• 지역연구
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• 제31권2호
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• pp.63-77
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• 2015

전월세 가격의 변화 및 월세화의 진전이 임차인들의 후생에 미치는 영향을 분석하였다. 2014년의 경우 전월세 가격의 변화에 의해 임차인의 후생은 약 6600억 원 감소한 것으로 계산되었다. 임차인들의 후생변화에 미치는 월세안정화 정책의 효과는 전세안정화 정책의 약 1.47배에 달해 월세안정화정책이 더 효과적인 것으로 나타났다. 모의실험의 결과 임대차 거래에서 월세가 차지하는 비중의 증가, 월세화 속도의 감소, 금리 하락, 월세보증금 비율의 하락, 전세금 중 차입금의 비율의 하락 등은 월세안정화 정책의 중요성을 증가시키는 것으로 나타났다. 이는 월세화의 진전이 임차인들의 후생에 미치는 부정적인 영향을 최소화하기 위해 전세보다는 월세를 안정화시키는 다양한 정책을 수행하는 것이 더 효과적일 수 있음을 나타낸다.

• Agribusiness and Information Management
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• 제4권1호
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• pp.24-31
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• 2012

This case study investigates the KIKO currency option that has been a social issue in recent years among developing countries, especially Korea, where the financial derivatives market is in a state of rapid growth. The forward transaction which becomes a basis of derivatives is intended to hedge risks that may be caused by a future change in asset prices. Although it originates from a simple form of agricultural transactions, there currently exists a variety of derivatives in more sophisticated forms. In the Korean agricultural industry, the need to use such derivatives is great, as there is a huge risk of price fluctuation in agricultural products due to frequent adverse weather. In addition, many developing countries with export-led industrial structures similar to Korea's, of necessity must resort to currency hedging as a method of reducing relevant risk. However, in most cases, the lack of understanding about financial derivatives results in an inappropriate application of these derivatives. The KIKO in this study represents such cases. Since 2007, KIKO has been sold in Korea to many small- and medium-sized export companies for the purpose of currency hedging when the exchange rate between the Korean won and the U.S. dollar was in a downward spiral. The main focus of this study is a case which is most representative of KIKO. As inflation rapidly increased during the financial crisis in the U.S. at the end of 2007, derivatives became a hot issue in the courts rather than in the financial markets. This case study investigates what KIKO and the fierce legal debates over it imply, from the perspective of the option of value evaluation in order to suggest not only a direction in which companies can utilize financial derivatives, but also a roadmap for the future derivatives market.

• 기술혁신학회지
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• 제13권2호
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• pp.282-309
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• 2010

최근 기술무역에 의한 기술도입은 글로벌 시대에서 핵심적인 기술혁신전략이라고 할 수 있으며, 기술도입의 현황분석을 통해 국가의 기술정책을 수립하는 것은 국가경쟁력 확보에 매우 중요한 요소라고 볼 수 있다. 그러나 기술무역에 대한 연구들의 대부분은 기술무역의 특성파악과 거시적인 현황 및 파급 효과분석에만 초점을 맞추고 있어, 실질적으로 국가의 정책을 수립하는 데에는 이론적/실무적 배경을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한국은행의 '기술도입대가 지급현황' 데이터를 활용하여 지식경제부의 통합기술청사진에서 사전에 정의된 31개 중점기술분야에 대해 기술집중도, 기업집중도, 국가집중도를 분석하고, 기술별 거래되는 기술유형과 기술도입거래대가 유형을 분석하였다. 이를 통해, 기술분야별로 기술거래가 특정 하위기술, 기업, 국가에 집중되는 정도를 분석하고, 기술거래유형의 특성을 분석하여 국내산업의 기술도입 특성을 도출하였다. 본 연구의 결과는 국가에서 기술의 수출 및 수입에 관련된 기술정책을 수립하는 영역에서 뿐만 아니라 국내산업의 기술혁신 특성을 분석하기 위한 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1306-1325
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• 2019

