데이터는 금융업에서 가장 중요한 자산으로 평균 71%의 금융기관이 데이터 분석으로 경쟁우위를 창출하고 있다. 특히, 금융업 중 카드 업종에서는 전체 고객의 소비행위 패턴 및 선호 트랜드 분석에 의한 가맹점 정보, 경기 변동 상황, 상권정보 제공 서비스 개발에 빅데이터가 폭 넓게 활용되고 있지만 데이터의 융복합을 통한 새로운 가치 창출은 미흡한 편이다. 본 연구는 소셜 데이터와 BC 카드 매출데이터의 융합 분석한 신용카드 회사의 '소비 트랜드 분석 및 예측' 사례를 다룬다. BC카드는 소셜 데이터를 활용한 트랜드 프로파일링 작업과 카드 및 소셜 데이터를 연계하는 알고리즘 개발 및 분석 내용 시각화 시스템을 개발하였다. 성과 검증을 위해 '식스포켓' 관련 트랜드를 분석하고 마케팅을 시행해 본 결과 40~100%이상의 마케팅 승수 증대 효과를 거두었다. 본 연구는 그동안 개별적으로 이루어져 오던 정형, 비정형데이터 분석을 융합하여 분석하는 방법론과 사례를 창출한 의의가 있으며 이는 앞으로 카드 업종 뿐만 아니라 타 업종에도 변화하는 트랜드에 유용하게 대응할 수 있는 시사점을 제공할 것이다.
기존의 자바카드 플랫폼이 탑재된 스마트 카드는 전원이 잠시 공급될 때 어플리케이션을 설치하고 실행한다. 또한 예기치 않은 전원 차단에 대비하여 어플리케이션의 실행 상태와 실행 시 변경되는 모든 데이터를 비휘발성 메모리(EEPROM/Flash)의 힙(Heap)영역에 저장하고 갱신한다. 이 같은 무절제한 EEPROM의 데이터 갱신은 스마트 카드의 생명을 단축시키는 중요한 원인이 된다. 이는 항상 전원이 공급되는 환경으로 발전할 것임을 고려하지 않는 상태에서 스마트 카드를 개발했고, 또한 그 구조를 계속 유지하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 어플리케이션 저장 메커니즘과 메모리 구조를 개선하여, EEPROM은 어플리케이션 다운로드용, RAM은 애플릿 실행용으로 사용하는 일반적인 컴퓨터 시스템 구조로 개선하여 전원이 항상 공급되는 환경에서 운용되는 고성능 자바카드 시스템을 개발한다. 제안된 기법이 적용된 자바카드 시스템을 통해 애플릿의 생성 속도가 58%, 메소드 실행속도가 33% 정도 빨라진다는 것을 알 수 있었다.
국제우주정거장의 데이터 인터페이스를 위하여 항공우주연구원에서는 국제우주정거장에 부착되는 탑재모듈과 국제우주정거장 사이의 데이터 인터페이스에 대한 요구사항을 분석하고 시뮬레이터를 개발하였다. 본 논문에서는 실제 시스템에 직접 이용할 수 있는 특징이 있는 데이터 인터페이스 시뮬레이터의 개발에 대하여 설명한다. 전체 시스템은 두 대의 PC로 구성되어 있으며, 각 PC 시스템은 통신 위해 저속의 1553B 카드와 고속의 FDDI 카드가 설치된다. (중략)
최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지·관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5% 신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것 만큼 기존 고객을 유지·관리하는 것이 중요하다. 특히, 신용카드를 발급 받고 거의 사용하지 않은 고객이나 쉽게 이탈하는 고객을 판별하는 것은 신용카드사의 입장에서는 비용절감 차원에서 매우 중요하다. 그러나 아직까지 어떠한 속성을 보유하고 있는 고객이 쉽게 이탈하는지를 판별할 수 있는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 인구에서는 데이터마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0 방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간 (97넌 3월 이후) 가입고객 및 이탈고객을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 분석결과 신용카드 시장에서 카드를 지속적으로 보유하고 있는 고객과 이탈하는 고객을 구분하는 속성이 존재함을 발견하였고, 이를 바탕으로 신용카드사가 수립해야 할 마케팅 전략을 제시하였다.
IC 카드의 하드웨어적인 제약으로 대부분의 IC 카드는 대칭키 알고리즘을 사용하고 있지만 IC 카드 하드웨어 제조 기술의 발전으로 앞으로는 보안성이 우수한 비대 칭키 알고리즘이 많이 사용될 것이다. 그리고 IC 카드의 가장 큰 제약적 중 하나는 메모리 용량의 한계이다. 따라서 보안상 안전하면서도 메모리를 적게 사용하는 IC 카드 운영체제의 구현을 중요한 문제이다. 그래서 본 논문에서는 다양한 종류의 키 알고리즘을 수용할 수 있는 키 파일 탐색 기법을 제안하였다. 또한 데이터 파일 헤더에 잠금 필드를 삽입하여 보안성을 향상시켰으며 메모리 사용량을 줄일 수 있도록 데이터 파일 헤더만을 이용한 파일 탐색 기법과 자유 공간 탐색 기법을 제안하였다. Because of the evolution of IC card hardware fabrication technologies IC card will be able to accept asymmetric key encryption algorithm in the future. One of the most restrictive points of IC card is memory capacity. Therefore it is an important problem to design a secure IC card operating system using memory in small. In this paper we proposed a key file search mechanism using a key length field inserted in a key file header structure. The key file search mechanism makes IC card execute any key-based encryption algorithm. In addition we proposed inserting a lock field in data file header structure. The lock field intensifies the security of a data file. Finally we proposed a data file search mechanism and free space search mechanism using only data file header. The file system using these mechanisms spends smaller memory than that using a file description table and record of unallocated space.
