기존의 웹 기반 학습 평가 시스템은 학습자의 선택 기회가 없는 상태에서 일방적으로 제시된 문제지로 평가하게 되거나, 문제 은행에서 임의로 추출한 문제도 단순히 무작위로나 난이도만을 고려하여 문제지를 구성하였고, 그 결과에 대한 성취도의 분석도 한 문제지에 대한 정오표 또는 점수로 단순하게 제시하기 때문에 학습자의 지속적인 학습 관리가 이루어지지 못하고 있다. 본 논문에서는 문제유형, 과목 및 단원 난이도, 문항 형태, 문항당 배점, 문항당 배당 시간등의 다양한 정보를 가진 유형별 문제 은행을 구축하였다. 학습자는 마치 문제집을 풀고 싶은 유형의 문제를 선택하듯이 문제 은행에서 문제를 자율적으로 구성하여 평가할 수 있는 유형별 문제지나 대학수학능력시험의 기준에 맞추어 자동 구성되는 종합 문제지로 다양하게 평가할 수 있다. 또한, 한문제지에 대한 결과뿐만 아니라 유형별, 월별 성취도 분석을 통하여 평가한 총점에 대한 획득한 점수의 누적 통계를 그래프로 일목요연하게 보여주어 한 학습자에 대한 지속적인 성취도 분석이 가능하도록 구축하였다.
최근 웹 서비스 사용자와 웹상에 대용량 콘텐츠의 급증으로 웹 서버의 부하가 가중되고 서비스의 질이 떨어지는 문제가 발생하였다. 이러한 문제의 해결로 콘텐츠를 다수의 지역 서버에 복제하고 복제 서버로 하여금 클라이언트의 요청을 처리하도록 하여 웹 서버의 부하를 줄이고 트래픽을 분산하는 콘텐츠 분산 네트워크 기술이 사용되고 있다. 이러한 다수의 복제 서버 사용하는 환경에서는 복제 서버의 효용을 극대화 할 수 있는 배치 전략이 필요하다. 본 논문에서는 복제 서버의 효율을 위하여 선형 구조상에서 지연과 트래픽이 기반 한 각 노드의 비용이 임계값을 초과하지 않도록 복제 서버를 배치할 수 있는 방안을 제시하여 O(N(N-1))의 시간복잡도로 문제를 해결하였다.
최근 마그네틱 카드에 의한 금융 피해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 이것이 복제가 쉬운 마그네틱 카드인 것이 첫번째 문제이고 더 더욱 중요한 것은 현재와 같은 ID와 패스워드 방식으로는 온라인 신용사회 구축에 큰 문제가 발생할 수 있다는 것이다. 이를 해결키 위해서는 생체학적 또는 행동학적 특징을 통한 본인 여부를 확인시켜 줄 수 있는 시스템이 개발되어야 한다. 이와 같은 관점에서 본 논문에서는 가장 거부감이 없는 생체학적 특징인 얼굴 영상을 이용한 생체 인증 방법에 대해 다루고자 한다. 아울러 현재까지의 생체 측정 방법에 대한 고찰도 행하여 실험에 의한 본 논문의 유용성을 입증하고자 하였다.
마케팅 정책의 하나로 일부 공급자는 소매상에게 공급하는 제품에 대한 수요 증대를 기대하면서 일정 기간의 신용 거래를 허용한다. 신용 거래에 의한 제품 대금에 대한 지불 유예의 기회는 소매상의 재고 투자 비용을 절감시키는 효과를 가져 오게 되고, 결과적으로 구매자의 수요 증대를 기대하면서 소매상의 판매 가격을 결정 하게 된다. 본 연구는 공급자, 소매상 그리고 구매자로 구성되는 신용 거래 공급망에서 구매자의 수요가 소매상의 판매 가격에 지수적으로 감소하는 함수라는 가정 하에 소매상의 판매가격과 주문 로트 크기(EOQ: Economic Order Quantity)를 결정하는 재고 모형을 분석하고자 한다. 문제 분석을 위하여 공급하는 제품은 시간의 경과에 따라 변질되는 퇴화성 제품의 경우를 포함하고, 신용 거래 기간과 가격탄력지수 그리고 퇴화의 정도가 소매상의 판매 가격과 주문 로트 크기에 미치는 영향을 분석 해 보고자 한다.
