• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.143-151
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• 2020

제 5의 전장이라고 불리는 사이버 전장은 육·해·공·우주의 기존 물리 전장과 달리, 지형적인 정보를 기반으로 하지 않으며 각 정보간 긴밀한 연관 관계를 갖는 특징을 갖고 있다. 사이버 전장은 물리 전장에 위치한 장비의 네트워크 연결 정보를 기반으로 생성되므로 지형 정보와 완전히 분리되어 있지 않으면서도, 물리적 공간 제약을 넘어서 네트워크 토폴로지 기반의 논리적인 연결 상태와 OS 및 SW의 취약점 등에 의존적인 특징을 가진다. 그러므로 사이버 전장의 상황인식을 위한 정보 분석은 지리적이거나 논리적인 특정 정보 분석으로는 제한적이며, 여러 도메인의 상황을 한 눈에 인식할 수 있는 형태로 정보가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 사이버 전장에서의 지휘통제를 위해 반드시 필요한 사이버작전 상황도 개발에 관한 연구를 기술한다. 특히 멀티레이어드 개념을 적용한 시각화 기술을 기반으로 지리정보를 비롯한 사이버 자산, 위협, 임무 등 상호 연관분석이 필요한 여러 계층의 정보를 상황도에서 직관적으로 도시할 수 있는 아키텍쳐를 제안한다. 본 연구를 통해 사이버작전 수행을 위해 필요한 지휘결심 지원 정보들이 도시요소로 표현되어, 복잡하고 이해하기 어려운 사이버 전장에서 지휘관이 신속하고 정확하게 지휘통제를 수행할 수 있도록 지원하는 상황도 구조를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권8호
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• pp.249-258
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• 2022

비트코인이 등장한 이후, 다양한 가상자산이 가상자산 거래소의 가상자산 서비스를 통해 활발하게 거래되고 있다. 최근 가상자산거래소에 대한 보안사고가 자주 발생하고 있어 정부는 가상자산 거래소의 정보보호 강화를 위해 Information Security Management System (ISMS) 인증획득을 의무화하고 있으며, 이를 위한 56개 특화항목을 추가로 제정하였다. 본 논문에서는 ISMS와 암호화폐를 이용하는 모든 정보시스템에 대한 요구사항을 담고있는 CryptoCurrency Security Standard (CCSS)의 도메인 중요도를 비교하고 상호매핑을 한 후 그 결과를 분석하여 각 인증제도의 특성을 통찰하였으며, 도출된 개선항목의 중요도 평가를 통해 개선항목에 대한 우선순위를 High, Medium, Low 등 3단계로 분류하여 High Level 4가지 항목에 대한 개선사항들을 도출하였다. 이러한 결과는 가상자산 및 정보시스템 보안에 대한 우선순위를 제공하고 인증항목 개선에 대한 방법 및 체계적인 의사결정을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 가상자산서비스에 대한 신뢰성 및 안전성을 제고하여 가상자산 거래 활성화에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제19권3호
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• pp.201-228
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• 2017

정보자산에 심각한 피해를 입힐 수 있는 보안 취약점 정보는 상품으로서 가치를 갖게 되었으며 취약점마켓이 형성되었다. 이러한 보안 취약점 정보는 심각성과 중요도에 따라 취약점마켓에서 수백 달러부터 수십만 달러로 거래되고 있으며 종류와 범위는 다양해지고 있다. 본 연구는 취약점마켓과 해커에 관한 선행연구를 토대로 보안 연구자의 취약점 연구동기와 취약점마켓 이용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 실증 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 취약점 연구 자기효능감은 몰입, 화이트마켓 이용의도, 블랙마켓 이용의도에 유의한 영향을 미치고 인지된 이익에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 둘째, 몰입은 인지된 이익과 블랙마켓 이용의도에 유의한 영향을 미쳤으나 화이트마켓 이용의도에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 셋째, 인지된 이익은 화이트마켓 이용의도와 블랙마켓 이용의도에 모두 유의한 영향을 미쳤다. 넷째, 취약점 연구 자기효능감은 몰입을 매개로 인지된 이익에 유의한 영향을 미쳤다. 다섯째, 몰입은 인지된 이익을 매개로 화이트마켓 이용의도와 블랙마켓 이용의도에 모두 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구는 취약점 연구경험이 있는 보안 연구자의 행동 예측에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.34-42
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• 2008

