주택시장 분석에 널리 사용되는 헤도닉 방법은 OLS(ordinary least squares) 모형을 이용하는데, 이는 오차가 독립적이며, 평균이 0이고, 분산이 일정하다는 가정에 기초한다. 그러나 공간 자기상관이 존재할 경우에는 이러한 가정에 위배되며, 공간효과를 제대로 반영하지 않으면 왜곡된 추정결과를 가져오게 된다. 최근 이에 대한 대안으로 공간계량모형이 도입되고 있는데, 이 연구에서는 OLS 모형과 공간계량모형의 적합도를 비교 평가하고자 한다. 부산시 실거래 주택매매 가격자료를 이용하여 분석한 결과, OLS를 이용한 기존의 헤도닉 모형보다는 공간자기상관을 고려한 공간계량모형들이 보다 설명력이 높았다. Dubin이 제시한 기준과 Log Likelihood 기준을 통해 볼 때 공간계량모형 중에서는 공간자기회귀모형(spatial autoregressive model: SAR)모형의 적합도가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 주택가격에 있어서의 공간효과를 확인할 수 있었으며, 재건축 추진여부가 아파트 매매가격에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 적절한 공간계량모형의 선택은 정부의 주택정책에 있어서도 매우 중요하다고 하겠다.
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4_spc호
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pp.485-499
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2014
Sharing Economy is the modern main item with ICT Development. Of course sharing economic item is the old and long run mainstream, but by the ICT technological development sharing economy is the fostering and affluent factors in the world economic growth. Though, in Korea, till now sharing economy is minimal, that will growth sharply. We can track various business models of sharing economy. Sharing economy is to buy use right not ownership. With the sharing economic business model wee can make also financial sharing model. In finance model we can divide two kind models. First, we can trace small size lending model with p2p type. And second, we can make financial information transaction model. But till now sharing economic system is not activated, because of many reasons. To activate, first we have to set law and various standards, and also government actively support many sharing economy firms and institutions. To catch up developed countries in the field of sharing economy we have to make aggressive and flexible rules and standards.
B2B transaction was expected to dominate in the global market and thus many e-marketplaces have been built since 1999 in Korea. However, only a few e-marketplaces are thriving and the future of B2B e-marketplaces except MRO area seem to be uncertain. This paper explores why B2B transactions only in MRO area are rapidly increasing and examines the competing structure and business models of MRO e-marketplace. Business models of MRO e-marketplaces are various among different countries. However, they can be classified as three business models:information portal model, purchasing agent model, open market model. It is not easy to answer which business model is most competitive because each models have their own advantages and functions. Information portal model can be easily applied for the e-marketplace which operates off-line enterprises. Purchasing agent model is favorable to the e-marketplaces which has already obtained buyers and sellers. Open market model is desirable to the e-marketplace which has excess to global market.
In order to succeed in e-Trade Project in Korea, the related parties endeavor to introduce the e-title registry model such as Bolero model(Title Registry Model) and TEDI model (Repository Service Provider Model). Prior to mentioning the Model of e-Title Registry, desirable Global e-Trade Platform is the platform connecting Global e-Trade Platforms in each country and Bolero's Core Messaging Platform and e-Title Registry must be established in each country. Each e-Title Registry must be connected with another registry. Like Korea, Recognized Electronic Document Repository must be established as proxy for preserving, attesting, carrying out sending and receiving electronic document to prevent from disputes between parties and to carry out notarizing electronic documents and related transaction. The purpose of this paper is to promote the introduction of e-Title Registry in the e-Trade and to streamline the procedures of the electronic bill of lading.
In the recommendation system of the credit card company, it is necessary to understand the customer patterns to predict a customer's next merchant based on their histories. The data we want to model is much more complex and there are various patterns that customers choose. In such a situation, it is necessary to use an effective model that not only shows the relevance of the merchants, but also the relevance of the customers relative to these merchants. The proposed model aims to predict the next merchant for the customer. To improve prediction performance, we propose a novel model, called Customer-based Recommendation Model (CRM), to produce a more efficient representation of customers. For the next merchant recommendation system, we use a synthetic credit card usage dataset, BC'17. To demonstrate the applicability of the proposed model, we also apply it to the next item recommendation with another real-world transaction dataset, IJCAI'16.
