악성코드의 수가 가파르게 증가하면서 기업 및 공공기관, 금융기관, 병 의원 등을 타깃으로 한 사이버 공격 피해 사례가 늘어나고 있다. 이러한 흐름에 따라 학계와 보안 업계에서는 악성코드 탐지를 위한 다양한 연구를 진행하고 있다. 최근 들어서는 딥러닝을 비롯해 머신러닝 기법을 적용하는 형태의 연구가 많이 진행되는 추세다. 이 중 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), ResNet 등을 이용한 악성코드 분류 연구의 경우에는 기존의 분류 방법에 비해 정확도가 크게 향상된 것을 확인할 수 있다. 그러나 타깃 공격의 특징 중 하나는 사용된 악성코드가 불특정 다수를 상대로 광범위하게 퍼뜨리는 형태가 아닌, 특정 대상을 타깃으로 한 맞춤형 악성코드라는 점이다. 이러한 유형의 악성코드는 그 수가 많지 않기 때문에 기존에 연구되어온 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용하기에 한계가 있다. 본 논문은 타깃형 악성코드와 같이 샘플의 양이 부족한 상황에서 악성코드를 분류하는 방법에 대해 다루고 있다. 메모리가 추가된 신경망(MANN: Memory Augmented Neural Networks) 모델을 이용하였고 각 그룹별 20개의 소량 데이터로 구성되어 있는 악성코드 데이터셋에 대해 최대 97%까지 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.
국내 IT아웃소싱은 제조기업 및 금융기관을 중심으로 활발하게 이루어지고 있고, 공공기관의 IT아웃소싱도 일반화되고 있다. IT 개발 및 운영 관리 업무는 IT의 급격한 기술변화, 전문가 수요 증가 등의 요인으로 인해 아웃소싱이 가장 먼저 도입된 분야이다. 특히 공공기관의 핵심 업무는 공공서비스이므로, 핵심 업무에 전념하고 기타 업무는 과감히 아웃소싱 함으로써 조직을 슬림화하고, 업무효율을 향상시키며 의사결정속도를 증가시켜 결과적으로 IT아웃소싱은 공공서비스의 품질을 높일 수 있는 혁신적인 방안이 될 수 있다. 작은 정부, 효율적 행정, 공공서비스 품질 향상 등을 실현하기 위한 공공기관의 IT 멀티 소싱 모델의 개발이 시급하다 하겠다. 그러므로 본 논문에서는 선진국에서 그 성공 사례가 드문 서비스수준협약(SLA: Service Level Agreement)을 국내 공공기 관으로서는 최초로 도입하여 혁신적 아웃소싱 모델을 선도하고 있는 조달청과 서비스 공급업체인 삼성 SDS가 구체적으로 어떤 문제에 직면하고 어떻게 그러한 난관들을 극복해 왔는가 또 어떤 성과를 거두었는가 등을 분석하여 추후 선진적 IT아웃소싱 모델을 구현하려는 공공기관과 IT서비스 제공업체에게 새로운 제도를 도입하면서 겪어야 하는 시행착오를 최소화하고 IT아웃소싱을 성공적으로 구현하기 위한 요소들을 관리하기 위한 실무 가이드라인을 제시한다.
국내 산업성장의 동력이 되는 기업의 기술 및 사업역량 확보를 위해, 2014년 이후 정부기관을 중심으로 『기술거래 시장 활성화』, 『기술금융 기반의 R&D 사업화지원』등 다양한 형태로 사업화 성과창출을 위한 정책 프로그램이 수행되어 왔다. 현재까지 기술가치평가 이론과 평가변수에 관한 다양한 연구가 각계 전문가들에 의해 수행되고 기술사업화 현업에서 이용되어 왔으나, 평가현장에서는 평가목적 상의 기대보다 기술가치평가 금액이 적게 산출되는 등의 한계점이 존재하여, 그 실용성에 의문이 제기되어 왔다. 또한 미래에 대한 정성적 추정에 기반한 현행 기술가치평가 프로세스는 평가결과에 대한 객관성과 신뢰성 확보를 위해 데이터에 근거한 참조 인프라 구축이 필요한 시기에 이르렀다. 본 연구에서는 기관별로 구축된 평가인프라를 살펴보고, 최신의 인공신경망 및 딥러닝 기술을 기술가치평가 시스템에 탑재하기 위해 핵심변수 기반의 가치금액 추정 시뮬레이션과 매출액 및 정성평가점수의 예측을 위한 적용 가능성을 살펴본다.
본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.