정확한 지리위치 좌표를 나타내는 기준점은 국가의 중요한 자산으로써 전국토의 측량과 기타 측량 사업에 사용되고 있다. 유비쿼터스 기술의 발전으로 위치정보는 우리 생활에서 중요한 역할을 하고 있다. 현재 RFID (Radio-Frequency Identification)와 같은 유비쿼터스 기술을 기준점 관리 시스템에 융합함으로써 관리의 효율성을 제고하기 위해 여러 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 데이터 관점에서 기준점 관리를 위한 호환성과 효율적인 검색에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 온톨로지 기술을 사용하여 기준점 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 데이터 모델링을 구축하고 그의 적용 방안에 초점을 두어 연구한다. 제안된 온톨로지 기반의 검색 시스템은 계층적 검색으로 사용자의 반복된 검색 수행을 줄일 수 있고, 연관 검색으로 검색 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 사용자 인터페이스와 관련된 소스 코드를 수정하지 않고 카테고리와 속성의 항목을 편집할 수 있는 효과적인 검색 시스템 구축 방법을 제안한다.

• 경영정보학연구
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• 제14권2호
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• pp.21-46
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• 2012

기술발달에 따라 기업들의 정보시스템에 대한 의존도가 높아지고 있는 만큼 보안위험에 노출될 확률도 더 높아져 보안위험관리에 대한 개발과 강화가 어느 때보다 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 조직 내에서 자발적으로 보안위험관리 활동을 실행하고 있는 기업을 대상으로 보안관리 인지 요인의 6가지 변수가 보안위험관리 인지와 보안위험관리 개발의지에 어떤 영향을 주는지 나아가 이 두 가지 요소가 조직의 보안위험관리 실행에 어떤 영향을 미치는지를 실증적으로 증명하고자 하였다. 보안관리 인지 요인의 6가지 변수로는 조직원의 보안관리행동, 보안의무준수, 지각된 이득, 지각된 희생, 사회적 압력, 보안위험경험을 제안하고 이 변수들이 보안위험관리 인식과 개발의지에 나아가 보안위험관리 실행에 어떤 영향을 주는지에 대해 검증하였다. 가설검증을 위해 국내기업들을 대상으로 설문조사를 실시하여 237부의 데이터를 수집하여 PLS 방법으로 분석하였다. 그 결과 제안된 6가지 인지 요인 중 지각된 희생을 제외한 모두가 보안위험관리 인식 및 개발의지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 보안위험관리 수행 역시 인식 및 개발의지와 상관관계를 형성하는 것으로 나타났다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제46권2호
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• pp.26-45
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• 2013

최근 스마트폰 보급이 3천만 대를 넘어서고, 증강현실(Augmented Reality) 기술에 대한 관심이 높아지면서, 많은 분야에서 증강현실 기술과의 접목이 시도되고 있다. 문화유산 분야도 그 중에 한 분야이며, 그동안 인터넷이나 3D 기술 등을 이용하여 구축되던 문화유산도 이용자가 보다 현실감 있게 체험할 수 있는 증강현실 기술로 빠르게 전환되고 있다. 국내외 관광객들로 늘 붐비는 서울의 궁궐들은 턱없이 부족한 문화유산 해설사나 리플릿 등 단조로운 안내서비스로 일관하고 있어, 모바일 시대에 좀 더 입체적이고 종합적인 안내서비스 제공이 요구되고 있다. 본 연구에서는 증강현실 기술을 활용하여 덕수궁 관광안내서비스 앱(App)구축에 적용하였으며, 지금까지 위치기반 증강현실 기술보다 앞서는, 비 마커(Markerless)기반 증강현실 인식기술을 실제로 덕수궁의 다양한 건축물에 적용하여 구현하였다. 현실 세계에 있는 궁궐 현판이나, 문양, 입체물인 임금님의 좌대 등 특정 이미지를 인식하여 가상의 세계로 전환(트래킹, Tracking)하여 훼손된 문화재를 3D로 재현하고, 과거의 사진과 현재 건물을 합성하여, 그 당시의 시대적인 모습을 엿볼 수 있게 해줌으로써 현실감과 몰입감을 높이고 흥미를 유발함으로써, 문화재 관람이나 역사를 쉽게 이해시켜주는 효과가 있다. 또한 스마트폰에서 스토리텔링 기반의 문화유산 구현을 통해 증강현실(Augmented Reality)이라는 IT 신기술과 인문학과의 융합(Convergence)을 시도하여, 증강현실 기술이 실제 현실 세계를 기반으로 무한한 창의성을 발휘할 수 있다는 강점이 있음을 입증할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.851-868
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• 2012

