• 한국보육지원학회지
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• 제3권2호
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• pp.123-146
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• 2007

본 연구는 체계적인 평가인증 조력방안을 제시하기 위해서 시도되었다. 지역간 조력상황의 편차가 크고, 조력의 내용과 방법이 명확하게 제시되어 있지 않으며, 조력전문가의 역량이 강화될 필요가 있고, 아울러 예산과 인력의 지원이 요구된다는 평가인증 조력의 현실에 대한 인식에서 출발되었다. 조력에 대한 분석과 보육시설장들을 대상으로 면접조사한 본 연구의 분석 결과, 예비클라스 설치 및 운영 단계, 조력신청 및 상담의 단계, 조력회의 및 간담회 단계, 심화워크샵 실행 단계, 우수시설 견학, 영역별 전문 방문조력의 실시, 평가의 여섯 단계의 조력과정을 제안하였다. 특히 조력의 효율성을 높이기 위해서 영역별 전문 조력자의 구성을 제안하였다. 조력운영지침으로 평가인증 예비클래스 운영, 조력자의 확보 및 체계적인 교육, 조력메뉴얼 보급, 사후관리조력프로그램, 그리고 충분한 재정지원을 마련해야 할 것을 명시하였다. 본 연구에서 제시된 조력 메뉴얼은 보육정보센타 혹은 그 이외 다른 조력기관간의 조력의 방법과 내용의 편차를 줄이고 체계적이고 전문적인 조력을 수행는데 도움이 될 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.817-838
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• 2014

금융기관 및 통신사 등 대량의 데이터를 다루는 회사에서 테스트환경은 구축 비용문제로 인한 스토리지 용량의 한계 및 중요정보 컬럼의 변환 등으로 운영환경과 항상 동일한 것은 아니다. 따라서, 이러한 테스트환경과 운영환경이 동일하지 않아 발생하는 SQL 성능저하는 예상치 못한 거래장애로까지 연결되어 기업의 금전적 손실 및 고객민원, 신뢰도 하락을 발생시키는 중요 원인이 되고 있다. 그동안 SQL과 관련한 성능연구는 DBMS Optimizer와 관련한 튜닝연구 중심으로 이루어져, 이러한 문제에 대해서는 다루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 테스트환경과 운영환경의 차이로 발생하는 SQL의 성능저하에 따른 온라인 거래장애 방지를 위해 개선된 SQL 성능 기반의 IT 응용프로그램 변경관리 프로세스를 제시하여 그 효과성을 검증한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.375-390
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• 2021

연구목적: 사이버보안 침해사고의 대부분은 중소기업에서 발생하고 있는데, 기존 사이버보안 프레임워크(Framework)와 인증체계 등은 주로 금융권이나 대기업에 초점이 맞추어져 있어 정보보안 예산과 인력이 부족한 중소기업이 활용하기에는 어려움이 많아 중소기업이 자율적으로 사이버위험관리를 할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 연구방법: 사이버보안 시장, 금융기관 사이버보안 항목, 사이버보안 프레임워크 비교, 언론에 보도된 사이버보안사고 등을 통해 사이버보안에 중요한 항목을 도출하고 이를 AHP 분석을 통하여 그 중요도를 분석하고, 손해보험사의 사이버보안 항목을 조사·비교 하였다. 연구결과: 주요한 사이버사고 원인 20가지에 대한 중소기업의 사이버위험관리 방안을 제시하였다. 결론: 본 연구에서 도출된 국내 중소기업의 사이버보안 위험평가방안이 향후 중소기업이 사이버보험 가입 시 그 기업의 위험평가에 도움이 되길 바라고 사이버 위험평가도 ERM 규격화의 한 부분에 포함되기를 희망해 본다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.445-451
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• 2013

최근 국내 주요 금융권 및 방송사를 타깃으로 사이버 테러가 발생하여 많은 수의 PC가 감염되어 정상적인 서비스 제공이 어려워졌으며 이로 인한 금전적 피해도 매우 큰 것으로 보고되었다. 빅 데이터의 중요성 인식과 이를 마케팅에 이용하려는 노력은 매우 활발한데 비해 빅 데이터의 보안 및 개인정보보호에 대한 노력은 상대적으로 낮은 수준을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 빅 데이터 산업의 실태분석과 지능화되고 있는 빅 데이터 보안 위협과 방어 기술의 변화에 대해 알아보고, 빅 데이터 보안에 대한 향후 대응방안을 제시한다.

