전자지불 시스템의 발달로 인해 현금이나 수표 등 전통적 결제수단이 정보기술을 활용한 전자화래 결제로 대체되고 있다. 국내 전자화폐 시장은 소액지급결제부문을 중심으로 급속히 증가할 것으로 예상된다. 하지만 현재 시장현황은 예상과 달리 인식부족, 기반시설미비, 법ㆍ제도적 미비, 업체의 영세성 등으로 일부분야를 제외하고는 활성화되지 못하고 있다. 향후 전자화폐가 일반 및 인터넷 쇼핑몰 대금 결제 이외에 교통카드, 신용ㆍ직불ㆍ현금카드, 보안카드, 의료카드, 신분증, 인증서 보관 등 다양한 용도로 이용 가능하게 되면 크게 활성 될 전망이다. 이에 본 논문은 향후 국내 전자화폐 시장에 대한 동향을 분석하고 전망해 그 대비책을 강구해 본다.
본 논문에서는 현재 상용화 되어 있는 RF-ID 기술과 Biometric System 기술을 맞물림으로써 보안이 강화된 인증 시스템을 구성하여 정보가 유출되고 악용되지 않도록 하는 가능성을 제시 할 것이다. 현재 가장 많이 쓰이는 신용카드의 분실과 위조 등 많은 문제점들이 발생하고 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여 RF Card에 지문 데이터를 저장하고 인증 절차를 거쳐 사용하는 시스템을 구성하였다. 이 시스템을 사용하여 공공기관 서비스, 신용카드, 물리적 접근 통제, 컴퓨터, 네트워크 등 여러 가지 관련된 연구가 예상되며, 인증 절차를 통하여 상용 제품으로의 개발도 가능할 것이다.
후발카드사들의 시장 확대 전략, 은행계 카드사의 약진 등 점차 치열해지는 경쟁 구도에 대비하기 위해 S카드사는 과거와 같이 단순 신용카드 상품이나 '고수익 고위험'의 대출서비스에 주력하는 수익모델로는 향후 생존하기 어렵다는 현실을 인식하고 신용판매 활동의 내실 강화를 통해 지속적으로 수익을 창출할 수 있는 방안을 강구하였는데 이것이 바로 가맹점 업종분류체계 정비를 통한 고객세분화이다. 즉, 기존의 수수료율 책정기준으로 만들어진 가맹점 업종분류체계를 마케팅 목적으로 재편하고 새로운 업종분류체계에 맞춰 고객의 정확한 카드 사용실적을 파악한 후 고객을 세분화하는 개념으로, 가맹점과 고객의 다양한 니즈를 연계 관리함으로써 고객에게는 맞춤 정보 및 오퍼를 제공하고, 가맹점과의 긴밀한 협력관계를 통해 가맹점 매출을 증대하며, 이로 인해 자사의 신용판매를 확대하고 수익을 극대화하는 고객, 가맹점, 자사 상호간의 Win-Win-Win 관계 형성을 목표로 하였다. 본 연구에서는 S카드사가 어떠한 방식으로 기존의 업종분류체계를 정비하여 고객세분화를 수행하였으며, 어떻게 활용하고 있는가를 살펴봄으로써 효과적인 고객세분화에 기반한 마케팅 전략수립 의 방향을 제시하고자 한다.
국내의 인터넷 쇼핑몰 운영업체는 일부 업체를 제외하고 영세하다. 따라서 수많은 문제점을 안고 있다. 특히, 소비자가 상품을 구매한 후 발생되는 전자결제의 문제점으로 인터넷 쇼핑몰업체뿐만 아니라 전체 전자상거래시장의 활성화에 반하는 일도 발생한다. 따라서 전자결제의 문제점을 도출하고, 이의 분석을 통한 전체 전자상거래시장의 활성화에 일조하고자 한다. 먼저, 운영업체 자체의 문제점을 도출한다면, 국내 인터넷 쇼핑몰의 영세성으로 인한 투자자금의 부족, 신용카드회사에서 영세 인터넷 쇼핑몰에 고율의 카드수수료를 부과, 중소 인터넷 쇼핑몰의 신뢰성의 문제 등이 있다. 두번째로, 외부 환경적인 측면에서 보면, 표준화와 보안문제, 전자결제시 소비자가 편리하게 결제를 할 수 있도록 배려함이 부족, 소비자의 전자상거래에 대한 인식부족 등이 있다. 운영업체 자체의 대응방안과 외부 환경적인 측면의 대응방안으로 구분하면 다음과 같다. 즉, 운영업체 자체의 대음방안은 공동화와 협업화, 소비자에 대한 신뢰성 회복 등이 있고, 두번째로, 외부 환경적인 측면에서의 대응방안은 전자상거래 요소기술개발 촉진, 불합리한 거래관행의 지도가 필요, 표준화와 인증제도의 정착화가 조속화, 소비자인식의 전환을 위한 노력의 필요성 등이 있다.
본 논문에서는 920 MHz UHF(Ultra High Frequency) 대역과 13.56 MHz HF(High Frequency) 대역의 RFID 태그 안테나가 PE film에 단면에 프린트된 이중대역 태그를 설계하는 과정과 그 결과를 보여준다. 태그의 전체 크기는 일반 신용카드의 크기인 $80mm{\times}50mm$이고, 가장자리에 UHF 태그 안테나가 $76mm{\times}44mm$로 카드 크기보다 조금 작게 설계되었다. HF 대역 태그는 UHF 태그의 중앙에 $40 mm{\times}42 mm$ 크기로 상호작용을 감안하여 설계되었다. 단면에 실버잉크 Printing 기법으로 일반적인 HF용 태그와 다르게 Via를 사용하지 않고, 단면에 PE Film 위에 프린트를 한 후에 Jumper를 추가함으로써 HF 대역용 Loop 안테나와 UHF 태그와 같은 면에 설계하였다. 인식거리는 UHF 대역에서 약 6 m로 장거리에서 인식이 가능하고, HF 대역에서는 5 cm 이상으로써 두 개의 대역에서 사용이 가능한 태그로서 물류와 검증용으로 사용이 가능하다.
