최근 대부분 기업에서는 통합 데이터베이스 정보를 모델화하고 이를 전략적으로 활용하는 움직임이 가속화되고 있다. 이는 고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈 중 하나로 부각되고 있기 때문이다. 이런 관점에서 본 연구에서는 CRM의 핵심 요소인 데이터마이닝 기법을 이용하여 개발한 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layor)에 연결해주는 스코어링 캠페인 시스템을 개발 하고자 한다. 개발한 시스템은 고객 스코어링 결과 및 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI환경에서 제공해 줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.
본 연구는 오랜 시간에 거쳐 축적된 고객 데이터베이스를 활용하여 스코어링 방법을 적용할 수 있는 모델링의 개발에 목적이 있다. 기존의 전통적인 스코어링 방법은 인구 통계학적인 변수나 거래 관련 횡단면적인 자료를 이용하여 우량고객과 불량고객을 구분하는 판별분석의 형태가 대부분이다. 하지만 과거 고객에 대한 실적 자료가 시계열 형태를 이루며 존재하기 때문에 이에 대한 적절한 동태적 모형을 적용은 자연스러운 확장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 모형은 고객들의 실적관련 시계열 자료를 GARCH 모형에 적합하여 미래의 실적 예측과 이에 대한 표준편차를 예측하여 하위 $10\%$에 해당하는 실적 예측치를 스코어링으로 하는 새로운 방법을 소개하고자 한다. 이 경우 스코어 값이 부호를 가지게 되므로 우량고객을 구분함과 동시에 큰 음수 값을 조사하여 위험 평점도 함께 측정할 수 있어서 실무 측면에서 유용하리라고 본다.
최근 대부분 기업에서는 통합 데이터베이스 정보를 모델화하고 이를 전략적으로 활용하는 움직임이 가속화되고 있다. 이는 고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈 중 하나로 부각되고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이런 관점에서 CRM의 핵심 요소인 데이터 마이닝 기법을 이용하여 개발한 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layer)에 연결해주는 스코어링 캠페인 시스템을 개발 하고자 한다. 개발한 시스템은 고객 스코어링 결과 및 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI환경에서 제공해 줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.
이차적인 저장공간으로 사용되는 하드디스크의 용량은 기술의 발전으로 나날이 커져가고 있다. 이렇게 디스크 용량이 증가함에 따라 파일 시스템의 단편화 현상은 더더욱 심화되며, 전체적인 시스템의 성능을 떨어뜨리는 주원인이 되고 있다. 우리는 단편화 현상 해결을 위한 첫 단계로 자동적이고 지속적인 단편화 측정을 위한 자동적인 레이아웃 스코어링(Autonomic Layout Scoring)기법을 제안한다. ALS 기법을 활용하면 파일 시스템이 생성된 후, 계속해서 단편화 현상의 정도를 측정하게 되며 이를 토대로 단편화 현상을 제거하기 위한 기법을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 ALS 기법을 설계하고 리눅스 2.6 버전의 EXT2 파일 시스템에 구현하였다. 그리고 실제 파일 시스템을 수행하면서 단편화 현상을 측정하는 과정과 아이노드, 블록 그룹, 슈퍼 블록이 각각 노화되는 정도를 측정한 결과를 보인다.
웹 취약점 분석은 기업이 웹 애플리케이션의 보안 문제점을 파악하고 개선하는데 도움을 주며 미래창조과학부는 취약점 분석 평가 기준을 배포하여 이를 지원하고 있다. 그러나 기준에서 제시하는 방법으로는 취약 항목에 대한 구분은 가능하지만 취약점 항목의 위험을 분석하기에는 부족하여 효과적인 대응이 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 국내외 취약점 스코어링 기법에 대해 분석하고 올바른 웹 취약점 분석 평가를 위한 스코어링 방법을 제시하고자 한다.
언더라이팅은 보험자가 청약자에 대한 인수여부를 결정하는 보험계약 운영의 초기단계로서, 그 기준의 정교성 여부에 따라 회사에 안정적인 수익을 가져올 수도 있고 예기치 못한 큰 손실을 야기할 수도 있다. 일반적으로, 각 청약자의 위험요소를 파악, 평가하여 위험정도를 평가할 수 있는 점수를 이용하는 스코어링 시스템을 언더라이팅 기준으로 이용하는데, 점수를 산출하기 위한 방법은 각 위험요소별 점수 기준을 설정하고 위험요소별 점수를 합산하는 형태가 보편적이다. 최근 위험율차 이익의 중요성이 강조됨에 따라 기존의 방법에 비해 보다 효과적인 언더라이팅 기법이 요구되고 있다. 본 연구에서는 일반화 선형모형을 이용하여 보다 합리적으로 보험 계약자에 대한 위험도를 추정하는 방법을 제시하였다. 실증분석을 통해 위험집단의 위험도를 평가하고 점수화하는 구체적인 언더라이팅 모형을 설계하였고, 제시된 언더라이팅 모형의 적용효과를 반영하여 언더라이팅 기준을 설정하는 방법에 대해서도 설명하였다.
