• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.521-523
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• 2013

최근 인터넷 기술의 발전과 폭발적인 인기를 누리고 있는 스마트폰 등의 인프라요소의 발전으로 인해 방송 및 통신 서비스의 융합된 형태인 IPTV, 스마트 TV 등의 새로운 형태의 서비스가 도입되어 시장을 형성하고 있다. 이러한 새로운 형태의 서비스는 기존 몇몇의 콘텐츠 제공자가 제공하는 서비스 뿐만아니라, 자신들이 만들 콘텐츠를 이용하고자하는 프로슈머들의 욕구 또한 충족시켜주어야 한다. 이러한 서비스 시장의 변화는 기존 폐쇄적인 서비스 운영형태를 가지고 있던 사업자들의 개방화 정책을 유도하고 있다. 우리나라의 서비스 사업자들오 이러한 서비스변화에 말맞추어 개방화 전략을 앞다투어 발표하고, 새로운 형태의 서비스를 통한 시장 점유율 향상을 위해 노력하고 있다. 하지만, 개방화된 서비스 형태는 자칫 새로운 보안문제를 야기할 수 있고, 이로 인해 새로운 서비스 조기정착과 서비스 시장확대라는 목적을 저해시킬 수 있다. 이에, 본 논문에서는 방송융합서비스의 개방화 정책에 따른 새로운 서비스 형태를 알아보고, 신규서비스에 내재되어 있는 보안위협을 도출, 이에 대한 대응방안을 제시하고자 한다. 이러한 대응방안은 신규 융합서비스 안정적 도입 및 확산을 위한 기반이 될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.631-632
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• 2009

센서 네트워크에 대한 보안은 일반 네트워크와 동일하게 보안성, 무결성, 가용성 등이 요구된다. 그러나 일반적으로 센서 네트워크는 무선 통신을 하는 네트워크이고, 고정된 인프라가 없으며, 네트워크 토폴로지가 자주 변하는 특징으로 인해 보안문제는 어려운 것으로 인식되고 있다. 특히, 센서 노드의 에너지와 같은 자원 고갈을 유발하여 정상적인 동작을 못하게 하는 서비스 거부(Denial of Service, DoS)와 같은 공격에 취약하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 일반적인 구성을 통해 발생할 수 있는 DoS 공격의 유형을 분석하고, 보안요구사항을 제시하였다. 제시한 보안요구사항은 DoS 공격 뿐 아니라 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 공격 유형에 대한 보안요구사항을 마련하는 데에 기초가 될 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.2
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• pp.353-362
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• 2023

Messenger phishing, communications frauds crime, exploits remote control of smartphones and non-face-to-face financial transactions, causing property damage due to money transfers, as well as account opening and loans in the name of victims. Such financial accidents may be careless of victims, but the current messenger phishing criminal method is intelligent and can be seen as digging into loopholes in the non-face-to-face user verification process. In this paper we analyze how messenger phishing uses loopholes in user identification procedures in non-face-to-face financial transactions. Through experiments, it is suggested to improve the non-face-to-face verification process for safer financial transactions.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.59-65
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• 2022

본 연구는 코로나 팬데믹과 같은 외부 환경의 영향뿐만 아니라 경쟁 환경 및 시장변화에 적절하게 대응하지 못하는 등 역량부족의 문제로 사업 실패률이 높아진 소상공인들의 성공적인 재기를 돕고자 이들에게 요구되는 역량을 모델링하는데 목적이 있다. 이를 위해 1977년부터 2022년까지 발행된 관련 문헌을 분석하였고 7인의 재도전 소상공인을 대상으로 행동사건인터뷰(BEI)를 진행하였으며, 역량개발 및 HRD 전문가를 섭외하여 세 차례에 걸처 초점집단인터뷰(FGI)를 실시하는 과정을 통해 역량초안을 도출하였다. 이를 바탕으로 12명의 관련분야(창업, 소상공인, 심리/역량) 전문가를 섭외하여 3회에 걸친 델파이기법(Delphi Analysis)을 통해 재도전 소상공인의 성공적인 재기에 도움이 되는 역량을 2개의 역량군(소상공인, 실패회복), 8개의 세부역량(사업기회포착, 사업기획, 사업차별화, 운영관리, 판로개척, 제품과 서비스 연구개발, 긍정적 자기조절, 실패경험 극복 및 대처), 22개의 역량요소, 72개의 지식·기술·태도(KSA)가 표시된 행동지표로 도출하였다. 이와 같이 진행된 본 연구는 국내 최초로 재도전 소상공인에게 요구되는 역량을 구체화했다는데 학술적 의미가 있다. 또한 본 연구 결과는 재도전 소상공인 대상 역량기반 교육프로그램을 개발하거나 지원 프로그램에 적합한 대상자 선별하는 등에서 활용될 수 있으며 소상공인 스스로 사업 성공을 위해 역량을 진단하며 자기개발을 촉진하는데 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.741-744
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• 2007

