자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.
현대범죄의 특징인 지능화, 광역화, 폭력화 등의 범죄 형태에 효율적인 범죄예방 및 진압을 하기 위한 방안의 하나인 기계경비시스템을 이용한 공공장소에서 CCTV의 감시는 일상생활에서 널리 사용되고 있다. 이는 급속히 발달하고 있는 과학기술을 이용한 경찰활동으로 증가하는 범죄사건을 효율적으로 대응할 수 있는 대안점이기도 하다. 그러나, 이러한 CCTV의 폭넓은 활용은 범죄예방이라는 긍적적인 점과 시민의 기본권 침해라는 양자간의 가치가 충돌하는 문제가 발생되고 있다. 공공부문에 있어서 경찰의 CCTV활용은 그 효과성에 대한 명확한 논의가 계속되고 있음에도 불구하고 계속적으로 증대하고 있다. 이것은 시민의 기본권에 대한 침해의 소지가 많아 생겨날 수 있다는 것이다. 기본권의 침해는 쉽지만 그 회복은 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다. 또한, 현재 한국에서는 CCTV 운용에 대한 구체적인 법적 규제도 없는 현실에서는 자칫 시민의 기본권 침해에 대한 사실을 무감각하게 만들 수 있다는 것이 문제가 될 수 있다. 본 연구에서는 경찰의 CCTV활용에 대한 선행연구를 기초로 한 법적 문제점, 설문조사를 통한 인식적측면을 고찰하고, 선진국들의 CCTV활용에 대한 현황을 기초로 하여 법적측면과 인식적측면 운영적측면을 중심으로 한국 경찰의 CCTV 운영에 대한 개선방안을 제시하고자 하였다.
건강관리 시스템은 자신의 건강상태를 주기적으로 체크하여 질병의 조기발견과 예방에 도움을 주기 위한 의료정보 시스템의 일종이다. 이러한 건강관리 시스템은 신체에서 획득한 신호를 기반으로 한다. 하지만 현재 개발되어 있는 건강관리 시스템은 생체신호를 저장하는 방법과 표현법이 의료기기마다 다르며, 건강 상태를 평가하는 방법 또한 다르다. 이는 시스템간의 상호운용성 결핍, 소프트웨어 개발 비용의 증대, 획일화된 시스템의 부재라는 단점을 가져온다. 이에 본 논문에서는 메타모텔을 기반으로 건강관리 시스템을 개발한다. 이를 위하여 생체신호 데이터를 HL7의 표준 메타모델기반으로 표현 및 저장하고, 건강에 대한 위험요소를 평가하기 위해 웰니스지표 정의 및 데이터 추출을 수학적 명세언어인 OCL을 사용한다. 또한 OSGi기반으로 컴포넌트를 구현하고 조립하여 다양한 디바이스 및 시스템의 확장을 쉽도록 한다. 메타모델기반으로 생체 데이터를 표현함으로써 시스템간의 상호운용성을 확보할 수 있으며, OCL을 사용하여 웰니스지표를 정의함으로써 건강 상태 평가방법의 표준화를 유도하고, 명확한 명세가 가능하다는 장점을 가진다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근의 데이타 처리 환경은 빠르게 변화하고 있다. 특정 단체나, 기업 내에서 상호운용에 대한 고려 없이 서로 다른 목적에 의해서 개별적으로 도입되었던 여러 어플리케이션이나 시스템 등은 유연하고 빠른 처리를 위하여, 프로세스 차원에서 통합되고 연동되어야 할 필요성이 대두되고 있다. 추가 비용을 최소화하면서 통합에 대한 요구를 충족시킬 수 있는 좋은 방법 중 하나는 모든 플랫폼에서 사용 가능한 장치 비종속적인 데이타 형식이고 W3C(World Wide Web Consortium)의 문서 변환 표준인 XSLT (eXtensible Stylesheet Language Transformation)를 이용하여 필요에 따라 다른 형식의 데이타로 변환이 용이한 XML(extensible Markup Language)을 중심으로 통합하는 것이다. 