최근 정보기술의 발전으로 인하여 다양한 기능성게임이 제공되고 있다. 최근 들어, 교육기능성게임을 이용한 교육 서비스를 제공하는 교육 기능성게임이 큰 이슈가 되고 있다. 하지만, 교육기능성게임은 사용자들에게 널리 이용되고 있지 못하는 실정이다. 특히, 사용자의 신뢰를 형성하지 못하는 서비스 이용은 교육기능성게임에 대한 몰입 및 지속적 사용을 저해하는 요인으로 나타나게 된다. 따라서 본 연구에서는 교육기능성게임의 신뢰에 대한 선행변수인 신용을 이용하여 사용자의 몰입과 지속적 사용의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사용자를 대상으로 설문을 진행하였으며, 연구결과 사용자의 신용이 게임에 대한 몰입과 지속사용의도에 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
다양한 형태의 데이터로부터 의사 결정에 유용한 정보 및 지식을 발견하려는 일련의 데이터분석 및 모형 선정과정을 데이터 마이닝(Data Mining)이라고 할 수 있다. 데이터 마이닝의 적용 예로는 신규고객에 대한 신용평가, 고객이탈방지 등과 같은 분야에서 발생하는 스코링 문제를 들 수 있는데 신용평가에서는 신용이 나쁠 가능성을 스코어로 나타내고 스코어가 높은 고객을 대상으로 특별관리를 할 수 있을 것이며 고객이탈방지에서는 이탈가능성을 스코어로 나타내고 스코어가 높은 고객을 대상으로 이탈 방지 캠페인을 벌일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스코링 문제를 사후확률에 대한 모형화 문제로 파악하였다. 폴리클라스를 스코링 문제에 적용하는 방법을 소개한 후 이를 독일 신용 데이터, 국내 모 PC통신회사 데이터 및 국내 모 이동통신 데이터에 적용하였다. 스코링의 성능은 이득률을 이용하여 평가하고자 하는데 나무 모형에 비하여 폴리클라스 방법이 우수함을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.73-83
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2013
신용평가방법에서 등급의 계량화 중 신용등급 변화 검정방법은 등급별로 추정된 예측부도율과 실제부도율과의 동질성을 검정하는 방법으로 한 시점에 대한 이항검정과 카이제곱검정 등이 있고, 여러시점의 정확성을 검증하는 방법으로 정규성검정, 확장된 신호등검정 등이 있다. 본 연구에서는 현실적인 상황을 고려하여 이런 검정방법들이 상관관계가 존재하는 경우에 등급별 동질성 검정방법을 소개하고 이 방법들을 신용평가 이외에 다양한 분야의 자료에 활용할 수 있음을 알아본다.
전자상거래는 컴퓨터 기술 분야에서 중요한 주제로서 이는 공중망에서 전자 정보를 교환함으로써 금융 거래를 수행하게 되기 때문에 다양한 종류의 위험을 내포하게 된다. 따라서 전자상거래 시스템 구축할 때는 기밀성, 무결성, 인증과 부인봉쇄와 같은 보안요소를 고려해야 한다. 본 논문에서는 이중서명 기법을 이용한 신용카드 기반의 지불프로토콜을 제시한다 이 프로토콜은 카드사용자가 지불하는 은행에게는 지불정보를 제공하지만 구매정보는 주지 않으며, 상인에게는 구매정보를 제공하지만 카드번호를 비롯한 지불정보는 알리지 않기 때문에 카드사용자의 개인정보를 보호하게 된다. 프로토콜을 수행하기 위해서 이중서명은 사용자의 신용카드 비밀번호를 사용한 공통키와 공개키 방식을 사용함으로써 실행한다.
본 논문은 국내유가증권 상장기업들을 대상으로 영업부채가 관행적인 영업상 지급결제역할 이외에도 해당기업의 주요한 재원조달역할 및 정보창출기능도 수행하는지를 분석하였다. 국내기업들의 경우 정보관련 비용부담이 큰 기업일수록 영업부채 의존도가 유의적으로 높은 것으로 나타났는데, 이는 납품기업에 의한 영업부채가 구매기업관련 신용정보 서비스를 제공하고 있으며, 이로 인해 정보비대칭관련 비용부담이 큰 구매기업들에게 매우 효과적인 재원이 될 수 있음을 나타내는 결과이다. 그러나 재벌소속 기업들의 경우에도 상대적으로 영업부채 의존도가 높은 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 재벌소속 기업들이 비재벌소속 기업들에 비해 구매력 우위를 바탕으로 납품기업들로부터 영업부채 제공을 더 많이 받기 때문인 것으로 분석되었다. 한편, 영업부채를 많이 사용하는 기업들은 은행으로부터의 차입이 상대적으로 적은 것으로 나타났는데, 이는 영업부채와 은행부채가 정보관련 비용부담이 큰 기업들에게 상호 대체재일 가능성을 증거한다.
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.