• 대한지리학회지
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• 제28권4호
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• pp.321-355
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• 1993

금융활동은 한 지역의 발전가능한 자본상태를 반영한 다. 한국의 경우 금융부문은 정부의 개발 정책과 밀접한 연관하에 자금의 지역 및 부문별 분배에 많은 역할을 수행하였다. 금융기관 및 활동의 지역별 분포패턴은 금융활동 자체가 도시기능이니 만큼 도시체계의 발달과 밀접한 연관을 가지고 있다. 금융활동의 연구는 한국 도시화를 이해하는 다른 한 측면으로 이해 할 수 있다. 지리학에서 제기하는, 공간에서 실제 어떤 개체가 주체가 되어 공간적 현상을 결정짓는가하는 의문점은 거시적 관점에서 조직체 의 공간적 활동에 초점을 두어 고찰할 수 있다. 본 연구에서는 공간현상을 도출시키는 조직 체로서 금융기관을 가정하고 은행과 비은행기관으로 대표되는 금융기관이 공간적으로 어떤 확산과정을 나타내는가와 이의 결과로 도출되는 지역 및 도시별 분포특징, 그리고 도시계층 구조와의 연관하에 금융활동이 가지는 계층성에 대하여 고찰하였다. 연구기관은 우리나라 금융이 본격적으로 발전하였다고 할 수 있는 1975년 부터 1990년까지를 주요 대상으로 하였 다. 금융망의 발달은 한국도시의 발달과 깊은 연관을 가지고 있다. 초기 금융기관이 일제시 대부터 주요 교통, 행정의 중심지에 위치해 온 이후, 금융기관은 금융기관의 형태에 따라 그 입지적 특색을 달리하면서 대도시지역에 집중하여 왔다. 예를 들어 시중 은행은 대도시 위 주의 입지 특색을 보이며, 지방은행은 지방 중소도시로의 입지성향, 그리고 특수은행들은 소 규모 도읍 등까지 그 입지를 확대한 입지선호도를 보여준다. 또한 새로 출현한 서울주변의 위성도시와 중소 도시에도 1970년 이후 금융망이 확대되었다. 금융자산은 지역별 예금액과 대출액, 그리고 금융기관의 수로 측정할 수 있다. 한국의 경우 서울을 포함한 수도권의 금융 자산의 집중현상이 심각함을 지적할 수 있다. 대부분 금융기관 본사의 서울집중과 함께, 연 구기간 중 서울 주위 경기지방의 성장과, 부산 주변의 경남지역의 금융성장은 주목할 만하 다. 1980년 이후 금융자유화가 추구된 이래 금융 부문의 대도시 집중과 상대적인 중소도시 의 정체가 계속되어 왔다. 이것은 서울과 경기도의 수도권과 대도시 지역이 제공하는 집적 경제의 이익과 인구집적에 기인한다고 할 수 있다. 하지만 금융자산을 인구규모와 비교해 보았을 때 서울과 일부 지방행정도시들은 인구에 비해 금융기능이 더 집중된 것에 비해, 서 울 주변의 위성도시와 지방 대도시들은 인구에 비해 금응기능이 발달하지 않은 사실을 지적 할 수 있다. 금융활동은 도시계층구조로 볼 때 비교적 안정된 패턴을 유지하고 있다. 금융활 동면에서 도시의 순위 변화는 비교적 크지않지만, 은행의 예금과 대출은 인구와 금융기관 점포수에 비해 경년간 순위 변화가 비교적 크게 나타난다. 이는 한국금융의 높은 정부의 정 책의존도를 반영한다고 하겠다. 전반적으로 도시체계를 폐쇄체계로 가정하였을 때 금융활동 면에서의 한국의 도시체계는 집중도가 높은 방향에서 도시간 격차가 완화되는 방향으로 연 구기간 동안 변하였다. 이것은 지방소도시와 소도읍의 상대적인 정책적 보조와 집중에 기인 한다고 생각된다. 비록 자료면에서 조흥은행의 온라인망만을 하루 동안 흐른 거래액수로 측 정하였다는 한계점을 가지고 있지만, 은행 온라인망을 통한 자금의 흐름의 분석은 미약한 지방 대도시의 위상과 함께 높은 서울의 영향력을 도출하였다. 예를 들어 부산의 경우 예측 보다 더 적은 자금권을 구성하고 있음이 나타났다. 이외 온라인망을 통한 수신체계와 발신 체계별로 차이가 있기만, 대부분의 경우 지방의 인구 백만이상 대도시를 중심으로 자금권이 형성되어 있음이 확인되었다. 금융기능의 집중은 생산서비스로의 금융의 본질과 또한 집적 경제이익 및 금융자원에 대한 접근도면에서도 설명되어진다. 하지만 과도한 금융집중은 균 형적인 지역개발의 차원에서 새로운 의문점을 제기한다. 이것은 공간적인 집중의 문제보다 는 사실 균형 배분의 차원에서 논의되어져야 할 것이다. 이런 측면에서 기업과 금융기관의 공간연계, 특히 금융기관과 대기업의 공간연계, 금융기관과 중소기업과의 공간연계의 차이점 에 대한 분석 등은 정책적면에서 효과적인 금융망 구상을 위한 정책제시를 가능하게 할 것 이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권7호
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• pp.9-16
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• 2016

