• 경영과정보연구
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• 제32권1호
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• pp.195-216
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• 2013

본 연구는 현행 세법상 영업권 평가규정을 고찰하여 해당 규정에 대한 문제점을 인식한 후 이에 대한 방안을 모색해보고자 착수되었다. 이는 무형자산에 대한 인식 비중이 최근 급속히 증가함에도 불구하고 국내에서는 무체재산권 특히 영업권 평가에 대한 논의가 부족하여 이와 관련한 분쟁이 판례와 심판례 등에서 자주 나타나고 있음에 기인한다. 따라서 본 연구를 통해 현행 세법 규정에 따른 영업권 평가 문제를 진단하고 이에 대한 개선방향을 점검하는 것은 납제사의 납세순응비용을 축소하고 불필요한 관세관청의 정세비용 축소에 기여하는 바가 있을 것으로 판단된다. 주요한 논의를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 법인세법 및 상속세 및 증여세법에 제시되고 있는 현행 매수영업권 관련 규정은 매수영업권의 과대평가를 초래할 문제점을 지니고 있는 것으로 파악된다. 이는 사업결합일 현재 피취득자의 재무제표에 표시되어 있지는 않으나 사업결합 과정에서 추가적으로 인식될 수 있는 무형의 재산권이 존재하는 경우 현행 세법은 이를 구분하지 못하고 모두 매수영업권의 취득가액에 포함하여 평가하도록 규정하고 있기 때문이다. 따라서 현행 매수영업권 관련 규정을 개선하여 사업결합과정에서 추가적으로 인식되는 식별가능한 무체재산권을 매수영업권에서 구분할 필요가 존재한다. 둘째, 현행 상속세 및 증여세법상 보충적 평가기법으로 제시하고 있는 내부창출영업권의 평가규정을 살펴본 결과 현행 규정이 해당 기업이 속한 산업별 특성을 고려하지 않은 채 모든 기업에 일률적으로 적용됨에 따라 동 규정에 따른 영업권의 평가가액이 산업효과(industry effect)에 따라 편의를 지닐 가능성이 있는 것으로 관찰된다. 이는 특히 같은 규정을 준용하여 초과이익을 구하는 과정에서 10%의 정상이익률을 모든 기업에 일률적으로 적용함에 따라 정상이익이 산업별 특성을 반영하지 못할 가능성이 크며 이로 인해 초과이익의 평가가 왜곡될 수 있기 때문이다. 따라서 해당 기업이 속한 산업의 특성이 반영될 수 있도록 정상이익률에 관한 현행 규정을 기존 일률적 10%에서 해당 동종 산업의 평균이익률 등으로 전환하는 것이 필요할 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권3호
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• pp.179-184
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• 2011

모바일 기기는 유연한 이동성을 제공하는 대신에 제한된 자원을 가지고 있는 휴대용 장치로서, 최근에는 단순한 몇 가지의 기능만 제공하던 기존의 한계를 넘어서 많은 부가기능들을 추가적으로 제공하고 있다. 하지만 낮은 성능의 프로세서와 제한된 배터리용량으로 인해 사용자가 만족할 수 있는 성능을 제공하지 못하는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 성능이슈는 하드웨어 교체를 통해 쉽게 해결될 수 있으나, 제품가격 상승이라는 치명적 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 성능이슈와 제품가격 상승 이라는 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위하여 사용자 체감성능을 개선하는 방법을 제시한다. 사용자 체감성능은 사용자가 화면터치 또는 키패드를 통해 모바일 기기에 화면갱신 명령을 입력하고 모바일 기기의 출력장치인 LCD화면에 화면구성을 완료하는데 까지 걸리는 시간이 매우 중요한 요소이다. 모바일 기기는 물리적으로 작은 LCD화면을 사용하기 때문에 한번에 보여줄 수 있는 데이터의 양이 제한적이다. 화면을 구성하기 위해서 LCD화면에 보여줄 수 있는 양의 데이터만 사용한다면 빠른 화면구성을 할 수 있다. 이렇게 최소한의 데이터를 계산하고 DB에서 가져와 빠른 화면구성을 할 수 있도록 하는 Controller를 기존의 MVC 패턴에 추가한 MVC+Prefetch Controller 패턴을 제안한다. 제안한 패턴을 사용하면 사용자가 만족할 만한 체감성능을 보장할 수 있다. MVC+Prefetch Controller 패턴을 삼성전자 휴대폰 모델 S8500에 적용하여 사용자 체감성능 개선을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.301-315
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• 2010

