Fintech, which means the convergence of finance and information technology, becomes a hot topic in the financial sector. Through innovative activities on financial services, ICT(Information and Communication Technology) is integrated into the overall financial industry, and a new form of financial services could be expected to improve the existing financial system. On the other hand, fintech services are relatively vulnerable to security issues. Due to the process simplication and the channel fusion, the leakage of personal and financial informations, authentication bypass, phishing, and pharming are getting more concerned. In this study we investigated the security risk of fintech services in the viewpoints of service provider, technology adoption, and security policy. The possible countermeasures to reduce those risks are suggested because security is an important criterion for selecting financial services. This study basically offers quantification of the potential security risks and step-by-step control measures about business processes in the fintech services. The suggested security model includes user authentication, terminal security, payment information protection, API(Application Programming Interface) security, and abnormal transaction monitoring. This study might contribute to an understanding of the security risks and some possible measures for mitigating those risks on the practical perspective.
기존의 연구에 의하면 멀티미디어 시스템(Multimedia Systems)을 성공적으로 디자인하기 위해서는 다양한 관련분야의 전문가들 사이에 긴밀한 협력이 필요하다고 한다. 그러나, 그 전문가들은 서로 상이한 관점과 지식 체계를 가지고 있기 때문에 상호간 긴밀한 협력에 필수적인 지식을 공유하고 의견을 조율하는데 많은 어려움을 겪는다. 특히 최근 들어 멀티미디어 시스템 디자이너들이 가상의 팀(Virtual Team)을 형성하여 인터넷과 같은 컴퓨터 통신시스템을 활용함으로 해서 지식공유와 의견조율을 통한 협력은 한층 더 어렵게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하는 Designer's Cafe을 개발하는데 그 주요 목적을 두고 있다.
이 연구는 옹기장인들의 옹기제작기술을 전통지식이라는 관점에서 접근한 것으로 구체적인 옹기제작기술 속에 전통지식들이 어떻게 내재되어 있는지를 살핀 것이다. 특히 옹기제작 관련 전통지식들이 어떤 범주들로 구성되어 있으며 제작기술과의 관계에서 어떤 양상을 띠는가 하는 점들에 주목한다. 옹기제작 과정은 크게 재료의 준비, 기물의 성형, 소성 단계로 나누어지는데, 매 단계마다 고유한 전통지식들이 존재한다. 먼저 재료준비 단계에서는 각종 흙에 대한 지식들이 주를 이룬다. 흙의 색깔과 성질, 좋은 옹기흙의 지역 분포에 대한 정보, 옹기 제작에 적합한 것으로 흙을 재조정하는 기술 등이다. 그리고 두 번째의 기물 성형단계에서는 물레의 구조와 형태, 흙을 쌓아올리는 데 필요한 기술, 각종 도구를 사용하는 방법, 완성된 형태의 옹기를 건조하는 기술 등이 주를 이룬다. 마지막으로 소성 단계에서는 가마에 대한 지식과 가마 제작 기술, 가마 내 옹기를 쟁이는 기술, 화목에 대한 지식과 불 때는 기술, 불의 종류 등이 주를 이룬다. 이들 지식들은 각각 별개로 존재하지 않고 상호 밀접한 관련을 맺고 있다. 이는 어느 한 과정이 잘못되어도 완전한 옹기의 생산이 어려워지기 때문이다. 지식의 내용을 중심으로 볼 때 이들은 재질 색상 형태 분포양상 용융점 강도 물리적 성질 등과 같은 과학적 범주에 속하는 것들이 많다. 하지만 이들 지식들은 공식적 제도교육과정을 통해 얻은 것들이라기보다는 비공식적인 도제교육을 통한 오랜 경험속에서 터득한 것들이 대부분이다. 그리고 지식의 체계는 쉽게 드러나지 않는데, 주로 민속과학(ethnoscience)적 분류와 범주 속에서 이해될 수 있는 것들이 대부분이다. 이들 지식들은 유네스코 세계무형문화유산의 개념으로 보면 '자연 및 우주에 관한 지식'범주에 속한다. 이와는 달리 신체와 사용 도구, 그리고 제작하고자 하는 기물을 일체화시켜 내는 것으로 '신체기술(body techniques)'이라 부를 수 있는 것들도 있다. 이에 대해서는 옹기장인들 스스로도 설명하는 데 어려움을 가지며, 그들이 굳이 설명을 하더라도 해당분야에 대한 경험과 식견이 없는 한 이해가 쉽지 않다. 이러한 지식들은 습득 및 전승방식에 따라 구분해보면,'옹기 장인의 일반적 지식'과 '특정 옹기 장인만이 갖춘 고유한 지식'들로 구분할 수 있다. 그리고 지식이 갖는 축적된 시간의 깊이에 따라 '역사가 긴 지식'과 '최근에 만들어진 지식'등이 있을 수 있다. 옹기제작과정에서 드러난 옹기 장인들의 기술과 전통지식은 재료의 준비과정에서부터 최종 완성품이 만들어지기까지의 전 과정에서 수많은 범주와 층위의 기술들이 긴밀하게 연계되어 있다. 이러한 양상은 '기술의 사슬(techniques chain)'이라고 할 만하다. 이때의 기술은 반드시 자연과학적 범주의 기술(techniques)만을 의미하는 것은 아니며, 솜씨(skill)를 비롯하여 장인들 스스로도 의식하기 어려운 습관적 행위들까지를 포함하는 다양한 층위의 기술과 지식들이라고 할 수 있다.
