데이터는 금융업에서 가장 중요한 자산으로 평균 71%의 금융기관이 데이터 분석으로 경쟁우위를 창출하고 있다. 특히, 금융업 중 카드 업종에서는 전체 고객의 소비행위 패턴 및 선호 트랜드 분석에 의한 가맹점 정보, 경기 변동 상황, 상권정보 제공 서비스 개발에 빅데이터가 폭 넓게 활용되고 있지만 데이터의 융복합을 통한 새로운 가치 창출은 미흡한 편이다. 본 연구는 소셜 데이터와 BC 카드 매출데이터의 융합 분석한 신용카드 회사의 '소비 트랜드 분석 및 예측' 사례를 다룬다. BC카드는 소셜 데이터를 활용한 트랜드 프로파일링 작업과 카드 및 소셜 데이터를 연계하는 알고리즘 개발 및 분석 내용 시각화 시스템을 개발하였다. 성과 검증을 위해 '식스포켓' 관련 트랜드를 분석하고 마케팅을 시행해 본 결과 40~100%이상의 마케팅 승수 증대 효과를 거두었다. 본 연구는 그동안 개별적으로 이루어져 오던 정형, 비정형데이터 분석을 융합하여 분석하는 방법론과 사례를 창출한 의의가 있으며 이는 앞으로 카드 업종 뿐만 아니라 타 업종에도 변화하는 트랜드에 유용하게 대응할 수 있는 시사점을 제공할 것이다.
토양침식을 예측하는 WEPP(Water Erosion Prediction Project)모델은 연방 정부기관이 토양과 물 보전 및 환경을 계획하고 평가하는데 활용하고자 1985년 8월 차세대 물에 의한 토양침식을 예측하기 위해 만들어졌다. 미농무성 농업연구소에 의해 개발된 WEPP 모델은 경험적인 침식 예측을 위한 도구로써 침투, 유거수, 강우와 물에 의한 토양입자의 분리, 침전물의 이동, 퇴적, 작물의 생장 및 수확 후 잔여물의 분해 등을 포함한 토양 침식과 관련된 많은 중요한 물리적 과정을 모의한다. WEPP 모델은 모델을 구성하는 모듈의 입력자료와 모델을 시험하기 위해서 필요한 자료를 경작지, 초지, 산림 등 광대한 현장 실험 결과들로부터 얻었다. 미국내 여러 농업연구소와 협력 대학 등 수 많은 연구소의 큰 노력으로 모델을 만들 수 있었다. WEPP 모델은 경사지 혹은 작은 유역 규모에 적용이 가능하며, 물리적 모델이기 때문에 미국과 다른 여러 나라에서 중요한 자연자원을 효과적으로 평가할 수 있다. 최근 들어 DOS프로그램으로 만들어진 초기 WEPP모델을 윈도우 인터페이스와 GIS프로그램을 통합하여 향상시켰다. 또한, 바람과 물에 의한 침식을 통합 예측하는 시스템을 쉽게 이용할 수 있도록 구축 중에 있다.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
현재 애니메이션 산업의 주축이 되고 있는 3D 애니메이션은 그 기술이 발달하면서 더욱 복잡한 파이프라인과 글로벌 파트너쉽의 제작 트랜드로 인해 전문적인 제작 관리 도구의 필요성이 제기되어 왔다. 현존하는 제작 관리 도구 중 샷건(Shotgun)과 Ftrack(에프트랙)은 3D 애니메이션 제작에 가장 적합한 서비스를 제공하고 있으며, 전통적인 서류 중심의 제작 관리와 샷건이나 에프트랙을 활용한 제작 관리를 비교하였을 때 효율적인 면을 확인하였다. 샷건 등 제작관리도구를 통한 제작 관리의 장점은 인터넷이 연결된 곳이라면 시공간의 제약을 받지 않고 제작 구성원들이 직접 참여하는 의사소통이 가능하여 정보가 실시간으로 공유된다는 점, 의사소통 과정에서 이루어진 논의들과 제작 과정의 히스토리가 체계적으로 축적되어 이후 추적이 용이하다는 점, 제작 관리팀의 정보 취합 및 분석 업무에도 효율적으로 기여한다는 점 등이다. 하지만 이들 도구가 자료검색에 있어 메타데이터 방식을 사용하고 있어 데이터 구축에 노력이 많이 들며 정확성에 있어서의 한계를 가진다는 점, 또한 이들 관리도구 도입을 위한 전문 기술인력 확보가 선행되어야 한다는 점 등은 한국 스튜디오들이 관리도구를 도입하는 데에 부담을 가질 수밖에 없는 현실이다. 이에 대한 대안으로 이들 관리도구의 콘텐츠 기반 검색 방식의 도입과, 툴셋 제공보다 조금 더 확장된 기술 업무에 대한 서비스를 제안하는 바이다.