As the world is moving towards digitization, data is generated from various sources at a faster rate. It is getting humungous and is termed as big data. The financial sector is one domain which needs to leverage the big data being generated to identify financial risks, fraudulent activities, and so on. The design of predictive models for such financial big data is imperative for maintaining the health of the country's economics. Financial data has many features such as transaction history, repayment data, purchase data, investment data, and so on. The main problem in predictive algorithm is finding the right subset of representative features from which the predictive model can be constructed for a particular task. This paper proposes a correlation-based method using submodular optimization for selecting the optimum number of features and thereby, reducing the dimensions of the data for faster and better prediction. The important proposition is that the optimal feature subset should contain features having high correlation with the class label, but should not correlate with each other in the subset. Experiments are conducted to understand the effect of the various subsets on different classification algorithms for loan data. The IBM Bluemix BigData platform is used for experimentation along with the Spark notebook. The results indicate that the proposed approach achieves considerable accuracy with optimal subsets in significantly less execution time. The algorithm is also compared with the existing feature selection and extraction algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1139-1145
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• 2018

검찰청의 2014년 통계에 의하면 자전거 이용자의 53%가 도난 경험이 있다고 응답하였다. 우리나라의 자전거 도난 율이 높은 이유는 자전거 관리 시스템이 없기 때문이다. 이는 자동차처럼 차대번호를 활용하여 자전거를 관리하지 않기 때문이다. 대부분의 사람들은 자전거에 차대번호가 있는지 모르기 때문이다. 구매자가 자전거 관리 블록체인 시스템에 자전거를 등록하게 된다면 누구나 체인에 등록 된 정보를 조회할 수 있어, 차대 번호만 기입하면 누구의 자전거인지 확인할 수 있다. 또한 사고가 발생하면 블록체인(Blockchain)은 자전거와 관련된 모든 정보를 관리하기 위해 자동차와 같이 어떤 장비가 교체되고 있는지를 기록한다. 이렇게 되면 중고 거래를 할 때 소비자는 사고 이력이 있던 제품인지 조회 할 수 있어 현명한 소비가 가능하다. 본 논문에서는 자전거 차대 번호를 활용하여 자전거 관리 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

• 사회경제평론
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• 제31권3호
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• pp.239-270
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• 2018

본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 패널회귀분석을 통해 원 하청기업의 노동소득분배율 결정요인을 추정한 결과, 거래집중도, 외주가공비, 자본집약도, 시장점유율 변수는 유의한 부(-)의 영향을 미치고, 노조조직률과 연구개발비 변수는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 추정되었다. 특히, 연구개발비는 투자가 이뤄진 해당연도(t기)에는 노동소득분배율에 유의하지 않거나 부정적인 영향을 미쳤으나, 시간이 흐름(t-1기, t-2기)에 따라 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 지난 11년간(2006~2016)의 원 하청기업의 노동소득분배율은 모든 연도에서 하청기업이 더 높았다. 원청기업보다 임금수준이 낮은 하청기업의 노동소득분배율이 더 높다는 것은 하청기업의 지불능력이 개선되지 않고는 원 하청기업 간 임금불평등을 해소할 수 없다는 것을 시사한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3627-3641
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• 2021

Fintech, which stands for financial technology, is growing fast globally since the economic crisis hit the United States in 2008. Fintech companies are striving to secure a competitive advantage over existing financial services by providing efficient financial services utilizing the latest technologies. Fintech companies can be classified into several areas according to their business solutions. Among the Fintech sector, peer-to-peer (P2P) lending companies are leading the domestic Fintech industry. P2P lending is a method of lending funds directly to individuals or businesses without an official financial institution participating as an intermediary in the transaction. The rapid growth of P2P lending companies has now reached a level that threatens secondary financial markets. However, as the growth rate increases, so does the potential risk factor. In addition to government laws to protect and regulate P2P lending, further measures to reduce the risk of P2P lending accidents have yet to keep up with the pace of market growth. Since most P2P lenders do not implement their own credit rating system, they rely on personal credit scores provided by credit rating agencies such as the NICE credit information service in Korea. However, it is hard for P2P lending companies to figure out the intentional loan default of the borrower since most borrowers' credit scores are not excellent. This study analyzed the voices of telephone conversation between the loan consultant and the borrower in order to verify if it is applicable to determine the personal credit score. Experimental results show that the change in pitch frequency and change in voice pitch frequency can be reliably identified, and this difference can be used to predict the loan defaults or use it to determine the underlying default risk. It has also been shown that parameters extracted from sample voice data can be used as a determinant for classifying the level of personal credit ratings.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.225-234
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• 2019

