This paper proposes a new optical recognition method of credit card numbers. Firstly, the proposed method segments numbers from the input image of a credit card. It uses the significant differences of standard deviations between the foreground numbers and the background. Secondly, the method extracts gradient features from the segmented numbers. The gradient features are defined as four directions of grayscale pixels for 16 regions of an input number. Finally, it utilizes an artificial neural network classifier that uses an error back-propagation algorithm. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real credit card images. The results show that the proposed algorithm is quite successful for most credit cards. However, the method fails in some credit cards with strong background patterns.
일반적인 신용카드 번호 인식 시스템은 정해진 위치에 카드를 배치했을 때에만 올바르게 동작하도록 설계되어 있다. 본 논문은, 저시력 장애인을 포함한 시력 취약 계층에게 보다 쉬운 사용자 경험을 제공하기 위해, 신용카드 내 16자리 숫자의 종횡비 특징을 이용한 자동 번호 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 형태학 연산을 통해 종횡비가 4:1 이상인 이미지 후보군을 찾고, 각각의 후보에 OCR과 BIN 번호 매칭 기술을 적용하여 신용카드 번호를 획득한다. OpenCV 및 Firebase ML에 기반한 실험 결과, 카드를 정해진 위치에 두지 않아도 77.75% 정확도로 카드 번호를 인식하였다.
The Purpose of this study is to find out ;Which is the recognition of housewives abut the credit cards as a financial tool\ulcorner by what kind of motive is the use made\ulcorner How important the using credit card in the financed to household\ulcorner For this purpose, a survey was conducted by interview using questionnaire. The data were analyzed by frequency , percentage, arithmetic mean, standard deviation, x2 -test, ANOVA, correlation, multiple regression using SPSS/PC+ linear structural relationship using LISREL VI program. the conclusion deduced through result of data analysis and the discussion are as follows; First, in the respondent housekeeping, monthly average repayment of credit card is about 1/3 of the living expenses. Second, the knowledge of respondents about credit card was low generally Third, respondents use credit card by the motive of circulating money rather tan the motive of convenience. Fourth , generally respondents are not overdue the charge of credit card, but the smaller the cost of living is or the larger the motive of using credit card, the more overdue the charge of credit card. Fifth, as a result of linear structural relationship among the information credit card, motive of use and management behavior, the motive of using credit card effect on the management of credit card more directly than the knowledge of credit card. Sixth, as credit card is spread widely on the future, the information of credit card will be important variable on the personal credit and the management of credit card will be more important in the household financial management.
현재 개인신용정보이용 신용카드범죄는 그 특성상 고도의 전문화와 광역화로 인해 피해 발생후 원상회복이 어렵고 범죄인의 신속한 검거와 처벌 또한 쉽지 않다. 소수의 범죄인들에 의해서 발생하던 예전의 신용카드 위${\cdot}$변조 범죄들은 현재의 신용카드 관련 범죄와는 유형과 양상이 사뭇다르다. 현대신용사회에서 개인신용정보의 중요성은 굳이 강조할 필요가 없다. 따라서 개인신용정보이용 신용카드범죄가 국민 생활에 끼치는 악영향은 한 개인과 신용카드가맹점, 그리고 신용카드회사 모두에게 엄청난 경제적 손시로가 피해를 유발하는 것이다. 이 연구에서는 개인신용정보이용 신용카드범죄와 개인신용정보 부정이용범죄에 대한 효율적 대처방안들을 다음과 같이 제시하였다. 먼저, 신용카드정보 유출의 방지를 위한 대책으로서 카드사용자의 사용의식 전환, 신용카드매출전표의 인쇄내용 개선, PG(Payment Gateway) 업체 등을 통한 카드정보 암호화의 법제화를 들었다. 그리고, 비밀번호 입력에 대한 보완, 키보드 프로텍션(해킹방지) 시스템의 보급, 결제내역 즉시통보의무의 법제화를 들었다. 또한 다양한 본인 인증 방법으로서 전자인증서를 통한 인증, 생체인식 기술을 이용한 인증을 들었으며, 개인신용정보를 보호받지 못하는 나라에서의 신용카드사용을 제한하여 신용카드관련 피해 발생을 최소화하는 방안을 제시하였다. 그러므로 개인신용정보이용 신용카드범죄에 대한 효율적인 대처를 위해서는 카드사용자, 카드사, PG 업체, 정부 기관, 공인인증기관 등의 종합적인 협력과 노력이 요구되며, 경각심을 고취시키기 위한 처벌법규의 강화와 정책적 대안을 수립하여 현대사회에서의 건전한 신용문화를 형성하여야 할 것이다.