본 연구는 불확실한 프로젝트 기업에 대한 투자시 시민에 대한 신뢰성, 그리고 사회성과보상 사업(SIB)과 IT 공유경제를 다룬다. 이는 세 분야의 융합을 통해서 경제적 효과와 사회적 안전의 투자 불평등을 해소할 수 있게 한다. 성공적으로 정보와 교류 활성화되는 전반적인 SIB(Social Impact Bond)과정의 모델 활성화한다. 그 실증적으로 사회적 IT서비스 금융에 대한 운영과 기법을 제시하여, 사회적성과 보상사업으로 혁신 생태계를 어떻게 만들 수 있을지를 검토한다. 이에 대한 분석으로 소규모 공유 기관이나 시민들이 직접적으로 참여하여 민간 투자자와의 연계능력을 조성하고, 비공유의 참여 장벽을 인식에 대한 가능성을 파악하고, 불확실한 분야에 대한 IT 공유 사업시, 시민 신뢰가 IT 사업의 큰 영향을 보여준다. 본 결과로 서울시가 추진한 사회적 공유와 IT협력을 위해서, 본 사업이 직접 설계 능력을 갖추기에 앞서, 사업 기획시 신뢰성과 안전성으로 책임을 지게 된다. 그래서 비공유시민들도 효과적으로 구성되고 창출된 플랫폼을 참여할 수 있다.
본 연구는 투자자 심리와 유동성이 우리나라 주식시장에서 모멘텀현상을 설명하는지와 자산가격결정모형에 대한 위험 요소인지를 분석하는 것이다. 실증분석은 2000~2021년 기간 동안 유가증권시장에 상장된 비금융기업의 월별 수익률을 사용하였다. 분석 결과 첫째, 우리나라의 경우 모멘텀 효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이는 기존 연구와 같은 결과로 2000년 이후 우리나라 주식시장에서 모멘텀효과가 일반적인 현상으로 받아들여지고 있다. 둘째, 투자자 심리를 기준으로 구성된 포트폴리오를 보면 투자자의 심리가 모멘텀에 영향을 미치고 있다. 특히 투자자 심리가 부정적일 때 승자포트폴리오의 수익률이 높게 나타나고 있다. 셋째, 유동성을 바탕으로 분석한 결과 모멘텀효과는 사라지고 반전효과가 나타난다. 넷째, 투자자 심리와 유동성이 모멘텀효과에 영향을 주는 것으로 나타났다. 투자자 심리가 부정적이고, 비유동적인 주식집단에서 모멘텀효과가 강하게 보이는 결과이다. 다섯째, 주식수익률에 각 요인이 주는 영향을 분석해 본 결과, 투자자의 심리와 유동성 요인 모두가 수익률에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추정된 결과는 Carhart 4요인 모형에 이 두 요소를 포함하면 모형의 예측력이 상당히 증가한다는 증거를 제공한다. 따라서 투자자 심리요인과 유동성 요인이 주식수익률결정에 중요한 요인이라 할 수 있다.
본 연구는 브랜드와 브랜딩에 초점을 맞춰 국내 최대 음식배달 서비스 플랫폼 배달의민족(배민)의 성장과 시장지배 과정을 '오리지네이션' 관점에서 분석한다. 배민은 플랫폼화된 모빌리티 서비스의 한 가지 사례로, '오리지네이션'은 그러한 서비스 브랜드에 적합한 개념적, 이론적 탐구 프레임으로 간주된다. 여러 가지 한계를 표출한 신고전적 접근과는 달리, 오리지네이션은 오늘날의 플랫폼화된 모빌리티 서비스에서 나타나는 불완전경쟁, 불완전정보, 독과점적 '브랜드 지대'의 현안을 다루는 대안적 프레임으로서 유용하기 때문이다. 배민 브랜드의 오리지네이션 분석은 다양한 텍스트 자료에 근거해 이루어졌고, 분석에서는 배민의 사회·공간적 일대기에 결부된 담론적, 상징적 측면에 특히 주목했다. 이를 통해, '민족성'에 기초한 국가적 오리지네이션이 배민 브랜드와 브랜딩의 중요한 축임을 확인했다. 다른 한편으로, 브랜드 소유주로서 배민이 촉진하고 소비자가 동참하는 장소기반의 오리지네이션 형태도 파악했다. 그러나 이러한 지리적 결합과 오리지네이션은 온전하게 정착되지 못한 것으로 보인다. 초국적기업에 합병되고 금융화 과정에 노출되면서, 기존의 오리지네이션은 심각한 도전적 상황에 놓이게 되었고 브랜드 반달리즘(vandalism)이나 반브랜드 운동에 대한 취약성도 높아졌다. 이러한 오리지네이션의 위기적 상황은 오늘날 '플랫폼 자본주의'가 조성한 모순과 연관되는 것으로 보인다.
