소프트웨어의 개발에서 테스트 비용을 적게 하는 유효한 기법중의 하나로 기술 리뷰의 실행이 있다. 본 연구에서는 기술 리뷰에 의한 테스트 비용의 감소율에 주목하여 새로운 리뷰 평가 척도 My를 제안한다. 그리고, 실제의 소프트웨어 개발 과정에서 수집한 데이터를 사용하여 종래의 척도와 비교, 평가를 하였다. 그 결과 종래의 평가척도에 대한 My의 우위성과 유효성이 실험적으로 확인되었다. 또한, 리뷰 공정에서 수집한 데이터와 테스트 공정에서 수집한 데이터와 관계를 조사해서, 리뷰 공정에서 가능한 데이터만을 이용하여 My의 값을 추정하는 방법에 대해서도 기술하였다.
With the revision of the Credit Information Use and Protection Act in August 2020, the MyData service based on open banking policy will take effect in January 2022. Nonetheless, the previous studies focused on the legal system or security-related issues of such service. Therefore, this paper conducted an empirical study on financial consumers aged 20 or older nationwide to analyze the factors which influence the intention to use MyData services based on open banking. Five characteristics representing open banking-based MyData service were derived through prior research, and a research model that combined value-based adoption model and privacy calculus theory was presented. The proposed research model and the relationship of its variables was analyzed using a sample of 400 users that is randomly selected. The results of empirical analysis showed that personalization had the greatest influence on benefits and reliability on sacrifice among service characteristics. They also suggested that MyData operators should devote themselves to providing customized services optimized for customers and establishing trust relationships. It was confirmed that both usefulness and enjoyment had a great influence on perceived value, and in terms of sacrifice, the burden of financial costs had a greater influence than privacy concerns. This study is meaningful in that it explored the psychological propensity of financial consumers to identify service utilization factors and presented a new approach that can contribute to the successful settlement of the domestic MyData industry.
마이데이터 서비스를 이용하여 정보 주체인 개인이 본인의 정보를 적극적으로 관리 및 통제하여 이를 신용관리, 자산 관리 등에 능동적으로 활용할 수 있다. 마이데이터는 기업과 기관 중심의 개인 데이터 생태계를 데이터의 주인인 개인에게 자신의 데이터를 통제하고 관리하여 활용할 수 있는 권한을 부여하는 것이다. 마이데이터 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는 다양한 기관에서 제공되는 서로 다른 형식의 데이터를 표준 규격 형태로 변환하기 위한 API G/W의 개발이 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 마이데이타 서비스의 API G/W 개발을 위해 검증(Validation) 기능, 관리(Throttling) 기능, 인증 및 권한(Authentication & Authorization) 기능, 중재(Mediation) 기능으로 주요 기능들을 도출하고 각 세부 기능별로 해당 서비스를 설계하였다. 설계된 API G/W의 기능들을 통해 다양한 형식의 요구들을 서비스할 수 있는 마이데이터 서비스를 안전하고 효율적으로 지원할 수 있었다.
