• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.65-70
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• 2020

Peer-to-Peer 망에서 디지털 콘텐츠를 거래와 암호화폐를 발행할 수 있는 신뢰망인 비트코인이 출현된 후, 거래 성능을 향상시키기 위해 많은 블록체인이 개발되었다. Joseph Lubin이 이런 Transaction Per Second (TPS) 만 강조한 블록체인 망에 탈중앙화 지수라는 개념을 최근 보완하여 Decentralization TPS (DTPS)를 제안하였지만, TPS에 대한 가중치가 여전히 크고 확장 트릴레마 중 하나인 보안 이슈를 충분히 고려하지 않았다. 본 논문은 블록체인 크기, 고아 블록률과 평균 블록 크기를 고려하여 새로운 신뢰 메트릭을 제안하고, 시그모이드 함수 및 최적화 기법으로 블록체인 망의 만족도를 극대화하기 위한 최적의 블록체인 크기를 제시했다. 인기 있는 블록체인 망들과 비교하여 기존 Lubin의 신뢰 모델보다 향상된 성능을 보였으며, 비트코인 계열의 블록체인 망이 이더리움 보다 나은 최적의 데이터 볼륨과 신뢰 만족도를 제공했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1525-1540
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• 2015

금융 산업과 IT 기술의 결합으로 지불 방법이 간편화됨에 따라 소비자의 지불 수단이 현금 결제에서 신용카드, 모바일 소액결제, 앱카드 등을 이용한 전자결제로 변화되고 있다. 이에 전자금융결제를 악용하여 이상거래를 시도하는 사례가 증가하는 추세로, 금융사는 이상거래로부터 소비자를 보호하기 위해 FDS(Fraud Detection System)를 구축하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 이용자 정보와 결제 정보를 분석하여 높은 정확도로 이상거래를 식별하는 것이 목표이다. 본 연구에서는 결제로그 분석 및 데이터 마이닝을 이용한 이상거래 탐지 연구 동향을 조사하였으며, 이상거래 탐지에 사용된 데이터 마이닝 알고리즘을 정리하고 이상거래 탐지 연구를 사용된 데이터 셋, 알고리즘, 연구 관점으로 분류하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.533-542
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• 2001

본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 발생하는 실시간 이동 트랜잭션을 처리하기 위한 트랜잭션 관리자의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 스케줄링 기법은 기존은 종료시한만 고려하던 방법과는 달리 이동 호스트 때문에 발생하는 실시간 데이터의 유효성도 함께 고려하여 트랜잭션의 실행여부를 판단한다. 그 후, 트랜잭션의 중요도와 종료시한을 고려한 우선순위 큐에 최적의 실행 윈도우를 생성하여 스케줄링하고, 실행될 트랜잭션을 선택할 때 이동 호스트와의 접속 단절을 고려한다. 따라서 제안된 기법은 실시간 데이터의 유효성 제약조건 위반에 따른 트랜잭션의 철회 후 재시작을 감소시키며, 종료시한을 만족시키는 실시간 이동 트랜잭션의 중요도의 합을 최대로 하는 장점을 가진다 또한 제안된 기법은 성능 평가를 통해서 기존의 기법에 비하여 실시간 이동 트랜잭션의 종료시한 만족 비율이 20% 정도 향상됨을 보였다. 이 기법은 이동 통신, 응급 재난 구조 시스템등에서 발생하는 실시간 이동 트랜잭션의 관리자의 스케줄링 기법으로 적합하다.

• 정보관리학회지
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• 제21권2호
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• pp.169-187
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• 2004

미래 도서관의 패러다임이 정보소장에서 정보접근으로 변화됨에 따라 도서관상호협력과 문헌제공서비스의 중요성이 증가하고 있다. 이를 위하여 개별 도서관들은 자료의 구입예산을 절감하고 도서관정보서비스의 질적인 향상을 물론 이용자의 정보서비스에 대한 만족도를 제고한다는 점에서 문헌제공서비스의 활용은 상당한 장점이 있다. 본 연구는 문헌제공서비스의 효과적인 수행과 이용을 위한 국내 이용자들의 문헌제공서비스 트랜잭션 데이터 분석을 통하여 문헌제공서비스의 이용추이와 동향을 예측하고, 여기에 나타난 그들의 요구변화를 검토하여 국내 도서관 및 정보센터의 문헌제공서비스의 질적인 향상과 이용자 만족도 제고에 사용할 수 있는 근거 자료를 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 KISTI-DDS의 실제 이용데이터를 활용하여 문헌제공서비스의 연도별, 지역별, 이용계층별 차이를 분석하였으며, 자료유형별 복사추이도 관찰하였다. 또한 이용자들이 원문복사를 제공하는 복사 제공기관과 원문입수방법을 검토하고 연도별, 이용계층별로 의미있는 차이가 있는지를 분석하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.31-40
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• 2021

