• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.659-666
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• 2018

The classification of the tablets recovered according to prescription changes is usually carried out manually by a number of pharmacists at the hospitals. Relatively high-wage pharmacists carry out the reclassification of the tablets, which results in a large loss of time and labor, and if the tablets are incorrectly classified, this can lead to medical accidents. In order to overcome these problems, a new automatic tablet classifying machine has been introduced. In the conventional automatic tablet classifying machine, tablets having various shapes, sizes, and colors are transferred to a classifying machine through the line feeder. Problems such as breakaway of the tablets from the line feeder, pilling of the tablets in the line feeder, and appearance contamination of the tablets occur. In this paper, we propose a system that automatically classifies the shape, size, and color of tablets through individual supply method by vacuum adsorption and image processing.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.635-636
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• 2009

공개키 암호 시스템을 이용하는 공인인증서는 IT 기술의 발달과 함께 e-Banking, e-Commerce, e-Finance 등 다양한 분야에서 사용자 인증을 제공하는 수단으로 사용되고 있다. 그러나 최근에 다양한 해킹툴과 사용자 PC의 취약점을 이용하여 PC에 저장된 공인인증서가 유출되는 사고가 발생하면서 전자금융에 대한 안전성을 위협받고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존에 공인인증서를 하드디스크에 저장하여 발생하였던 문제점을 해결하고자 모바일 디바이스를 이용하여 전자서명을 수행하는 MobiSign의 공인인증서 이동방식 및 전자서명 방식을 분석한다. 또한 모바일 환경에서 악성코드에 의해서 발생할 수 있는 MobiSign 서비스의 보안 위협을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1253-1256
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• 2021

떠오르는 ESG 펀드(ETF·ELF)에 투자하는 서비스로 행동하는 소비자가 적극적인 ESG 펀드 기업의 사회적 변화를 주도록 변화를 만들어갈 수 있도록 핀테크와 ESG 플랫폼 통합서비스를 제시한다. 행동하는 소비자들은 증권사가 투자/운용하는 ESG 펀드(ETF·ELF)에 투자하고, 증권사는 발생하는 이익 일부를 사회 취약계층에 기부하여 사회적 책임을 다하는 기업으로 이미지 제고와 증권사 고객 증가, 펀드 자금 증가, 투자받는 기업들은 ESG 경영을 위한 자금 확보를 통해, 소비자와 증권사 그리고 ESG 경영 기업으로 이루어진 선한 영향력의 사이클을 선순환하는 비즈니스 모델과 아키텍쳐를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1047-1050
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• 2021

코로나19의 영향으로 발열 측정의 중요성은 매우 높아졌다. 현재 이용되고 있는 발열 측정 기기는 사람의 능동적 측정이 요구된다. 본 연구에서 개발된 SDTMBOT은 강화학습기반의 자율 주행과, 딥러닝 기반의 발열 측정 기능을 통하여 특정 장소에 국한되지 않고 넓은 공간에서 자율적이고 지속적인 발열 측정이 가능하다. 이는 기존 사용되고 있는 측정방식과 다른 새로운 방식이며 다가올 With 코로나 시대의 방역에 대한 새로운 시각을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.794-796
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• 2022

본 논문은 에어컨 토출구 살균조명용 UV-LED 에 관한 연구이다. 서론에서는 에어컨 토출구에 증식하는 곰팡이의 문제점과 원인에 대해 조사 분석함으로써 연구의 목적을 설명하였다. 본론에서는 내부를 살균하며 동시에 무드조명의 역할을 수행함으로써 얻을 수 있는 장점과 작동방식에 대하여 설명하고, 가능성을 확인하기 위한 실험을 계획하였다. 실험계획과 실험결과에서는 이전 다른 실험과의 차이점과 실험계획을 설명하고, 실험결과에 대해 설명하며 이번 실험에서의 한계점 및 보안할 점도 함께 설명하였다. UV-LED 의 설치 위치를 예시를 들며 설명하였다. 결론에서는 본 논문에서 설명한 연구의 내용을 종합하고, 향후 연구의 진행방향과 추가적으로 필요한 실험 및 적절한 UV-LED 의 파장선택에 대해서 기술하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.111-124
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• 2015

