전자화폐 도입에 따른 문제점에 대한 연구

조권익 동덕여자대학교 2000 정보과학연구 Vol.4 No.-

전자화폐는 전통적인 화폐의 기능을 유지하면서 좀 더 편리하고, 경제적인 수단으로 전자적인 기술이 적용된 화폐이다. 전화화폐는 매체에 따라 네트워크형과 카드형, 그리고 화폐가치 이전여부에 따라 개방형과 폐쇄형으로 분류할 수 있다. 완전한 화폐의 기능을 하기위해서는 개방형과 폐쇄형을 결합한 형태의 전자 화폐이어야 할 것이다. 전자화폐의 도입은 유럽국가를 중심으로 시범적으로 실시되어, 현재는 이미 실용화 단계에 있는 국가도 있으며, 전세계적으로 도입이 확산되고 있다. 우리나라의 경우에는, 1998년 이후 시험 서비스를 실시하고 있다. 이러한 전자화폐의 도입은 많은 장점을 얻을 수 있으나, 이에 따른 생각하지 못한 많은 문제점이 경제시스템 전반에 걸쳐 발생할 수 있다. 통화량 조절 문제, 새로운 화폐 도입에 따른 법률체제의 수립, 국제 무역에 따른 외환관리 문제 등의 국가적으로 해결해야 할 문제들이 있다. 또한 개인간의 전자화폐 거래에 따른 보안문제, 거래내역 등에 대한 프라이버시 보호 문제 등과 같은 기술적인 부분으로 전자화폐 이용 확산을 위한 문제 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 전자화폐 도입에 따라 발생할 수 있는 문제들을 파악하고, 이에 대한 효율적인 대책을 수립할 수 있는 대안을 제시한다. Electronic Money (e-cash) is the easy-way, economic electronic money system functioning the traditional money. Electronic Money can be classified into network type and card type according to the media, and closed type and open type according to the transferability. Electronic Money should be the type of open and closed characteristics regardless of the media. The leading of introducing Electronic Money has been accomplished by Europe, and there is many nations that Electronic Money Systems currently in use. In Korea, the test stage is in progress since 1998. Electronic Money gives many advantages, but it has many potential problems; controlling currency, establishing new banking law, controlling foreign exchange, security issue, and privacy problems, etc. In this study, these underlying problems are discussed, and the direction to solve these problems are suggested.

Predicting User Traversal Patterns on Inter-and Intra-Groups of Related Web Pages

조권익 동덕여자대학교 2003 정보과학연구 Vol.7 No.-

웹 비즈니스 영역의 확장으로 웹 마이닝(web usage mining)의 중요성이 인식되어 많은 연구가 이루어지고 있다. 웹 마이닝의 목적은 웹 기반 응용에서의 필요한 사항을 인식하고 좀 더 나은 서비스를 제공하기 위해 사용자의 페이지 액세스 패턴을 파악하는 것이다. 웹 마이닝의 가장 보편적인 방법은 통계적인 기법을 활용하는 것이다 통계적 기법들 중에서 페이지들간의 액세스 패턴을 파악하기 위한 모델로 마코브 모델이 제시되었으며, 실제 웹사이트의 사용자 이용행태를 분석하는데 좋은 연구 결과를 보였다. 그러나 1차 마코브 모델이나 고차(high-order) 마코브 모델은 실제 적용에 있어 웹 페이지의 크기가 커짐에 따라 계산량의 지수적으로 증가하고 부정확한 면이 있다. 본 연구에서는 웹 페이지의 연관성을 바탕으로 논리적인 폐이지 그룹을 형성하고, 사용자의 이용행태를 페이지나 그룹내의 페이지의 이용시간을 바탕으로 세미-마코브 모델을 제시하였다. 이 모델을 통해 기존 마코브 모델의 단순한 이행(transitions) 행태뿐 아니라 페이지의 이용시간을 바탕으로 좀 더 예측률이 높은 이용행태 분석을 할 수 있다. 그리고 계산량의 증가도 논리적인 페이지그룹을 형성하여 줄일 수 있으며, 이들 논리적인 그룹 형성도 학습 데이터(training data)를 이용하여 새롭게 구성할 수 있다. With rapid growth of business on the web, web usage mining has been an important research area. Web usage mining is the process of discovering user access patterns among web page, in order to understand and better serve the needs of web-based applications. The most common methods on this task are statistical techniques. Among the statistical methods, recently Markov models have been successful with probabilistic clustering of sequence. First-order and high-order Markov models have their limitation such as inaccuracy and state-space complexity. In this study, a semi-Markov model is suggested, which can describe a probabilistic situation that the next state transition depends on the current state and holding time between transitions. The state may correspond to a group of related pages and a group of related pages and a web page. The suggested model can give the overall navigational pattern between groups and furthermore, if necessary, the navigational pattern among pages within a group.