최근 데이터 중심적 교통정책수립 필요성 인식에 따라 교통카드데이터 활용에 관심이 고조되고 있다. 하지만 수도권 외의 많은 지역의 데이터에 하차 정보가 없어 활용에 제약이 있다. 이 논문은 승차 정보만 포함된 교통카드데이터에서 하차 정류장을 추정하는 방법론을 제시하였다. 검증은 서울시와 광주시의 데이터를 활용하였다. 추정 성공률은 서울시, 광주시 각각 78.2%, 81.6%로 나타났다. 정확도는 각각 54.2%, 33.4%로 나타났는데, 2개 정류장 오차까지 허용하는 경우 정확도가 서울시 93.6%, 광주시 94.0%로 크게 높아진다. 또한 광주시와 서울시가 오차 양상이 다름을 밝혔다. 통행사슬 방법의 핵심 매개변수인 허용 도보거리 조정에 따른 추정 성공률 및 정확도의 변화도 다루었다. 허용 도보거리가 증가됨에 따라 추정 성공률은 높아지는 반면 추정 정확도는 낮아지는 것을 확인하였으며, 500m를 전후하여 추정 결과의 변화 양상이 있음을 발견하였다.
급속한 정보기술 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정보보안과 휴대용이 용이한 스마트카드는 여러 활용분야에서 사용되고 있다. 계속적인 하드웨어 기술의 발전으로 스마트카드의 표준으로 자리 잡고 있는 자바카드는 스마트카드 플랫폼에 자바의 기술을 접목시킨 것으로써 객체지향 중심의 기법으로 보안상 매우 좋은 이점을 지니고 있다. 또한 특성이 다른 하드웨어에서 같은 동작을 할 수 있는 개방형 운영체제를 가짐으로써 다양한 다수의 응용 프로그램을 수용할 수 있는 유연성을 가지게 한다. 본 논문에서는 이러한 자바카드의 특성을 이용하여 하나의 회원 카드로 다수의 사용자가 사용할 수 있는 접근통제가 가능한 회원카드를 설계하였다. 사용자에게 발급된 하나의 카드에 들어있는 정보를 개인이 아닌 다수의 사용자가 서로 다른 PIN을 이용하여 카드 내에 있는 사용자 정보를 접근하여 개인 정보의 확인, 관리내용 업데이트, 내용에 따른 청구를 카드 하나로 가능하게 하였다. 이때 사용자 인증수단으로 사용되는 PIN의 보안성을 높이기 위해 개인별로 고유한 생체인식의 한 구성요소인 서명 데이터를 이용하여 패스워드가 가지는 보안상의 취약요소를 없애 보다 안전한 사용자 인증을 하고자 한다. 이러한 자바카드의 이용기술과 생체인식 및 다중PIN을 이용한 사용자 인증, 파일의 보안 등급의 차등적인 접근권한을 설계하고 마지막으로 비주얼한 응용프로그램을 구현함으로써 카드를 보다 안전하고 편리하게 사용할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.
은행과 신용카드 업계에 있어, 고객의 다음 신용 카드 사용처(다음 방문 가맹점)를 예측할 수 있다면 고객의 라이프 스타일을 파악 할 수 있으며, 여러 프로모션과 비즈니스 기회를 포착할 수 있어 매출 증대를 꾀할 수 있다. 우리가 제안하는 모델은 고객이 다음에 방문할 가맹점을 예측/추천하는 것을 목표로 한다. 가맹점 방문과 같이 순차적으로 발생하는 이벤트에는 노이즈가 있을 수 있다. 이 노이즈를 제거하기 위해 두 개의 신경망을 이용한 DoubleDNN을 제안한다. 실험은 BC카드사의 데이터분포를 따르는 인공 생성된 신용카드 사용내역 데이터를 이용하였으며, DoubleDNN은 기존의 다른 추천 모델보다 좋은 성능을 보였다.
신용카드 정보를 노린 해킹이나 카드 분실 도난 사고가 증가하면서 고객정보를 보호하고자 하는 지불카드산업 데이터 보안표준(PCI DSS) 컴플라이언스가 제정되고 이를 준수하도록 강제화 되고 있다. 국내에서는 정보보호 인식이 높아지고 정보보호시스템이 운영되고 있음에도 불구하고 PCI DSS 를 준수하기 위한 중복된 정보보호활동이 필연적인 상황이다. 본 논문에서 제안하는 정보보호 통제항목 코드화 방안은 효과적인 PCI DSS 구현을 가능하게 하며 하나의 통제 항목 준수로 유사한 다중 정보보호관리체계 준수를 가능하게 한다. 결과적으로 IT 컴플라이언스 통제항목 준수의 상시적 자가진단을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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