• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.5
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• pp.57-68
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• 2014

This article analyses frame transition of personal information leakage in Korea from 1984 to 2014. In order to investigate the transition, we have collected newspaper article's titles. This study adopts classification, text network analysis(by co-occurrence symmetric matrix), and clustering techniques as part of social network analysis. Moreover, we apply definition of centrality in network in order to reveal the main frame formed in each of four periods. As a result, accessibility of personal information is extended from public sector to private sector. The boundary of personal information leakage is expanded to overseas. Therefore it is urgent to institutionalize the protection of personal information from a global perspective.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.2
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• pp.66-72
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• 2016

지난해 12월 3일, 금융위원회(이하"금융위")는 금융개혁 정례 기자간담회에서 그 동안의 금융개혁 성과를 발표하였다. 지난 3월 금융개혁 추진방향 마련 시 50개의 금융개혁 실천과제를 선정하고, 규제개혁 과정에서 20개 과제를 추가 발굴하여 총 70개의 금융개혁 실천과제를 선정하였고, 그 중 (1) 제도개선이 완료되어 시행중인 과제가 24건, (2) 일부 시행중인 과제가 17건, (3) 방안은 발표했으나, 법령 개정 등 제도개선 중인 과제가 16건, 마지막으로 (4) 방안을 마련중인 과제 즉 미발표 과제가 총 13건인 것으로 밝혀졌다. 금융개혁 실천과제 중, 핀테크 생태계 구축과 관련된 과제는 5건, 인터넷 전문은행 도입과 관련된 과제는 2건 그리고 빅데이터 활성화와 관련된 과제는 2건으로 직접적인 핀테크 산업 활성화와 관련된 과제는 총 9개라고 볼 수 있다. 이 중에서 6건의 과제는 이미 제도개선이 완료되어 시행되고 있으며, 나머지 3건은 방안은 발표되었으나, 법령 개정 등 제도개선이 필요한 상태이다. 여전히 은산분리 규제 완화를 위한 은행법 개정 이슈, 신용정보법 개정을 통한 빅데이터 산업 활성화 등은 여전히 제도개선 과제나 규제 완화 방안이 구체화되지 않은 단계이다. 금융당국은 금융산업에 대해서 오프라인 산업으로서 규제마인드를 갖고 있다. 국경을 넘나들며 금융서비스가 제공되는 시대에 오프라인 산업 관점의 전통적 금융규제들을 재검토해야 한다. 금융산업에서 핀테크와 쉽게 결합하여 서비스를 창출하고, 시장에서 경쟁할 수 있도록 하는 관점에서 기존의 규제들을 재평가해야 한다. 인터넷에서는 국경을 넘어선 서비스를 막을 수 없으므로 국내형 규제에 얽매인 국내 금융회사들은 혁신적 서비스를 도입할 수 없어 궁극적으로 글로벌 인터넷 거인들이 결국 국내 금융회사들의 사업 기회를 빼앗아 가게 될 것이다. 글로벌 인터넷 기업들이 국내 금융기관을 지배하게 될 것이라는 숙명을 빨리 깨닫고 과거의 관점에서 벗어나 온라인 서비스로 기존의 서비스를 변경하는 노력이 필요하다. 결국 금융산업은 핀테크 기업들과 협업하여 기존의 규제를 완화하거나 서비스에 맞게 변화시키고, 과감하게 폐지하는 것이 필요하다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.847-858
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• 2015

Deep-sea fishery in the Antarctic Ocean has been actively progressed by the developed countries including Korea. In order to prevent the environmental destruction of the Antarctic Ocean, related countries have established the Commission for the Conservation of Antarctic Marine Living Resources (CCAMLR) and have monitored any illegal unreported or unregulated fishing. Fishing of tooth fish, an expensive fish, in the Antarctic Ocean has increased recently and high catches per unit effort (CPUE) of fishing boats, which is suspicious for an illegal activity, have been frequently reported. The data of CPUEs in a fishing area of the Antarctic Ocean often show an extreme Distribution or a mixture of two extreme distributions. This paper proposes an algorithm to detect an outlier of CPUEs by using the mixture of two extreme distributions. The parameters of the mixture distribution are estimated by the EM algorithm. Log likelihood value and posterior probabilities are used to detect an outlier. Experiments show that the proposed algorithm to detect outlier of the data can be adopted instead of simple criteria such as a CPUE is greater than 1.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.123-123
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• 2016

