 조건의 부합 여부를 확인함으로써 개발한 플랫폼의 효용성을 검증한다.

이더리움 기반의 이더를 사용한 법원 경매 시스템에 관한 연구 (A Study on Court Auction System using Ethereum-based Ether)

  • 김효종;한군희;신승수
    • 융합정보논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.31-40
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    • 2021
  • 블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.

미국주식 매매의 변동성 전략과 Fear & Greed 지수를 기반한 주식 자동매매 연구 (A Study on Automated Stock Trading based on Volatility Strategy and Fear & Greed Index in U.S. Stock Market)

  • 홍성혁
    • 산업과 과학
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    • 제2권3호
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    • pp.22-28
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    • 2023
  • 본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.

공장 전력 절감을 위한 인공지능 기반의 에너지 관리 시스템 개발 (Development of an AI-Based Energy Management System for Factory Power Saving)

  • 누머너브 일리요스벡 라크힘전 우글리;펑보;리 얜시아;율다셰프 이자틸로;이태오;김태국
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.49-55
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    • 2024
  • 본 연구는 IoT 센싱 기술을 활용하여 구축된 빅데이터 수집 시스템을 통해 제주삼다수 공장에서 생성된 데이터를 활용하여 피크 전력 사용을 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 비교 분석하였다. LSTM(Long Short-Term Memory) 모델은 단일 변수 시계열 데이터에서 R2=0.98, RMSE=0.039, MAE=0.026으로 가장 높은 예측 정확도를 기록하였으며, XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 모델은 다변량 데이터를 효과적으로 처리하며 R2=0.93, RMSE=0.018, MAE=0.013의 성능을 보였다. 연구 과정에서 다양한 데이터 전처리 방법과 특징 조합을 실험적으로 적용하여 모델의 성능을 최적화하였으며, 이를 통해 데이터 전처리와 변수 선택이 예측 정확도에 미치는 영향을 입증하였다. 연구 결과, 최적화된 인공지능 모델을 활용한 피크 전력 예측은 전력 비용 절감과 약 10~15%의 탄소 배출 감소 효과를 달성할 수 있음을 제시하였다. 이는 ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영을 목표로 하는 기업들에게 지속 가능성을 실현하기 위한 실질적이고 구체적인 전략을 제공하며, 제조업, 물류, 스마트 팩토리 등 다양한 산업 분야에서 예측 모델의 적용 가능성을 확인하였다.