국내외적으로 급변하는 인터넷 시대에 생활함에 따라 의료, 금융, 서비스 분야 등에서 대용량 정보가 이용된다. 이에 따라 병원, 기관 등 의료 기관에서의 시스템에서도 개인 정보의 유출 및 외부 침입으로 개인 정보 침해가 발생된다. 의료 기관의 개인건강의료정보의 정보보호 및 개인 프라이버시 보호를 위해 국내외 의료 기관에서는 국가별로 제시한 정책, 법령 기준에 따라 비식별화 처리 기술을 이용하고 있다. 기존 국내외 프라이버시 제도, 법령 등을 비교하여 국내에서 미흡했던 익명화와 가명화 기술 및 대상 데이터 항목에 대해 보다 발전되고 우수한 기술 및 대상을 도출하기 위해 비교 분석한다. 의료 개인정보에 대한 비식별화 처리 기술은 국외 기관인 미국 NIST 및 영국 ICO에서 제시한 국가정보보호를 위한 비식별화 기술에 비해 국내에서는 산학연의 각 기관 및 업체 등에서 자율적으로 비식별화 기술을 채용하고 있는 제약적인 상황이며 국내의 기술은 익명화 기술인 데이터 마스킹이나 삭제 기술의 수준이 되고 있는 실정이다. 국내 개인건강정보의 이용을 활성화하기 위해 재식별화 위험도를 줄인 비식별화 기술인 암호화와 확장성 퍼징 기술을 새롭게 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 유통과학연구
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• 제15권11호
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• pp.73-82
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• 2017

Purpose - This paper aims to investigate a profit maximizing incentive of foreign traders in distributing the KOSPI 200 Futures. Such an incentive may induce unsophisticated retail traders to suffer loss from speculative trading. Since Korean government increased the entry barriers of the market to protect unsophisticated traders, the market size has been decreasing while the proportion of the contract held by foreign traders has been increasing. These on going changes make the market imperfectly competitive, where a profit maximization incentives of foreign traders are expected to grow. In this paper, we attempt to find any evidence of such behavior, thereby providing implications regarding market policy and market efficiency. Research design, data, and methodology - According to Kyle(1985), an informed trader exploits his/her monopoly power optimally in a dynamic context so that he/she makes positive profit, where he/she could conceal his/her trading utilizing noise trading as camouflage. We apply the KOSPI 200 Futures market to the Kyle's model: foreign traders who take into account the effect of his/her trading to maximize expected profits as an informed trader, retail investors as noise traders, and financial institutions as market makers. To find any evidence of monopolistic behavior, we test the variants of trading volume and price data of the KOSPI 200 Futures over the period of 2009 and 2017. Results - First, we find that the price of the KOSPI 200 Futures are more volatile than the price of underlying asset. Second, we find that monopolistic foreign trader's trading order flows are consistent with exploiting his/her monopoly power to maximize profit. Finally, we find that retail investors' trading order flows are inversely consistent with maximizing profit, that is, uninformed retail investors suffer loss continuously in speculative trading against informed traders. Conclusions - Our results show that the quantity of strategic order flows may have a large effect on the price, therefore, resulting the market inefficiency. The results also imply that, in implementing regulations, the depth of the market must be considered to maintain market liquidity, and suggesting interesting research topics regarding the market structure.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제25권1호
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• pp.73-87
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• 1992

The level of copayment increased in order to stabilize the financial condition of the health insurance on 1986. An important question regarding the policy was whether the increase in the level of copayments reduced the utilization of medical services in the poor selectively. In spite of the importance of the research question, no study has been reported. This study was designed to find out changes in numbers of physician visits, to explain characteristics influencing the difference of utilization before and after the program. Finally the interaction effect between the program and the level of income was examined for the abover question. A total of 10,421 persons from eight institutions was selected as the study sample. Research findings are as follows. 1. The number of physician visits decreased by ten percent as a result of increasing the level of copayment. 2. The decrease was remarkable in some groups such as children, rural area and large family. 3. The most important factor which explained the difference was the number of physician visits before the introduction of the new program. The more numbers of physian visits during the last year were, the more numbers of physian visits decreased after the program. 4. The interaction term between the program and the level of income was statistically significant in the multiple regression model which explained physician visits and its coefficient was negative. It means that an increase in copayment did not reduced the number of physician visits in the poor, selectively. 5. It can be concluded that imposing adequate copayment reduces the use of medical services as well as medical costs without serious damage in access especially for the poor people.