최근 한국에서는 클라우드 컴퓨팅, CPS, 빅데이터, 5G, IIoT, VR/AR, 복화 운송 AI 알고리즘 등의 신기술을 활용한 다양한 CIPs(Connected Industrial Parks) 아키텍쳐가 제안되고 있다. 한국의 중소기업들은 미국, 유럽, 일본 등의 해외 선진국 기업들 보다 기술 경쟁력에서 앞서 있지 않은 면들이 많다. 이러한 이유로 한국의 중소기업들은 기술연구 개발에 많은 비용을 투자해야 하는 필요성이 있다. 후발 주자로서 한국의 중소기업들이 지속 가능한 성장을 위해서 수익성을 개선할 필요가 있다. 재무적으로 한국의 중소기업들이 수익성을 증대시키기 위해서는 비용을 절감하는 것이 매출을 증대시키는 것 보다 레버리지 효과성이 높다. 본 논문은 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 통한 수익성 개선을 주요 과제로 하였다. 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 위한 방안으로서 VJP(Vehicle Junction Problem)를 주목하였다. 한국형 CIPs 결제 시스템을 통한 중소기업의 최소 물류 비용 달성 방법을 분석하였다. 새로운 한국형 CIPs결제 시스템의 세부 항목을 크게 4가지 "업무(Business)", "데이터(Data)", "기술(Technology)", "자금(Finance)"로 구분하여 정리한다. CIPs 결제 시스템의 성과 분석 방법으로 CBA(Cost Benefit Analysis)을 사용한다.
최근 인터넷의 보편화와 정보통신 기술의 발달로 인해 인터넷을 통한 정보검색이 일상화 됨에 따라 주식에 관한 정보 역시 검색엔진, 소셜네트워크서비스, 인터넷 커뮤니티 등을 통해 획득하는 경우가 잦아졌다. 특정 단어에 대한 키워드 검색량은 사용자의 관심도를 반영하기 때문에 다양한 연구에서 개별 기업에 대한 인터넷 검색량은 투자자의 관심도에 대한 척도로서의 사용가능성을 각광받았다. 특정 주식에 대한 투자자의 관심이 증가할 때 일시적으로 주가가 상승하였다가 회복하는 반전현상은 여러 연구를 통해 검증되어 왔지만 그 동안 투자자의 관심도는 주로 주식거래량, 광고 비용 등을 사용해 간접적으로 측정되었다. 본 연구에서는 국내 코스닥 시장에 상장된 기업에 대한 인터넷 검색량을 투자자의 관심의 척도로 사용하여 투자자의 관심에 근거한 주가변동성의 변화를 전체 시장 측면과 산업별 측면에서 관찰한다. 또한 투자자 관심이 야기한 가격압박에 의한 주가 반전현상의 존재를 코스닥 시장에서 검증하고 산업 간의 반전정도의 차이를 비교한다. 실증분석 결과 비정상적인 인터넷 검색량 증가는 주가변동성의 유의적인 증가를 가져왔고 이러한 현상은 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 특히 강하게 나타났다. 비정상적인 인터넷 검색량의 증가 이후 2주 간 주가변동성이 증가하였고 3~4주 후에는 오히려 변동성이 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 주가 반전현상 역시 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 보다 극단적으로 발생하는 것으로 나타난다.
The topic of this study is a survey research about the economic recognition related to economic ethics and information literacy of students(6,779) extend from elementary school to university. First, for the ability to use computers, it is recognizing that 49.6% of students are normal, 38.6% are superior, and 12.8% are inferior. In part of class, it tends to recognize that it is the superior as the level of school is the lower excepting middle school students. Second, we can find great difference between male students and female students related to purpose of using internet, 79.8% of male students are using computer to play game or entertainment(1), search data or knowledge(2), chatting or massenger(3), 70.1% of female students are using internet to search data or knowledge(1), chatting or massenger(2) and meeting of similar taste. Third, it shows a tendency that the economic activity using internet or cell-phone increases faster as the level of schools is higher. In detail, they primarily use buying or settlement of products(63%), purchasing internet service(20.9%). Fourth, for using illegal CD, not only they didn't feel guilty in all levels of schools, excepting university students, it is showed that the trust of intellectual poverty right is weaker as the level of schools is higher. So, it is becoming serious problems. It seems a task which should be supplemented through economic education of schools in the future.
본 논문에서는 블록체인(Blockchain, BC), 인공지능 (Arificial Interlligence, AI), 양자 컴퓨팅 (Quantum Computing, QC) 및 사물 인터넷 (Internet of Things, IoT)의 결합이 의료, 물류 및 금융을 비롯한 다양한 산업 및 분야를 변화시킬 수 있는 가능성을 다룹니다. 이에 대해 기술들이 통합되는 경향과 발전, 그리고 이러한 기술들과 함께하는 잠재적 이점과 도전 과제를 분석합니다. 본 논문에서는 BC, AI, QC 및 IoT를 통합하기 위한 개념적 프레임워크를 제시하고, 제시한 프레임워크의 주요 특징과 도전 과제에 대해서 논의합니다. 또한 이러한 기술들을 통합하는 최신 연구와 개발, 그리고 이러한 기술들과 함께하는 주요 도전 과제와 기회를 살펴봅니다. 본 논문의 분석은 기술들을 통합하는 잠재적 이점을 강조하며, 보안성, 개인 정보 보호 및 효율성의 증대에 초점을 맞추어 이러한 기술들의 미래에 대한 인사이트를 제공합니다.
