• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.3
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• pp.37-46
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• 2017

최근 핀테크 산업이 이슈가 되면서 금융 업무를 더 효율적으로 만드는 기술 중 하나로서 이상행위 탐지시스템(FDS)이 관심을 받고 있다. 이상행위 탐지시스템은 금융업무의 리스크 관리를 위한 기술로 주로 활용되고 있다. 본고에서는 이상행위 탐지시스템의 개념을 소개하고, 은행, 카드, 보험 등 금융권 적용분야를 살펴보고자 한다. 또한, 각 금융업무의 리스크 관리 목적뿐만 아니라 FDS를 활용한 침해사고 대응 활동을 소개하면서 기술 발전 방향을 고찰하도록 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.8
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• pp.1-9
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• 2016

In accordance with the increased political and social utilization of social media, demands on online trend analysis and monitoring technologies based on social bigdata are also increasing rapidly. In this paper, we define 'risk' as issues which have probability of turn to negative public opinion among big social issues and classify their types in details. To define risk types, we conduct a complete survey on news documents and analyzed characteristics according to issue domains. We also investigate cross-medias analysis to find out how different public media and personalized social media. At the result, we define 58 risk types for 6 domains and developed automatic classification model based on machine learning algorithm. Based on empirical experiments, we prove the possibility of automatic detection for social issue risk in social media.

• Journal of Korean Society of societal Security
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• v.1 no.4
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• pp.33-40
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• 2008

Personal information security has been as risk ever since the development of information technology increased its internet use. As personal information security is compromised there will be a rise in personal privacy conflicts and this will become an important social issue. The following research is a presentation of the warning map for risk monitoring on personal information security. First, the personal information security process is identified then defined. Second, in order to achieve the personal information security's objective, a survey was taken and the data was collected. Third, factor in the Fishbone Diagram's analysis and figure out the key indicators that include metric and threshold. Last, develop the warning map which has the matrix table composed of the process and the risk. It displays the warning based on the threshold and the value of key indicators related to risks.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.7
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• pp.14-20
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• 2021

Most accidents caused by road icing in winter lead to major accidents. Because it is difficult for the driver to detect the road icing in advance. In this work, we study how to accurately detect road traffic emerging risk using AutoML and CNN's ensemble model that use both structured and unstructured data. We train CNN-based road traffic emerging risk classification model using images that are unstructured data and AutoML-based road traffic emerging risk classification model using weather data that is structured data, respectively. After that the ensemble model is designed to complement the CNN-based classification model by inputting probability values derived from of each models. Through this, improves road traffic emerging risk classification performance and alerts drivers more accurately and quickly to enable safe driving.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.26 no.4
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• pp.303-314
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• 2024

Recently, the consecutive shield tunnel boring machine (TBM) has gained attention for its potential to enhance TBM penetration rates. However, its development requires a thorough risk assessment due to the unconventional nature of its equipment and hydraulic systems, coupled with the absence of design or construction precedents. This study investigated the causal relationships between four accidents and eight relevant sources associated with the consecutive shield TBM. Subsequently, risk levels were determined based on expert surveys and a risk matrix technique. The findings highlighted significant impacts associated with collapses or surface settlements and the likelihood of causal combinations leading to misalignment. Specifically, this study emphasized the importance of proactive mitigation measures to address collapses or surface settlements caused by inadequate continuous tail void backfill or damaged thrust jacks. Furthermore, it is recommended to develop advanced non-destructive testing technology capable of comprehensive range detection across helical segments, to design a sequential thrust jack propulsion system, and to determine an optimal pedestal angle.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.350-352
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• 2022

자율운항선박을 IMO 자율화등급 3단계 이상으로 운용하기 위해서는 내·외부 통신시스템의 사이버보안뿐만 아니라 실시간으로 데이터를 교환하는 데이터 및 시스템 사이버안전에 대한 고려가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 자율운항선박 사이버안전체계 구축방안에 대해서 살펴본다. 자율운항선박 사이버안전체계 구축을 위해서는 선박 내 사이버위협을 실시간으로 탐지하고 영향을 모니터링하는 통합 보안 시스템 구축이 필요하며, 선박 사이버안전 설계 타당성을 검증하는 사이버리스크평가 기술, 사이버안전체계를 검증하기 위한 CVE(Common Vulnerabilities Enumeration)기반 취약성 진단 및 침투테스트 기술, V-Model을 활용한 통합 소프트웨어 품질인증 기술, ISO 25024 기반 데이터 무결성 검증 기술 적용이 필요하다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.541-548
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• 2016