데이터가 새로운 핵심자원으로 주목받으면서 마이데이터가 금융, 의료, 공공 등 다양한 분야로 확산되고 있지만 마이데이터 사용자의 행동연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 마이데이터가 가장 활발히 이루어지고 있는 금융 분야를 대상으로 마이데이터 특성이 가치 인식에 미치는 영향과 수용행동에 미치는 영향에 대해 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구를 근거로 연구모형을 제안하였으며, 가설검증을 위해 개인을 대상으로 295부의 설문 자료를 수집하여 AMOS 26.0을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 금융 마이데이터 특성으로 제안한 자기정보결정권, 금융 편의성, 개인화서비스는 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 가치는 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더 나아가 본 연구는 개인혁신성과 기술적 보안성을 조절변수로 제안하여 변수 간의 관계에 어떤 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 그 결과, 개인혁신성은 자기정보결정권, 개인화서비스와 지각된 가치 간의 관계를 강화시켜주는 것으로 나타났으며, 기술적 보안성은 지각된 가치와 금융 마이데이터 수용의도 간의 관계를 강화시켜 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 금융 마이데이터 사용자의 수용에 영향을 미치는 요인을 이해하고 개인의 혁신성 수준과 기술적 보안성의 중요성에 대해 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
최근 디지털 변화와 코로나19의 영향으로 온라인 활동이 급증함에 따라 대규모 데이터 처리와 유지보수의 중요성이 점점 커지고 있다. 이 연구는 데이터 저장 및 관리에 널리 사용되는 두 주요 데이터베이스 유형인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 성능을 비교 분석한다. 구체적으로, RDBMS의 대표 예인 MySQL과 NoSQL의 대표 예인 Redis를 사용하여 데이터 삽입, 조회, 삭제 기능의 수행 시간을 측정하고 평가했다. 실험 결과, Redis는 MySQL에 비해 데이터 삽입에서 약 5.84배, 조회에서는 약 6.61배, 삭제에서는 약 12.33배 빠른 성능을 보였다. 이 결과는 Redis가 특히 대규모 데이터 처리와 유지보수가 필요한 환경에서 뛰어난 성능을 제공함을 보여준다. 이에 따라 기업 및 온라인 서비스 제공자들은 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스를 선택함으로써 보다 효율적인 데이터 관리 솔루션을 확보할 수 있을 것이다. 본 연구가 데이터베이스 선택 시 데이터 처리 성능을 고려하는 데 중요한 참고 자료로 활용되기를 기대한다.
MySQL 데이터베이스는 현재 데이터베이스 시장 점유율에서 2위를 차지하고 있다. 특히 InnoDB 스토리지 엔진은 MySQL 5.5 버전부터 디폴트 스토리지 엔진으로 사용되어 왔으며, 많은 기업에서 InnoDB 스토리지 엔진으로 MySQL 데이터베이스를 사용하고 있다. 디지털 포렌식 분야에서 InnoDB 스토리지 엔진에 대한 구조적 특징과 로그에 관한 연구는 꾸준히 진행되어 왔으나, 삭제된 데이터에 대해 레코드 단위로 복구하는 방법에 대해서는 연구되지 않았다. 기업 조사 시 데이터베이스 관리자가 사전에 증거 인멸을 목적으로 데이터를 훼손하는 경우가 많으므로 이를 복구하는 것은 포렌식 수사 과정에서 중요하다. 본 논문에서는 MySQL InnoDB 스토리지 엔진의 구조를 분석하여 삭제된 데이터를 레코드 단위로 복구하는 기법을 제안하고 제작한 도구를 활용하여 이를 검증한다. 이는 디지털 포렌식 관점에서 데이터베이스 안티포렌식 행위에 대해 대비할 수 있으며, MySQL InnoDB 데이터베이스와 관련된 사건 발생시, 고의로 삭제된 데이터를 복구하는데 활용할 수 있다.
개인정보를 포함한 다양한 데이터를 활용하기 위해서는 정보주체의 권리를 보장하며 데이터 활용을 할 수 있는 모델이 필요하다. 정보주체를 고려하는 개인정보 활용 패러다임의 변화는 마이데이터를 기반으로 하는 다양한 데이터 활용 모델을 만들어내고 있으며, 다양한 개인정보가 생겨나고 다뤄지는 의료분야에서도 이러한 움직임이 진행되고 있다. 이번 논문에서는 마이데이터 기반 개인 건강/의료 데이터 활용 생태계가 확산되었을 때, 생겨날 수 있는 이해관계자들 간의 데이터 거래모델을 제안하였고 다양한 실험 결과를 기반으로 한 수학적 모델링을 통해 정보주체와 데이터 활용자 모두의 요구사항을 만족할 수 있는 개인 건강/의료 데이터 거래모델이 성립할 수 있음을 보였다.
