Purpose - If control-ownership disparity is large, managers will not actively reduce costs; rather, they will maintain unutilized resources or possess surplus resources even when sales decrease with the purpose of increasing personal utility from status, power, compensation, and prestige. These managers' utility maximizing tendencies cause cost stickiness. We examine whether asymmetric behavior related to costs becomes stronger when there is a large disparity between ownership and control rights. Research design, data, and methodology - We construct a regression model to examine the relationship between control-ownership disparity and cost stickiness. STICKY, a dependent variable representing cost stickiness is a value found using the method of Weiss (2010), and Disparity is an interest variable that shows control-ownership disparity. Results - This study is based from the unique situations in Korea, in which high control-ownership disparity is common in firms. Large control-ownership disparity was found to increase cost stickiness of corporations. Conclusions - The results of this study imply that controlling shareholders may be regarded as a threat to the interests of minority shareholders and corporate values especially when controlling shareholders have significant influence over managers or the power to make managerial decisions as owners of a corporation.
In this paper, we propose a neural network for learning to control semi-linear dynamical systems. The network is a composite system of four three-layer backpropagation subnetworks, and is able to control inverted pendulums better than systems based on modern control theory at least in some ranges of parameters. Three of the four subnetworks in our network system process angles, velocities, and positions of a moving inverted pendulum, respectively. The outputs from those three subnetworks are input to the remaining subnetwork that makes control decisions. Each of the four subnetworks learns connection weights independently by backpropagation algorithms. Teaching signals are given by the human operator. Also, input signals are generated by the human operator, but they are converted by preprocessors to actual input data for the three subnetworks except for the network for control decisions. The whole system is implemented on both of 16 bit personal computers and 32 bit workstations. First, we briefly provide the research background and the inverted pendulum problem itself, followed by the description of our composite neural network model. Next, some results from the simulation are given, which are subsequently compared with the results from a control system based on modern control theory. Then, some discussions and conclusion follow.
PicoCast는 개별 사용자를 중심으로 한 반경 수십 미터 범위의 공간("개인 공간")에서 저속의 센서/제어 데이터부터 음성 및 동영상 트래픽의 전송을 단일 프로토콜로써 지원하는 근거리 무선통신 방식으로서 ISO 표준으로 규격화되어 있다. 동일한 공간에 여러 사용자가 있는 경우 사용자 개별적으로 정의한 개인 공간이 중첩되는 경우가 많이 발생할 수 있다. 물리적으로 동일한 공간 내에 여러 PicoCast piconet들이 동시에 작동할 수 있으므로 상호 간섭이 발생하는 것은 피할 수 없다. 이와 같은 환경에서 PicoCast piconet 간의 상호 간섭이 데이터 전송에 얼마나 영향을 미치는지 분석하고, 간섭의 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 OPNET 네트워크 시뮬레이터를 이용하여 PicoCast 프로토콜을 구현하고, PicoCast piconet 간의 간섭을 데이터 전송량을 근거로 분석하였다.
개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
본 연구에서는 갈수록 심각해지는 개인정보 유 노출 문제에 대해 기업 및 개인의 개인정보와 관련한 행동 및 그 결과를 기존의 연구에 비해 보다 충실하고 풍부하며 이질적인 데이터를 이용하여 실증적으로 살펴봄으로써 개인정보 문제를 좀 더 미시적인 차원에서 이해하고 이를 기초로 해결책을 논의하는 시도를 하였다. 선택편이(selection bias)의 문제를 해결할 수 있는 성향점수 매칭(PSM) 방법을 통한 실증분석의 결과, 우리의 직관과는 달리 기업이 기술적 대책을 적극적으로 수립하고 정보보호를 위한 투자를 많이 할수록 오히려 개인정보 침해사고를 경험할 가능성이 높아지며, 개인들 역시 바이러스 검사를 더 자주할수록 침해사고를 경험할 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 개인정보 침해를 경험한 기업이 개인정보보호 투자를 늘리는 경향이 있으며, 개인정보 침해를 경험한 사람들이 바이러스 검사를 더 적극적으로 할 가능성이 높아지는 역의 인과관계(reverse causality)의 결과가 도출되었다. 이러한 결과를 바탕으로 개인정보보호 대책에 대한 시사점을 논의하였다.
개인정보보호법에서는 정보 주체의 권리보장을 위해 개인정보보호 정책문서인 개인정보 처리방침을 공개하도록 규정하고 있고 공정거래위원회에서는 개인정보 처리방침을 약관으로 보고 약관규제법에 따라 불공정약관심사를 하고 있다. 그러나, 정보 주체는 개인정보 처리방침이 복잡하고 이해하기 어려워 읽지 않는 경향이 있다. 개인정보 처리방침의 내용을 간단하고 읽기 쉽게 한다면 온라인 거래에 참여할 확률이 증가하여 기업의 매출 증가에 기여하고, 사업자와 정보주체간의 정보 비대칭성 문제 해결에 기여할 것이다. 본 연구에서는 복잡한 개인정보 처리방침을 딥러닝을 이용하여 분석하여 정보주체로 하여금 가독성 높은 단순화된 개인정보처리 방침을 구현하기 위한 모델을 제시한다. 모델을 제시하기 위해 국내 258개 기업의 개인정보 처리방침을 데이터셋으로 구축하고 딥러닝 기술을 활용하여 분석하는 방안을 제안하였다.