데스크탑 그리드 시스템에서 각 자원에서 수행한 작업 결과에 대한 정확성 검증은 중요한 문제이다. 작업 결과에 대한 정확성을 보장하기 위해서 결과 검증 기법으로 투표기반 기법이나 신뢰기반 기법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 기법들은 동적인 연산 환경에 효과적으로 대처하지 못하여 낮은 확장성과 높은 연산 지연을 초래할 수 있는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문에서는 자원제공자에 의해 초래될 수 있는 잘못된 연산 결과에 대해 각 자원제공자의 신용도(credibility)를 동적으로 평가하여 연산 결과의 정확성을 판단하는 적응적 결과 검증 메커니즘(Adaptive Result Verification Mechanism: ARVM)을 제안한다. 또한, 제안하는 ARVM 은 자원제공자의 가용성(availability) 정보를 이용하여 결과 검증 시에 요구되는 연산 지연을 최소화한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.3
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• pp.259-278
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• 2022

With the spread of Artificial Intelligence (AI), various AI-based services are expanding in the financial sector such as service recommendation, automated customer response, fraud detection system(FDS), credit scoring services, etc. At the same time, problems related to reliability and unexpected social controversy are also occurring due to the nature of data-based machine learning. The need Based on this background, this study aimed to contribute to improving trust in AI-based financial services by proposing a checklist to secure fairness in AI-based credit scoring services which directly affects consumers' financial life. Among the key elements of trustworthy AI like transparency, safety, accountability, and fairness, fairness was selected as the subject of the study so that everyone could enjoy the benefits of automated algorithms from the perspective of inclusive finance without social discrimination. We divided the entire fairness related operation process into three areas like data, algorithms, and user areas through literature research. For each area, we constructed four detailed considerations for evaluation resulting in 12 checklists. The relative importance and priority of the categories were evaluated through the analytic hierarchy process (AHP). We use three different groups: financial field workers, artificial intelligence field workers, and general users which represent entire financial stakeholders. According to the importance of each stakeholder, three groups were classified and analyzed, and from a practical perspective, specific checks such as feasibility verification for using learning data and non-financial information and monitoring new inflow data were identified. Moreover, financial consumers in general were found to be highly considerate of the accuracy of result analysis and bias checks. We expect this result could contribute to the design and operation of fair AI-based financial services.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.3
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• pp.172-182
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• 2018

This research suggests a solution to the problem of excessive shadow education in Korea as a way to compare the shadow education and income redistribution programs of advanced welfare states. The government has introduced a variety of measures to overcome the problem of excessive shadow education for a long time. However, the trend of increasing shadow education costs has not stopped. The excessive use of shadow education is definitely related to university entrance. But university entrance is not the only concern. In our country, the meaning of university is closely related to the standard of future life. Therefore, participation in shadow education is a reasonable choice by parents or students to ensure a stable future. The belief that the future life can be stabilized when you go to a prestigious university and the reality in the labor market, which reflects this belief, is the essential cause of excessive shadow education. Advanced welfare states such as Sweden and Germany provide hope for our nation. There are shadow education in these countries, too. However, the importance is not so great and its roles are not necessarily directly related to college entrance exams. For the income redistribution programs guarantee the life of all members of society at a certain level. The solution to the problem of excessive shadow education is not the admission system but the improvement of the income security system.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.3
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• pp.209-223
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• 2024

In the context of the fourth industrial revolution, data-driven decision-making has increasingly become pivotal. However, the integrity of data analysis is compromised if data quality is not adequately ensured, potentially leading to biased interpretations. This is particularly critical for water level data, essential for water resource management, which often encounters quality issues such as missing values, spikes, and noise. This study addresses the challenge of noise-induced data quality deterioration, which complicates trend analysis and may produce anomalous outliers. To mitigate this issue, we propose a noise removal strategy employing Wavelet Transform, a technique renowned for its efficacy in signal processing and noise elimination. The advantage of Wavelet Transform lies in its operational efficiency - it reduces both time and costs as it obviates the need for acquiring the true values of collected data. This study conducted a comparative performance evaluation between our Wavelet Transform-based approach and the Denoising Autoencoder, a prominent machine learning method for noise reduction.. The findings demonstrate that the Coiflets wavelet function outperforms the Denoising Autoencoder across various metrics, including Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Mean Squared Error (MSE). The superiority of the Coiflets function suggests that selecting an appropriate wavelet function tailored to the specific application environment can effectively address data quality issues caused by noise. This study underscores the potential of Wavelet Transform as a robust tool for enhancing the quality of water level data, thereby contributing to the reliability of water resource management decisions.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.42 no.4
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• pp.299-310
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• 2018

This study examined the significance of the crew's professional consciousness and sought to clarify the differences in the professional consciousness of crew by considering biographical characteristics of the crew and onboard working situations, which were expected to influence the professional consciousness of crew. The empirical analysis showed the crew's individual characteristics such as age, marital status, position in ship organization and nationality significantly influenced professional consciousness. The comparison in the differences of professional consciousness level among crew's nationalities showed that the professional consciousness of Filipino crew was the highest, and in the descending order of Indonesia, Myanmar, Chinese, and South Korea. The analysis results of other variables of on-board working characteristics showed that as crew's satisfaction of welfare increased, crew's professional consciousness increased, whereas the feeling of isolation from home and society had a statistically significant negative (-) impact on crew's professional consciousness. Furthermore, the analysis of multinational crew manning characteristics stated that cross-cultural acceptance did not have a statistically significant impact on the crew's professional consciousness, while cross-cultural adaptability had a statistically significant impact. This study emphasize the importance of the crew's professional consciousness and suggest how to enhance it, which allows crew to continue their career with the charm and pride of their profession.