• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.81-88
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• 2013

스마트폰 사용의 증가로 인해 모바일을 통한 결제가 대중화되고 모바일카드 이용자도 급격하게 증가하고 있다. 현재 사용되어지는 모바일카드의 대부분은 USIM(Universal Subscriber Identification Module) 칩에 신용카드 정보를 다운받아 사용자에게 서비스를 제공한다. USIM에 저장되는 모바일카드는 통신사의 USIM 칩에 보안을 위한 최소한의 정보를 저장하고 관리하며 PKI(Public Key Infrastructure) 기반의 인증서 체계를 사용하고 있다. 그러나 PKI 기반의 결제 시스템의 경우 처리 절차가 복잡하고, 인증서 및 CRL(Certificate Revocation List) 관리에 많은 비용이 필요하다. 특히 인증서가 없는 외국인의 경우 국내 전자상거래를 이용할 수 없기 때문에 국내 전자상거래 발전을 저해하는 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 인증서 사용의 문제를 해결한 모바일 환경에 적합한 무인증서(certificateless) 기반의 서명 암호화 기법을 이용한 안전한 신용카드 결제 프로토콜을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.237-247
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• 2005

유비쿼터스 센서 네트워크(USN)는 유비쿼터스 환경을 위한 핵심 기술이다. USN은 센서 정보의 도청, 비 정상적인 패킷의 유통, 데이터 위${\cdot}$변조 및 서비스 거부 공격 등과 같은 다양한 공격의 취약성이 존재하며 이에 대한 대책이 요구된다. 특히, USN은 배터리 용량 및 연산능력이 제한된 한정된 자원하에서 운용되어야 하는 제약 사항을 지니고 있다. 이로 인하여 USN 보안 기술은 저 전력 소모 및 최소 연산량을 유지하기 위한 경량화된 설계가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 신용모델(trust model)에 기반한 경량화된 USN 상호인증 방법을 제안한다. 제안된 인증 모델은 주관 논리 모델로 표현되는 신용정보를 기초로 하여 센서노드들을 인증하기 때문에 계산량을 줄일 수 있다. 따라서 배터리 소모를 줄일 수 있으며 결과적으로 센서노드의 생존 기간 연장이 가능하다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1017-1028
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• 2011

신용평가를 판단하기 어렵기 때문에 평가를 유보하고 특별한 전문가에게 재심사를 의뢰하기 위하여 결정이 보류된 미결정자에 대한 미결정자 추론은 신용평가 분야 이외에도 의학통계와 스포츠통계등 대부분의 통계적 모형에서 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 미결정자 추론을 비임의결측 가정하에서의 결측자료 유형으로 간주하고, 표본선택모형 중의 하나인 이변량 프로빗모형을 이용한다. 결정된 차주의 특성을 나타내는 확률변수를 사용하여 미결정자를 추론하는 방법과 보다 정확한 정보를 수집한 후 추가적인 확률변수를 사용하여 추론하는 방법을 제안한다. 실증예제를 통하여 특성변수의 조합과 다양한 미결정 구간, 그리고 절단점의 변동에 따라 미결정자와 전체 오분류율을 비교한다. 미결정구간을 확대하거나 정확한 신용정보를 모형에 추가하여 사용하면 정상 집단과 부도 집단의 정보를 더욱 정확하게 반영할 수 있기 때문에 미결정자와 전체 오분류율의 큰 감소효과를 기대할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.467-474
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• 2024

본 연구는 미국 온라인 대출 플랫폼의 고객 데이터를 분석하여 중저신용자가 금융시장 내에서 겪는 차별적 대우를 실증적으로 규명한다. 이 연구는 오픈소스 캐글(Kaggle) 플랫폼 내 랜딩 클럽 금융사의 2007~2020년 기간 약 293만 건의 금융 데이터를 사용하여, 특히 신용점수가 낮은 씬파일러 대출자들이 더 높은 이자율로 대출을 받고 있음을 밝혀냈다. 이러한 차별적 대우는 금융 포용성을 저하시키며 사회적 불평등을 심화시킬 가능성을 시사한다. 본 연구를 통해 금융시장에서의 불평등 문제를 실질적으로 드러낸 점이 중요한 의의로 주목되며, 분석결과를 바탕으로 모든 고객에게 합리적인 금융 접근성을 보장할 수 있을 것이다. 아울러 지속가능한 금융 포용성을 강화할 수 있는 구체적인 방안과 함께 금융기관의 사회적 책임을 강화하는 방향으로의 전환을 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.571-580
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• 2008

로지스틱회귀분석은 고객관계관리나 신용위험관리 등의 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이러한 분야에서의 로지스틱회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 다수 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하는 경우가 있다. 다중공선성이 존재하는 상황에서 최우추정량은 심각한 결함을 갖는다는 사실은 잘 알려졌다. 이 문제를 해결하기 위하여 로지스틱주성분회귀를 연구하되, 분석상의 주요 과정인 주성분 선정을 위한 방법을 새롭게 제안하였다. 추정량의 분산을 최소가 되게 하는 상태지수 값을 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준을 결정하는 모형을 구축하였다. 제안된 방법은 다중공선성 문제를 적절히 해결하면서도 모형의 적합성을 향상시킨다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.