The use of social media is already essential as a source of information for listening user's various opinions and monitoring. We define social 'risks' that issues effect negative influences for public opinion in social media. This paper aims to discriminate various linguistic features and reveal their effects for building an automatic classification model of social risks. Expecially we adopt a word embedding technique for representation of linguistic clues in risk sentences. As a preliminary experiment to analyze characteristics of individual features, we revise errors in automatic linguistic analysis. At the result, the most important feature is NE (Named Entity) information and the best condition is when combine basic linguistic features. word embedding, and word clusters within core predicates. Experimental results under the real situation in social bigdata - including linguistic analysis errors - show 92.08% and 85.84% in precision respectively for frequent risk categories set and full test set.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.331-334
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• 2019

일반적인 키워드 기반 테스트는 기능 위주의 키워드를 작성하여 테스트를 자동화하여 비용은 적게 들지만 활용도가 높은 테스트를 자동화기 어렵다. 한편 탐색적 테스트는 리스크 기반으로 차터를 작성하여 짧은 시간동안 많은 에러를 탐지하는 장점이 있으나, 문서화가 미흡하다는 단점이 있다. 위와 같은 단점을 보완하기 위하여 탐색적 테스트의 기본 원리를 고수하면서 효율적 키워드 기반 자동화가 가능한 RAKTA(Record And Keyword-based Test Automation) 방법론을 제안한다. RAKTA는 오픈 소스 키워드 기반 자동화 프레임워크인 로봇 프레임워크의 기술을 사용하여, 키워드 기반과, 탐색적 테스트의 장점을 뽑아 효율적으로 테스트 자동화하여 비용을 줄이고 많은 에러를 탐지할 수 있다. 또한 본 논문에서는 RAKTA 방법론을 활용한 여러 가지 키워드 재사용 사례와 기존 조직에서 사용하던 테스트 스크립트를 혼합하여 통합 테스트, 인수 테스트, 설치 테스트를 자동화하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.375-378
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• 2022

한계기업은 성장가능성이 있는 기업들에게 돌아가야 할 자금 및 지원정책을 기업의 연명수단으로 전략하게 될 가능성이 있어 비효율적 자원배분을 초래하게 되며 이는 궁극적으로는 경제성장의 제약을 유발하게 된다. 따라서 본 연구에서는 뉴스 데이터를 활용하여 이러한 한계기업을 초기에 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 연구결과, 뉴스 데이터를 활용하였을 경우, 그렇지 않은 경우보다 모든 지표가 우수한 것으로 나타나 실제적인 문제에서의 적용 타당성과 가능성을 보였다. 이를 통해 기업은 부실화된 정도를 사전에 예측하여 경영 전략 재수립을 위한 지표로 활용할 수 있을 것이며, 투자자는 리스크를 관리할 수 있는 수단으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.695-698
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• 2014

본 논문은 AHP의사결정 기법의 계층적 분석과 자산 및 부실채권에 대한 예측 평가르 수행하는 프레임워크를 설계하고 위험탐지 분석 시나리오 등을 통해 상황변화에 따른 모니터링에서 수집된 자료를 수집, 분석할 수 있는 포렌식 준비도 모형을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업에서 운영하고 있는 기존의 레거시 시스템과 연계하여 자산 및 부실예측평가 항목을 다양한 속성에 따라 그룹화하고 분석을 수행함으로써 기업의 자산과 리스크를 보다 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있으며, 부실 자산에 대한 관리와 회수를 통해 기업 경쟁력 및 수익률을 향상시킬 수 있다. 또한 포렌식 준비도와 분석 모니터링을 활용하여 민사 및 형사 소송 등의 기업 간 분쟁에 대하여 수집된 증거자료를 제공할 수 있으며, 민원발생과 기타 사고를 예방하고 처리비용을 줄일 수 있다.