• 한국전자거래학회지
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• 제24권4호
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• pp.31-48
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• 2019

4차 산업혁명시대 흐름 속에서 살아남기 위해 기업들은 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 최신 기술을 활용한 개인화 서비스에 많은 관심과 노력을 기울이는 한편, 업무 효율성 및 전문성, 비용 절감 등의 이유로 개인정보 처리를 제3자에게 위탁하고 있다. 이러한 환경에서 위탁자는 수탁자에 대한 개인정보 안전성 확보를 위해 보다 효과적이고 합리적인 기준으로 수탁자를 점검할 필요가 있다. 본 연구는 금융회사와 수탁자를 대상으로 AHP 기법을 이용하여 『개인정보 안전성 확보조치 기준』 항목별 중요도와 우선순위를 도출하고, 금융회사와 수탁자 간의 중요도에 대한 인식 차이를 객관적으로 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 금융회사 자체 점검과 수탁자 점검의 차이를 인식하고 목적에 맞는 가중치를 반영한 차별화된 점검기준을 적용할 수 있는 정책적 근거와 시사점을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.522-531
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• 2016

평균수명 연장과 2010년부터 베이비부머들이 은퇴하고 노인인구로 편입되면서 은퇴 후 삶에 대한 불안감이 고조되고 있다. 이러한 불안감을 제거하기 위한 선행연구들은 은퇴인식과 경제적 은퇴준비가 은퇴 후 삶에 직 간접적인 영향을 미친다고 하였다. 본 연구는 경제적 은퇴준비 상황에 따라 은퇴준비 관련 변인들이 차이가 있는지를 파악하고, 경제적 은퇴준비 상황이 은퇴 및 노후생활 인식, 은퇴준비 행동, 은퇴만족도 사이에서 조절효과가 있는지를 분석하였다. 이를 위하여 2015년 11월부터 2016년 2월까지 전국 만 20세부터 69세 이하 성인남녀 1,500명을 대상으로 연구 목적과 절차를 안내하는 서한과 함께 우편으로 설문지를 배포한 후 수거하거나 연구자가 직접 배포하고 수거하는 방식으로 설문조사를 실시하였다 불성실하게 응답한 83건을 제외한 설문지 1,417부를 최종 분석하였다. 분석 결과, 경제적 은퇴준비를 잘할수록 은퇴 및 노후생활 인식이 긍정적이고, 은퇴준비 행동도 적극적으로 할 가능성이 높으며, 은퇴만족도가 높다는 것이 확인되었다. 본 연구는 보편적이고 실제적인 은퇴준비 프로그램 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.127-137
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• 2023

COVID-19는 사회 전 분야 및 경제, 정치에 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 산업계에도 막대한 영향을 미쳤다. 감염병 예방 차원에서의 비대면 교류 방식은 필수적이었으며, 이를 경험한 세대는 언제 어디서나 빠르게 접근할 수 있는 플랫폼의 중요성을 인식하고 이를 잘 수용할 수 있는 메타버스(Metaverse)에 관심이 쏠리고 있다. 금융업계마다 차별화된 메타버스 플랫폼 전략을 이용하고 새로운 고객 응대 및 수익 창출에 집중하고 있으며, 내외부의 의사소통 창구로도 활용되고 있다. 본 논문은 금융권 메타버스의 이론적 배경과 국내외 사례를 분석하고, MZ 세대 접점 확보를 위한 금융권 메타버스 플랫폼 활용 방향에 관하여 연구하고 기술해 보고자 한다.

• Quantitative Bio-Science
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• 제37권2호
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• pp.73-79
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• 2018

As high frequency (HF, for short) time series is now prevalent in the presence of real time big data, volatility computations based on traditional ARCH/GARCH models need to be further developed to suit the high frequency characteristics. This article reviews realized volatilities (RV) and multivariate GARCH (MGARCH) to deal with high frequency volatility computations. As a (functional) infinite dimensional models, the fARCH and fGARCH are introduced to accommodate ultra high frequency (UHF) volatilities. The fARCH and fGARCH models are developed in the recent literature by Hormann et al. [1] and Aue et al. [2], respectively, and our discussions are mainly based on these two key articles. Real data applications to domestic UHF financial time series are illustrated.

