최근 O2O 시장의 급성장과 더불어 금융과 ICT 기술이 융합된 핀테크가 "금융의 O2O"화를 이끌 혁신으로 주목 받고 있으며, 핀테크 기반의 결제, 인증, 보안 기술 및 관련 서비스가 주목 받고 있다. 핀테크와 같은 신기술 산업에는 기술적인 원천과 더불어 관련 제도 및 규제가 중요한데, 아직은 국내 핀테크 산업의 제도와 기술동향에 관한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 핀테크 동향을 분석하고, 더 나아가 국내 대표적 모바일 결제서비스인 카카오페이와 삼성페이를 비교하여, 향후 국내 핀테크 산업의 기술과 제도의 방향성에 대한 시사점을 찾고자 한다. 본 연구는 핀테크가 언급된 트윗들을 2014년 8월부터 2016년 6월까지 전수 조사하여, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 네트워크 분석들을 시각화 하였다. 분석한 결과, 2014년에서 2016년 사이에 기술과 제도에서 다양한 주제들이 생성되어 왔음을 확인할 수 있었으며, 카카오톡과 같은 "서비스" 기반의 카카오페이와 갤럭시와 같은 "기기" 기반의 삼성페이의 토픽들 간에도 서로 다른 키워드들과 반응들이 추출되었다. 본 연구는 소셜미디어 마이닝을 이용하여 소셜미디어의 비정형 데이터를 기간 별로 분석하고, 감성분석을 통해 서비스에 대한 소비자들의 기대와 반응을 정량화한 것에 의의가 있다. 이를 통하여 핀테크 관련 실무자들에게 전략적 방향을 제시함으로써 핀테크 산업발전의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 로그와 같은 네트워크 정보를 수집하고 분석함으로써 네트워크 위협에 대응할 수 있는 침입탐지 시스템에 대한 연구를 활발히 진행되고 있다. 특히, 베이지안 네트워크는 주어진 몇 몇 자료만으로도 정확도 높은 침입에 대한 추론이 가능한 이점으로 이를 이용한 침입탐지 시스템의 모델링 기법들이 이전에도 진행되어 왔다. 그러나 이전 연구들에서는 네트워크 패킷간의 복잡성 문제와 이용되는 패킷 데이터의 연속성 문제를 반영하지 못하고 있기 때문에 높은 탐지정확도 산출에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이전 모델들이 갖는 문제들의 개선을 통하여 탐지율을 향상시키기 위해 K-means 클러스터링 기반의 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째로는 K-means 클러스터링 기반의 정교한 노드구간 범위를 설정방법을 제안하여 연속성 데이터 처리 문제를 개선할 수 있다. 또한, 두 번째로는 K-means 클러스터링 기반으로 산출된 가중치를 학습에 적용하여 보다 견고한 CPT를 산출하여 탐지성능을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 방법론들의 성능을 입증하기 위하여 방법론 모두를 적용한 K_WTAN_EM에 대한 탐지율을 이전 모델들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 모델의 탐지율이 이전의 순수베이지안 네트워크기반(NBN) 모델 보다는 약 7.78%의 향상도를 보였고 트리확장 순수베이지안 네트워크(TAN) 모델 보다는 약 5.24%의 향상도를 산출하여 제안하는 방법의 우수성을 입증하였다.
최근 건축정보 분야에서는 터널, 교량 등 도시의 인프라에도 건축정보모델링(BIM: Building Information Modeling)이 적용되면서 대형화된 도시 건축물의 유지 및 관리를 위해 BIM 뿐만 아니라 건물의 외부환경에 대한 정보가 필요하게 되었다. 또한, 건축물정보모델 및 도시/지리정보 모델 간 정보의 상호운용성을 바탕으로 다양한 시뮬레이션 및 도시계획, 국토보안 등 기타 응용프로그램에서의 상당한 이익과 발전을 가져올 수 있다는 관점에서 공간정보와 빅 데이터의 융합은 강한 잠재력을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 건축정보 분야의 개방형 BIM(open BIM) 표준모델인 IFC(Industry Foundation Classes)와 GIS분야의 표준모델인 CityGML의 정보를 효율적으로 연계하기 위해 IFC와 CityGML, LandXML의 정보체계 및 형상표현의 차이점을 비교분석하였으며 공간정보 분석을 위한 객체기반의 건축 도시통합모델의 개발방향을 제시하고 BIM과 GIS 간의 기초 융합전략 및 활용방안을 마련하고자 하였다.