최근 금융권 해킹사례를 통해서 알 수 있듯이 공격자는 금융회사를 직접 해킹하기 보다는 보안관리가 허술한 수탁자를 대상으로 해킹공격을 시도하고 있다. 이로 인해 위탁자는 수탁자에 대한 보안점검 및 통제를 강화하고 있으나 영세 수탁자의 경우 전산설비 부족 및 보안장비 도입 시 과도한 비용 발생으로 인해 정보보호 투자에 미흡하다. 본 논문에서는 신용카드사들로부터 개인정보를 제공 받은 영세수탁업체의 보안강화를 위해 개인정보 라이프 사이클 기준으로 취약점에 대해 알아 보고자한다. 취약점 해결방안으로 클라우드 컴퓨팅 서비스에 소송관리시스템을 구축하여 사용하고 데이터 전송구간은 가상사설망을 설치하여 기밀성 및 무결성을 확보한다. 또한 사용자 보안강화를 위해 사용자PC에 PC방화벽, 출력물 보안등의 설치를 통한 개인신용정보 처리 보호방안을 제시하고자 한다.
This study was conducted in industrial area. The level of nitrogen dioxide was measured indoor, outdoor, work and personal in an study area within 5 km from source of pollution and control area 15 km farther from August, 2006 to September. The followings are the summary of this research. The concentration of the indoor and the outdoor $NO_2$ levels in the industrial area are 18.41$\pm$6.35 ppb, 18.51$\pm$3.26 ppb each, and the indoor/outdoor concentration rate is 0.99. The concentration of $NO_2$ in the workplace is 18.59$\pm$10.16 ppb, and the individual exposure rate is 18.80$\pm$5.71 ppb. The concentration of the indoor and the outdoor $NO_2$ levels control area are 12.57$\pm$3.82 ppb, 9.68$\pm$2.16 ppb each, and the indoor/outdoor concentration rate is 1.33. The personal exposure rate is 14.49$\pm$10.06 ppb. The residents of the each area and those of the comparative area spend 80.9% and 76.9% each their time in the indoor. It shows they spend most of their time in indoor. The predictions of the individual exposure rates in the industrial area and the comparative area are 15.10$\pm$6.14 ppb and 10.52$\pm$3.82 ppb each, The concentration levels measured by passive sampler are 18.80$\pm$5.71 ppb and 14.49$\pm$10.34 ppb each. The result of the research is the analysis of the personal exposure rate in indoor, outdoor and workplace of industrial area. This research may bo used as a basic data to manage and to establish the plan for $NO_2$ gas of the industrial area.
클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing) 환경의 중요성, 편리성이 점점 커지면서 개인 정보 (프라이버시, privacy)에 대한 염려도 점점 더 커지고 있다. 클라우드 환경에서 개인 정보의 보호에 대한 연구와 노력은 계속 지속되고 있지만 개인 정보의 침해에 대한 염려는 항상 존재하고 있다. 또한 대부분의 클라우드 환경이 제공하는 파일 단위의 단순화된 동기화 기법은 파일의 부분 변경을 어렵게 한다. 특히 파일에 데이터베이스를 생성하는 SQLite와 같은 내장형 DBMS를 사용하는 데이터 중심 앱에서 단순한 파일 단위의 동기화는 많은 정보를 잃어버릴 수 있게 한다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 데스크탑 컴퓨터를 이용하여 레코드 단위의 세밀한 동기화를 지원하는 개별 클라우드를 구축하는 기법을 제안하고, 데모 시스템을 구축하여 그 기능을 확인한다. 데모 시스템은 데스크탑 컴퓨터에 RESTFul 웹 서비스 기능을 구현한 후 모바일 기기의 스키마와 동일한 스키마를 클라우드 저장소인 데스크탑 컴퓨터에 구현하고, 낙관적 방식의 레코드 단위의 동기화를 지원하게 한다.
차세대 지능망(AIN : Advanced Intelligent Network)과 X.500 디력토리 서비스 사 이의 관계에서 AIN의 SCF/SDF(Service Control Function/Service Data Function) 인터 페이스 요구 사항과 X.500 능력(Capabilities) 간에는 많은 유사성이 존재한다. 또한 X.500의 DUA(Directory User Agent)는 SCF,DSA(Directory System Agent)는 SDF로 매핑 관계가 성립된다. 이러한 유사성과 매핑 관계를 기반으로 AIN에 X.500 디렉토리 시스 템을 SCF/SDF 관계에 DAP(Directiory Access Protocol), SDF-SDF 관계에 DSP(Directory System Protocol)을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 CS(Capability Set)-1, CS-3 범위 에서 X.500 DAP/DSP 적용이 가능한 관계를 보이고, AIN의 분산 처리를 위한 AIN SDF Server를 설계했으며, UPT(Universal Personal Telecommunication) 서비스를 AIN SDF Server에 적용할 수 있도록 X.500 스키마를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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