본 논문에서는 타원곡선을 이용한 확인서 기반 전자서명 알고리즘(EC-KCDSA : Elliptic Curve - KCDSA)을 기반으로 한 부분 은닉서명 기법을 제안하고, 이를 이용하여 거스름 재사용 가능한 전자수표지불 시스템을 설계한다. 본 논문에서 제안한 부분 은닉서명은 타원곡선 시스템을 사용함으로서 RSA를 사용한 기존 기법보다 향상된 성능을 가진다. 따라서 본 논문에서 제안하는 거스름 재사용 가능한 전자수표지불 시스템은 기존의 것보다 효율적이다. 거스름수표 발급 시 은행과 고객사이는 데이터 교환을 위하여 일회성 비밀키를 사용하므로 대칭 키 관리가 필요 없다.
요즘 현금카드나 신용카드를 훔치고 비밀번호를 알아내 ATM(현금자동지급기)에서 현금을 인출하는 범죄가 늘고 있는데 범인들은 대부분 선글라스, 안경, 마스크, 모자 등으로 얼굴을 가리고 인출을 함으로 은행의 CCTV는 범인색출에 거의 도움이 되지 않는다. 본 논문에서의 영상처리는 모두 Java언어를 사용하였으며 피부색을 사전 추출하는 과정을 거쳐 구현된 분류기능을 이용해 얼굴의 이목구비들의 위치를 인식하도록 한다. 이는 ATM이용자가 선글라스, 안경, 마스크 등으로 얼굴을 가리면 기기에서 애초에 서비스 받는 것을 불가능 하게 하여, 범죄를 예방할 수 있게 한다. 또한 카드의 사용자 정보와 서비스를 시도했던 시간과 캡쳐 이미지를 저장해 놓음으로써 범인의 인상착의, 알리바이 등을 확인하는데 크게 도움을 주는 ATM 안면 인식 보안 시스템의 가능성을 제안하고자 한다.
국민연금이 2056 년 고갈될 수 있다는 전망이 나오면서 연금소득에 대한 국민들의 불안감이 커졌다. 노후를 위해 미리 대비해야한다는 인식이 커지며 자동으로 투자해주는 '로보어드바이저'에 대한 사회적 관심이 함께 높아졌다. 본 연구에서는 기존 시중 은행들의 펀드 기반 로보어드바이저가 아닌 기업 재무 정보, 수정 종가 데이터를 이용한 직접 투자를 고안하였다. LGBM 알고리즘으로 포트폴리오를 구현해본 결과 실제 퀀트 투자에서 사용되는 지표들이 주식의 변화를 예측하는데 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
현재 국내 많은 도서관과 여러 대여점 시설이 코로나로 인하여 운영에 제한이 있거나 중지되었다. 이에 기존 시설 이용자는 도서 대여에 불편함을 겪고 있으며, 민간 도서 대여점과 도서 대여업 산업 전반의 매출이 감소한 것을 확인하였다. 본 논문에서는 시설 사용자의 불편함과 민간 업체의 매출을 개선하기 위해 대여 서적 배달 서비스인 O2O(Offline to online) 플랫폼을 클라우드 서버에 구축하고자 한다. 플랫폼은 하이브리드 애플리케이션으로 구현하여 스마트 폰에 익숙한 신세대와 컴퓨터의 친숙한 기성세대 모두 쉽게 이용할 수 있게 구현하였으며, 이를 통해 대여점 이용자는 편리하고 안전하게 집에서 대여하고 대여점은 이용자 증가와 더불어 또 다른 홍보 수단으로 이용하여 대여점의 매출 개선을 기대할 수 있다.
딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 의해 향상된다. 그러나 데이터 구축은 많은 비용과 시간을 요구한다. 특히 전문 도메인의 데이터를 구축할 경우 도메인 지식을 갖춘 작업자를 활용할 비용과 시간이 더욱 제약적이다. 능동 학습 기법은 최소한의 데이터 구축으로 모델의 성능을 효율적으로 상승시키기 위한 방법이다. 다양한 데이터셋이 능동 학습 기법으로 구축된 바 있으나, 아직 전문 도메인의 한국어 데이터를 구축하는 연구는 활발히 수행되지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 능동학습기법을 통해 금융 도메인의 개체명 인식 코퍼스를 구축하였고, 이를 통해 다음의 기여가 있다: (1) 금융 도메인 개체명 인식 코퍼스 구축에 능동 학습 기법이 효과적임을 확인하였고, (2) 이를 통해 금융 도메인 개체명 인식기를 개발하였다. 본 논문이 제안하는 방법을 통해 8,043문장 데이터를 구축하였고, 개체명 인식기의 성능은 80.84%로 달성되었다. 또한 본 논문이 제안하는 방법을 통해 약 12~25%의 예산 절감 효과가 있음을 실험으로 보였다.