개인건강기록(PHR) 서비스는 기본적인 병원 진료 환경 외에 특수한 통원 치료 관리가 필요한 당뇨나 암환자 관리에 적절한 시스템이다. 본 논문에서는 항암화학요법 진행 중인 암 환자의 치료 과정에 맞춘 PHR 수집 및 분석 시스템을 개발하여 항암 치료 과정의 효율성을 효과적으로 향상할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 암 PHR 서비스 플랫폼은 스마트 디바이스의 애플리케이션을 활용하여 항암화학요법 진행 중인 환자로부터 치료와 관련성이 가장 높은 통증 및 부작용 데이터를 입력 받고, 실제 병원에서 사용하는 의무 기록 형태로 정리한 통계 자료로 요약하여 의료진에게 제공한다. 의료 차트와의 연계에 적합한 형태로 제공되는 최종 분석 자료로 환자는 빠른 시간 내에 가장 적절한 처방을 받을 수 있다. 또한 통증 및 부작용 상태에 대한 정보를 의사에게 전할 수 있다. 의료진은 약물처방과 요양급여 등에 필요한 주요 객관적 자료들을 확보함으로 환자 진료의 질을 개선하는 효과가 있다.
웹 2.0 기술이 발전함에 따라 소셜 미디어는 더욱 확산되고 있으며 이를 통한 정보공유와 전파는 더욱 쉽고 신속하게 실현되고 있는 실정이다. 본 연구는 이런 환경에서 소셜 미디어의 구전정보에 대한 수용성을 연구하고자 한다. 세부적으로는 국제 관광분야의 소셜 미디어 구전정보를 수용하는 결정요인들과, 수용의 결과로써 밸생되는 구매의도에 관한 영향성을 연구하고자 한다. 국제 관광상품은 고비용의 서비스상품으로서, 미리 직접 경험할 수 없고 불확실성이 높기 때문에 다른 사람이 전달하는 구전정보에 관심을 갖게 되다. 본 연구에서는 구전 발신자의 특성과 소비자 특성의 두 가지 측면을 고려하여 구전효과에 미치는 영향을 연구하고자 한다. 세부적으로는 구전정보의 수용성 연구 개념을 구전 메시지의 특성, 구전 수신자의 동기 및 관여도, 구전 발신자의 전문성 측면에서 고찰하였다. 또한 수집된 385부 설문지를 대상으로 SPSS, AMOS를 이용하여 실증적 분석을 실시하였다. 그 결과, 구전정보가 중립적일수록, 발신자가 전문적일수록, 수신자의 실용목적이 높을수록 구전정보를 유의미하게 수용하는 것으로 도출되었다. 또한, 소비자들의 수용성이 높을수록 구전정보를 더욱 전파하며, 긍정적으로 구매의도를 밝히는 것으로 도출되었다. 본 연구는 소셜 미디어를 통한 구전정보의 수용과정을 설명하고자 하는 연구로써 향후 서비스 분야의 구전정보 확산과정에 대한 연구들이 기대된다.