기업 간의 경쟁이 심화되고 새로운 비즈니스 가치 창출을 위한 필요성이 증대되고 있는 상황에서, 기업들은 비즈니스 프로세스 관리 기술에 많은 관심을 기울이고 있다. 하지만 비즈니스 분석가와 시스템 개발자간의 이해 정도 및 의견 불일치 등으로 인하여 프로세스가 의도한대로 실행되지 않거나 효율이 떨어지는 프로세스 등이 설계될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 비즈니스 프로세스 재설계의 근거로 사용될 수 있는 비즈니스 프로세스 마이닝이 중요한 개념으로 인식되고 있다. 하지만 기존의 프로세스 마이닝에 관한 연구에서는 완성되어 있는 프로세스 로그를 기반으로 워크플로우 기반의 프로세스 모델을 추출하는 단조로운 형태였기 때문에 다양한 형태의 비즈니스 프로세스를 표현하는데 한계가 있었으며, 새로운 프로세스 로그가 추가될 때마다 로그 정보들을 재 스캔해야함으로 프로세스 검출 및 로그정보 탐색시간이 느려지는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관성 분석에 사용되는 FP-트라를 비즈니스 프로세스에 적합하게 변형하여 추가되는 대량의 프로세스 로그 정보를 재 스캔과정 없이 사용자가 원하는 수준의 프로세스 모델을 검출하도록 지원하는 변형된 FP-트리 기반의 프로세스 마이닝 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.344-355
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1277-1286
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• 2018

본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.87-95
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• 2016

최근 인터넷과 디바이스의 발전으로 지식 정보의 양이 방대해 지면서 대용량 온톨로지를 이용한 추론 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 트리플로 표현되는 빅데이터는 기계학습 프로그램이나 지식 공학자가 각 트리플의 신뢰도를 측정하여 제공한다. 하지만 수집된 데이터는 불확실한 데이터를 포함하고 있으며, 이러한 데이터를 추론하는 것은 불확실성을 내포한 추론 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 불확실성 문제를 해결하기 위해 수집된 데이터에 대한 신뢰의 정도를 나타내는 신뢰값(Confidence Value)를 이용한 RDFS 규칙 추론 방법에 대하여 설명하고, 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 스파크(Spark)를 기반으로 데이터의 불확실성에 대한 고려를 하지 않는 기존의 추론 방법과 달리 신뢰값 계산에 대한 방법을 응용하여 RDFS 규칙을 통해 추론되는 새로운 데이터의 신뢰값을 계산하며, 계산된 신뢰값은 추론된 데이터에 대한 불확실성을 나타낸다. 제안하는 추론 방법의 성능을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가할 때 활용되는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 신뢰값을 추가하여 실험을 수행하였으며, 가장 큰 데이터인 LUBM3000을 수행하였을 때 1179초의 추론시간이 소요되었고, 초당 350K 트리플을 처리할 수 있는 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.71-81
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• 2002

현존하는 상업용 웹 정보검색 시스템들이 전문성을 갖추지 못하고 있는 이유가 검색된 분야별 정보를 통합하고 가공하는 능력이 부족하기 때문이다. 따라서, 단순 검색이 아닌 실제 사용자가 원하는 웹상의 의미정보를 추출하고 가공/통합하는 정보통합시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 분산된 이질의 웹사이트들에서 제공되는 특정분야의 정보를 추출 및 통합하는 정보통합시스템(TIC: Target Information collector)을 구현하고, 구현된 시스템의 평가결과를 제시한다. 본 논문에서 대상으로 설정한 정보 영역은 국제입찰정보이다. 국제입찰정보는 전 세계 국가의 정부에서 필요로 하는 조달물품 및 서비스에 대한 공개 입찰자료이다. 본 논문에서는 전 세계의 국제입찰 정보 제공 원천 사이트에서 공통 특성 정보를 자동 추출하기 위해 HTML 태그간 패턴을 사용한 정보위치지정 방법을 사용하였으며, 정보추출 및 통합을 위한 프레임워크 설계를 통해 큰 부담 없이 모든 원천사이트별 정보추출 및 통합 코드를 작성할 수 있었다. 또한, 구현된 TIC을 약 8개월 동안 운영한 결과 매우 단순한 기법을 사용하고도 거의 대부분의 중복정보가 제거된 고품질의 국제입찰정보를 수집할 수 있음을 확인하였다. 본 논문이 기여하는 바는 특정 범주에 속하는 공통정보를 추출 및 통합/가공하는 데에 필요한 시스템 프레임워크를 제시했다는 점이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.325-338
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• 2004

