일반적으로 스마트카드라고 불리는 IC(Integrated Circuit)카드는 작은 크기의 마이크로칩(MPU)과 메모리, EEPROM, 카드 운영체제(COS) 및 보안 알고리즘을 내장하고 있다. 이러한 IC카드는 금융(카드,은행,증권 등), 교통, 통신, 의료, 전자여권, 멥버쉽 회원관리 등 거의 모든 산업분야에서 이용되고 있다. 최근 방송통신융합 및 TV의 스마트기기화 추세에 따라 TV전자상거래(T-커머스)가 방송산업의 신성장 동력이 되면서 T-커머스 지불결제 방법으로 IC카드를 이용하는 등 응용분야가 증가하고 있다. 예를 들어, T-커머스에서 IC신용카드(또는 IC현금카드)를 이용하여 결제를 하거나, IC현금카드를 이용하여 ATM과 같은 방식으로 TV뱅킹 서비스를 제공한다. 하지만 아직까지 대부분의 T-커머스 신용카드 결제 서비스는 리모콘을 이용한 카드정보 입력 방식을 이용하고 있기 때문에 고객 편의성이 크게 떨어지고, 카드정보 저장 및 노출 등 보안성에 있어서 취약성을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 IC신용카드 결제 표준기술인 EMV기술을 이용한 TV전자 지불 결제시스템 구현을 위한 결제처리 모듈을 개발하였다.
대부분의 안전한 운영체제는 주체와 객체에 보안 등급을 부여하여 운영하는 다중등급 정책(MLP:Multi-Level Policy)을 수용하고 있으며, BLP(Bell and LaPadula) 모델은 이 정책을 표현하는 검증된 대표적인 모델이다. 하지만 BLP 모델을 적용한 안전한 운영체제들은 사용자의 보안 등급을 프로세스에 그대로 상속하고 있음을 알 수 있다. 이러한 접근방법의 문제점은 프로세스를 전적으로 신뢰할 수 없다는 것에서 기인한다. 즉, 사용자의 보안 등급과 권한허용 범위를 오류가 내재되어 있거나 의도적으로 수정된 악의적인(malicious) 프로세스에게 그대로 상속할 경우, 시스템 안전성이 파괴될 가능성이 있다. 이는 BLP 모델이 접근 주체를 정의함에 있어서 시스템 사용자와 실제 그 접근을 대행하는 프로세스를 동일시 하도록 단순하게 정의하고 있기 때문이며, 따라서 사용자와 프로세스간 신뢰관계를 모델에 도입함으로써 해결 가능하다. 또한 다중등급 보안 운영체제들은 접근 주체인 프로세스가 접근 객체로서 존재하는 등급화 된 프로그램 실행 시, 새로운 프로세스를 위한 보안 등급을 부여해야 하는데, 접근 주체와 접근 객체의 보안 등급이 다를 경우, 보안 등급 결정 문제가 발생하며 정보보호의 목적에 위배되는 결과가 발생한다. 이에 본 논문에서는 프로세스의 신뢰성을 고려하고, 보안 등급 결정 문제를 해결할 수 있는 확장된 BLP(E-BLP) 보안 모델을 제안하고 리눅스 커널(2.4.7)에 구현한다.
이 연구의 목적은 팟캐스트 제작 독서 활동 프로그램이 초등학교 고학년 학생의 독서 태도와 의사소통 능력에 어떠한 영향을 주는지 효과를 규명하는 데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 서울시 N 공공도서관에서 초등학교 고학년 학생 20명을 대상으로 실험집단과 비교집단으로 나누어 프로그램을 운영하고 효과를 분석하였다. 총 연구 기간은 2018년 10월 8일부터 2019년 2월 11일까지이며, 수업은 주 1회 90분, 집단별 6회, 총 12차시로 진행되었다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 팟캐스트 제작 독서 활동 프로그램은 초등학교 고학년 학생의 독서 태도에서 가치영역, 동기·흥미 영역, 습관·태도, 기대영역 등 4가지 영역 모두에서 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 의사소통 능력에서 정보수집과 경청, 고정 관념적 사고극복, 창의적 의사소통, 자기 드러내기, 주도적 의사소통, 타인 관점 이해 등 7개의 하위영역 모두에서 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 결론적으로 팟캐스트 제작 독서 활동 프로그램은 초등학교 고학년 학생의 독서 태도와 의사소통능력, 미디어 능력 등에 긍정적인 영향을 주었으며, 다양한 교육 현장의 적용에 있어 효과적임을 시사하고 있다.
