최근 무선 단말기 이용이 증가함에 따라 무선 환경에서의 전자상거래가 활성화되고 있다. 따라서 유선 환경에서와 마찬가지로 무선 환경에서의 전자상거래 역시 소비자와 판매자간에 서로 신뢰할 수 있는 보안 및 영수증 발급 기술이 요구된다. 무선 전자상거래를 위해 WPKI, WML 전자서명 등 여러 방법들이 연구중이나 무선 단말기 성능 제한과 WAP 게이트웨이에서의 데이터 변환 시 발생하는 보안문제 등으로 인한 문제점이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 무선 환경에서 전자상거래의 신뢰성을 보장하기 위해 무선 환경과 유선 환경을 접목시킨 전자영수증 발급 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 전자서명을 이용한 전자영수증을 발급함으로써 판매자와 소비자간의 신분 확인, 무결성 및 부인봉쇄기법을 지원한다. 또한 신뢰할 수 있는 독립된 검증 서버를 도입하여 전자영수증을 검증하고 관리함으로써 전체 성능을 향상시켰다.
최근 휴대폰 보급의 활성화에 따라 무선인터넷 사용 및 무선 환경에서의 전자 상거래가 빠르게 증가 하고 있다. 유선 환경상에서와 마찬가지로 무선 환경상에서의 전자상거래 역시 소비자와 판매자가 서로를 신뢰할 수 있는 시스템이나 기법이 필요하다. 무선환경에서의 보안을 위해 WML 전자서명과 WPKI 등 여러 가지 방법들이 활발히 연구중이나 단말기 성능 제한과 WAP 게이트웨이에서 데이터 변환으로 인한 보안문제 등과 같이 현실적으로 많은 문계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 보다 놓은 신뢰도를 얻을 수 있도록 유선환경과 무선환경을 접목시킨 신뢰성 있는 전자영수증 발급시스템을 제안한다. 시스템에서는 전자 서명을 이용한 전자영수증을 발급함으로써 판매자 및 소비자의 신원을 보장하고 판매자의 부인봉쇄효과를 갖는다. 또 무선 단말기의 단점을 보완하고자 신뢰할 수 있는 검증 서버를 설 치하여 영수증 검증 및 보관기능을 제공한다.
본 논문에서는 RPA(Robotic Process Automation) Tool 개발 과정 중 OCR기법을 활용한 영수증 인식 후 가계부 생성에 관한 자동화 처리 과정을 기술한다. 개발된 RPA 툴은 AI분야에 사용될 데이터의 데이터 전처리 기능을 제공하고 그 외에 반복적으로 사용되는 기능들의 자동화를 제공한다. 그 중 영수증을 이용하여 가계부 작성을 자동으로 처리해주는 기능은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업으로 이 기능을 활용하면 작업의 수행시간을 단축하고 효율적인 관리가 가능하다.
기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.
4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터 등과 같은 데이터 기반의 디지털 기술로 촉발되었으며, 데이터의 활용 범위를 보호 대상으로만 생각했던 개인정보의 영역까지도 확장하려는 움직임이 빠르게 진행되고 있다. 데이터 3법의 개정을 통해 본인 동의하에 개인정보가 자유롭게 이동하고 활용될 수 있는 법·제도는 마련되었으나, 개인정보의 수집부터 관리와 활용까지 전 과정을 아우를 수 있는 플랫폼의 지원도 필요할 것이다. 본 논문에서는 개인정보를 활용한 마이데이터 생태계 구축에 적용할 수 있는 플래폼 모델을 제안하고자 한다. 마이데이터 플랫폼 구축을 위해 필수적으로 갖추어야 할 6가지의 기능적 요건들과 그 기능들을 구현하기 위한 절차와 방법 등에 대하여 설명한다. 6가지 필수 기능으로 개인정보 위임열람·수집·활용·제공 동의 절차와 마이데이터 선별공유, 다운로드, 데이터 영수증 기능을 포함하며, 데이터 수집·저장·연계·융합을 위한 절차와 표준화에 대하여 설명한다. 그리고 통제적인 개인정보 접근을 위한 이용자 인증체계와 데이터 활용을 위한 API 게이트웨이, 마이데이터 플랫폼 서비스를 위한 필수 기능들에 대하여 살펴 본다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모델을 대전시 마이데이터 플랫폼 구축에 적용한 사례와 플랫폼 내에서 운영되는 응용서비스로서 대전시 교통약자의 이동을 지원하는 사례를 살펴본다.
필기체 인식 연구는 주로 딥러닝 기술에 초점이 맞추어져 있으며, 최근 몇 년 동안 많은 발전을 이루었다. 특히, 필기체 태국어 숫자 인식은 태국 공식 문서와 영수증과 같은 숫자 정보를 포함한 많은 분야에서 중요한 연구 분야지만, 동시에 도전적인 분야이기도 하다. 대규모 태국어 숫자 데이터 집합의 부재를 해결하기 위해, 본 연구는 자체적인 데이터 집합을 구축하고 이를 다양한 컨볼루션 신경망으로 학습시켰다. 정확도 메트릭을 이용하여 평가한 결과, 배치 정규화 기반 VGG 13이 98.29%의 가장 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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