본 연구의 목적은 가나증권거래소 종합지수를 바탕으로 가나 증권 시장에서 주말 효과 및 1월 효과가 나타나고 있는지를 분석하고자 하는 것이다. 이를 위해 가나 증권시장에 상장된 기업을 대상으로 2005년 1월 4 일부터 2013년 12월 31일까지 9년간의 일별종가와 종합지수를 나타내는 ASI 및 CI를 토대로 회귀분석을 이용하여 두 효과를 검증하였다. 회귀분석 결과에 따르면 가나 증권 시장에서는 주말효과가 나타나지 않아 선행 연구 결과와 다르게 나타났으며 이는 연구기간과 연구 자료가 다르기 때문인 것으로 사료된다. 월간효과의 회귀 분석 결과, ASI가 사용된 2005년부터 2010년까지 6년의 기간 전체를 대상으로 분석한 결과 4월 효과가 나타났으며, ASI가 사용된 기간을 3년을 기준으로 두 개의 기간으로 구분하여 분석한 결과 2005년부터 2007년까지의 기간은 4월 효과가 보이지 않지만 2008년부터 2010년까지 기간의 경우에는 4월 효과가 나타났다. CI가 사용된 2011년부터 2013년까지 기간의 경우에는 1월 효과가 존재하는 것으로 나타났다.
한국 원화와 미 달러화 간 무위험 이자율 평형관계(covered interest parity)의 괴리는 2007~08년 글로벌 금융위기 시 큰 폭으로 증가하여 1,000bp(2008년 11월)를 상회한 바 있고, 최근에도 100bp를 기록하는 등 여전히 높은 수준을 유지하고 있다. 본고는 금융위기시 무위험 이자율 평형관계가 큰 폭으로 붕괴된 현상을 설명하기 위해 Garleanu and Pedersen(2011)의 마진을 기초로 한 자산가격결정모형(margin-based asset pricing model)을 상정하고 칼만 필터(Kalman filtering) 기법을 활용하여 실증분석을 시도하였다. 분석 결과, 무위험 이자율 평형관계의 괴리는 글로벌 달러 유동성 및 원화를 이용한 자금조달여건과 유의한 관계를 지니는 것으로 나타났다. 특히 유동성과 자금조달여건 간에 음의 상관관계가 존재하여 달러 유동성 위기 시 무위험 이자율 평형관계의 괴리가 추가적으로 증폭되는 유동성 악순환(liquidity spiral) 현상이 나타났음을 발견하였다. 또한 본고는 달러 유동성 공급 및 자금조달여건의 개선에도 불구하고, 여전히 차익거래 유인이 높은 것은 환율 변동성이 높은 수준에서 유지되고 있는 것과 관련이 있음을 보였다.
Kimchi cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. In particular Kimchi cabbages in a highland area are very sensitive to the fluctuations in supply and demand. Yield variability due to growth conditions dictates the market fluctuations of Kimchi cabbage price. This study was carried out to understand the distribution of the highland Kimchi cabbage growth status in Anbandeok. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of the main producing districts of highland Kimchi cabbage. The highland Kimchi cabbage status map of each growth factor was obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and field survey data. Six status maps include UAVRGB image map, normalized difference vegetation index (NDVI) distribution/anomaly map, Crop distribution map, Planting/Harvest distribution map, Growth parameter map and Growth disorder map. As a result, the highland Kimchi cabbage status maps from May 31 to Sep. 6 in 2016 were presented to show spatial variability in the field. The benefits of the highland Kimchi cabbage status map can be summarized as follows: crop growth monitoring, reference for field observations and survey, the relative comparison of the growth condition in field scale, evaluation of growth in comparison of average year, change detection of annual crops or planting areas, abandoned fields monitoring, prediction of harvest season etc.