조직 구성원들은 업무 시간에 사적인 목적으로 인터넷을 종종 사용하는데, 이것을 사이버로핑(cyberloafing)이라고 한다. 특정 사이버로핑(예를 들어, 웹하드, 성인 및 도박 사이트 접속)은 악성코드 감염으로 이어질 수 있기 때문에 조직의 정보보호 리스크를 증가시킬 수 있는데, 이것은 궁극적으로 조직에 상당한 피해를 줄 수 있다. 따라서, 정보보호 측면에서, 사이버로핑의 영향을 살펴보는 것은 조직 입장에서 매우 중요하다. 국내 금융기관 직원 680명의 인터넷 필터링 시스템 로그정보 118,942건을 분석한 결과, 조직 구성원이 블랙리스트 사이트에 접속할수록 악성코드 감염 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 즉, 조직 구성원의 사이버로핑은 조직의 정보보호 리스크를 증가시킨다. 따라서, 조직은 조직 구성원의 인터넷 사용을 적절한 방식으로 모니터링하고 통제할 필요가 있다.
모바일 뱅킹을 이용한 거래 증가세가 지속되면서 모바일 금융 보안 위협 또한 증가하고 있다. 모바일 뱅킹은 금융사가 제작한 전용 앱을 통해 금융거래를 수행하는 방식으로 인터넷 뱅킹에 준하는 대부분의 서비스를 제공하고 있다. 모바일 뱅킹 전용 앱에서 저장하고 있는 신용카드 번호와 같은 개인정보는 해커의 악의적인 공격이나 모바일 단말 분실로 인해 2차적인 공격에 이용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 개인정보 유출에 의한 모바일 금융사고 위협에 대응하기 위해 모바일 단말에서 뱅킹 서비스 이용시 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴을 이용하여 올바른 사용자에 의한 거래 시도인지 여부를 판단할 수 있는 이상치 탐지 방법을 제안한다. 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴 데이터에는 특정 사용자를 식별할 수 있는 정보들이 포함되어 있으며, 따라서 이를 적절히 이용할 경우 올바른 사용자에 의한 금융 거래와 비정상 거래를 구분하기 위한 자료로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 위해 스마트 폰에서 직접 사용자 입력 패턴 정보를 수집하였고, 국내 모 금융사에서 이상치 탐지에 사용하는 실험 데이터를 획득하여 거래 패턴 정보로 활용하였다. 수집된 정보를 바탕으로 입력 패턴 및 거래 패턴 기반의 탐지 실험을 진행한 결과, 효율적으로 이상 거래를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
PATMA, Tundung Subali;WARDANA, Ludi Wishnu;WIBOWO, Agus;NARMADITYA, Bagus Shandy
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.283-292
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2020
The implementation of physical or social distancing during the Covid-19 pandemic has an implication on the shifting of conventional to online business activities. This study aims to explore how financial support, perceived benefits, external pressure determine social media marketing as well as understanding the role of internet and e-business technology (IEBT) that occurs in this relationship. This study adopted a quantitative study with Structural Equation Modeling (SEM)-based variance Partial Least Square (PLS), which aims to enhance understanding of the relationship between variables. The surveyed population of this study came from 123 small- and medium-sized enterprise (SME) owners in East Java of Indonesia, using an online survey and selected with the convenience random sampling method. The findings of this study indicated that the perceived benefits and external pressure have a positive effect on the adoption of IEBT. However, financial support failed in explaining SMEs' adoption of IEBT. This study confirmed that the adoption of IEBT has successfully mediated the influence of financial support, perceived benefits, and external pressure on social media marketing. Despite the samples solely collected from East Java, this study is the first step in research related to the social media marketing in SMEs in Indonesia.
The purpose of this research is to identify effect of communication strategy as effectively communication method which is decreasing Internet Web site users' perceived information privacy concerns as important factor affecting to positive behavior or behavioral intentions on long-term relational outcome perspectives. This study suggests alternatives concepts and causal relationship about information privacy issues. First, it addressed collaborative communication strategy (CCS) model of effective communication method for Web site's IPP to users. Second, it provided comparing and integrating streams of information privacy research on long-term relational outcomes perspective. Third, it assessed effectiveness of Web site's IPP on organization legitimacy ensured continuous survival of organization. A research model was proposed and subsequent hypotheses were empirically tested with partial least square (PLS) based on 684 responses from the users of 21 Internet Website among entirely finance, recruit, portal /e-store Web site. It was learned that CCS(as a communication method) and relationship quality(representing long-term relational outcomes)was positively associated with decreasing user's IPC more than privacy risk. Also, legitimacy to information privacy practice positively associated with willingness to information providing more than negative effect of IPC. Lastly, their association strength was partially moderated by the type of real information sensitivity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1705-1720
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2013
Human face gender recognition requires fast image processing with high accuracy. Existing face gender recognition methods used traditional local features and machine learning methods have shortcomings of low accuracy or slow speed. In this paper, a new framework for face gender recognition to reach fast face gender recognition is proposed, which is based on Local Ternary Pattern (LTP) and Extreme Learning Machine (ELM). LTP is a generalization of Local Binary Pattern (LBP) that is in the presence of monotonic illumination variations on a face image, and has high discriminative power for texture classification. It is also more discriminate and less sensitive to noise in uniform regions. On the other hand, ELM is a new learning algorithm for generalizing single hidden layer feed forward networks without tuning parameters. The main advantages of ELM are the less stringent optimization constraints, faster operations, easy implementation, and usually improved generalization performance. The experimental results on public databases show that, in comparisons with existing algorithms, the proposed method has higher precision and better generalization performance at extremely fast learning speed.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.149-154
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2015
Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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