본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.
현재 시각장애인들이 현금을 사용하게 될 시 지폐가 얼마인지 확인할 방법이 없어 불편을 겪거나 금전적 사기를 당할 위험이 잦다. 한국은행에서는 이러한 사고를 막기 위해 점자 지폐를 만들어 발부하고 있지만 시각장애인 91%가 식별하지 못해 많은 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 화폐를 인식하고 TTS 기술을 사용하여 지폐의 값이 얼마인지 소리로 알려주는 시스템을 개발하였다. 지폐 인식을 위해 데이터를 직접 수집하여 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 학습시킨 Weights 파일을 사용하였다. 이를 활용하여 시각장애인들은 더 안전하게 현금을 사용하고, 금전적인 문제를 예방할 수 있다.
블록체인 생태계에는 다양한 이해관계자들이 존재한다. 이더리움이 등장한 이후 스마트 컨트랙트를 활용한 거래가 많이 이루어지게 되었고 개발자뿐만 아니라 투자자, 은행, 기업, 일반 사용자 등등 더욱 폭넓은 이해관계자들이 참여하고 활동하고 있다. 하지만 다양한 이해관계자가 스마트 컨트랙트의 상태를 확인하기 위해서는 어렵고 복잡한 과정을 거쳐야 한다는 문제점을 가지고 있다. 상태 확인이 어렵게 된다면 스마트 컨트랙트에 대한 신뢰도가 낮아지게 되어 활용도가 낮아질 것이다. 개발자에게 있어서도 상태 확인이 어렵고 복잡하다면 자신이 개발한 스마트 컨트랙트의 테스팅과 디버깅을 하는데 어려움을 겪어 높은 품질을 제공하기 힘들 것이다. 본 연구에서는 다양한 이해관계자와 개발자들이 스마트 컨트랙트의 상태를 쉽고 지속적으로 확인할 수 있으며 히스토리 데이터를 활용하여 분석할 수 있도록하는 이더리움 스마트 컨트랙트 상태 모니터링 시스템의 설계 및 구현 방법을 제안한다.
본 연구에서는 서비스품질과 종업원신뢰, 점포신뢰 및 점포충성도 간의 경로관계를 확인하고, 서비스품질과 종업원신뢰 및 점포신뢰 간의 관계에서 서비스기업과 고객 간의 관계기간의 조절효과를 확인하였다. 본 연구는 국내 주요은행에서 서비스경험을 가진 소비자를 대상으로 자료를 수집하였으며, Amos 18.0 통계패키지를 이용한 구조방정식 모형분석으로 연구가설을 검증하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 공감성 서비스품질 요인과 종업원신뢰 간의 관계 그리고 확신성 서비스품질요인과 점포신뢰 간의 관계에서 관계기간의 조절효과를 확인하였다. 둘째, 서비스품질은 구성차원에 따라 종업원신뢰와 점포신뢰에 영향력의 차이를 보였지만, 종업원신뢰는 점포신뢰에 영향을 미침으로써 점포충성도가 형성되었다. 결론적으로 관계가 형성된 소비자에게 서비스종업원에 대한 신뢰를 높이기 위해서는 공감성을 형성하여야 하고, 점포에 대한 신뢰를 높이기 위해서는 확신성을 제공하여야 하며, 종업원에 대한 신뢰를 형성함으로써 점포에 대한 신뢰와 충성도를 구축할 수 있음을 확인하였다.
최근 우리나라는 외화획득용 원료 등 구매제도에 대해 전자화를 도입하게 되었다. 정부는 구매확인서의 전자화를 위해서 2011년에 대외무역관리규정을 개정하였다. 또한, 외화획득용 원료 등 구매제도에는 구매확인서에 이어 2012년에 내국신용장도 전자화하였다. 이는 우리나라 전자무역이 로컬거래 절차의 전자화를 추진하게 되는 것이다. 본 연구에서는 외화획득용 물품관리제도에 대한 선행적 고찰과 대외무역관리규정의 개정을 통한 구매확인서 전자발급의 의무화 및 한국은행 무역금융 취급세칙의 개정으로 내국신용장의 전자개설 의무화에 따른 이론적, 법적 고찰과 로컬거래 절차의 전자화의 추진인로컬거래 통합관리시스템의 구축에 있어 법적, 실무적 문제점과 대응방안을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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