이에 본 논문은 XML 문서의 구조적 정보를 정의하는 XML 스키마(Schema)를 통해 데이타를 제공하는 원본(Source)측과 데이타를 처리하고자 하는 목적(Destination)측의 구조를 나타내고, 이러한 구조정보와 데이타 매핑(Mapping)을 통해 원하는 형태의 구조관계를 정의하며, 정의된 정보를 기반으로 두 구조간의 변환 규칙을 정의한 XSLT 문서를 생성하는 XML 구조 변환 시스템을 설계하고 구현한다. 이렇게 생성된 XSLT 문서를 통해 데이타 처리를 필요로 하는 목적 측의 구조에 맞게 데이타가 재구성 되도록 변환한다. 이렇게, 특정 시스템이나 플랫폼과 관계없이 다양한 구조의 문서를 적용할 수 있게 되고 원하는 형태로의 의미 부여가 가능한 XSLT 문서를 생성하고, 이를 통한 문서간의 변환 처리를 제공하여 데이타의 상호 운용성(Interoperability) 및 확장성을 높이고 XML 문서처리 환경 구축에 기여하는데 목적을 두고 있다.
플럭스 챔버법은 비용효율적인 표면 발산량의 측정방법으로 다양한 연구 분야에 널리 이용되어 왔다. 플럭스 챔버법은 운용 방식에 따라 기울기 방식을 이용한 닫힌 챔버법(SFC)과 평형 농도 방식을 이용한 열린 챔버법(DFC)으로 분류할 수 있는데, SFC 방식은 장비가 간단하고 운용이 쉬운 반면, 직선성에 대한 불확실한 가정으로 인하여 플럭스 산정 값이 가변적인 단점이 있다. 한편, DFC 방식은 더 많은 특정 기기가 필요하지만, 어떤 애매모호함이 없이 일정한 값을 산정할 수 있다. 따라서 본 연구는 작고 조밀한 키트를 이용하여 DFC를 자체 제작하였다. 자체 제작한 DFC는 30분 이내에 평형상태에 도달하였고, 측정 초기의 불충분한 혼합을 제외하면 시료 균질도가 5% 미만이고, 회수율이 90% 이상으로 우수하였다. 이 개선된 DFC의 상대확장불확도는 7.37%로 평가되었는데, 이는 주로 통제되지 않은 유입가스에 기인한다. 연구 결과는 대규모 매립지에서 소형의 측정 키트를 이용한, 개선된 DFC 방식이 신뢰성이 높은 자료를 효과적으로 축적할 수 있음을 보여준다.
고에너지 물리나 생명공학 분야의 거대 문제를 풀기 위해서는 다수의 계산 자원이 요구되는데 이는 하나의 그리드 환경을 통해서는 확보되기가 어려울 수 있다. 각 그리드 환경에서 각각의 사용자 인터페이스를 통해서 작업을 제출할 수 있지만, 수 백 개 이상의 작업들로 이루어지는 거대 문제를 각기 다른 그리드 환경에서 따로 관리하기에는 많은 비용과 노력이 요구될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 그리드 사용자 인터페이스 시스템인 Ganga의 Gridway 백엔드와 InterGrid 백엔드를 개발하여 이 기종의 그리드 환경에서 동일한 사용자 인터페이스를 제공하여 해결하고자 한다. 우리는 Globus 기반의 그리드 자원을 백엔드로 사용할 수 있도록 Ganga의 Gridway 백엔드 모듈을 개발하였다. 또한 gLite 기반의 그리드 자원과 Globus 기반의 그리드 자원을 함께 사용할 수 있도록 지원하기 위해서 InterGrid 백엔드 모듈도 개발하였다. 이와 함께, 개발된 백엔드 모듈들의 실용성을 보여주기 위해서 WISDOM 프로젝트에서 사용되고 있는 AutoDock 프로그램을 지원하는 Autodock application 플러그인을 개발하여, Globus 기반의 PRGMA 자원과 gLite 기반의 EGEE 자원을 동시에 활용하는 연동실험을 수행하였다.