음료$\cdot$다류 산업

  • 손헌수
    • 좋은식품
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    • 통권180호
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    • pp.27-64
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    • 2004
  • 국내 제조업 전체에서 식음료품은 $6.31\%$를 차지하고 있다. 2000년을 기준으로 식품산업의 총매출실적을 보면 32조 3,463억원을 기록하고 있는데, 이 중 식료품은 26조 921억원, 알콜올음료를 포함한 음료품은 6조 2,516억원을 차지하고 있다. 2001년, 음료시장의 규모는 약 2조 7,900억원 정도였다. 빠르게 성장하던 전체 음료시장의 매출은 IMF 이후 약간 주춤하는 경향을 보였지만 지속적으로 매출액이 상승하여 2002년에는 3조 4천억원의 매출을 기록하였다. 이것은 사이다, 후레바, 정통주스, 냉장주스, 스포츠 음료, 두유 및 기능성음료 등이 성장을 주도하였다. 2003년 상반기, 1조 6,500억원으로 전년 동기대비 $3\%$ 감소하였지만 2003년 전체 실적은 대략 지난해와 비슷한 3조 5,000억원 규모로 전망된다. 내수량의 경우 탄산음료와 과즙음료가 감소하는 경향을 나타냈지만, 전체적으로는 증가하였다. 다류시장의 규모는 약 650억원, 캔커피시장의 규모는 2,400억원 정도로 나타났다. 이처럼 음료$\cdot$다류 시장은 전체적으로 약 4조원의 거대시장규모를 형성하고 있으며 내수가 지속적으로 증가되고 있어, 점차 시장규모도 증가할 것으로 전망되고 있다. 최근에는 기능성 음료 및 다류의 시장규모가 전체의 $20\%$에 달할 정도로 신장하였으며, 기능성음료 및 다류의 특허출원도 지속적으로 증가하고 있는 실정이다. 이는 비단 국내에서 뿐만 아니라 세계적인 현상이며 이러한 추세는 앞으로 지속될 것으로 전망되고 있다. 이처럼 기능성음료 및 다류의 성장이 두드러지고 있는 것은 시대가 변하면서 현대인들의 생활방식과 식생활 변화, 질병형태 다양화 등 여러 사회적 여건이 변화되고 있는데 기인하며, 현대인의 건강에 대한 관심의 증대는 음료시장의 쾌속성장과 틈새수요를 지속적으로 창출하고 있다. 현재 세계 건강기능성 식품의 시장 규모는 약 160조원이며, 국내의 경우 약 1조원에 이르는 실정이다. 이 중 기능성음료 시장은 국내에서 약 4천억원 규모로 기능성식품 시장의 $40\%$를 차지하고 있다. 이처럼 기능성음료 시장은 최근 연간 $7\%$ 정도의 빠른 성장률을 보이고 있으며 향후에도 $6.7\%$의 실질 연간 성장률을 지속할 것으로 전망되고 있다. 전해질(이온)음료나 식이섬유를 포함하는 다이어트음료에서 출발한 기능성음료는 숙취해소, 성인병 예방, 스트레스 해소에 이르기까지 각종 질병의 치료 및 예방으로 확대되고 있다. 앞으로는 BT 및 나노 기술 등을 이용한 신기능 소재들에 대한 다각적인 효능의 규명에 따른 음료$\cdot$다류 소재의 개발과 더불어 체질개선, 다이어트, 숙취해소 등의 특정한 기능성과 관련한 음료$\cdot$다류의 특허출원이 계속될 것으로 전망된다. 복잡한 한약의 제조과정을 단순화하여 티백이나 캔 형태로 만든 맛과 기능이 조화된 음료$\cdot$다류 분야의 연구개발이 지속될 것으로 보이며, 시장 규모의 확대와 더불어 기능성과 간편성을 동시에 추구하는 신세대 소비자들의 성향을 겨냥하여 기존의 음료$\cdot$다류 전문 업체 외에도 제약회사 등의 비음료 업체도 다양한 형태의 음료$\cdot$다류 기술개발을 지속할 것으로 예상되고 있다. 특히 새로운 신기능성 소재를 개발하는 것은 고부가가치 기술로써 BT, NT 등의 최첨단 기술의 발전과 도입으로 인해 그동안 수입에 의존하던 기능성 소재들도 국내 기업들의 축전된 기반기술을 통하여 대거 참입할 것으로 보인다. 하지만, 여러 업체의 음료$\cdot$다류시장 진출에 따라 야기될 수 있는 비위생이고 효능이 불확실한 식품의 유통, 업체간의 과열경쟁에 따른 유통질서 문란 등은 모처럼 활기를 되찾은 음료$\cdot$다류 분야의 기술개발을 위축시킬 수도 있으므로 정부차원에서 체계적이고 효율적인 관리가 조속히 이루어져야 할 것이며 이를 제도적으로 뒷받침하기 위한 정책이 수립되고 시행되어야 할 것으로 보인다. 특히, 원료적인 측면에서의 무역 불균형은 반드시 해소되어야 할 부분이다. 대부분이 수입 기능성 원료에 의존하고 있는 현실에서 국내의 BT 기술 확충에 더욱 많은 투자와 노력이 집중되어야 할 것이다. 세계적으로 경쟁이 될 수 있는 기능성 소재의 개발과 이를 통한 신기능 음료의 개발은 단순한 수학적 계산을 넘어서 국가의 기술력을 홍보할수 있는 좋은 계기가 되기 때문이다. 바야흐로 음료$\cdot$다류 분야에 대한 열기가 식품시장을 주도하면서, 시장이 안정적으로 확대되기 위해서는 지속적인 기술개발이 이루어져야 한다는 것은 재론의 여지가 없다고 하겠다.

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소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 협업필터링의 특이취향 사용자(Gray Sheep) 문제 해결 (Resolving the 'Gray sheep' Problem Using Social Network Analysis (SNA) in Collaborative Filtering (CF) Recommender Systems)

  • 김민성;임일
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.137-148
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    • 2014
  • 상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.