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본 논문의 연구목적은 금융권 업무와 같이 데이터의 정합성이 중요하게 요구되는 환경에서 마 이크로서비스 아키텍처가 적합한지 알아보고 벤치마크 테스트를 위하여 구성한 ‘이체 거래 서비스 프 로세스 모형’에서 분산 트랜잭션 디자인패턴들의 성능 비교를 통하여 적합한 아키텍처를 제안하는 것 이다. 본 연구에서 비교 대상으로 고려하는 분산 트랜잭션 디자인패턴들은 2 Phase Commit, Choreography-Based Saga, Orchestration-Based Saga, Axon Framework 등이다. 분석 결과, 마 이크로서비스 아키텍처는 비즈니스 기능을 중심으로 구축되고 자유로운 기술 조합으로 인해 디지털 전환에 유리하지만, 서비스 간 통신의 복잡성으로 인해 문제점이 발생한다는 것을 확인하였다. 특히 데이터베이스 분산으로 인한 트랜잭션 관리와 데이터 정합성 유지가 어려움을 알 수 있었다. 또한 Axon Framework를 활용하여 분산 트랜잭션을 구성하는 것이 성능 및 향후 발생 가능한 문제점에 대응하기 위한 최적의 선택임을 알 수 있었다.

The purpose of this study is to find out whether microservice architecture is appropriate in an environment where data consistency is important, such as in the financial sector, and to compare the performance of distributed transaction design patterns in the 'transfer transaction service process model' constructed for benchmark testing. It is to propose a suitable architecture. Distrib-uted transaction design patterns for maintaining data consistency, which are considered as comparison targets in this study, are 2 Phase Commit, Choreography-Based Saga, Orchestration- Based Saga, and Axon Framework. As a result of the analysis, it was confirmed that the microservice architecture is built around business functions and has the advantage of being advantageous for digital transformation due to the free combination of technologies, but problems arise due to the complexity of communication between services. In particular, it was found that it was difficult to manage transactions and maintain data consistency due to database dispersion. In addition, it was found that constructing a distributed transaction using the Axon Framework is the optimal choice to respond to performance and possible problems in the future.

본 연구는 카드 금융의 디지털 전환을 위한 가치사슬 기반의 지표를 제안하고 이를 이용하여 실 제 디지털 전환을 위한 과제 도출을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 델파이 기법을 활용하여 카드 금융 가치사슬의 주요 항목을 선정하였고 문헌 연구를 통해 각 항목에 해당하는 세부 지표를 선정하 였다. 해당 지표에 대한 타당도 검증을 위해 카드 금융 종사자 300명을 대상으로 설문 조사를 실시하 였고 확인적 요인분석을 실시하였다. 이상의 과정을 통하여 디지털 전환을 위한 주요 지표 46개를 선 정하였으며 이를 기반으로 실제 과제 선정을 시도하여 이를 검증하였다. 최근 많은 산업에서 디지털 전환이 요구되는 상황에서 본 연구는 실제 전환에 필요한 지표를 선정하여 해당 내용을 가지고 과제 선정을 구체적으로 진행했다는 점에서 의의를 가진다고 하겠다.

This study proposes a value chain-based framework of indicators for the digital transformation of card finance and derives practical tasks using these indicators. Key elements of the card finance value chain were selected through a Delphi survey, and specific indicators corresponding to each element were identified through a literature review. To validate the relevance of these indicators, a survey was conducted on 300 card finance professionals, followed by confirmatory factor analysis. Based on the results, 46 primary indicators for digital transformation were identified, and an attempt was made to validate these indicators through the selection of actual tasks. In the context of the increasing need for digital transformation across various industries, this study holds significance in selecting indicators necessary for actual digital transformation and proceeding with task selection in a concrete manner.

ChatGPT와 같은 생성형 인공지능은 다양한 분야에서 이용되고 있다. 생성형 인공지능을 활용하 여 스마트 관광 서비스 품질을 향상시키는 연구가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 ChatGPT가 스마트 관광 분야에 적용될 때, ChatGPT의 다양성, 설명성, 창의성, 불확실성과 같은 주요 특성이 사용자의 지 각된 유용성, 기대 일치 및 최종적인 서비스 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 데이터 수집 을 위해 ChatGPT의 핵심 특성 뿐만아니라, 스마트 관광의 중요 특성인 정보성, 접근성, 상호작용성, 개 인화에 관련된 문항을 설문조사하였다. SPSS 27.0을 사용하여 데이터 분석을 수행한 결과, 생성형 AI 기술, 특히 ChatGPT가 서비스 품질 향상에 중요한 영향을 미친다는 것을 실증하였다. 이러한 발견은 앞 으로 생성형 AI의 스마트 관광에서의 적용가능성에 대한 기초연구로서 가치가 있다.

Generative artificial intelligence such as ChatGPT is used in various fields. It is time to conduct research on improving the quality of smart tourism services using generative artificial intelligence. In this paper, we study how key characteristics such as ChatGPT's diversity, explanations, creativity, and uncertainty affect on users' perceived usefulness, expectation confirmation, and service satisfaction when ChatGPT is applied to the smart tourism field. To collect data, we surveyed questions related to not only the core characteristics of ChatGPT but also the important characteristics of smart tourism: informativeness, accessibility, interactivity, and personalization. As a result of data analysis using SPSS 27.0, we demonstrated that generative AI technology, espe-cially ChatGPT, has a significant impact on improving service quality. These findings are valuable as basic research on the applicability of generative AI in smart tourism in the future.

