모바일 결제는 현금 및 신용카드에 대한 대안으로서, 전세계적으로 크게 주목받고 있다. 최근에는 모바일 기기를 통해 결제 서비스를 제공하는 핀테크가 이슈가 되고 있지만, 국내에서는 아직 모바일 간편 결제 시스템이 널리 이용되지는 않고 있다. 모바일 간편 결제 시스템의 활성화를 위해서는 시스템에 대한 신뢰 형성이 매우 중요한 요소이기 때문에 다차원적인 신뢰요인을 분석하기 위해 계층적 신뢰모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 모바일 간편 결제 시스템의 전반적 신뢰에 영향을 미치는 신뢰 요인을 살펴보기 위해 설문을 진행하였고, 연구 결과 인지적 신뢰, 감성적 신뢰, 시스템 품질에 대한 신뢰가 전반적 신뢰에 영향을 미치고, 전반적 신뢰는 지속사용의도에 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
본 논문은 필기체 한글인식에 적합한 모듈화된 부분연결 다층신경회로망 구조를 제안한다. 세가지 특징 벡터들에 대한 세 개의 부분연결 다층신경회로망 인식기를 구성하고 이를 통합하기 위한 또 하나의 부분연결 신경회로망을 결합시킴으로써 인식률을 높일 수 있도록 설계하였다. 각각의 부분연결 다층신경회로망은 한글의 이차원적 특징을 잘 반영할 수 있도록 입력층을 10개의 수용영역으로 분할하고 입력층과 은닉층 사이를 부분 연결하였다. 결합단계에서 새로운 부분연결 신경회로망을 도입하고, 그 입력으로 이미 학습된 세 개 인식기의 은닉층 출력을 이용하여 재학습한다. 제안된 인식기의 성능을 평가하기 위해서 전표처리에 많이 사용되는 한글 문자 18개를 선정하여 평가하였다.
공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로써 미국 산업용 전기의 약 30%를 소비하고 있으며, 소비전력 절감을 위해 고급화된 기술 방안들이 제시되고 있다. 압축공기 변화량의 진폭변동이 작을 경우 시스템 안정성이 증가하며, 소비전력을 절감시켜 효율적인 에너지 시스템 설계를 가능하게 한다. 일반적으로 통계적 분석에서는 데이터의 분포를 정규분포, 로그정규분포, 감마분포 등을 이용하여 나타내지만, 압축공기 변화량을 나타내는 데이터처럼 긴 꼬리를 가지는 경우, 한 가지의 분포를 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 압축공기의 변화량과 관련된 데이터를 두 개의 영역으로 나눈 혼합분포함수를 적용하여 평균전력 절감 가능성을 제시하였다. 이는 압축공기 변화량이 충분히 큰 수를 초과하는 영역에서는 가우시안 분포보다는 일반 파레토 분포가 더 정확한 퀀타일 값을 추정하는 데에 적합하기 때문이다.
본 논문은 신용카드 사용이 고착화되어 있는 한국의 환경이 핀테크 간편결제 수용의도에 영향을 미치는지에 관해 연구하였다. 의무수납제와 같은 신용카드 사용을 장려하는 제도는 신용카드 사용을 고착화시키고 인프라를 구축시켜 새로운 결제수단인 모바일 간편결제 수용에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구는 기술수용모델을 바탕으로 신용카드의 용이성, 유용성에 접근성과 안정성 변수를 확장하여 검증을 시도했다. 신용카드의 고착도를 매개효과로 그리고 신용카드 의무수납제도를 조절효과로 설정하였다. 연구 결과 신용카드 사용의 인지된 용이성, 유용성, 접근성이 간편결제의 이용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한, 신용카드사용의 유용성과 접근성이 소비자 고착도를 매개로 하여 모바일 간편결제 이용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것을 확인하였다.
본 연구는 핵심어 카드 제작 및 수업시연 온라인 평생교육프로그램이 시간제 발달장애 근로자의 직장출근준비기술에 미치는 효과를 검증하는 데에 목적을 두어 실시되었다. 연구 대상은 시간제로 식당사업체에 근무하고 있는 세명의 발달장애 근로자들이며, 이들이 거주하는 가정과 지하철역을 실험 환경으로 구성하였다. 연구 방법은 단일대상연구를 사용하였으며, 이에 따라 기초선, 중재, 유지를 실험의 설계 조건으로 반영하였다. 연구 결과, 연구 대상들은 핵심어 카드 제작 및 수업시연 온라인 평생교육프로그램을 통하여 직장출근준비기술을 효과적으로 습득 및 유지한 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 본 연구는 구성된 독립변인과 종속변인이 상호간에 갖는 유의미한 기능적 관계가 타당하다는 측면을 논의 및 결론지을 수 있었다.
QR코드는 간단한 명함이나 URL 등 다양한 형태로 사용되어 왔다. 최근 코로나19 팬데믹의 영향으로 방문 및 출입 기록을 통한 이동 경로를 추적하기 위해 QR코드를 사용하게 되면서 QR코드의 사용량이 급증하였다. 이렇듯 대부분의 사람들이 대중적으로 사용하게 되면서 위협에 항상 노출되어 있다. QR코드의 경우 실행을 하기 전까지 어떠한 행위를 하는지 알 수 없다. 그렇기 때문에 악성URL이 삽입된 QR코드를 아무 의심없이 실행을 하게 되면 보안 위협에 바로 노출되게 된다. 따라서 본 논문에서는 QR코드를 스캔할 때 악성 QR코드인지를 판단한 후 이상이 없을 경우에만 정상적인 접속을 할 수 있는 클라우드 기반 악성 QR코드 탐지 시스템을 제안한다.