고농도 대두가공폐수의 처리를 위한 개선 활성슬러지법

조권익,이정수,이태규,김종화,Cho, Kwon-Ik,Lee, Jeoung-Su,Lee, Tae-Kyoo,Kim, Jong-Hwa 한국응용생명화학회 2002 한국농화학회지 Vol.45 No.1

활성슬러지에 의한 생물학적 폐수처리에 있어 주된 관리인자는 유기물의 효율적인 제거와 슬러지의 침강성을 일정치 이하로 유지하는 것이다. 식품폐수의 하나인 고농도의 대두가공폐수를 일반적인 활성슬러지법을 적용한 결과 최적 F/M비(food-to-microorganism ratio)는 0.24(kg-BOD/kg-MLVSS day)였으며 그 이상의 농도인 0.48(kg-BOD/kg-MLVSS day)에서는 슬러지 팽화현상이 발생하여 고농도의 식품폐수처리에는 효율적이지 못하였다. 이를 개선하기 위하여 응집보조제(NaOH)를 활용하여 유입폐수의 pH를 9.0으로 조절한 결과, 2.88(kg-BOD/kg-MLVSS day)의 고농도 폐수를 유입하여도 슬러지의 팽화현상없이 SVI(sludge volume index)를 150 이하로 유지하였다. 이것은 최대 허용부하를 일반적인 활성슬러지법에 비하여 7.2배 높일 수 있는 효율적인 방법으로 평가되었다. The kernel of wastewater treatment by activated sludge is elimination of organic substances and maintenance of well-flocculated sludge sedimentation. By the conventional activated sludge treatment, the optimum F/M ratio of soybean wastewater treatment was 0.24 (kg-BOD/kg-MLVSS day) and sludge bulking was generated at 0.48 (kg-BOD/kg-MLVSS day). To improve the treatment capacity and operation quality in higher loading of soybean wastewater, influent pH was constantly controlled by 9.0 using NaOH as a coagulant agent. In this process, higher loading up to 2.88 (kg-BOD/kg-MLVSS day) was possible and SVI was maintained under 150 without bulking. This was equivalent to 7.2 times higher than maximum permissible load of the conventional activated sludge process.

고농도 대두가공폐수의 처리를 위한 개선 활성슬러지법

조권익,이정수,이태규,김종화 한국농화학회 2002 Applied Biological Chemistry (Appl Biol Chem) Vol.45 No.1