만곡부, 합류부 등의 복잡한 지형을 갖는 자연하천에서의 오염물의 혼합 거동에 대한 이해는 수자원의 관리에 있어서 매우 중요하다. 특히 하폐수처리장과 같은 처리시설의 방류수와 같이 연속적으로 유입되는 오염물의 경우 하천 생태계에 지속적인 영향을 끼치며, 이러한 방류수는 대부분 지류를 통해 본류로 유입되게 된다. 이러한 오염물질이 지류로부터 본류로 합류되는 초기구간(near-field)의 경우, 횡방향 및 연직방향의 혼합 거동에 대한 상세한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 금호강과 진천천이 좌안으로부터 합류되는 낙동강 중류 구간에서의 초기 혼합 구간의 연구를 위하여 전기전도도(electrical conductivity: EC)를 이용한 농도 추적 실험을 수행하였다. 수온, 전기전도도, 이온화 물질 등과 같은 자연 추적자(natural tracers)를 이용하는 농도 추적 실험은 인공추적자 물질을 이용한 실험을 대체할 수 있는 방안으로서, 기존 추적자 실험과 비교하여 경제적, 환경적인 효과와 하폭이 넓은 중규모 이상의 하천에서도 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 실험 구간에서 합류되는 2개의 지류 모두 인근 하폐수처리장으로부터 방류수가 연속적으로 유입된다. 본류에서 정해진 측선을 따라 센서가 설치된 보트를 이용하여 실시간으로 농도, 수리량 데이터를 GPS 위치 데이터와 함께 취득하였다. 실험 수행 결과, 지류인 금호강과 진천천의 EC 농도가 합류 전 낙동강 본류의 EC 기저농도보다 더 높은 값을 나타내었다. 이후 지류가 합류된 직후의 측선에서 측정한 EC 농도분포를 분석한 결과, 연직방향의 편차가 크게 나타나는 것으로 나타났으며 특히 유량이 낮을수록 연직 방향 편차가 커지는 경향을 보였다. 전반적으로 수심이 깊은 구간의 저층부로 갈수록 전기전도도의 값이 증가하는 경향을 나타났으며 흐름방향으로 진행됨에 따라 연직 편차가 줄어드는 경향을 보였다. 횡방향 혼합의 경우 지류의 유입으로 인하여 본류 좌안 쪽에서 전기전도도의 값의 상승을 확인할 수 있었으며 하류로 이동할수록 불균등했던 전기전도도의 분포가 횡방향 혼합을 통하여 균등한 분포로 전환되는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.6
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• pp.157-164
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• 2019

This research examines how IoT makes a significant contribution to the innovation of media firms. The media firms will be able to find new reveue sources and strengthen firms' competence through innovating product, process and business model. While IoT increases the experience of interactivity and immersion for consumption, it improves the way ads are exposed and its impact is measured, leading to revenue increase. For these benefits fulfilled, innovation friendly media eco-system must be established. It is the most critical that media firms should change skeptical attitude toward IoT's potential and actively invest it to employ IoT. The government should create regulatory framework to best utilize the innovative advantages of IoT.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.3
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• pp.125-135
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• 2022

This study aims to explore variables using machine learning and provide analysis techniques suitable for predicting pharmacy sales whether government statistical indicators built to create an industrial ecosystem based on data, network, and artificial intelligence affect pharmacy sales. Therefore, this study explored predictive variables and performance through machine learning techniques such as Random Forest, XGBoost, LightGBM, and CatBoost using analysis data from January 2016 to December 2021 for 28 government statistical indicators and pharmacies in the retail sector. As a result of the analysis, economic sentiment index, economic accompanying index circulation change, and consumer sentiment index, which are economic indicators, were found to be important variables affecting pharmacy sales. As a result of examining the indicators MAE, MSE, and RMSE for regression performance, random forests showed the best performance than XGBoost, LightGBM, and CatBoost. Therefore, this study presented variables and optimal machine learning techniques that affect pharmacy sales based on machine learning results, and proposed several implications and follow-up studies.