최근 데이터의 중요성과 개인정보보호에 관련된 이슈가 함께 주목받으면서, 마이데이터 시장이 성장하고 있다. 마이데이터는 본인 정보에 대한 개인의 권리를 보장하고, 개인의 동의에 따라 자신의 데이터를 제공 및 활용하는 개념을 의미한다. 마이데이터 사업자는 고객정보를 결합, 분석하여 개인 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 초기 마이데이터 사업은 민간기업, 금융산업을 중심으로 활성화되었지만, 최근에는 공공기관도 마이데이터 활용에 적극적으로 나서고 있다. 한편, 마이데이터 사업의 성공을 위한 개인의 마이데이터 제공의도 중요성은 지속적으로 증가하고 있지만, 이와 관련된 연구는 부족한 상황이다. 더욱이, 기존 연구는 마이데이터의 개인혜택 측면에서 주로 이루어졌으나, 공공혜택 및 지각된 위험 측면 요인이 모두 함께 고려된 연구는 충분하지 않다. 이에, 본 연구는 마이데이터 제공의도에 영향을 주는 요인을 프라이버시 계산모형을 통해 도출한 후, 그 영향 메커니즘을 살펴봄과 동시에, 개인역량과 수집기관 유형에 따른 조절효과를 추가로 검증해 보고자 한다. 본 연구는 마이데이터 제공의도 맥락에서 프라이버시 계산모형을 실증했다는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있으며, 본 연구의 결과를 통해 민간 및 공공기관이 마이데이터 사업을 진행하는 데 있어 새로운 서비스 개발 및 관리를 위한 실무적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
세계경제의 G1을 추구하는 중국은 이를 위한 경제적 성장유지를 위해 중국에서 시작하여 중앙아시아를 관통하여 유럽에 이르는 옛 실크로드를 개척하는 경제벨트를 추진 중이다. 본 연구는 이러한 중국의 경제확장정책에 효율적으로 동참하기 위한 방안으로 글로벌 대중국투자와 한국의 대중국 투자에 영향을 미치는 거시적 결정변수들의 영향력 정도를 비교분석한 연구이다. 이를 위해 한국의 대중국 FDI 결정변수와 글로벌 대중국 직접투자 결정변수를 벡터오차수정모형(VECM)을 통해 각각의 결정변수가 투자결정에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석을 위한 자료로 중국지역균형발전 의 상징지역이라 할 수 있는 베이징, 상하이, 충칭, 시안 및 썬양 등 5개의 주요도시를 횡단면으로 하고 2003~2013년간 이들 도시에 대한 한국의 대중국투자, 글로벌 대중국투자, GDP, 실업률, 임금 추이를 시계열로 하는 패널을 구성하였다. 본 연구가 기존의 연구와 차별되는 점은 첫째, 기존의 대 중국 외국인투자와 관련 연구가 대부분 외국기업의 초기 대중국 투자지역인 연해지역도시에 집중된 것과는 달리 본 연구는 해안, 내륙, 동북의 주요도시들을 동시에 비교 분석하였다. 둘째, 이들 지역전체에 대해 공통적으로 외국인투자에 영향을 미치는 투자결정변수요인간의 인과관계뿐만 아니라 각 도시 별로 외국인투자결정요인 변수간의 비중과 인과관계를 비교하였다. 셋째, 최근 중국의 서부내륙개발과 연계되어 동북3성개발등의 균형정책에 발맞추어 우리의 대중국투자의 가이드라인을 제시하였다. 마지막으로 패널데이타가 가지는 지역적, 시간적 특이성분석을 통해 외국인투자의 결정요인을 분석하는 방법론과 투자의 효율성을 위해 모형의 추정력을 높일 수 있는 누락된 변수의 의미가 무엇인지에 대한 인식과 이에 대한 연구의 필요성을 제시한 의미가 있다고 하겠다.
항만의 역할이 변화하고 그 기능이 다양화되면서 항만배후부지의 역할과 기능은 부가가치 창출뿐만 아니라 효율적인 SCM구축을 위한 국제물류의 거점으로서 그 기능과 역할이 확대되었다. 부가가치 물류활동에 대한 항만배후단지 입주 및 항만배후부지 내 부가가치물류 활동을 통한 이익 창출형 사업모델(Biz-model) 개발에 대한 기업의 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 항만배후단지 내 국제물류센터의 입지경쟁력 평가요인을 도출하였다. 또한 요인분석 및 AHP 방법론 등 기존 연구들의 문제점을 보완하기 위해 IPA 기법을 적용하여 각 속성의 중요도와 만족도를 동시에 비교하고 분석한다. 분석 결과 19개의 평가요인은 지원정책, 성장잠재력, 시설활용, 시장접근성, 연결성 등을 포함하는 5개의 상부요인으로 분류되었다. IPA 기법을 통한 분석 결과 사분면에 속해있는 세부내용들은 항만과 항만의 배후단지를 연결하는 연결성, 시장접근성, 지원정책 등이 입주결정에 중대한 요인으로 작용하였으며, 정책적인 지원들은 우선 시정 노력이 필요하다고 밝혀졌다. 추가적으로, 연구결과는 사분면 내 세부 내용들에서 중요도는 높지만 만족도가 낮은 영역인 복합운송체계 구축 수준 및 효율성, 그리고 지원정책을 구성하는 인센티브 프로그램, 홍보 및 마케팅 지원, 입주 시 금융지원정책, 자유무역 시스템 및 관련 법규 등에 대한 집중적인 우선 시정 노력이 필요하다는 점을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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