• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.70-119
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• 2021

본고는 김정은 집권 이후 추진된 금융부문에서의 개혁조치에 주목하여 그 변화의 내용을 북한 문헌을 중심으로 분석하고 개혁수준을 평가하였다. 분석 결과, 김정은 집권 이후 북한은 중앙은행과 상업은행이 조직적·기능적으로 분리된 것으로 나타났다. 또한 기업은 은행계좌에서의 현금 인출 및 기업간 현금결제가 허용되는 등 종전의 무현금 화폐가 수동적 화폐(passive money)에서 구매력이 있는 능동적 화폐(active money)로 일부 기능할 수 있게 되었다. 중앙은행과 상업은행이 조직적·기능적으로 분리됨에 따라 중앙은행의 발권이 상업은행을 통한 화폐공급 방식으로 변화되었으며, 화폐유통구조의 변화도 함께 이루어져 상업은행의 신용창조 기능이 구현될 수 있게 되었다. 종합해보면, 사회주의계획경제의 은행 및 화폐·지급결제제도가 시장경제의 방식으로 변화되고 있음을 의미한다. 금융부문에서의 개혁은 제반 경제제도 변화를 뒷받침하고 공금융의 기능 회복을 위해 필요했던 것으로서 개혁수준의 측면에서는 진일보한 것이나, 아직 그 수준은 사회주의 체제 내에서의 변화인 과거 구소련의 페레스트로이카 시기 또는 중국의 개혁개방 초기와 유사한 것으로 평가된다. 북한의 금융개혁은 법제정 측면에서는 구소련 및 중국의 개혁 수준보다 우수하지만, 상업은행의 기능 구현 측면에서는 미흡하다. 또한, 계획경제가 유지되는 제도적 제약요인과 공금융에 대한 신뢰 결여 등은 변화된 금융제도의 실효성 및 발전성을 제한할 것으로 보인다. 본고의 분석결과는 북한에서 발간된 문헌에 기초하고 있다는 점에 유의할 필요가 있다. 즉, 최근의 변화가 김정은 집권 이후의 청사진으로 일부 지역에서 시범적으로 추진된 것인지, 전면적으로 추진되고 있는지에 대한 실상은 설명하지 못한다는 한계가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.66-75
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• 2023

최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제14권3호
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• pp.73-84
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• 2019

국내 중소기업 종사자들은 수십 년의 직장 근무경력에도 불구하고 퇴직 후 직장에서 쌓은 직무역량을 활용한 자영 업종에 진출하지 못하고 있다. 대기업과 달리, 중소기업은 당장 성과에 치중하다 보니 종사원의 중장기적인 직무역량 향상을 위한 시스템을 제대로 갖추지 못하고 있다. 중소기업 종사자들의 직무역량에 영향을 미치는 독립변수를 분석하여 중소기업 인사담당자를 위한 실무적인 시사점을 도출할 필요가 있다. 선행연구에서는 의료, 공무원, IT 등 특정 업종 분야에서 직무역량에 영향을 미치는 독립변수 분석은 있지만, 중소기업 종사자들에 대한 분석은 미흡한 실정이다. 본 연구는 중소기업 일반 종사자들의 직무역량을 종속변수로 하고 이에 영향을 미치는 독립변수를 선행연구에 기초하여 직무 적합성과 조직 공정성으로 설정했다. 이들의 하위 변수로는 직무 적합성에는 지식, 기술, 경험, 욕구를, 조직 공정성에는 분배, 절차, 배치 공정성을 각각 도출하였다. 국내 중소기업 종사자를 대상으로 2019년 2월~3월에 걸쳐 Likert 5점 척도에 의한 설문조사를 진행했으며, 323명으로부터 설문을 회수하여 SPSS와 AMOS 통계패키지를 활용하여 실증 분석하였다. 직무 적합성의 4개 하위 독립변수 가운데, 지식, 기술, 경험은 직무역량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 욕구는 그렇지 못한 것으로 나타났다. 조직 공정성의 3개 하위 독립변수 가운데, 배치 공정성은 직무역량에 유의한 영향을 미치지만, 분배와 절차 공정성은 그렇지 못한 것으로 나타났다. 중소기업 인사담당자는 채용, 배치, 승진 등 단계별로 지식, 기술, 경험, 배치 공정성 등의 독립변수를 적절히 활용하여 종사자들의 직무역량을 향상할 필요가 있다. 직무역량을 객관적으로 측정하지 못하는 본 연구의 한계를 극복하기 위해 향후 직무역량 모델링 연구가 필요하다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.