2008년 금융위기 이후 지속된 부동산 경기침체의 여파로 금융회사의 부동산 프로젝트 파이낸싱 대출의 부실화가 확대되면서 금융시장이 여전히 불안한 모습이다. 특히 서민금융기관의 불법행위가 드러난 후 경제주체들의 시장불안 심리가 증가하고 금융시장의 혼란이 가중되는 등 국가경제 전반에 걸쳐 잠재적 위험이 증가하고 있다. 이와 같이 경기침체가 장기화됨에 따라 수익구조 및 자금조달 능력이 취약한 서민금융기관은 부실자산을 은폐하기 위해 다양한 수단으로 불법행위를 저지른다. 특히 대주주 및 동일차주에 대한 대출은 대부분 제3자 명의의 차명계좌를 이용하기 때문에 사전 적발이 쉽지 않다. 따라서 타인명의 불법대출을 효과적으로 탐지하기 위해서는 대출 차주들 간의 연관성 분석을 통해 서로 관련성이 높은 차주들을 하나의 대출로 군집화하여 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 최근 사회학 위주로 연구되고 있는 소셜 네트워크 분석을 금융사기에 대한 수사 영역으로 확장하여 대출차주들 간의 연관성 분석을 통해 금융회사들의 불법대출을 사전 탐지하는 분석기법을 소개한다. 이 분석기법은 금융당국 및 수사기관 등의 현장검사 또는 조사에서 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.215-242
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• 2014

본 연구는 사회기반 시설과 관련된 우리나라 국가회계기준을 살펴보고, 자산관리관점에서 회계정보가 활용되기 위해서는 어떠한 개선노력이 필요한지 논의하고자 한다. 이를 위하여, 우리나라보다 먼저 사회기반 시설에 대하여 자산관리를 도입한 미국, 호주, 뉴질랜드의 회계기준을 검토하고, 우리나라 지방자치단체 중에 하나인 A시의 사회기반 시설관련 회계정보에 대하여 살펴보았다. 우리나라는 사회기반 시설을 유형자산의 하나로 보고 있으며, 회계처리기준도 유사하다. 다만, 지속적인 유지 관리로 자산의 용역잠재력이 유지될 수 있는 경우에는 감가상각을 하지 않는 감가상각대체자산을 규정하고 있다. 이와 유사하게 미국은 수정접근법을, 호주와 뉴질랜드는 대체적인 감가상각방법을 도입하여 사회기반 시설의 특성을 잘 반영할 수 있는 회계처리기준을 적용하고 있다. 사회기반 시설은 노후화나 관리부실로 인한 위험이 사회적비용에 미치는 영향이 크기 때문에, 지속적이고 장기적인 자산관리접근법으로 관리하는 것이 필요하다. 이미 해외 여러 나라들이 사회기반시설에 대하여 예방적인 자산관리방법을 적용하고 있으며, 이에 대한 전문가들의 육성과 지원이 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 우리나라는 발생주의 국가회계가 도입된 시기가 짧고 지방자치단체의 경우에는 지방회계처리지침에 준하여 회계처리하고 있어, 예방적 자산관리방법에 대한 재정비가 요구된다. 이는 자산관리의 토대가 되는 자산가치, 유지비, 관련 비용 등에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있게 한다. 더불어 해당자산의 용역잠재력의 소비행태를 잘 반영할 수 있는 대체적인 감가상각방법의 개발이 수행되어야 할 것이다.