보안 취약점 수가 해마다 증가함에 따라 보안 위협이 지속해서 발생하고 있으며 취약점 위험도의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 보안 취약점 위험도 판단을 위해 동향을 반영한 보안 위협 스코어링 산출식을 고안하였다. 세 단계에 따라 공격 유형과 공급업체, 취약점 동향, 최근 공격 방식과 기법 등의 핵심 항목 요소를 고려하였다. 첫째로는 공격 유형, 공급업체와 CVE 데이터의 관련성 확인 결과를 반영한다. 둘째로는 LDA 알고리즘으로 확인된 토픽 그룹과 CVE 데이터 간 유사성 확인을 위해 자카드 유사도 기법을 사용한다. 셋째로는 최신 버전 MITRE ATT&CK 프레임워크의 공격 방법, 기술 항목 동향과 CVE 간의 관련성 확인 결과를 반영한다. 최종 보안 취약점 위협 산출식 CTRS의 활용성 검토를 위해 공신력 높은 취약점 정보 제공 해외 사이트 내 데이터에 제안한 스코어링 방식을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 산출식을 통하여 취약점과 관련된 일부 설명만으로도 관련성과 위험도가 높은 취약점을 확인하여 신속하게 관련 정보를 인지하고 대응할 수 있다.
고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 전사적 관점의 CRM에서 통합 데이터베이스 정보를 분석하고 모형화하여 고객관리를 과학적이고 전략적으로 접근하려는 분석 CRM(Analytical CRM) 분야의 움직임이 가속화되고 있다. 이런 관점에서 본 연구에서는 분석 CRM의 핵심 요소인 데이터마이닝 기법을 이용하여 개발한 이탈 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layor)에 연결해주는 캠페인 시스템을 개발하고자 한다. 개발한 시스템은 이탈 스코어링 결과 및 고객 이탈방지를 위한 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI 환경에서 제공해줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.
파일 시스템의 단편화 현상을 해결하기 위한 기존 기법들은 디스크 조각 모음과 같이 특정 시점에 집중된 디스크의 연산이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해소하기 위해 디스크의 연산 처리를 분산시키는 자동적이고, 지속적인 단편화 해소 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 이를 위해 우리는 단편화 측정을 위한 자동적인 레이아웃 스코어링(ALS: Autonomic Layout Scoring)기법과 디스크의 연산 처리를 분산시키기 위한 기법으로 디스크의 유휴 시간(idle time)을 찾아 복사를 수행하는 지연 복사(Lazy-copy)기법을 제안한다. 두 기법은 우선 자동적인 레이아웃 스코어링을 통해 단편화 된 대상 파일을 검색하고, 검색된 파일을 옮길 수 있는 연속적인 빈 공간이 있을 경우, 파일의 유실을 막기 위해 지연 복사를 수행한 후 아이노드의 정보를 수정함으로써 단편화 현상을 해결한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 실제 리눅스(linux) 환경에 적용하여 단편화 된 작은 파일의 레이아웃 스코어링을 측정 한 결과 기존 EXT2 파일 시스템보다 $2.4%{\sim}10.4%$ 정도의 레이아웃 스코어링이 향상된 것을 볼 수 있었으며, 실험 디스크에 파일 크기에 따른 읽기/쓰기를 실행하여 성능을 측정한 결과에서도 EXT2 파일 시스템과 비교 하여 쓰기성능에서는 $1%{\sim}8.5%$, 읽기 성능에서는 $1.2%{\sim}7.5%$ 정도의 향상된 결과를 보았다. 이 시스템을 이용하면 수동적인 관리 없이도 자동적으로 사용자의 I/O 작업에 대한 방해 없이 단편화 현상을 지속적으로 해소할 수 있다.
An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. For this purpose we develope a speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak a foreign language. In order to develope the methods for automatic assessment of pronunciation quality, we propose a language model based score as a machine score in the speech recognizer. Experimental results show that the language model based score had higher correlation with human scores than that obtained using the conventional log-likelihood based score.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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