• Ocean and Polar Research
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• v.44 no.2
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• pp.113-126
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• 2022

This study was carried out to investigate the benthic polychaetous community and benthic ecosystem quality status on the adjacent continental shelf of Jeju Island, and field surveys were conducted at 31 stations in July and August, 2020. The surface sediment was generally composed of muddy sand facies and sandy mud facies, and the average particle size was medium silt (6.1±1.6∅). The benthic polychaetous community revealed a total of 73 species with a mean density of 242 ind./m². The major dominant species were Notomastus latericeus, Ampharete arctica and Onuphis shirikishinaiensis. By the cluster analysis and nMDS results based on species composition of the benthic polychaetous community, the study area was divided into three station groups arranged from east to west by the water depth and sedimentary facies. The station group located in the west was subdivided into two station groups from south to north. From results of correlation analysis and PCA, it was found that the benthic polychaetous community in the study area had a strong correlation with the sedimentary environment and water depth. The benthic faunal community (or ecosystem) on the adjacent continental shelf of Jeju Island was assessed to be in a healthy state by biotic indices such as AMBI and BPI.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.2
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• pp.31-38
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• 2022

Promptly predicting changes in the salinity in rivers is an important task to predict the damage to agriculture and ecosystems caused by salinity infiltration and to establish disaster prevention measures. Because machine learning(ML) methods show much less computation cost than physics-based hydraulic models, they can predict the river salinity in a relatively short time. Due to shorter training time, ML methods have been studied as a complementary technique to physics-based hydraulic model. Many studies on salinity prediction based on machine learning have been studied actively around the world, but there are few studies in South Korea. With a massive number of datasets available publicly, we evaluated the performance of various kinds of machine learning techniques that predict the salinity of the Nakdong River Estuary Basin. As a result, LightGBM algorithm shows average 0.37 in RMSE as prediction performance and 2-20 times faster learning speed than other algorithms. This indicates that machine learning techniques can be applied to predict the salinity of rivers in Korea.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.3
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• pp.113-128
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• 2022

The objective of this study is to pay attention to the personal media environment that is in the center of rapid changes in the media industry, to especially explore the activity area of one-person or minority media creators who lead the mobile media environment that could be connected, watched, and produced anywhere, and to closely examine the mutual ecosystem between creators and viewers. Especially, paying attention to the recommendation service YouTube provides, for example, based on the big data algorithm related to users' habitual use, when users' data used are provided more, the users face the advanced service, this study aimed to examine the effects of recommendation service on the formation of trust between user and producer, user flow, and subscription intention, and also to demonstrate the process of forming this mutual relation through concrete data. In the conclusion, implications that can be inferred based on the research results and suggestions for further research in the future were presented.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.436-436
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• 2021

강원도 춘천시에 위치한 소양호는 북한강 상류수계로서 1973년에 준공된 우리나라 최대의 인공호이다. 소양호는 준공 이후 주변 유역의 인구밀집도가 낮고 오염물질 유입원이 적어 빈영양호의 수질을 보였다. 준공 후 소양호 수질에 영향을 미친 주요 환경요인으로는 1980-90년대 가두리 양식, 1990년대 후반부터 현재까지 지속되는 문제는 상류에서 강우시 발생된 탁수유입이 있다. 이러한 환경 문제로, 소양호에서는 식물플랑크톤 일차생산력, 동물플랑크톤 및 식물플랑크톤 장기변동, 용존산소 일주기 변동, 호수 내 유기물 분포 등의 연구가 이루어져 왔다. 그러나 가두리 양식장의 철거로 한 가지 요인은 해결되었으나 상류 탁수 유입 문제는 현재까지 진행 중이다. 소양호에서는 매해 여름철 탁수 유입이 지속적으로 발생하고 있으며 부영양화를 초래할 수 있는 주요한 문제이다. 이에 본 연구는 소양호에서의 장기적인 생태계 변동성 연구를 위해 1982년부터 현재까지 월 1-4회 수질 모니터링을 실시 중이며, 수질항목은 SS(Suspended Solids), TN(Total Nitrogen), TP(Total Phosphorus), BOD(Biochemical Oxygen Demands), TOC(Total Organic Carbon), Chl-a(Chlorophyll-a)에 대해 분석을 진행하고 있다. 기존 연구에서는 주-월 단위로 모니터링을 실시하여 강우에 의한 탁수 유입, 타 오염원에 의한 오염물질 및 유기물 유입으로 인한 실시간 수질 변동을 파악할 수 없었으며, 이벤트 발생 이후의 경과만 관찰할 수 있는 한계점이 있었다. 그러나 앞으로의 진행될 연구는 고빈도 센서를 이용하여 실시간 짧은 간격으로 모니터링하여 소양호 수질의 일주기 변동 분석과 오염원 유입과 같은 이벤트 발생 전·후 비교 및 실시간 수질변동에 대해 연구하는 것이며, 기존 데이터와 함께 진행될 연구의 데이터를 활용하게 된다면 소양호에서의 장기적인 수질 변화를 분석하는 데 효과적일 것으로 예상된다.