최근 들어 홈내에 다양한 AV 미디어 장치 및 컨텐츠들이 증가함에 따라, 이들간의 상호운용성을 제공하는 표준안으로서 DLNA의 호환성 가이드라인이 제안되었다. 그런데, 이 권고안에서는 하나의 디지털홈 내부에서의 네트워크 및 미디어 장치 그리고 미디어 컨텐츠들의 상호운용성에 초점을 두었기 때문에, 여러 홈들 간의 멀티미디어 컨텐츠 공유를 위한 검색 및 전송 방법은 제시되어 있지 않다. 또한, 이 권고안에서는 DLNA 장치 발견 및 알림 메시지를 IP멀티캐스트 방식으로 전송하도록 하기 때문에, 현재 인터넷 범위에서는 IP멀티캐스트 서비스가 정상적으로 이루어짐을 보장할 수 없으므로 다른 홈내에 있는 DLNA의 디바이스를 인터넷을 통해 원격에서 검색 및 제어할 수 없다는 제약점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 제약점을 분석하고, 동적 사설 IP기반의 DLNA 장치들로 구성된 여러 홈내에 분포되어 있는 미디어 컨텐츠를 상호 공유할 수 있는 방법으로서, IHM(Inter-Home Media) 프락시 시스템 구조 및 방법에 대해 제안한다. 본 제안된 방법은 자신의 홈 뿐만아니라 다른 홈내에 분산되어 있는 여러 다양한 미디어 컨텐츠들을 공유할 수 있도록 함으로써, 사용자의 위치제약성을 해소할 뿐만 아니라 각각의 홈내 거주자 측면에서는 자신이 부담해야할 컨텐츠 저장소 비용을 절약할 수 있다는 잇점을 가진다.
최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 중소기업 정책자금을 지원받는 상장기업을 대상으로 위험 예측모형을 제시하고자 한다. 정책자금을 지원하는 기관 입장에서는 대상기업의 위험성을 판단하는 것은 자산의 건전한 운용을 위해 중요한 과제일 것이다. 리스크 예측 방법은 J.P.Morgon의 CreditMetrics를 이용한 보증기관의 경제자본 측정과 신용자산배분, 극단적 상황에서 이용할 수 있는 스트레스 테스팅(stress testing)기법, 판별 분석 모형, 로짓분석 등 다양한 방법이 존재한다. 본 연구에서는 로짓분석을 통해 정책자금의 건전한 운용을 위해 정책자금 지원 기관에 대한 부실위험을 살펴본다. 분석을 위해 먼저 기존 연구에 대한 검토와 최근 기업도산의 상황을 감안하여 14개의 재무지표를 선정한 다음 수행한 로짓회귀분석의 결과 추정계수로 로짓반응함수와 로지스틱 반응함수를 구성할 수 있다. 여기서는 정상기업/도산기업에 있어서 자기자본대타인자본비율, 매출액경상이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 매출채권회전율, 재고자산회전율만이 도산가능성을 예측하는데 유용한 변수로 선택되었다. 이는 재무비율 상호간의 높은 상호간 관계로 인하여 다수의 재무비율이 지닌 정보의 대부분이 소수의 재무비율에 의하여 파악될 수 있음을 의미한다. 또한 부실기업/도산기업의 구분에 있어서는 모든 비율이 두 그룹을 구분 짓는데 설명력이 높음을 나타내고 있다. 또한 총자산이익잉여금율이 높은 기업일수록 도산가능성이 낮다는 것을 두 그룹 모두에서 보여주고 있으며 회귀계수의 유의수준도 가장 높다. 금융비용부담율 또한 그 비율이 높은 기업일수록 도산가능성이 높다는 것을 제시하고 있다. 순운전자본비율, 자기자본비율, 매출액순이익율, 총자산영업이익율, 총자산회전율, 재고자산회전율은 도산기능성에 기대된 (-)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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