비트코인은 탈중앙화와 분산원장을 특징으로 하는 암호화폐로서 "작업증명"이라는 채굴시스템을 통해 유지된다. 채굴 시스템에서는 블록 생성시간을 일정하게 유지하기 위해 채굴 난이도를 조정하게 되는데, 기존의 채굴 난이도 변경 방식은 미래의 해시파워를 반영할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 실제시간과 예정시간 사이에 발생하는 오차로 인해 블록생성과 실세계 시간의 불일치를 가중시키게 되고, 결국 거래 기한을 맞추지 못하거나 코인 호핑 공격에 취약점을 노출시키게 된다. 블록 생성시간을 일정하게 유지시키기 위한 기존 연구도 여전히 오차 문제를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 오차를 줄이기 위한 기계학습 기반 채굴 난이도 예측 방안을 제시한다. 이전 해시파워를 학습하여 미래의 해시파워를 예측하고 예측한 값을 이용하여 채굴 난이도를 조정한다. 우리의 실험 결과는 이와 같은 경우 기존 채굴 난이도 조정방식보다 오차율을 약 36% 더 줄일 수 있음을 보여준다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권3호
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• pp.142-156
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• 2019

[Purpose] It aims to suggest the differential factors to enhance the customer satisfaction and to activate the shopping in the convenience store (CVS). [Methodology] Convenience store service convenience (CVS SERVCON) was developed at the first time and the gap of relative importance level between the owners and the consumers was assessed by AHP analysis method..[Findings] First, the importance of access convenience was assessed as the first priority in both CVS owners' group and the consumers' group, while the detailed elements showed the differences which required the improvements. Based on the consumers' assessment, the importance of location was relatively low. They assessed relatively high on 24 hours operation of CVS and personal services. Second with respect to the transaction convenience, CVS owners' group rated it as the fourth priority while the consumers' group rated as the second, which requires the improvement. Third in terms of benefit utility and value-added service of post-benefit convenience which are the sub-factors of benefit convenience, the rate on the importance from the consumers showed higher than that from the owners, which requires the improvement. [Implications] Based on this study results, CVS operating companies are anticipated to be able to satisfy the customers, moreover, to secure the loyal customers if they concentrate the resources to develop the differentiation strategy on the areas where the consumers' demands are high while performs the maintenance strategy on the areas where their demands are low. In addition, this study contributed the theoretical expansion of SERVCON upon development of CVS SERVCON to comply with its definition.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.3-11
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• 2005

본 논문은 ARS 암호프로세서의 성능분석모델을 제안하였다. 제안된 모델은 M/M/1 큐잉 모델을 기반으로 포아송 분포를 트래픽 입력으로 가정하였다. 모델을 이용한 성능분석결과 1kbyte 패킷입력에서 ARS 암호화 10라운드를 1클록에 처리하게끔 설계된 파이프라인 구조가 10클록에 처리되는 비-파이프라인 구조에 비하여 $4.0\%$ 정도의 성능향상만을 확인하였다. FPGA상에서 AES 암호프로세서를 구현한 결과 파이프라인 구조는 비-파이프라인 구조와 비교하여 게이트 수는 3.5배 크게 소요되었으나 성능은 $3.5\%$의 증가만을 나타내었다. 제안된 모델은 네트워크 컴퓨터에 사용될 AES 암호프로세서 설계 시, 최적의 가격대성능비를 갖는 구조를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.