유통시장 전면 개방 이후 외국유통업체 및 국내 대기업의 유통산업 진입, 정보화 사회에 따른 인터넷 통신판매 급증, 소득수준의 향상으로 인한 고급화 및 규격화 추구, 젊은 층을 중심으로 편리성을 중시하는 소비패턴 변화 등의 이유로 재래시장은 소비자에게 점점 더 외면 받고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 유통환경변화 속에서 재래시장의 침체 원인 및 문제점을 파악하고, 해외 재래시장 및 국내 재래시장의 활성화 사례 분석을 통해 국내 재래시장의 활성화 방안을 모색해보고자 한다. 사례분석 결과 활성화에 성공한 시장의 경우 초기에 활성화에 강한 의지를 갖고 있던 리더십 있는 소수의 상인에 의해 시작된 사례가 많다는 것이다. 특히 하드웨어적인 측면의 시장 활성화보다는 경영의 효율화나 마케팅력 강화와 같은 소프트웨어 측면의 활성화대책이 상대적으로 효과가 높다는 것이다. 또한 신용거래의 정착에 필수적인 신용카드 이용확대를 위한 노력이 중요한데, 신용카드가맹점의 확대를 위해서는 신용카드 장점과 기대효과에 대한 상인들의 인식제고가 필요하다. 이러한 연구결과는 재래시장에 많은 소비자들이 스스로 방문하여 쇼핑의 즐거움과 편의성, 그리고 시간적, 금전적, 심리적 가치를 창출할 수 있는 장소가 될 수 있도록 시장 생태계를 조성하는 방안을 제시하는데 의의가 있다.
성숙기에 들어선 대부분의 제품시장에서 경쟁제품들 간에 제품속성에서의 차이가 갈수록 줄어듦에 따라 많은 기업들이 브랜드이미지에서의 차별화를 지속적 경쟁우위의 주요원천으로 인식하고 있다. 이제 소비자는 단순히 상품을 구매하는 것이 아니라 높은 인지도와 차별화된 이미지를 가진 파워브랜드를 구매한다. 강력한 브랜드는 고려대상 상표군(consideration set)에 우선적으로 포함되고 높은 고객충성도와 매출을 실현하는데 기여한다. 브랜드파워의 구축은 체계적인 브랜드관리시스템을 토대로 브랜드자산을 창출하고 지속적인 마케팅투자를 통해 이를 강화시키는 것에서 비롯된다. 2007년 LG카드를 인수한 신한카드는 새로운 브랜드컨셉트를 기반으로 매년 새로운 주제의 광고캠페인 도입과 다양한 마케팅커뮤니케이션 도구들을 효과적으로 결합함으로써 높은 브랜드 인지도와 차별적 브랜드이미지를 구축하는데 성공했다. 본 사례에서는 경쟁이 치열한 신용카드시장에서 신한카드가 새로운 브랜드 아이덴티티를 정립하고 지속적이고 체계적인 IMC전략을 통해 강력한 브랜드자산을 창출함으로써 신용카드 업계에서 시장선도브랜드의 지위를 구축한 과정에 대해 자세히 살펴본다.
This study has been peformed on the consumption tendency, and knowledge and cognition of credit cards among college students. A total of 327 subjects from the college students was surveyed in Pusan area. The major findings of this study were summerized as follows; First, the rate of credit card possession of the students was 19.6%. The card possession showed significantly different in age, personal expense, income. Second, the level of knowledge of the credit card was low(23.1 points). Also, the level of knowledge was significantly different in sex, age, major, personal expense, income and credit card ownership. Third, the cognition of credit cards was medium(51.3 points). The cognition of the credit cards was significantly different only in the card possession. Fourth, the behavior of credit card was not significantly different in the group. Fifth, there were significant relationships between the knowlege and cognition. This result implied that the group with higer levels of knowlege tended to show more favor of credit cards. For the rational consumption of the college students, the students need to be educated about advantage and disadvantages of the credit cards.
The purpose of this study is to analyze housewives’ cognition, usage, and management behavior of credit cards according to home management behavior pattern. The sample of this study was selected from the housewives’ living in Seoul who has credit cards. After class-analyzation of the sample, 523 out of 612 repondents were finally selected data. The data were analyzed by the statical methods such as frequency, mean, percentile, Factor Analysis, t-test, ANOVA, Duncan’s multiple range test, Person’s Correlation, and Multiple Regression Analysis through the SAS program package. The major findings of this study are as followers : First, housewives’ usage and management behavior of credit cards was a positive relationship between home management behavior pattern. Second, housewives’ cognition of credit cards showed a significant positive relationship with usage and management behavior of credit card. Third, the most influencial variables on housewives’usage and management behavior of credit cards were their value and home management behavior pattern.
This paper proposes a new optical recognition method of credit card numbers. Firstly, the proposed method segments numbers from the input image of a credit card. It uses the significant differences of standard deviations between the foreground numbers and the background. Secondly, the method extracts gradient features from the segmented numbers. The gradient features are defined as four directions of grayscale pixels for 16 regions of an input number. Finally, it utilizes an artificial neural network classifier that uses an error back-propagation algorithm. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real credit card images. The results show that the proposed algorithm is quite successful for most credit cards. However, the method fails in some credit cards with strong background patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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