The increasing number of credit card fraud cases has become a considerable problem since the past decades. This phenomenon is due to the expansion of new technologies, including the increased popularity and volume of online banking transactions and e-commerce. In order to address the problem of credit card fraud detection, a rule-based approach has been widely utilized to detect and guard against fraudulent activities. However, it requires huge computational power and high complexity in defining and building the rule base for pattern matching, in order to precisely identifying the fraud patterns. In addition, it does not come with intelligence and ability in predicting or analysing transaction data in looking for new fraud patterns and strategies. As such, Data Mining and Machine Learning algorithms are proposed to overcome the shortcomings in this paper. The aim of this paper is to highlight the important techniques and methodologies that are employed in fraud detection, while at the same time focusing on the existing literature. Methods such as Artificial Neural Networks (ANNs), Support Vector Machines (SVMs), naïve Bayesian, k-Nearest Neighbour (k-NN), Decision Tree and Frequent Pattern Mining algorithms are reviewed and evaluated for their performance in detecting fraudulent transaction.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.277-299
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• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.229-241
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• 2015

Nowadays, an open-market which provides sellers and consumers a cyber place for making a transaction over the Internet has emerged as a prevalent sales channel because of convenience and relatively low price it provides. However, there are few studies about CRM strategies based on VIP consumers for an open-market even though understanding VIP consumers' behaviors in open-markets is important to increase its revenue. Therefore, we propose CRM strategies targeted on VIP customers, obtained by analyzing the transaction data of VIP customers from an open-market using data mining techniques. To that end, we first defined the VIP customers in terms of recency, frequency and monetary (RFM) values. Then, we used data mining techniques to develop a model which best classifies and identifies infiluential factors customers into VIPs or non-VIPs. We also validate each of promotion types in the aspect of effectiveness and identify association rules among the types. Then, based on the findings from these experiments, we propose strategies from the perspectives of CRM dimensions for the open-market to thrive.

• 대한안전경영과학회지
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• 제10권4호
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• pp.189-198
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• 2008

At present, companies write daily work record or use bar-code in order to collect distribution flow data in real time. However, it needs additional works to check the record or read the bar-code with a scanner. In this case, human error could decrease accuracy of data and it would cause problems in reliability. To solve this problem, RFID (Radio Frequency Identification) is introduced in many automatic recognition sector recently. RFID is a technology that identification data is inserted into micro-mini IC chip and recognize, trace, and manage object, animal, or person using wireless frequency. This is being emerged as the core technology in future ubiquitous environment. This study is intended to suggest RFID application method in franchise business. Traceability and visibility of individual product are supplied based on EPCglobal network. It includes DW system which supplies various assessment data about product in supply chain, financial transaction system which is based on product transaction and position information, and RFID middleware which refines and divides product data from RFID tag. With the suggested application methods, individual product's profile data are supplied in real time and it would boost reliability to customer and make effective cooperation with existing operation systems (SCM, CRM, and e-Business) possible.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.63-70
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• 2014

본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.783-798
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• 2004

제한된 무선통신 대역폭 및 불완전한 무선통신 인프라, 이동 단말기의 배터리 용량 등과 같은 이동 컴퓨팅 환경의 고유한 특성으로 인해 이동 단말기에서 실행되는 e-비즈니스 응용은 잦은 접속단절에 직면하게 된다. 또한 고가의 무선통신 비용이나 잦은 무선 통신으로 인해 급격하게 소모되는 이동 단말기 전력을 절약하기 위해 자발적인 접속단절 상태에서 동작하기도 한다. 본 연구에서는 데이터비축을 이용하여 대부분 접속 단절 상태에서 이동 단말기에서 자치적으로 이동 트랜잭션을 처리하면서도 데이터 중복과 네트워크 분할로 인해 발생가능한 일관성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 분할 동기화 이동 트랜잭션 모델을 제안한다. 분할 동기화 이동 트랜잭션 모델은 이동 트랜잭션을 컴포넌트 단위로 분할한 후, 서버에서의 사용 가능성과 충돌 가능성을 고려하여 컴포넌트 트랜잭션들로 동기화 우선순위를 할당하고 우선순위가 높은 컴포넌트 트랜잭션들부터 동기화를 우선 실시하여 부분 결과를 공개한다. 결과적으로 이동 클라이언트에서 변경한 데이터에 대한 서버에서의 가용성을 높이고, 중요도가 낮은 부분은 이동 단말기의 제한된 자원 및 무선 대역폭과 고가의 통신 요금 등을 고려하여 서버에 늦게 반영함으로써 무선 대역폭 및 컴퓨팅 자원의 활용도를 극대화시키는 효과를 기대할 수 있다.