• 벤처창업연구
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• 제9권6호
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• pp.47-64
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• 2014

본고에서는 창조경제하의 주요 특성(네트워크 외부성과 스필오버 효과)을 감안한 이론모형을 구축하고 신용보증 등 정책금융의 효과를 분석한 결과, 창조경제하에서 발생할 수 있는 정보의 비대칭성을 축소시킬 수 있는 인프라 구축과 금융시장의 효율성 제고가 양적 지원 확대 못지않게 중요한 것으로 나타났다. 즉 신용보증제도와 같은 정부의 정책금융이 소기의 성과를 내기 위해서는 시장실패로 인한 자금의 갭을 메우는 것도 중요하지만 창조경제하에서 이와 같은 정보의 비대칭성을 줄일 수 있는 인프라 및 다양한 기제가 혁신기업의 창업 및 성장단계에 따라 필요한 것으로 나타났다. 이러한 것이 구비되지 않았을 경우 정책금융 지원효과는 오히려 시장에 공급되는 금융규모 자체를 줄이거나 오히려 혁신기술의 상용화 가능성을 낮출 것으로 지적되었다. 현재 우리나라의 중소기업금융과 신용보증제도 현황을 살펴본 결과 창조경제 구축에 부합하게끔 정책목표나 방향이 설정되어 있으나 양적인 측면의 공급확대이지 질적인 측면에서 보다 근본적인 정보의 비대칭성 문제 해소에는 미흡한 것으로 평가되었다. 이와 같은 논의 결과를 토대로 창조경제 활성화를 위한 금융지원의 기본방향으로 시장친화적 금융지원정책의 추진과 이를 위한 위험분담 체계의 구축, 관계형 금융 활성화, 중소기업 금융정책의 효율화가 제시되었다. 이러한 기본방향을 전제로 신용보증제도와 관련하여서는 창조경제의 특성이 고위험인 만큼 자칫 이와 같은 공적 지원의 양적 확대가 재정부담으로 작용할 수 있으므로 효율적인 보증제도의 운용 필요성이 제기되었다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.419-437
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• 2023

국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.353-360
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• 2019

신용거래는 공급자가 고객의 수요를 증대 시킬 목적으로 경쟁 업체와의 가격 차별화 전략의 하나로 활용되어진다. 고객 입장에서 보면 공급자로부터 제품 대금에 대하여 일정 기간 동안 지불 유예가 허용되면, 재고 투자 비용이 절감되는 효과가 발생하고 결국 고객의 재고 정책에 긍정적인 영향을 미치게 된다. 전통적인 재고 모형의 경우 고객의 주문 비용은 주로 고정 비용으로 가정하였다. 그러나 많은 실제 문제의 경우, 고객은 고정 주문 비용과 함께 제품 운송을 위한 운송비용을 부담하고 있으며, 대부분의 운송비용은 구입량(주문량)에 따라 종속적으로 발생하게 된다. 본 연구에서는 공급자가 고객에게 제품 대금에 대하여 일정 기간 동안 신용거래를 허용하는 상황 하에서 고객의 주문 비용이 고정 주문 비용과 함께 주문량에 따라 종속적으로 발생하는 운송 비용을 포함한 재고 모형을 분석하였다. 문제 분석을 위하여 재고는 시간이 경과함에 따라 일정률로 퇴화한다는 가정 하에 고객의 연간 총 재고 비용에 대한 모형을 수립하였고, 총비용을 최소화하는 경제적 주문량 결정을 위한 해법을 개발하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.712-714
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• 2004

최근 유비쿼터스 주요 이슈로 부각되는 Atuo ID나 유비쿼터스 ID(Ubiquitous ID)은 RFID(Radio Frefuency Identification) 태그(Tag)를 사용한 차세대 ID 체계이다. 이들 식별 체계는 해당 물품에 부착된 태그 정보를 RFID 리더(Reader)가 판독하여 이를 바탕으로 식별 작업을 수행함으로써 짧은 시간에 많은 물류 식별 처리가 가능할 수 있는 메커니즘을 가지고 있다. 하지만 리더가 수많은 태그 정보를 한꺼번에 모두 받아드림으로써 발생하는 여러 가지 오류가 발생할 수 있는데, 이를 충돌 문제(collision problem)이라 한다 본 논문은 충돌 문제들의 형태를 분석하고, 이를 개선할 수 있는 방안에 대해 모색, 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.60-62
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• 2020

데이터의 양은 기술의 발전으로 발생하는 크게 증가하였고 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 품랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 Hadoop이며, Hadoop은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 Hadoop의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 Import된 데이터의 Update나 Delete가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 Architecture는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 Batch를 동해 생성된 Batch-View와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 Real-time View를 활용해 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.