전자상거래의 성립을 위해 온라인 정보시스템 상에서 거래 당사자의 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 거래의 간편성을 위해 서비스 제공 기업이 이를 보관하고 개인정보와 거래 정보를 가공하여 추가 서비스를 제공하는 것이 전자상거래 분야에서 일반화 되고 있다. 그러나 해당정보의 임의적 보관은 거래의 간편화에 도움이 되는 반면 외부 유출로 인해 직접적 혹은 간접적 피해가 발생할 수 있는 가능성을 높인다. 본 연구는 시스템 운영 기업의 측면에서 정보유출 사고발생의 위험률과 이로 인해 발생할 수 있는 기대 손실을 분석하기 위해 정보보호 관리체계로 대표되는 정성적 정보보호 관리방식과 더불어 대표적인 정량적 분석 방법인 개인정보에 대한 수요공급 곡선과 Gordon and Loeb 모델을 소개한다. 또한 한국인터넷진흥원에서 실시한 개인정보보호 수준 실태조사 결과 중 개인정보 누출사고가 있었던 조사 대상 사업자의 분포가 핵심사업분야나 기업규모에 따라 큰 편차를 나타내는 원인을 제시하였다. 이를 통해 징벌적 손해배상으로 유출사고로 인한 기업의 금전적 손실이 일정 수준을 유지하는 것과 법률로 요구하는 개인정보보호 기준을 최상위등급으로 유지하는 것이 기업간 개인정보 취약점의 편차를 보완할 수 있는 방법으로 제시된다.
As there has been growing interests in PHR-based personalized health management project, various institutions recently explore safe methods of recording personal medical and health information. In particular, innovative medical solution can be realized when medical researchers and medical service institutes can generally get access to patient data. As EMR data is extremely sensitive, there has been no progress in clinical information exchange. Moreover, patients cannot get access to their own health data and exchange it with researchers or service institutions. It can be operated in terms of technology, yet policy environment are affected by state laws as well as Privacy and Security Policy. Blockchain technology-independent, in transaction, and under test-is introduced in the medical industry in order to settle these problems. In other words, medical organizations can grant preliminary approval on patient information exchange by using the safely encrypted and distributed Blockchain ledger and can be managed independently and completely by individuals. More apparently, medical researchers can gain access to information, thereby contributing to the scientific advance in rare diseases or minor groups in the world. In this paper, we focused on how to manage personal medical information and its protective use and proposes medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network for the safe PHR operation. Trusted Model for Sharing Medical Data (TMSMD), that is proposed model, is based on exchanging information as patients rely on hospitals as well as among hospitals. And introduce medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network. This system is a model that encrypts and records patients' medical information by using this permissioned Blockchain and further enhances the security due to its restricted counterfeit. This provides service to share medical information uploaded on the permissioned Blockchain to approved users through role-based access control. In addition, this paper presents methods with smart contracts if medical institutions request patient information complying with domestic laws by using the distributed Blockchain ledger and eventually granting preliminary approval for sharing information. This service will provide an independent information transaction and the Blockchain technology under test will be adopted in the medical industry.
가축 전염병 또는 세균 오염 등 먹거리의 안전성을 해칠 수 있는 위험 발생시, 신속하게 대응을 할 수 있는 이력추적 및 회수를 위한 서비스 기능의 정의가 필요하다. 그러나 국내산 축산물과 수입산 축산물을 통합 관리할 수 있는 유통체계 구축에 대한 종합적인 연구는 미흡한 상태이다. 이 논문의 목적은 유통환경의 변화에 대응하여, 축산물 거래의 안전성을 보장할 수 있는 축산물 이력추적 관리모델을 제안하는데 있다. 본 논문에서 제안한 축산물 이력추적 관리모델은 현재 거래명세서 추적모듈, 과거 생산유통이력 추적모듈, 회수대상 축산물 추적모듈 및 원산지 위조색출모듈로 구성된다. 이력추적 관리모델의 각 기능에 대한 평가지표를 제시하였으며, 제안한 이력추적 관리모델의 유효성 검증을 위하여 테스트용 시스템을 구현하고 각 기능을 평가하였다. 본 논문의 주요 기대효과로는 분산된 이력추적시스템 구축의 문제 해결방안의 제시 및 제안된 추적관리모델을 타 식품이력추적 시스템에도 확대 적용할 수 있다는 점을 들 수 있다.
게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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