활성슬러지에 의한 생물학적 폐수처리에 있어 주된 관리인자는 유기물의 효율적인 제거와 슬러지의 침강성을 일정치 이하로 유지하는 것이다. 식품폐수의 하나인 고농도의 대두가공폐수를 일반적인 활성슬러지법을 적용한 결과 최적 F/M비(food-to-microorganism ratio)는 0.24(㎏-BOD/㎏-MLVSS.day)였으며 그 이상의 농도인 0.48(㎏-BOD/㎏-MLVSS.day)에서는 슬러지 팽화현상이 발생하여 고농도의 식품폐수처리에는 효율적이지 못하였다. 이를 개선하기 위하여 응집보조제(NaOH)를 활용하여 유입폐수의 pH를 9.0으로 조절한 결과, 2.88(㎏-BOD/㎏-MLVSS.day)의 고농도 폐수를 유입하여도 슬러지의 팽화현상없이 SVI(studge volume index)를 150이라로 유지하였다. 이것은 최대 허용부하를 일반적인 활성슬러지법에 비하여 7.2배 높일 수 있는 효율적인 방법으로 평가되었다. The kernel of wastewater treatment by activated sludge is elimination of organic subtances and maintenance of well- flocculated slufgc scdimentation. By the conventional activated sludge tretment, the optimum F/M ratio of soybean wastewater treatment was 0.24(㎏-BOD/㎏-MLVSS.day) and sludge balking was generated at 0.48(㎏-BOD/㎏-MLVSS.day). To improve the treatment capacity and operation quality in higher loading of soybean wastcwatcr, influt pHwas constantly controlled by 9.0 using NaOH as a coagulant agent. In this process,higher loading up to 2.88(㎏-BOD/㎏-MLVSS.day) was possible and SVI was maintained under 150 without bulking. This was equivalent to 7.2 times higher than maximum permissible load of the conventional activated sludge process

AHP 모형을 이용한 TMN 운용관리시스템 도입 경제성 분석 연구

조권익 동덕여자대학교 1998 정보과학연구 Vol.2 No.-

A Knowledge-Based Approach for Delphi Technological Forecasting based on the Semi-Markov Model

조권익,조윤영 동덕여자대학교 2001 정보과학연구 Vol.5 No.-

본 연구에서는 R&D 기획자의 의사결정을 지원하기 위한 델파이 기술예측방법에 대한 지식기반 접근방법을 제시한다. 델파이 데이터는 특정 기술분야의 전문가로부터 얻어진 지식으로 간주할 수 있다. R&D 기획자는 특정 상황에 관련된 정보와 델파이 전문가들로부터 얻어진 정보를 종합하여 기획 및 의사결정을 내려 최적의 결과를 얻고자 한다. 이러한 관점을 반영하기 위해 델파이 데이터를 지식베이스(Knowledge-Base)화 하여 좀 더 신뢰성 있는 의사결정을 위한 의사결정지원과정에 이용할 수 있도록 한다. 델파이 전문가들로부터 얻어진 정보를 표현하기 위해, 본 연구에서는 불확실하고 동적인 기술과정을 표현하는 클러스터를 가진 세미-마코브 프로세스 모델을 제시한다. 클러스터는 강한 기술연속 관계를 가지는 기술개발과정을 표현하기 위해 도입되었다. 기술예측에 이러한 지식기반 접근 방법을 적용함으로써 단순한 계산뿐이 아닌, 설명적인 기술예측 데이터의 활용 및 지식베이스 구축 등과 같은 여러 가지 장점을 얻을 수 있다. This study suggests a framework of the knowledge-based approach to Delphi technology forecasting from the point of the role of technology forecasting which aids R&D planner/manager to peer into the future. The Delphi data can be regarded as an extensive source of knowledge from the Delphi panel, who is an expert on a specific forecasting domain. In planning or decision context, R&D planners want to use both their own situation-specific information and domain-generic information from the Delphi panel. Considering this point of view, converting the Delphi data into a Knowledge-Base in order to build a knowledge-based DSS is good for more reliable forecasting and decision. To acquire and represent knowledge from Delphi panel, it is adopted a semi-Markov process model with cluster structure describing uncertain and dynamic technological progress. A cluster is made better to reflect the reality with technological developments having a strong sequential relation. By adopting a knowledge-based approach to the technology forecasting, various strengths beyond simple computerization can be acquired; utilization of exploratory forecasting data in normative planning, construction of a Knowledge-Base

Development a Knowledge-based Medical Diagnosing System for Thyroid Disorders

조권익,김성희,노재범,Cho, Kwun-Ik,Kim, Soung-Hie,Noh, Jae-Bum 대한산업공학회 1990 산업공학 Vol.3 No.2

In this study, we will present a knowledge-based consulting system, called THYCONS, for diagnosing thyroid disorders. It has been developed to make the knowledge and expertise of the human expert more widely available, therefore achieving a high-quality diagnosis. Frames will be used to represent the medical knowledge of thyroid disorders, and several rules are attached in each slot of a frame. The uncertainty of diagnostic processes is manipulated by the subjective Bayesian method under the assumption that the pieces of evidence are conditionally independent. Searching for the group of diagnostic tests to be carried out and their optimum sequences will be established in order to infer a more correct diagnosis on the basis of maximum information gain with cost and time restrictions. Additionally. differential diagnosis will be carried out based on the information gained.