인터넷과 모바일 통신망 보급의 빠른 확산 속도와 더불어 중국의 전자상거래 시장은 과거 10년간 72배 성장하였다. 그러나 성장속도 대비 해당 시장의 선진화를 위한 하부구조와 관련 규정의 부재는 최근 국가 경제발전 차원에서 시급히 개선되어야할 문제로 부상하고 있다. 따라서 본 연구에서는 문헌연구를 통해 최근 급성장한 중국 전자상거래의 기반 환경 및 시장현황을 살펴보고, 현재 중국 시장에서 문제로 대두되고 있는 전자상거래상의 주요 이슈를 전자상거래 형태별로 점검하였다. 또한 중국 유통시장에서 가장 큰 문제로 지적되고 있는 전자상거래상의 물류시스템의 문제, 소비자 보호문제, R&D 투자 현황 및 고급인력 확충의 문제를 진단하고 향후 기업차원과 정부차원의 제도 및 시스템 개선을 제안하였다. 마지막으로 본 연구는 특히 과거 연구에서 논의되지 않았던 모바일 결제시장과 인터넷 금융시장 및 전자상거래 중국의 세제 개편내용을 제공하고 국제표준화를 위한 제도적 시사점을 도출하였다. 중국정부의 5개년 전자상거래 육성을 위한 전자상거래 대외시장 개방에 대한 정책 발표 이후, 한국 수출 기업들에게 제공하는 시사점을 처음으로 제안하였다는데 의의가 크다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.550-555
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• 2018

본 연구는 키워드 네트워크 분석에 사용되는 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 방법을 활용하여 블록체인의 산업 활용 분야로 언론 및 정부 발표에서 언급되고 있는 '금융', '에너지', '물류'를 언급한 기사들을 비교 분석하였다. 블록체인 적용이 언급된 산업 분야별로 기사의 내용 및 키워드의 차이를 파악하고 비교 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2017년 1월부터 2018년 7월까지 언론에서 보도한 총 43,093건의 기사를 Python BeautifulSoup을 이용하여 네이버 뉴스에서 수집하였고, 세 용어의 상호 중복을 제거하기 위한 정제 작업을 수행하였다. 이후 키워드 간 네트워크 분석을 위해 텍스톰(Textom)과 UCINET을 이용하여 세 용어에 대한 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 진행하였다. 분석 결과, 세 용어는 모두 '기술' 측면에서는 유사한 단어들이 있었으나, '정부 정책'이나 '산업'측면의 이슈 등에서 내용적 차이가 있었다. 또한 빈도 및 중심성에 있어서도 차이가 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.149-164
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• 2019

Digital Transformation과 4차 산업혁명 등 변화의 시대에 급변하는 기술 변화에 맞게 전자금융서비스는 안전하게 제공하여야 한다. 그러나 전기통신금융사기(보이스피싱) 사고는 현재진행형 이어서 사고의 지속적 증가, 지능화 및 고도화 현상을 대응하려 법률 제 개정 및 정책 제도 개선등 사고 근절을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 더불어 금융회사는 이상금융거래탐지 시스템 개선 및 고도화를 통한 전기통신금융사기 사고 방지에 노력하고 있으나, 그 대응 결과는 그리 밝지 않다. 이러한 노력에도 불구하고 전기통신금융사기 사고는 관련 대책에 맞서 변화하며 진화를 거듭하고 있다. 본 연구에서는 보이스피싱에 의한 금융거래 사고발생 방지를 위해 시나리오 기반의 Rule 모델과 인공지능 알고리즘을 통해 모델링 된 지능형 이상금융거래 시스템을 설계하고 금융기관의 전자금융거래 시스템 에 실제 설치 운용해 본 결과를 바탕으로 인공지능형 이상금융거래 탐지시스템의 구현 모델과 분석 탐지 결과를 차단 대응 할 수 있는 고도화 된 대응 모델을 제안하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.67-81
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• 2010

최근 스마트폰의 보급이 늘어남에 따라 스마트폰을 이용한 자금 이체 및 증권 거래를 하는 스마트폰 전자금융 거래가 빠르게 확산되고 있다. 은행, 증권사, 신용카드사 등 대부분의 금융회사가 스마트폰을 통한 전자금융거래서비스를 제공할 것으로 전망된다. 또한 언제 어디서나 이용 가능한 스마트폰의 특성으로 인해 스마트폰 전자금융거래서비스의 이용은 더욱 급증할 것으로 예상된다. 하지만 우리나라의 전자금융거래 법제도는 대부분 일반 PC에 국한되는 기준을 적용하고 있기 때문에 스마트폰의 특성을 제대로 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰의 특성과 보안위협을 고려하여 현행의 법제도를 공인인증서의 사용 제약, 전자금융거래의 안전성 확보 및 이용자 보호를 위한 보안 프로그램 설치 전자금융 사고 책임 주체에 대한 문제점을 중심으로 분석했으며 이에 대한 개선방안을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.9-19
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• 2016

In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.