빠르게 성장한 게임 시장의 규모에 따라 게임봇, 게임핵, 골드파밍, 사설서버, 시스템 해킹, 네트워크 해킹, 계정도용 등과 같은 게임을 이용한 여러 불법 행위가 증가해 왔다. 이러한 불법 행위를 예방 및 탐지하기 위해 게임 보안 솔루션들이 존재하지만 각 게임마다의 특징이 존재하기 때문에 부정행위로부터 보호하는 것에는 어려움이 있다. 또한 게임 보안은 게임의 기획과 조화되는 게임 보안 솔루션 및 탐지 방법들이 필요하다. 본 연구에서는 최근 온라인 게임에서의 보안 관련 연구에 대한 동향을 조사하였다. 온라인 게임에서의 부정행위를 분류하였고, 온라인 게임에서의 각 특징에 따른 부정행위 예방 및 탐지 방법을 분류하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2736-2754
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2015
Android dominates the mobile operating system market, which stimulates the rapid spread of mobile malware. It is quite challenging to detect mobile malware. System call sequence analysis is widely used to identify malware. However, the malware detection accuracy of existing approaches is not satisfactory since they do not consider correlation of system calls in the sequence. In this paper, we propose a new scheme called Artificial Neural Networks (ANNs) on Co-occurrence Matrices Droid (ANNCMDroid), using co-occurrence matrices to mine correlation of system calls. Our key observation is that correlation of system calls is significantly different between malware and benign software, which can be accurately expressed by co-occurrence matrices, and ANNs can effectively identify anomaly in the co-occurrence matrices. Thus at first we calculate co-occurrence matrices from the system call sequences and then convert them into vectors. Finally, these vectors are fed into ANN to detect malware. We demonstrate the effectiveness of ANNCMDroid by real experiments. Experimental results show that only 4 applications among 594 evaluated benign applications are falsely detected as malware, and only 18 applications among 614 evaluated malicious applications are not detected. As a result, ANNCMDroid achieved an F-Score of 0.981878, which is much higher than other methods.
본 연구는 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급 변화와의 관련성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 신용등급평가사들은 개별 기업의 채무불이행위험(default risk)을 측정하여 최종 신용등급을 결정하는데 기업의 높은 주가수익률은 낮은 위험(default risk)으로 인지될 가능성이 있다. 반면 시장참여자들은 효율적으로 높은 수익을 달성하기 위하여 규모가 크고 안정적인 기업보다 고수익을 달성할 수 있는 신용위험(risk)이 높은 기업들의 주식을 선호할 가능성 역시 배제할 수 없다. 이는 실증적으로 해결되어야 할 문제이며 현재까지 이러한 관련성을 고찰한 연구는 부재하다. 본 연구는 2002년부터 2013년까지 회사채를 발행한 유가증권 상장기업을 대상으로 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급의 관련성을 검증하였고, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 당기 주가수익률은 차기 신용등급과 유의한 음(-)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 신용평가사들이 주가수익률을 채무불이행 위험의 대리변수로 고려하지 않음을 예측케 하는 결과이고, 오히려 투자자들은 신용등급이 낮은 기업의 주식을 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구는 직관과는 달리 주가수익률과 신용등급의 음(-)의 관련성을 찾은 최초의 연구로써 신용평가사 및 시장참여자들에게 의미 있는 통찰력을 제공할 것으로 기대한다.
2008년 금융위기 이후 지속된 부동산 경기침체의 여파로 금융회사의 부동산 프로젝트 파이낸싱 대출의 부실화가 확대되면서 금융시장이 여전히 불안한 모습이다. 특히 서민금융기관의 불법행위가 드러난 후 경제주체들의 시장불안 심리가 증가하고 금융시장의 혼란이 가중되는 등 국가경제 전반에 걸쳐 잠재적 위험이 증가하고 있다. 이와 같이 경기침체가 장기화됨에 따라 수익구조 및 자금조달 능력이 취약한 서민금융기관은 부실자산을 은폐하기 위해 다양한 수단으로 불법행위를 저지른다. 특히 대주주 및 동일차주에 대한 대출은 대부분 제3자 명의의 차명계좌를 이용하기 때문에 사전 적발이 쉽지 않다. 따라서 타인명의 불법대출을 효과적으로 탐지하기 위해서는 대출 차주들 간의 연관성 분석을 통해 서로 관련성이 높은 차주들을 하나의 대출로 군집화하여 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 최근 사회학 위주로 연구되고 있는 소셜 네트워크 분석을 금융사기에 대한 수사 영역으로 확장하여 대출차주들 간의 연관성 분석을 통해 금융회사들의 불법대출을 사전 탐지하는 분석기법을 소개한다. 이 분석기법은 금융당국 및 수사기관 등의 현장검사 또는 조사에서 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
사토시 나타모토에 의해 블록체인 기술이 개발되고 비트코인이 새로운 암호화폐 시장을 개척한 이후 여러 암호 화폐들이 등장하고 그 수와 규모는 나날이 증가하고 있다. 또한 블록체인 기술의 익명성과 여러 취약점을 이용한 범죄들이 발생하고 있으며 이에 취약점 개선과 범죄 예방을 위한 많은 연구들이 진행되고 있으나 범죄를 저지르는 사용자들을 탐지해내기엔 역부족이다. 따라서 네트워크 내 자금 세탁, 자금 탈취 등 이상 행위를 탐지 하는 것은 매우 중요하며 이에 본 논문에서는 비트코인 네트워크의 트랜잭션 및 유저 그래프의 특징들을 수집하고 이로부터 통계정보를 추출한 후 이를 로그 스케일 상에서 플롯으로 나타낸다. 시각화된 플롯을 Densification Power Law와 Power Degree Law에 따라 분석하고 결과적으로 비트코인 네트워크 내 비정상 트랜잭션 및 비정상 유저를 포함하는 이상 탐지에 적절한 특징들을 제시한다.