• 정보관리학회지
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• 제35권3호
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• pp.41-75
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• 2018

이 연구에서는 1999년 1월부터 2018년 6월 현재까지 약 20년 간의 기록관리를 주제로 한 뉴스 빅데이터 4,680 건을 '빅카인즈'에서 추출하여, 이를 대상으로 우리나라 언론의 기록관리 주제에 대해 시계열 기반으로 보도 특성을 분석하고자 하였다. 먼저, 기록관리에 대한 언론 보도량의 차이를 살펴보기 위해 시기별, 주제별, 언론사 유형별 보도량을 분석하였다. 또한 기록관리 주제에 대한 언론 보도 내용의 차이에 대한 특성을 분석하기 위해 단어빈도 기반 내용 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하여 언론 보도 내용의 시기별, 주제별, 언론사 유형별 차이를 분석하였다. 분석 결과, 기록관리 분야 뉴스 보도는 보도량과 보도 내용에 있어 시기별, 주제별, 언론사별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 뉴스 보도량은 2007년 대통령기록물관리법이 제정된 이후부터 증가하기 시작하여 2013년에 가장 많은 뉴스가 보도된 것으로 나타났으며, 정치와 사회 주제를 중심으로 중앙지와 경제지가 가장 많은 양의 뉴스를 보도한 것으로 나타났다. 또한 뉴스 보도 내용의 분석결과, 기록관리가 도입된 처음 10년 동안은 기록관리의 현장 적용과 확산 과정에서 발생하는 이슈들을 중심으로 뉴스 주제가 형성되다가, 대통령기록물관리법 제정 이후로 기록관리가 정치적, 사회적 이슈의 주요 요인이 되면서 정치, 사회분야의 뉴스가 많이 보도된 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 품질경영학회지
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• 제46권1호
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• pp.153-168
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• 2018

Purpose: The balanced scorecard (BSC) has been adopted to evaluate factors affecting performances in organizational dealer marketing in Chinese cosmetics market. Four performance measures in BSC: learning & growth, internal business processes, customer performance, and financial performance are employed in our empirical study. Methods: We conducted surveys of dealers in a Chinese cosmetics company and used total 463 samples for analysis. Confirmatory factor analysis and structural equation model analysis were employed using AMOS 20.0. Results: This study found that internal business process had a positive relation with customer performance and learning and growth. Also, customer performance and learning & growth positively affected financial performances. Conclusion: This study has some academic and practical contributions in that the revised BSC model reflects the special aspects of Chinese cosmetics market and it can be used as a guide for companies in the Chinese cosmetics market to understand which factors are affecting performances.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.131-143
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• 2022

본 연구는 핀테크를 중심으로 국내 디지털 금융 서비스 시장의 트렌드를 파악하고자 신문기사와 트위터 데이터를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 사용하여 분석을 진행하였다. 핀테크 시장의 성장 과정에 있어서 간편결제 서비스 도입, 인터넷전문은행 출범, 데이터 3법 개정안 통과, 마이데이터 사업 신청 등 중요하게 작용을 한 4가지 시점을 기준으로 빈도분석을 수행하여 핵심 키워드 간의 차이를 살펴보았다. 또한 핀테크 선도 국가인 중국·미국과 미래 키워드를 핀테크 키워드와 결합한 빈도분석 결과를 통해 세계 시장 속에서 국내 핀테크 산업의 현 위치와 미래 시장 전망을 예측하였다. 마지막으로 트위터 트윗을 대상으로 감성분석을 진행하여 핀테크 서비스에 대한 소비자의 기대와 우려를 정량화하였다. 따라서 본 연구는 금융 생태계 변화 과정을 살펴보고, 분석 결과를 종합함으로써 정부와 기업이 향후 핀테크 시장 발전에 있어서 활용할 수 있는 전략적 방향성 및 대응 전략을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제19권3호
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• pp.1-12
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• 2010

Personality is comprehensive nature of the mood and attitude of people, most clearly revealed in the interaction with other people. This study is a analysis on personality type to information system security and control from financial institute employee. Based on 'The Big Five' personality model, this study develops hypothetical causal relationships of potential organization member's personality and their information system security and control. Research hypotheses are empirically tested with data collected from 901 employees. Results show that employees of high level security mind are the owner of conscientious and emotional stable personality and the employees of high level control mind are the owner of agreeable and emotional stable personality. Therefore the owner of agreeable and stable personality is higher security and control than others.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제25권3호
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• pp.82-92
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• 2021

In this study, we present a fast option pricing method for four asset equity-linked securities (ELS) using Brownian bridge. The proposed method is based on Monte Carlo simulation (MCS) and a Brownian bridge approach. Currently, three asset ELS is the most popular ELS among multi-asset ELSs. However, four asset ELS emerged as an alternative to three asset ELS under low interest rate environment to give higher coupon rate to investors. We describe in detail the computational solution algorithm for the four underlying asset step-down ELS. The numerical tests confirm the accuracy and speed of the method.