IoT에서 무선 센서 네트워크는 데이터를 실시간으로 수집하고 전송하는 중요한 역할을 한다. 무 선 센서 네트워크는 소형의 센서 노드들이 무선 통신을 통해 상호 연결되어 데이터를 수집하고 전송하 는 형태의 네트워크이다. 이러한 무선 센서 네트워크는 센서 노드를 주로 응용 환경에 배치하고, 자율 적으로 네트워크를 형성한 후, 센서 노드로부터 얻은 물리적 정보들을 무선으로 수집하여 감시, 제어 등의 용도로 활용하는 기술이다. 하지만 센서 노드는 무선 통신을 사용하기 때문에 공격자가 도청, 중 간자 공격 등을 사용해서 센서 노드에서 데이터를 가져갈 수 있다. 따라서 무선 센서 네트워크의 사용 자 인증 및 키 합의 프로토콜은 중요한 연구 분야이다. 본 논문에서는 Tyagi 등이 제안한 무선 센서 네 트워크의 취약점을 보완한 인증 방식을 제안하고, 이에 대한 보안 분석을 한 결과 Stolen smart card attack, Offline password guessing attack, Identity guessing attack, Insider attack, User forgery attack 등 여러 공격에 안전하고, 제안한 프로토콜은 계산 비용, 통신 비용 측면에서도 효율적이다.

In IoT, Wireless Sensor Networks (WSNs) play a crucial role in the real-time collection and transmission of data. A wireless sensor network is a network in which small sensor nodes are interconnected through wireless communication to collect and transmit data. This wireless sensor network is a technology primarily deployed by situating sensor nodes in various application environments. After autonomously forming a network, it collects physical information wirelessly from sensor nodes and utilizes it for purposes such as monitoring and control. However, since sensor nodes use wireless communication, attackers can potentially eavesdrop on or intercept data from sensor nodes using methods such as man-in-the-middle attacks. Therefore, user authentication and key agreement protocols in wireless sensor networks stand out as crucial areas of research. In this paper, we propose an authentication method that addresses vulnerabilities identified by Tyagi et al. in wireless sensor networks. The security analysis results demonstrate that the proposed protocol is resilient against various attacks, including stolen smart card attack, offline password guessing attack, identity guessing attack, insider attack, and user forgery attack. Furthermore, the proposed protocol proves to be efficient in terms of computational and communication costs.

최근에 생성모델, 특히 ChatGPT와 DALLE-3과 같은 생성모델들은 사회에 큰 영향을 미치며, 이러한 모델들의 잠재공간을 정교하게 조작하고 이해하는 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 학 습된 생성모델의 잠재공간을 시각화하여 조작하는 새로운 방법인 “시각화 오토인코더” 방법을 제안한 다. 이 방법은 생성모델의 잠재벡터를 입력으로 하여 3차원 이하의 시각화 가능한 차원으로 축소하여 조작하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 생성모델의 잠재공간 조작을 “관심 있는 샘플 생성”과 “샘 플 간 변환 과정 시각화” 두 가지로 정의하고, 이를 위해 필요한 수학적 성질 “일대일 대응”과 “locally smoothness”를 가정한 심층신경망 기반의 생성모델로 제한한다. MNIST 데이터셋을 사용하여 실험 한 결과 이러한 성질을 만족하는 심층신경망 모델에 대해 제안된 시각화 오토인코더 방법으로 관심 있는 샘플을 생성, 변환 과정을 시각화할 수 있음을 확인하였다.

Recent generative models, especially generative models such as ChatGPT and DALLE- 3, have had a great impact on society, and technology to intricately manipulate and understand the latent space of these models is becoming important. In this paper, we propose the “Visualization Autoencoder” method, a new method that visualizes and manipulates the latent space of the learned generative model. This method aims to manipulate the latent vectors of the generative model by reducing them to three or less dimensions that can be visualized. In this study, the latent space manipulation of the generative model is defined as two types: “generating samples of interest” and “visualizing the transformation process between samples”. For this purpose, we limit our-selves to a deep neural network-based generative model that assumes the necessary mathematical properties “one-to-one correspondence” and “locally smoothness”. As a result of experiments using the MNIST dataset, we confirmed that the proposed visualization autoencoder method for a deep neural network model that satisfies these properties can generate samples of interest and visualize the conversion process.

본 연구는 기술적, 사회적 변화로 인해 촉발된 스마트워크를 공공정보시스템 개발사업에 적용하 여 도입가능한 원격지 개발 유형을 조사하였다. 전문가 FGI를 이용하여 공공정보시스템 원격개발 유 형을 도출하였고, 평가기준을 이용하여 개발자 및 발주기관으로 구분하여 9가지 유형 중에서 현실에 적합한 6가지 유형을 도출하여 평가하고, 공공정보시스템 개발 현장에 도입할 수 있는 4가지 옵션을 제안하였다. 공공정보시스템 구축사업에서 원격지 개발은 스마트워크와 같은 개별적인 원격근무를 의 미하는 것이 아니라, 아웃소싱을 수행하는 개발자의 운영비 부담을 줄이고, 실질적인 문제를 해결하여 유능한 개발자를 확보할 수 있다. 이러한 원격 개발은 일과 삶의 균형을 위해 논의되고 있는 소프트 웨어 개발자에게 스마트워크를 확대하는 논의로 발전할 것이다.

This study investigated the types of remote site development applied to public information system development projects by applying smart work triggered by technological and social changes. Using FGI, we derived the types of remote site development of public information system developers, and using evaluation criteria, we evaluated six realistic closures for developers and ordering organizations, and proposed four options that can be introduced in the field. In the public information system development project, remote site development does not imply individual remote work like smart work, but it is presented as a feasible plan in the category of broad smart work to reduce the burden of operating expenses for developers who perform outsourcing and to solve practical problems to enable the supply and demand of developers. We believe that such remote development will evolve into a discussion to expand smart work to software developers, which is being discussed for work-life balance.