이 연구에서는 과학자의 창의성이 발현되는 과정을 분석할 수 있는 모델을 개발하고, 이를 사용하여 Archimedes의 왕관 문제를 해결하는 사고과정을 분석하였다. 그 결과 복잡해 보이는 과학자의 문제해결과정을 반복적이며 순환적인 모델로 표현할 수 있으며, Archimedes의 사례를 통해 과학자의 창의성에서 요구되었던 다양한 사고의 융합 과정을 분석할 수 있었다. 이 연구에서는 또한 과학자들의 창의적인 발견에서 실험의 역할을 제시하였으며, 과학교과서의 시각이 과학사적인 사실과 다른 이유에 대해서도 고찰해 보았다. 그리고 창의적 사고과정에서 귀추적 추론과 사전 지식의 중요성도 언급하였다. Archimedes는 역학이라는 사고판과 목욕이라는 일상의 사고판이 교차를 이루면서 왕관의 문제를 창의적으로 해결했다. 이 과정에서 귀추적 추론 과정과 사전 지식이 중요한 역할을 했다. Archimedes의 사례 이외에도 우리가 교과서를 통해 다루는 다양한 과학자들의 창의적인 발견 과정을 재구성할 수 있다면, 이러한 과정을 학생들이 경험하도록 교육의 단계를 제공함으로서 학생들이 창의적 사고 능력을 키워나갈 수 있을 것이다.
시맨틱 웹 기술을 기반으로 한 정보서비스 시스템인 $OntoFrame^{(R)}$은 연구자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 제공하는 학술정보 분석${\cdot}$융합 서비스 프레임워크를 목표로 한다. 본 시스템은 현재 학술정보를 지식 체계로 표현한 온톨로지와 이에 맞게 학술정보를 관리하고 가공하여 지식화하는 $OntoURI^{(R)}$, 이 지식을 기반으로 추론을 수행하고 고속의 탐색 기능을 제공하는 $OntoReasoner^{(R)}$로 구성되어 있다. 단순 검색 서비스를 제공하는 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템은 시맨틱 웹 기술을 바탕으로 학술정보에 대한 연도별 토픽 경향, 연관 토픽, 토픽별 연구자와 연구기관, 연구자 네트워크, 통계 정보, 지역적 분포 등과 같은 보다 의미적인 분석 서비스를 제공한다.