본고에서는 세계시장 중에서 주요 7 국가의 시장을 대상으로 시장의 이례현상의 하나인 주말 효과와 주중 일별수익률에 대한 연구를 결제청산과정으로 접근 분석하였다. 결제청산과정은 특정한 날의 일별수익률에 영향을 미칠 수 있고 또한 시장마다 서로 다른 결제청산체계는 세계 각 시장에서 특정한 날의 일별수익률에 서로 다르게 영향을 미칠 수 있다. 최근 이러한 결산청산체계 자체가 미국, 영국 프랑스 등 여러 주요시장에서 변화가 일어났다. 그리하여 본고에서는 세계 각 국가시장에서 주식의 결제청산과정체계의 변화 및 전환에 따라 주말효과 및 주중 일별수익률의 변화에 미치는 요인을 분석하였다. 그리고 또한 주말효과와 같은 시장효율성의 이례 현상에 대한 최근 연구에서 그전과 다른 기류에 대한 연구결과가 보고되기 시작하였다. 그리하여 그전의 자료와 최근의 10여 년간의 자료를 나누어 세계 각 주요시장의 주말효과에 대한 연구를 재검토 할 필요가 있었다. 본고에서 분석한 결과 1990년대 이전에는 각 시장마다 주말효과가 강하지만 최근 10여 년 동안의 자료를 분석한 결과 주말효과가 나타난 국가의 시장은 거의 없었다. 그리고 본고에서 결제청산과정체계의 변화 및 전환이 주말효과 및 주중 일별수익률의 미치는 영향을 분석한 결과 결제청산과정의 종류나 또는 각 시장 상황에 따라 정도의 차이는 있지만 대체적으로 결제청산과정의 변화가 특정한 날의 일별 수익률 패턴에 영향을 미치고 또한 주말효과의 수준의 변화의 일부분은 이러한 결제청산과정의 영향을 받았다고 볼 수 있었다.
지난 수년간, 정부 기관 및 기업들은 취약성을 악용하고 운영을 혼란시키며 중요한 정보를 훔칠 수 있도록 은밀하고 정교하게 설계된 사이버공격에 대하여 적절한 대응을 못하고 있는 상태이다. 보안정보 및 이벤트 관리(SIEM)는 이러한 사이버 공격에 대응할 수 있는 유용한 도구이지만, 시중에서 판매되고 있는 SIEM 솔루션은 매우 비싸며 사용하기가 어렵다. 그래서 우리는 차세대 보안 솔루션을 제공하기 위한 연구 및 개발을 진행하여 기본적인 SIEM 기능을 구현하게 되었으며 우리는 호스트로 부터 실시간 로그 수집과 집계 및 분석에 중점을 두었다. 이 툴은 포렌식을 위한 로그데이터의 파싱과 검색을 제공한다. 이는 기존의 단순한 로그관리 이외에 침입을 탐지하고 보안이벤트의 순위를 이용하여 사용자에게 경고를 할 수 있다. 이러한 보안정보의 운영과 시각화를 위해 Elastic Stack를 사용하였는데, Elastic Stack은 대량의 데이터로부터 정보를 탐색하고 상관관계를 식별하며 모니터링을 위한 풍부한 시각화를 생성 할 수 있는 유용한 툴이다. 본 논문에서는 취약성으로부터 정보를 수집하는 기능을 SIEM에 추가하는 방식을 제안하였다. 호스트를 공격하며 보안정보관리 체계를 기반으로 모니터링, 경고 및 보안감사에 대한 실시간 사용자의 대응을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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