This study examined the factors affecting college students' money management behaviors according to credit card usage. The data were collected from 481 college students in Busan and Gyeongnam areas by a self-administered questionnaire. Frequencies, Cronbach's Alpha, factor analyses, t-test, Pearson's correlation analysis, and regression analyses were conducted by SPSS WINDOWS. The results from this study were as follows. First, there were significant differences between credit card usage group and non-usage group in the means for future preparation, stingy attitude, and planned expenditure. However, there was no significant difference in the mean of money management behaviors. Second, for the credit card usage group, the significant variables affecting money management behaviors included sex, grade, experience of consumer education, father's occupation, monthly household income, future preparation, stingy attitude, methods of emotional change, planned expenditure, and negative recognition. On the other hand, for the non-usage group, grade, experience of consumer education, father's occupation, way of success, future preparation, stingy attitude, planned expenditure, and conditional permission were significant. These results imply that financial management education including values about money and consumption patterns should be conducted.
This paper proposes a new method of character segmentation in a grayscale image using the standard deviation. Firstly, the proposed method scans vertically the region of interest in an image in order to calculate a standard deviation for each scan line. Characters' standard deviations are much bigger than the background's. Therefore, it is possible to segment characters vertically using the differentiation of those two types of standard deviations. Secondly, the method scans each vertically segmented image horizontally at this time, and then segments each image similarly. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using credit card images. The results show that the proposed algorithm is quite successful for most credit cards. However, the method fails in some credit cards with strong background patterns.
소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.
Recently, technologies are being developed to recognize and authenticate users using bioinformatics to solve information security issues. Biometric information includes face, fingerprint, iris, voice, and vein. Among them, face recognition technology occupies a large part. Face recognition technology is applied in various fields. For example, it can be used for identity verification, such as a personal identification card, passport, credit card, security system, and personnel data. In addition, it can be used for security, including crime suspect search, unsafe zone monitoring, vehicle tracking crime.In this thesis, we conducted a study to recognize faces by detecting the areas of the face through a computer webcam. The purpose of this study was to contribute to the improvement in the accuracy of Recognition of Face Based on CNN Algorithms. For this purpose, We used data files provided by github to build a face recognition model. We also created data using CNN algorithms, which are widely used for image recognition. Various photos were learned by CNN algorithm. The study found that the accuracy of face recognition based on CNN algorithms was 77%. Based on the results of the study, We carried out recognition of the face according to the distance. Research findings may be useful if face recognition is required in a variety of situations. Research based on this study is also expected to improve the accuracy of face recognition.
우리나라의 회사채시장은 양적으로 꾸준한 성장세를 지속하였으나 여전히 질적 성숙이 그에 미치지 못하는 것으로 평가되고 있으며 외환위기 이후에도 대우채, 현대채, 카드채 사태 등의 금융시장 불안을 반복적으로 초래하였다. 회사채시장의 질적 발전이 이루어지지 못한 것은 무엇보다도 관련 인프라의 적절한 구축이 이루어지지 못한데 크게 영향 받은 것으로 판단된다. 특히 신용평가산업은 실제 발행기업의 채무상환능력을 평가하는 정보의 생성기능을 적절하게 담당하지 못한 채 제도의 이식 수준에 머물고 있다. 본 연구는 미국 SEC 및 미국학계에서 제기되고 있는 신용평가사제도 개선 논의를 고려하여 우리나라의 신용평가사제도 개선의 가능성을 모색한다. 특히, 우리나라 특유의 상황에 의해 발생하고 있는 우리나라 신용평가산업 특유의 문제들을 소유 지배구조 및 부수업무 수행에 따르는 이해상충, 역사적 발전과정, 신용등급에 대한 법리적 해석 및 경제 사회적 차이에 따르는 문제로 분류하여 지적하고 대응방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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