데이터 경제의 확산과 함께 개인 데이터를 개인이 주도하는 생태계를 구현하기 위해 마이데이터의 개념이 등장했다. 마이데이터는 다양한 영역에서 개인이 주체적으로 정보를 관리 및 통제하고 이를 통해 기업은 혁신적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그 중에서도 금융 분야에서는 개인이 마이데이터를 2022년부터 도입하여 활발히 활용하고 있으며 금융기관뿐만 아니라 빅테크 및 핀테크 기업까지도 적극적으로 가세하여 빠른 확장세를 보일 것으로 예상된다. 금융분야에서 마이데이터 산업이 지속적으로 성장하기 위해서는 개인 사용자의 다양한 수용행동을 살펴볼 필요성이 있지만 기존 연구들은 주로 긍정적 수용행동에 초점을 두고 있다는 한계점을 가진다. 이에 본 연구는 혁신저항 및 수용저항에 초점을 두고 사용자의 개인특성과 혁신특성이 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 개인정보유출우려, 기술변화속도, 현상유지관성, 정보제공민감성, 기술스트레스가 마이데이터 서비스에 대한 불신과 혁신저항을 증가시킨다는 사실을 발견하였으며 이는 수용지연과 수용거부와 같은 수용행동으로 이어질 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 금융 마이데이터 서비스가 확산되고 있는 시장에서 사용자 행동에 관한 이론 및 실무적 통찰력을 제공한다.
이 연구는 마이데이터 이용자의 프라이버시 태도와 보호의도에 대한 프라이버시 냉소주의 4개 차원(불신, 불확실성, 무기력, 체념)의 영향 관계를 분석했다. 연구결과, 마이데이터 이용자의 인터넷 활용능력은 프라이버시 냉소주의 차원 중 '체념'에 통계적으로 유의미하게 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 프라이버시 위험은 프라이버시 냉소주의 차원 중 마이데이터 사업자에 대한 '불신', 프라이버시 통제에 대한 '불확실성' 및 '무기력'에 긍정적 영향을 준다. 셋째, 프라이버시 염려는 프라이버시 냉소주의 차원인 '불신', '불확실성'에 통계적으로 유의미한 긍정적 영향, '체념'은 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석됐다. 넷째, 프라이버시 냉소주의 차원의 '체념'은 프라이버시 보호의도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합하면, 마이데이터 이용자의 인터넷 활용능력은 프라이버시 냉소주의를 완화할 수 있는 변인이나, 프라이버시 위험과 프라이버시 염려는 프라이버시 냉소주의를 강화하는 변인으로 나타났다. 프라이버시 냉소주의 중 '체념'은 프라이버시 염려를 상쇄시키고, 프라이버시 보호의도를 낮춘다. 이는 프라이버시 노출에 대한 위험 또는 염려의 상황에서 프라이버시 냉소주의가 이러한 상황을 벗어나게 하는 인지적 메커니즘으로 기능한다는 기존 연구 결과들을 뒷받침한다.
에너지 관리 시스템 중 공장 에너지 관리 시스템은 제 3차 에너지 기본 계획과 전세계적 에너지 비용 증가, 환경·기후 문제등에 의해 급격히 성장하고 발전하고 있다. 하지만 이러한 공장 에너지 관리 시스템은 한정된 공간 등의 공장의 특성 상 에너지 관리 시스템의 데이터 수집을 위해 필수적인 데이터 수집 시스템의 구축이 공간적, 환경적, 에너지적으로 어려움을 지닌다. 본 논문은 이러한 공간, 환경, 에너지 관련 문제를 개선하기 위해 엣지 기반 경량화 플랫폼으로 데이터 수집 시스템을 구축하여 엣지 디바이스에서 데이터베이스 구동에 대한 비교 및 평가를 진행한다. 이를 평가하기 위하여 기존 실증 중에 있었던 공장의 특성을 활용하여 CDI Benchmark라는 평가 도구를 개발하여 평가를 진행한다. 평가 결과 MySQL과 같은 RDBMS는 대량 데이터 삽입 시 구동 문제가 발생하여 사용에 부적합 하며, InfluxDB의 경우 높은 압축률을 지닌 압축 알고리즘으로 인해 평가에 따라 MyRocks보다 최대 6배 작은 데이터베이스 크기를 지니지만, MyRocks의 경우 InfluxDB에 비해 최대 80배가량 적은 시간을 소모하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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