스마트폰 사용의 증가로 인해 모바일을 통한 결제가 대중화되고 모바일카드 이용자도 급격하게 증가하고 있다. 현재 사용되어지는 모바일카드의 대부분은 USIM(Universal Subscriber Identification Module) 칩에 신용카드 정보를 다운받아 사용자에게 서비스를 제공한다. USIM에 저장되는 모바일카드는 통신사의 USIM 칩에 보안을 위한 최소한의 정보를 저장하고 관리하며 PKI(Public Key Infrastructure) 기반의 인증서 체계를 사용하고 있다. 그러나 PKI 기반의 결제 시스템의 경우 처리 절차가 복잡하고, 인증서 및 CRL(Certificate Revocation List) 관리에 많은 비용이 필요하다. 특히 인증서가 없는 외국인의 경우 국내 전자상거래를 이용할 수 없기 때문에 국내 전자상거래 발전을 저해하는 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 인증서 사용의 문제를 해결한 모바일 환경에 적합한 무인증서(certificateless) 기반의 서명 암호화 기법을 이용한 안전한 신용카드 결제 프로토콜을 제안한다.
인간의 목소리는 사람간의 정보 전달을 위한 가장 쉬운 방법 중 하나이다. 음성의 특징은 사람마다 다를 수 있으며 발성 속도, 발성기관의 형태와 기능, 피치 톤, 언어 습관 및 성별에 따라 다르게 나타난다. 목소리는 사람의 의사소통 핵심 요소이다. 제 4 차 산업 혁명의 시대에 목소리는 사람과 사람, 사람과 기계, 기계 와 기계 사이의 주요한 의사소통 수단이 된다. 그 이유 때문에 사람들은 자신의 의도를 다른 사람들에게 명확하게 전달하려고 노력한다. 그리고 이 과정에서 목소리는 언어 정보와 함께 다양한 추가 정보가 포함되게 된다. 예를 들어 감정 상태, 건강 상태, 신뢰도와 관련되거나, 거짓말의 여부, 음주로 인한 목소리의 변화 등 다양한 언어 및 비언어 정보를 포함하며, 다양한 분석 파라미터로 나타나게 된다. 이를 활용하면 개인의 신용도를 평가하는 척도로 사용할 수 있다. 특히 성대의 기본 주파수의 특성과 성도의 공진 주파수 특성의 관계를 분석함으로써 얻을 수 있다. 이전의 연구에서 다양한 신용 상태의 변화에 따른 목소리 분석 및 특성 변화를 연구 하였다. 본 연구에서는 음성을 통해 추출 된 매개 변수를 통해 기계 학습을 통한 개인 신용 판별 기를 제안한다.
ISO/IEC JTC1 SC27 WG 5의 프라이버시 프레임워크 표준에서는 바이오인식 정보를 그 정보만으로 개인을 식별하는 유일 정보로 규정하고 있고, 이는 이름과 주소등과 같이 그 자체가 식별정보는 아닌 정보와 구별하고 있다. 바이오정보는 한번 유출될 경우 개인의 프라이버시 침요요소가 매우 크기 때문에 국가 인프라 구축에 활용되기 위해서는 많은 기술적 문제점들이 고려되어야 한다. 프라이버시 프레임워크 표준등과 같이 프라이버시 정보와 바이오 정보가 함께 사용될 때 개인 식별정보에 대한 다양한 표준들이 바이오인식 프라이버시와 정보보호 관점에서 논의되고 있다. 본 논문에서는 프라이버시 관점에서의 바이오인식 표준화 동향을 소개하고, 향후 추진해야할 중점 표준화 항목을 도출한다.
본 연구에서는 국내 금융회사중 내부모형을 승인받아 사용하고 있는 국내 은행의 실제 위험유형별 자료를 이용하여 시장위험과 신용위험간 관계를 고려한 통합위험을 측정하였으며, 이를 통하여 위험유형간 분산효과가 존재하는지 검증해 보았다. 검증방법은 법규상 규제자본과 내부모형을 통해 산출되는 시장위험과 신용위험의 단순 합산 및 위험액 자체에 직접 임의의 상관관계를 고려하는 단순통합모형을 이용하여 비교 검증하였다. 실증분석 결과, 다음과 같은 사실들을 확인할 수 있었는데, 먼저 내부모형은 시장위험에서는 평균적으로 규제자본에 비해 40.4%, 신용위험은 45.4%의 분산효과를 보였으며, 통계적으로도 유의한 차이를 보였다. 이는 내부모형의 경우 하위 위험요인간 분산효과로 인하여 규제자본에 비해 필요자본이 작아진 다는 것을 의미한다. 다음으로 실무에서 이용하는 위험액 자체에 임의의 상관관계를 적용하여 산출한 단순 통합위험을 경제적 자본의 대용치인 내부모형의 단순합산과 비교해 본 결과 분산효과는 크지 않았으며, 통계적으로도 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 은행의 시장위험이 신용위험에 비해 규모면에서 과소하여 분산효과가 크게 나타나지 않는 것으로 설명할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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