국내 개인신용평가회사들은 과거와 현재 시점의 다양한 금융거래 정보를 활용하여 개인의 신용을 평가하고 있는데, 이 중 과거에 대출을 실행하여 이를 상환 또는 연체한 이력에 대한 정보를 의미하는 '상환이력정보'는 신용평가에 활용되는 다른 항목들에 비해 상대적으로 활용 비중이 높은 항목이다. 그러나 개인이 연체된 채무를 모두 변제하여 현재 연체중인 상태가 아닌 경우에도 과거의 연체 이력이 부정적인 요인으로 최장 5년간 평가에 반영되고 있어 금융소비자에게 과도한 불이익을 준다는 지적이 지속적으로 있어 왔다. 실제로 연체 이력이 있는 개인의 경우, 연체된 채무를 성실하게 변제한 개인(정상변제)과 그렇지 않은 개인(비정상변제)으로 구분할 수 있는데, 이들 간에는 신용도의 차이가 존재하므로 '정상변제'하는 개인의 특징을 확인하여 이들에게 '상환이력정보'의 활용기간을 단축시켜 주는 등의 혜택을 제공하는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 한국신용정보원에서 보유하고 있는 2019년 12월 말 기준, 개인의 대출·연체·변제 정보에 기반하여 국내 연체경험자의 정상변제 요인을 분석하였다. 방법론은 개인신용평가모형에서 주로 사용하는 로지스틱 회귀모형을 기본으로 하여 의사결정나무, 신경망 모형 등의 머신러닝 방법론을 추가로 활용하였으며, 각 방법론별 성능을 비교해보았다. 실증분석 결과, 연체건수, 대출·연체유형 등이 정상변제 여부에 영향을 미치는 유의한 변수들로 확인되었으며 방법론 중에는 신경망 모형의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 연체된 개인 차주의 정상변제 여부에 영향을 미치는 요인을 확인하여 개인신용평가모형을 고도화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 보이며 연체 후 성실하게 변제하는 개인을 정책적으로 지원하기 위한 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 보인다. 향후에는 정상변제 요인을 추가 발굴하여 금융업권별 정상변제 요인의 세부적인 차이를 확인하고 이를 실제 모형에 반영하는 연구가 필요할 것이다.
Peer-to-Peer(P2P : 개인간) 금융은 인터넷 오픈마켓을 통해 이뤄지는 다수의 대출자와 대부자 간의 신용 대출 서비스이다. P2P 금융은 전세계적으로 빠른 성장을 보이고 있으며, 미소금융(Microfinance)의 성장에 대한 관심이 증폭된 후, 인터넷 대부시장은 사회적 신용대여의 대안으로 부각되고 있다. 국내에서도 제도권금융에서 대출을 받을 수 없는 저신용등급자들이 증가하면서 기존 제도권금융을 이용할 수 없는 금융 소외계층의 대출 서비스의 대안으로 급부상하고 있다. P2P 금융은 인터넷을 통한 신용 대출 및 대출자 속성 상, 채무 불이행 위험에 노출될 가능성이 높음에도 불구하고 이자율에 비해 대손 위험성이 상당히 낮은 편으로, 대출자는 신용도 보다 낮은 이자율로 자금을 확보할 수 있고, 투자자는 타 재테크에 비해 높은 수익을 얻을 수 있는 장점을 지녔다. 본 연구는 P2P 금융을 개념화하고 국내외 P2P 금융 사이트 중 대표 사이트를 분석한 결과를 통해 P2P 금융 서비스의 논점을 정리하고 연구 주제로서의 가능성을 검토한다. 특히, 기존 금융기관들이 대출 서비스 제공 시 발생하게 되는 정보 비대칭 문제를 P2P 금융 사이트에서 어떻게 적용되는지 논의한다.