소프트웨어 재사용을 위한 새로운 패러다임으로서 대두되고 있는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 가장 중요하며, 기본이 되는 것은 바로 재사용 가능한 소프트웨어 자산을 개발하기 위한 프로덕트 라인의 공통성과 가변성 식별이라고 하겠다. 현재 이를 위해 휘처 중심의 도메인 분석 방법이 많이 사용되고 있으나, 이 방법은 휘처를 식별하고, 식별된 휘처의 근거를 제시하기 위한 체계적인 방법을 제공하지 못하고 있다. 또한 프로덕트의 공통성과 가변성 분석 결과가 프로덕트 라인 개발 조직의 최상위 수준 목표(goals)를 만족시키고, 그 근거를 보여줄 수 있어야 하지만 현재 이러한 부분에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 휘처 중심의 도메인 분석 방법에서의 문제점들을 해결하고, 보안하기 위해 프로덕트 라인을 위한 목표, 시나리오, 휘처 기반의 도메인 분석 방안을 제안하였다. 이것은 목표와 시나리오 그리고 휘처의 관계를 통하여 프로덕트 라인을 위한 도메인 요구사항 모델(DRM: domain requirements model)을 제시하고, 그러한 모델을 바탕으로 도메인 요구사항 모델링 방법(domain requirements modeling method)을 제안한다. 마지막으로는 제안된 방안을 지원하는 도구 (IDEAS)를 설명하고, 이를 통해 주택 통합 시스템(HIS)에 적용함으로써 제안된 방법을 검증하였다. 제안된 방법은 체계적으로 휘처를 식별하고, 그에 대한 근거 및 공통성과 가변성에 대한 근거를 제공할 수 있을 것이다.
전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.
체계적인 정보 보호 및 관리가 조직의 핵심 가치로 인식되면서, 조직들은 개인 중심의 정보 관리 방식에서 조직 중심의 정보 관리 방식으로의 전환을 추진하고 있다. 기업콘텐츠관리시스템은 내부자의 문서 보안과 정보 공유를 지원하는 시스템으로서, 최근 기술의 발전으로 많은 조직이 도입하고 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 기업콘텐츠관리시스템의 지속적 활용을 통한 성과 향상의 방안을 제시하는 것을 목적으로 하며, 기술수용모델의 확장을 통해 지속적 이용의도 향상 방안을 제시한다. 연구는 기업콘텐츠관리시스템을 도입한 기업의 근로자들을 대상으로 설문하였으며, 구조방정식 모델링을 통해 선행연구로부터 도출한 연구가설을 검증하였다. 분석 결과, 기업콘텐츠관리시스템의 지속적 이용의도에 유용성과 이용 용이성이 영향을 미쳤으며, 지식공유 문화 환경과 기업콘텐츠관리시스템 품질 요인 기술수용모델 선행요인에 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 사용자 관점에서 기업콘텐츠관리시스템 활용성 증대방안을 제시하였다는 측면에서 학술적, 실무적 시사점을 가진다.
정보가 조직의 중요한 자산으로 인식되면서, 조직들은 지식관리를 위한 자원 투입을 증가시키고 있다. 특히, 기업콘텐츠관리시스템은 조직 중심의 콘텐츠관리 향상 지원 솔루션으로서, 콘텐츠의 체계적 활용을 통한 업무적 성과 달성 및 내부 정보보안 수준 향상에 도움을 주어 활용성이 높다. 본 연구는 조직 구성원의 기업콘텐츠 관리시스템 사용 의도 향상 방안을 제시하는 것을 목적으로, 정보시스템 품질 특성과 업무 환경 특성의 연계가 사용 의도에 미치는 영향을 제시한다. 연구는 선행연구를 기반으로 연구가설을 제시하고, 기업콘텐츠관리시스템을 도입한 조직의 근로자들을 대상으로 설문을 하였으며, 구조방정식모델링을 적용하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 기업콘텐츠관리시스템의 정보 및 서비스 품질, 그리고 업무 상호작용성이 사용 의도를 높였으며, 업무 갈등이 사용 의도를 감소시켰다. 더불어, 업무 상호작용성과 업무 갈등이 기업콘텐츠관리시스템 품질 요인의 사용 의도에 미치는 영향을 조절하는 것을 확인하였다. 연구는 기업콘텐츠관리시스템 활용 증대 방안을 제시함으로써, 조직의 전략적 행동 방향을 제시한 측면에서 시사점을 가진다.
정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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