데이터 웨어하우스는 복잡한 질의 및 분석을 위해서 다양한 종류의 여러 정보 출처들로부터 정보를 모아서 저장한다. 일반적으로 웨어하우스에는 자주 실행되는 질의들을 미리 계산해서 구체화된 뷰의 형태로 저장한다. 웨어하우스를 설계할 때 가장 중요한 일들 중의 하나는 웨어하우스에서 유지될 구체화된 뷰의 선택이다. 이것은 뷰들의 유지를 위해 제한된 시간이 주어졌을 때, 모든 질의들에 대한 총 질의 응답 시간을 최소화하는 방법으로 일련의 뷰들을 선택하는 것이다(유지-비용 뷰 선택 문제). 본 논문에서는 최적에 가까운 일련의 뷰들을 계산하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하여 유지-비용 뷰 선택 문제에 대한 효율적인 해결책을 제안한다. 특히 OR 뷰 그래프들의 관점에서의 유지-비용 뷰 선택 문제를 다룬다. 본 논문의 접근방식은 휴리스틱 방법을 사용한 기존의 탐색-기반 접근 방식들에 비해서, 시간 복잡도에서 큰 향상을 보여준다. 본 논문의 알고리즘은 최적의 질의 비용에 비해 10%이내의 추가비용만을 갖는 해결책을 제시하면서도 실행시간 측면에서는 매우 향상된 선형 증가만을 보인다. 본 논문의 알고리즘에 대한 프로토타입을 구현하였으며 이것을 사용하여 논문에서 제안하는 접근방식의 분석을 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.86-101
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• 2006

무선 환경에서는 채널의 대역폭과 휴대장치의 전력이 제한된다. 이러한 환경에서 데이타를 브로드캐스트(Broadcast) 하는 것은 효과적으로 클라이언트(Client)에게 데이타를 제공하기 위한 훌륭한 기법이 된다. 싱글 채널(Single channel)에서 뿐만 아니라 다중 채널(Multi-channel) 환경에서 클라이언트들의 데이타에 대한 접근 패턴에 따라 브로드캐스트 프로그램을 작성하는 기법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 물리적으로 독립된 다중 채널 환경에서의 효과적인 브로드캐스트 기법에 대해 소개한다. 기존에 소개된 기법들에서는 데이타의 접근 확률(access probability)을 기초로 주어진 물리지 채널 수만큼 데이타 집합을 분할하게 된다. 이러한 기법들은 높은 접근 확률을 가지는 소수의 데이타의 낮은 접근 확률을 가지는 다수의 데이타로 나누게 된다. 하지만 이러한 기법들은 단순히 채널 수에 따라 데이타의 구분에만 관심이 있기 때문에, 동등한 채널 내에서 생기는 데이타들 간의 접근 확률의 차이가 무시된다. 실제 환경에서는 많은 수의 물리 채널을 확보하기가 어렵고, 상당히 많은 수의 데이타를 브로드캐스트 해야 한다. 따라서 동등한 채널 내에서도 접근 확률을 기초로 브로드캐스트 프로그램을 작성할 수 있다면 기존의 기법에서보다 더 좋은 성능을 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 데이타의 집합을 채널 수에 맞게 분할함과 동시에 채널 내에서 브로드캐스트 되는 횟수를 정함으로써 다중 채널에서 접근확률의 편차가 심한 데이타를 브로드캐스트 해야 하는 상황에서 보다 적합한 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.69-85
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• 2006

브로드캐스트는 하나 또는 여러 개의 채널을 이용해서 다수의 모바일 클라이언트들이 빈번하게 필요로 하는 데이타를 효과적으로 전송하기 위한 방법 중의 하나이다. 무선 브로드캐스트 환경에서는 채널의 상향 대역폭의 한계로 인해 기존의 동시성 제어 기법은 적합하지 않다. 무선 브로드캐스트 환경에서 서버는 종종 모바일 클라이언트의 접근 패턴을 고려하여 편향된 접근 빈도를 갖는 서로 다른 데이터 아이템을 브로드캐스트 하기도 한다. 무선 브로드캐스트 환경에서 모바일 트랜잭션을 위한 기존의 제안된 동시성 제어 기법들은 일정한 데이타 접근 패턴에 중점을 두고 있다. 하지만, 기존의 기법들은 데이터의 접근 패턴이 일정하지 않고 편향된 경우에는 오히려 심각한 성능 저하를 발생시킨다. 편향된 데이타 접근패턴을 갖는 갱신 모바일 트랜잭션들은 높은 접근 빈도를 같은 데이타를 동시에 접근하고자 하는 다른 모바일 트랜잭션들 간의 충돌로 인해 실행이 취소되고 재실행될 것이다. 본 논문에서는 일정한 데이타 접근패턴뿐만 아니라 편향된 데이타 접근 패턴을 갖는 모바일 트랜잭션을 위한 에너지 효율적인 동시성 제어기법을 제안한다. 본 논문에서는 임의 백오프 기법을 통해 갱신 모바일 트랜잭션의 빈번한 실행 취소와 재실행을 방지한다. 우리는 기존의 동시성 제어 기법과의 비교를 통해 본 논문에서 제안하는 기법을 심층적으로 분석한다. 또한 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 평균 접근 시간, 상향 및 하향 통신 대역폭의 사용량이 현저히 줄어드는 것을 보임으로써 제안하는 기법의 성능을 검증한다.