최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.
코로나 19(Convid-19) 이후 다가올 미래의 글로벌 신성장산업으로 주목받고 있는 메타버스의 기술이 발전함에 따라 다양한 법적 문제가 떠오르고 있다. 그 중에서도 공연 사용료 징수 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 처리와 저장, 그리고 유연한 서비스를 제공해줄 수 있는 클라우드와 XGBoost를 활용하여 메타버스 환경에서 사용자에게 공연 사용료의 투명성과 편리성을 제공하는 공연 사용료 징수 시스템을 제안한다.
본 논문의 목적은 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하기 위해서, TOPSIS 방법을 퍼지 환경에 적용시키는 것이다. 본 논문에서 각 정보시스템에 대한 평가와 평가기준에 대한 가중치는 사다리꼴 퍼지 수로 표현되는 언어적 용어로 기술된다. 여기서 두 사다리꼴 퍼지 수들 간의 거리는 vertex 방법으로 측정한다. 그리고 TOPSIS 개념에 따라서, 근접계수를 구해서 모든 정보시스템들의 우선순위를 결정한다. 이와 같은 퍼지집합과 TOPSIS의 통합방법은 다른 다기준 의사결정방법들과 비교해서 여러 장점들이 있는데, 예로써, 의사결정을 민첩하게 할 수 있도록 적은 퍼지 자료로도 파라메타 계산이 가능하고, 또한 동시에 평가 할 수 있는 대안의 수에 제약을 받지 않고, 그리고 새로운 대안이 평가과정에서 추가되어도 순위변경문제가 발생되지 않는다는 점이다. 본 논문은 9개의 평가기준과 6명의 평가자들이 평가하는 9개의 신용조회업무 정보시스템들이 포함된 실제사례에 적용했고, 그리고 업무연속성계획(BCP) 수립위한 체계적인 재난복구체계를 실무자들에게 제공하고 있다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 퍼지 TOPSIS 방법의 적용절차는 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하는 의사결정도구로 매우 적절한 것이다.
본 연구에서 우리는 공급자(supplier), 중간유통자(distributor) 그리고 최종 고객(customer)으로 구성되는 2 단계 공급망에서 중간유통자 입장의 재고 모형을 분석하였다. 공급자는 고객의 수요 증대를 목적으로 판매 제품에 대한 대금을 일정한 기간 동안 신용 거래를 허용하고, 중간유통자의 주문비용은 고정비 성격의 주문 비용과 운송량(주문량)에 따라 종속적으로 운송비용이 발생하는 상황을 고려하였다. 일반적으로 중간유통자 입장에서 볼 때 신용 거래를 통하여 공급자로부터 제품 대금에 대한 지불이 유예되면, 재고에 대한 투자 비용이 절감되는 효과가 발생하게 된다. 최종 고객의 수요는 중간유통자의 판매 가격에 따라 영향을 받게 되므로 중간유통자는 최종 고객의 수요를 증대 시킬 목적으로 판매 가격의 조정이 가능하게 된다. 본 연구에서는 공급자가 중간유통자에게 제품 판매 대금에 대하여 일정한 기간 동안 신용 거래를 허용하는 상황 하에서 중간유통자의 주문 비용이 고정 주문 비용과 함께 주문량에 따라 종속적으로 발생하는 운송비용을 포함한다는 가정 하에 중간유통자 측면의 경제적 주문량과 판매 가격 결정 문제를 분석하였다. 또한 문제 분석을 위하여 중간유통자의 재고는 시간이 지나감에 따라 일정한 비율로 퇴화한다는 가정 하에 중간유통자의 연간 총 이익에 대한 수리 모형을 수립하였고, 총이익을 최대화하는 경제적 주문량과 판매 가격 결정을 위한 해법을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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