본 논문은 지식기반의 서비스 융합을 추구하는 4차산업혁명의 핵심 기반인 데이터로부터 유용하지만 드러나지 않는 정보들을 추출하는 방식을 제안한다. IoT로 대표되는 초연결사회에서 빅데이터의 생성은 필연적이며 그로부터 최적의 서비스를 도출하기 위해서는 가치있는 데이터를 찾아내는 것은 최우선으로 수행되어야 한다. 다양한 디바이스로부터 엄청난 양의 데이터를 수집·저장·관리하고 통합하는 데이터중심 IoT 플랫폼은 일종의 미들웨어 솔루션으로, 플랫폼의 궁극적인 목적은 빅데이터를 적시적소에 맞게 가공 및 분석수행 후 가치 있는 결과를 도출하여 최적의 답안을 제시하는 것이다. 이는 데이터를 분석하는 효율적이고 정확한 알고리즘을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문은 분산되어 생성되는 IoT 데이터로부터 유용 정보 추출을 위해 시맨틱을 고려하여 원데이터를 저장하는 특화된 구조체를 설계하고 제안한 구조체에 기반하여 가치있는 정보를 찾아내기 위한 알고리즘을 다양한 정의와 증명을 사용하여 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1413-1432
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2023
Recommender systems aim to recommend items to users by taking into account their probable interests. This study focuses on creating a model that utilizes multiple sources of information about users and items by employing a multimodality approach. The study addresses the task of how to gather information from different sources (modalities) and transform them into a uniform format, resulting in a multi-modal feature description for users and items. This work also aims to transform and represent the features extracted from different modalities so that the information is in a compatible format for integration and contains important, useful information for the prediction model. To achieve this goal, we propose a novel multi-modal recommendation model, which involves extracting latent features of users and items from a utility matrix using matrix factorization techniques. Various transformation techniques are utilized to extract features from other sources of information such as user reviews, item descriptions, and item categories. We also proposed the use of Principal Component Analysis (PCA) and Feature Selection techniques to reduce the data dimension and extract important features as well as remove noisy features to increase the accuracy of the model. We conducted several different experimental models based on different subsets of modalities on the MovieLens and Amazon sub-category datasets. According to the experimental results, the proposed model significantly enhances the accuracy of recommendations when compared to SVD, which is acknowledged as one of the most effective models for recommender systems. Specifically, the proposed model reduces the RMSE by a range of 4.8% to 21.43% and increases the Precision by a range of 2.07% to 26.49% for the Amazon datasets. Similarly, for the MovieLens dataset, the proposed model reduces the RMSE by 45.61% and increases the Precision by 14.06%. Additionally, the experimental results on both datasets demonstrate that combining information from multiple modalities in the proposed model leads to superior outcomes compared to relying on a single type of information.
Jo, Se-Hyeon;Kim, Hack-Jun;Jin, So-Yeon;Lee, Woo-Sin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권4호
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pp.11-17
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2020
본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.
본 연구는 초등학생을 대상으로 안전지식, 안전태도, 안전실천행위 정도를 조사하고, 이들의 관계와 초등학생들의 안전실천행위에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 실시되었다. 전남 S지역 소재 초등학교 6학년을 대상으로 2018년 3월 1일부터 3월 15일까지 설문조사한 자료 468부를 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 그 결과 초등학생의 안전지식은 평균 23.21점(30점 만점), 안전태도는 3.58점(4점 만점), 안전실천행위는 2.92점(4점 만점)이었다. 안전지식은 안전태도, 안전실천행위와 유의한 정적 상관관계가 있었으며, 초등학생의 안전실천행위에 영향을 미치는 요인으로 안전태도, 안전지식 순으로 나타났고 이들 변수들이 안전실천행위를 23.3% 설명하였다. 따라서 초등학생의 안전실천행위를 향상시키기 위해서는 안전태도를 긍정적으로 변화시키고 안전지식을 향상시킬 수 있는 실천 위주의 안전 관련 융합 교육프로그램을 개발하여 활용할 수 있도록 교육기관의 노력이 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
경제 여건의 향상 및 생활양식의 변화로 최근 우리나라에서도 당뇨병 환자가 늘어남에 따라 당뇨병의 예측 및 치료가 중요한 관심사가 되고 있다. 본 논문은 1993년과 1995년 두 차례에 걸쳐 경기도 연천 지역 주민들의 여러 가지 신체 지수 등을 조사한 데이터를 대상으로, 1차 년도의 데이터로부터 동일한 환자가 2차 년도에 정상상태를 유지하는지 흑은 당뇨병으로 진행이 되는지를 예측하는 문제를 다룬다. 혈당량, 허리둘레 등의 수치가 당뇨병의 발병에 영향을 끼치는 것은 알려진 사실이므로, 현재의 데이터로부터 앞으로의 발병 가능성을 예측하는 것이 가능하며, 이는 환자에게 보다 정확한 정보를 알려줄 수 있으므로 의미가 있는 일이다. 예측을 위해 본 논문에서는 분류기를 사용하며, 예측율을 높이기 위해 여러 분류기를 BKS로 결합하였다. BKS (behavior knowledge space) 결합 방법은 분류기간의 독립 가정이 필요 없으며, 데이터 크기가 크고 전형적인 경우에 좋은 결과를 낼 수 있는 방법이다. BKS 결합 방법을 통해 실험을 해본 결과 단일 분류기로 실험을 한 결과보다 향상된 성능을 얻을 수 있었으며, 투표 결합 방법과 비교하여 더 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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