고농도 대두가공폐수의 처리를 위한 개선 활성슬러지법

조권익,이정수,이태규,김종화 한국응용생명화학회 2002 Journal of Applied Biological Chemistry (J. Appl. Vol.45 No.1

원격교육의 제공방식과 시장 전망

조권익 동덕여자대학교 2001 정보과학연구 Vol.5 No.-

정보기술 발전과 인터넷 보급에 따라 전통적인 교육방식의 효율성을 높이기 위해기 위해 원격교육이 활성화되고 있다. 여러 가지 유형의 컨텐츠들이 원격교육방식으로 제공되고 있는데, 컨텐츠의 유형, 학습자의 필요, 가용 기술에 따라 제공 방식들을 고려하여 제공해야 한다. 초고속 인터넷의 보급에 따라, 원격교육은 대부분 웹을 기반으로 하는 원격교육으로 바뀌고 있다. 원격교육의 보급이 활성화됨에 따라 과거 전통적인 교육시장은 원격교육의 목표시장이 되고 있으며, 많은 컨텐츠가 원격 교육용으로 개발되고 있다. 그러나, 전통적인 교육방식과 원격교육방식은 상호경쟁적이 아닌 상호 보완적인 형태로 교육의 목적을 달성할 수 있도록 해야 할 것이다. As information technology technologies progress and Internet, distance learning is actively being deployed to enhance the traditional education. It is necessary to consider the type of contents, learner`s need, available technology before various types of contents are used. As the high-band Internet is available, web-based distance learning is most popular one. The market of traditional education is to be a target market of distance learning. But the balanced deployment of distance learning and traditional education will be better to achieve objectives of learning and obtain effectiveness.

온라인 마케팅 전략을 위한 웹 마이닝 고려 사항

조권익,장도석 同德女子大學校 情報科學硏究所 2005 정보과학연구 Vol.9 No.-

웹을 이용한 전자상거래의 규모는 매년 폭발적인 성장을 보이고 있다. 이에 따라 온라인 구매 행태에 대한 분석을 통해 고객들에게 상품정보 접근의 편의성과 고객 확보를 위한 마케팅 전략 수립을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 온라인상에서 고객들의 구매 패턴을 파악하기 위해서 고객과의 직접적인 인터뷰 또는 패널 데이터 등을 이용하는 분석 방법들이 사용되고 있으나, 로그 데이터가 가장 객관적인 사이트 이용 고객의 현황을 보여준다는 측면에서 널리 사용되고 있다. 고객들의 웹 사용 패턴을 발견하기 위해 로그 데이터를 이용한 많은 웹 마이닝 기법들이 연구되고 있다. 웹 사이트를 방문한 사용자들의 이동 패턴은 모두 로그 데이터로 축적되므로 이를 기초로 한 분석은 사용자 중심의 페이지 설계와 사용자에 맞춤형 서비스 제공을 위한 중요한 기초 자료를 제공한다. 본 연구에서 로그 데이터를 기초로 한 웹 사용 마이닝의 절차와 각 단계에서 고려해야 할 사항에 대한 알아본다. Over the last years the e-commerce has grown enormously in size. There are many studies on on-line purchasing behavior to give customers easy accessibility of product information and to build marketing strategies. In order to know the purchase pattern, direct acking and panel data is the common approach, but the process is time consuming. Because of the objectivity in its originating process, log data has become one of the most preferable sources to show customers behavior. As to find certain usage patterns from huge amount of data, Web mining techniques using log file have been studied. Log data can be considered as fundamental source for its objectivity, used to give customer-oriented service. In this work, how to process Web usage mining and what to consider when using Web log data will be studied.