본 연구는 U-City 공간의 고도화된 설계 및 계획 활동 지원을 위해 필수정보인 지능화시설에 관한 충분한 정보를 계획가나 설계자에게 제공할 수 있는 레퍼런스 모델 구축을 목적으로 한다. 레퍼런스 모델의 핵심은 유비쿼터스 서비스 계획내용을 수행할 수 있는 지능화시설에 대한 정보의 포괄성 (Comprehensiveness)과 끊임없이 변화하는 관련정보의 최신성이라 할 수 있다. 이에 방대한 지능화 시설의 정보를 다루고 있는 조달청 물품정보시스템의 데이터베이스를 활용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조달청 물품정보 활용을 위한 현황 및 문제점을 분석하여 적용사례로서 CCTV의 적정 배치를 위한 시뮬레이션을 실시하여 개선방안을 진단하였다. 현재로서 U-City계획 패러다임은 IT 기술중심에서 스마트 공간중심으로 변화함에 따라 U-서비스를 제공하는 지능화시설의 설치 및 배치 등에 관한 기준이나 정보의 부족과 같은 한계가 발생하고 있다. 하지만, 관련법제도 및 지침의 부재로 인해 지능화시설의 적정 배치 선정과 같은 계획활동은 효율적인 서비스 제공 측면에서 볼 때 미흡한 실정이다. 또한, U-City 계획 및 설계자에게 제공 가능한 IT기술 및 지능화 시설에 대한 정보의 부족으로 서비스 수준과 예산 등을 고려한 최적 계획 수립에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 조달청 물품정보를 연계하여 활용하는 방안을 제시하였다. 조달청은 약 26만 건의 산업관련 DB를 기 구축하였으며, 지속적으로 갱신되어지고 있어 끊임없이 변화하는 U-City 산업의 핵심인 지능화시설과 관련 기술에 대한 정보수집처로서 매우 유익한 정보라 할 수 있다. 하지만, 현재 제공하고 있는 정보가 활용측면에서 내용적으로 다소 부족하고 정보 공개 측면의 제한성으로 인해 활용상에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 조달청 물품정보의 연계 및 활용을 위한 개선 방안을 제시함으로써 향후 U-City계획의 고도화 및 조달청 물품정보의 다부처 공동 활용을 위한 기초적 틀을 제공하였다는 것에 그 의의가 있다.
본 연구에서는 기업이 공시를 통해 시장에게 통보한 경영전략이 유형별로 기업의 장기실적 변화에 어떤 기여를 했는지를 분석하였다. 2002년 국내에서 공정 공시제도가 실행되면서 이사회 결의 시점에서 일반투자자도 기업의 경영전략을 손쉽게 알 수 있게 되었다. 기업이 공시된 내용에 충실하게 전략을 수행한다면, 향후 관찰되는 실적 및 성과와 이들 공시된 기업전략 간의 관계분석을 통해 어떤 전략이 기업의 장기성과를 높이는데 기여했으며 어떤 전략이 기업의 실적을 훼손하는데 작용했는지를 알 수 있을 것이다. 연구대상은 2003~2005년 기간에 우회상장을 통해 코스닥시장에 진입한 60개 기업으로 한정하였다. 신규로 거래소에 진입한 기업을 사용했을 매는 사건일 이전 공시가 없기 때문에 사건일 이후에 공시된 내용과 사건일 이후에 기록된 실적간의 관계를 분석하는데 문제가 적다. 또한 IPO보다는 우회상장을 통해 자본시장에 진입한 기업이 더욱 다양한 공시를 한다는 장점을 갖는다. 이들 표본기업에 대해 상장시점부터 1년 간 공시한 내용과 동기간의 주식 보유수익률 및 벤치마크포트폴리오 대비 초과보유수익률 간의 관계를 조사하였다. 연구결과, 우회상장 이후 구조조정의 증거가 되는 감자, 이사감사 퇴임 등의 활동과 새로운 투자의 증거가 되는 투자확대, 회사인수 등의 활동은 기업 가치를 장기적으로 향상시키는데 도움을 주고 있음이 밝혀졌다. 그러나 차입증가, 대표이사변경, 합병은 기업 가치를 장기적으로 떨어뜨리는 효과를 가져왔다. 따라서 우회상장 이후 차입을 늘리는 기업은 차입금을 효율적인 투자 안에 투입하기보다는 기타의 목적으로 사용하고, 대표이사를 변경하는 것은 구조조정의 일환 이라기보다는 우회상장 이후 진행되었던 구조조정이 효율적이지 못했다는 증거로 여겨질 수 있으며, 우회상장 이후 다시 타 기업과 합병을 진행하는 것은 또 다른 우회상장 등 주주 부를 하락시키는 활동이었다고 유추할 수 있다. 특히 감자, 합병, 차입 등에 대한 본 연구의 결과는 기존의 단기영향 분석결과와 상이하여, 향후 공시에 대한 단기효과 분석뿐만 아니라 장기효과 분석도 진행되어야 함을 시사하고 있다.
빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.
정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.
본 연구는 우리나라 종합병원을 대상으로 직·간접보조금이 수익성에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 자료는 의료기관 회계정보공시시스템을 이용하여 2016년부터 2018년까지 270개 종합병원 회계정보를 수집하였다. 분석지표는 수익성으로 사업수익에 대한 순이익, 보조금지표는 사업수익에 대한 보조금(시설투자 목적의 국고보조금, 고유목적사업 관련 비용, 연구수익, 기부금수익) 비율을 사용하였다. 연구결과, 직접보조금인 국고보조금 비율은 공립기관이 57.30%로 매우 높았다. 간접보조금으로 세금감면 효과인 고유목적사업 관련 비용 비율은 사립대학교병원이 6.69%로 가장 높았으며, 결손 또는 운영보조 목적인 연구 수익 비율은 국립대학교병원이 2.8%로 가장 높았고 기부금수익 비율은 공립기관이 36.4%로 가장 높았다. 보조금이 수익성에 미치는 영향을 살펴본 결과, 국립대학교병원은 사업수익 대비 고유목적사업 관련 비용의 비율과 연구수익 비율이 낮을수록 사업수익 순이익율이 높았으며, 의료법인과 재단법인은 사업수익 대비 고유목적사업 관련 비용 비율이 높을수록 사업수익 순이익율이 높았다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 고유목적사업과 관련된 자금의 활용에 따라 수익성이 변동될 수 있다는 것을 의미한다.
본 연구는 대학의 창업교육 및 창업지원이 취업률에 미치는 영향에 관한 요인을 분석한 것이다. 이를 위해 기존의 취업률에 영향을 미치는 대학요인에 대한 선행 연구를 진행하였다. 기존의 선행연구에서 취업률에 미치는 대학요인으로서 대학설립유형과 대학소재지에 창업교육 및 창업지원 요인을 추가하였다. 창업교육 및 창업지원 요인은 대학공시지표에서 도출하였다. 창업교육 요인에는 창업강좌 이수자수, 창업동아리 참여인원수, 창업경진대회 참여인원수, 창업캠프 참여인원수과 창업지원 요인으로 전담교직원수, 창업교육 지원예산을 추가하였다. 설정된 연구 모형에 대해 전국 4년제 종합대학으로 특수목적대학 및 졸업생 1000명 미만의 대학을 제외한 118개 대학을 대상으로 실증분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 대학설립유형은 취업률에 정(+)의 영향을 미쳤고, 대학소재지는 취업률에 정(+)의 영향을 미쳤다. 창업교육 및 창업지원 요인 중에서 유일하게 창업강좌 이수자수는 취업률에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가로 창업캠프 참여인원수는 취업률에 정(+)의 영향을 미치지는 못하였으나 유의수준 p=.070로 채택여부의 경계선상에 있는 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과를 토대로 학술적인 시사점과 정책적인 시사점을 제시하였다.
2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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