최근 높은 보안성과 휴대성을 지니고 있는 IC카드를 이용해 전자지갑을 구현하고, 여기에 기존의 현금과 동일한 가치를 지니는 전자화폐를 저장하여 전자거래에 즉시 이용할 수 있도록 한 IC카드 기반 전자화폐 시스템이 주목 받고있다. 이러한 전자화폐 시스템은 금액정보를 비롯한 모든 거래정보가 디지털 형태로 저장되고 네트워크를 통해 전송되는데, 디지털 정보는 특성상 제3자에 의해서 위조되거나 변조될 위험이 매우 높다. 따라서 전자화폐 시스템에서는 안전성과 신뢰성이 매우 중요한 요소이며, 특히 인터넷에서 전자화폐를 이용할 경우에는 보다 높은 강도의 안전성이 요구된다. CEPS 전자화폐 시스템은 비자사에서 제안한 IC카드 기반의 전자화폐 시스템이며, EMV 표준을 수용하여 EMV 보안구조를 따르고 있다. 그러나 EMV 보안구조는 인터넷 환경을 고려하여 설계되지 않았기 때문에 인터넷에서 사용하기에 적합하지 않다 이에 본 논문에서는 EMV 보안구조를 분석하고 보완하여 인터넷에서 사용할 수 있는 CEPS 전자화폐 시스템을 설계 및 구현하였다.
외국인 관광객의 편의를 제공하기 위하여 개발 판매되었던 M-pass(왹국인 전용카드)의 이용률은 최근5년간 서울방문객의 0.051 %에 불과 하였다. 이렇게 저조한 판매마저도 코로나 19로 인하여 2020년 경우 0.024 % 수준으로 하락하였다. 성과부진의 원인은 국토부와 카드발행사가 교통운영기관을 배제하고 추진하였고 홍보부진과 가격결정의 불합리성, 소수의 판매장소 한정 등이 문제점으로 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Digital Matketing 체계의 구축과 함께 모든 관련기관의 참여와 의견이 반영된 새로운 상품 개발 등의 경영전략이 필요한 것으로 연구결과 나타났다. 본 연구로 포스트코로나 시대 외국인 서울관광객의 편의 제공 뿐만아니라 지하철 운영기관의 경영개선에 도움이 될 수 있기를 기대 한다.
모바일 쿠폰과 멤버십 카드를 통합적으로 관리하는 모바일 지갑은 사용 편리성과 경제적 혜택으로 인해 빠르게 성장하고 있는 모바일 서비스 중의 하나이다. 그러나 빠른 성장에도 불구하고 모바일 지갑을 지속적으로 사용하지 않는 단기 사용자의 증가는 모바일 지갑 서비스 제공자들이 수익창출을 위해 해결해야 할 주요한 문제점이 되고 있다. 본 연구에서는 모바일 지갑 사용자의 서비스 사용기간을 늘리기 위한 주요 고려사항을 도출하기 위해, 모바일 지갑 사용자의 지속적인 사용의도에 영향을 주는 요인을 이익(Benefit)과 비용(Sacrifice)측면으로 나누어 종합적으로 분석 가능한 VAM(Value-based Adoption Model)을 적용하여 검증하였다. 연구결과, 이익 측면에서는 유용성, 가치표현, 인지된 보안과 즐거움이 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 비용 측면에서는 기술의 복잡성이 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 지각된 가치는 지속사용의도와 유의한 관계를 갖는 것으로 검증되었다. 본 연구결과를 활용해 모바일 지갑 서비스 제공자가 단기 사용자를 위한 서비스의 개선 및 마케팅 시에 기능 측면뿐만 아니라 감성적 측면의 요인들까지 고려할 수 있을 것으로 기대한다.
고객 기반의 산업에서 고객 Retention은 기업의 경쟁력이라 할 수 있으며, 고객 Retention을 높이는 것은 기업의 경쟁력을 높이는 것이라 할 수 있다. 따라서, 미래 휴면 고객을 잘 예측하여 관리하는 것은 기업의 경쟁력을 높이는데 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 신규 고객을 유치하는데 필요한 비용이 기존 고객을 Lock-in 시키는데 드는 비용 보다 많은 것으로 알려져 있기 때문이다. 특히, 수 많은 카드사가 존재하는 국내 카드 산업의 휴면 카드를 관리하고자 정부에서 휴면 카드 자동 해지 제도를 도입하고 있으며, 카드 산업에서 휴면 고객을 관리하는 것이 무엇보다 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하기 위해 Recurrent Neural Network (RNN)방법론을 사용하였으며, RNN방법론 중에서 긴 시간을 효율적으로 학습할 수 있는 Long-Short Term Memory (LSTM)을 활용하였다. 또한, 통합기술수용이론 (UTAUT)을 입각하여 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하는데 필요한 변수를 재정의하였다. 그 결과 안정된 모형의 정확도와 F-1 score를 얻을 수 있었으며, Hit-Ratio를 통하여 모형의 안정된 결과를 입증하였다. 기존 연구에서 지적된 통합기술수용이론 (UTAUT)에서 발생 될 수 있는 인구통계학적 정보의 조절 효과도 발생 되지 않은 것을 보였으며, 이로 인해 통합기술수용이론(UTAUT)를 이용한 변수 선정 모형에서 LSTM을 이용한 휴면 고객 예측 모형은 편향되지 않고 안정된 결과를 가져다 줄 수 있다는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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