최근 다양한 분야에서 생산되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 사용자가 가장 관심 있어 하는 몇 개의 데이터를 검색하는 top-k 질의에 대한 관심이 고조되고 있다. Top-k 질의는 사용자의 점수 함수를 이용하여, 사용자가 원하는 모든 조건을 만족시키는 데이터들 중에서 최상위 (또는 최하위) 점수를 가지는 k개의 데이터를 사용자에게 반환한다. 최근 들어 클라우드 컴퓨팅 서비스의 대중화로 인하여 사용자의 대용량 데이터를 클라우드에 아웃소싱하여 경제적으로 저장 및 관리하는 데이터 아웃소싱이 크게 주목받고 있다. 그러나 데이터 아웃소싱으로 인하여 사용자의 민감한 데이터가 클라우드 서비스 제공자에게 노출될 수 있다는 위험이 존재하며, 이러한 문제를 방지하기 위해서는 사용자의 민감한 데이터를 암호화하여 클라우드에 저장하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 암호화된 데이터에 대한 top-k 질의를 효율적으로 처리하는 알고리즘을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 순서보존 암호화 기법을 이용하여, 암호화된 데이터만을 대상으로 top-k 질의 결과에 포함되지 않을 것으로 예상되는 중간 결과들을 클라우드 내에서 미리 제거함으로써 효율적인 top-k 질의 처리가 가능하게 한다. 논문의 실험 결과는 제안된 top-k 질의 처리 알고리즘이 단순 방법과 비교하여 사용자 시스템의 부하를 10배~10000배 줄일 수 있음을 증명한다.
일반적으로 배전반, 분전반, 전동기제어반(Motor Control Center; MCC)은 집단거주지역, 빌딩, 학교, 공장, 항만, 공항, 상하수 처리장, 변전소, 중공업 플랜트 등의 광범위한 전력 수용가에 설치되어 특고압의 전력을 해당 설비들에 요구되는 전압으로 변환하여 공급하는데 사용된다. 이와 같은 배전반, 분전반, MCC에 포함되는 전기설비의 사고는 부스바 접촉부의 열화에 의한 사고, 부스바의 접점 및 연결 부위에서의 접촉 불량에 의한 사고, 부스바 접촉부의 과열현상에 의한 사고로 구분된다. 본 논문에서는 부스바 접촉부의 볼트 및 너트의 풀림상태, 접촉부 열화 측정이 가능하며, 정밀 가변저항을 이용하여 저항값의 변화에 따라 볼트 체결상태 감지 및 비접촉식 적외선 센서를 사용하여 부스바 접촉부 온도 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 부스바 접촉부 체결상태 감지를 위한 가변저항을 이용한 실험을 수행한 결과 볼트와 너트를 완전히 체결시키면 가변저항 값은 감소하였으며, 최대 오차범위는 0.1mm의 결과를 보였다. 또한, 부스바 접촉 저항값 변화에 따라 접촉부 온도가 $27.3^{\circ}C$에서 $69.3^{\circ}C$로 상승하는 결과를 확인하였다.
최근 광범위하게 유포되고 있는 랜섬웨어는 단순 파일 암호화 후 금전을 요구하는 기존 방식의 공격에서 벗어나 신 변종 유포, 사회공학적 공격 방법을 이용한 표적형 유포, 광고 서버를 해킹해 랜섬웨어를 대량으로 유포하는 멀버타이징 형태의 유포, RaaS 등을 통해 더욱 고도화, 지능화되고 있다. 특히, 보안솔루션을 우회하거나 파일암호화를 통해 파라미터 확인을 불가능하게 하고, APT 공격을 접목한 타겟형 랜섬웨어 공격 등으로 공격자에 대한 추적을 어렵게 하고 있다. 이와 같은 랜섬웨어의 위협에서 벗어나기 위해 다양한 탐지기법이 개발되고 있지만 새롭게 출몰하는 랜섬웨어에 대응하기에는 힘든 상황이다. 이에 본 논문에서는 시그니처 기반의 탐지 패턴 제작 및 그 문제점에 대해 알아보고, 랜섬웨어에 보다 더 능동적으로 대처하기 위해 일련의 과정을 자동으로 진행하는 랜섬웨어 감염 탐지 패턴 자동화 모델을 제시한다. 본 모델은 기업이나 공공 보안관제센터에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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